医疗行业终于迎来了大模型时代。
医疗行业有着极强的特殊性，大模型进入到医疗行业既要保证效率的提升，同时又绝不能以牺牲安全和准确性为代价，这就对大模型平台的通用技术和垂直领域认知有着极高的要求。
百度不负众望，恰同时满足这两个条件。
1、百度发布灵医大模型
近期，百度正式发布国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型。发布会上，百度正式宣布面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用，推动医疗行业的数字化和智能化进程。
百度灵医大模型的推出，对于医疗行业来说有里程碑意义。
百模大战之下，虽然很多企业也推出了医疗大模型，但如果深究，其实这些产品并不能达到“产业级”，一是产品单薄只能满足部分场景应用，二是安全和准确级别，不能达到产业要求。
灵医大模型的服务能力涵盖了医疗行业的整个产业链。据了解，灵医大模型涵盖了模型层、能力层和应用层三层服务架构，能够满足医-患-药等不同角色的使用需求。
模型层方面，灵医大模型推出三个版本，Lite版、旗舰版和定制版，为数据和算力不同的企业提供了不同的选择。
能力层，灵医大模型主要以API或AI插件的方式开放基础能力、提供服务，比如医疗问答、病历生成、文档理解等，合作伙伴可以API方式调用这些能力，或是基于AI插件将大模型的能力嵌入到已有产品系统中，打造AI原生的应用产品。
应用层方面，灵医大模型还为患者、医院、企业等终端用户提供AI原生应用，推出灵医Bot，通过智能医生助手、智能健康管家、智能企业服务满足“医-患-药”各自的特定需要。
灵医大模型涵盖了不同角色的不同使用场景，既包括“医患药”不同的使用者角色，也包括对数据和算力有不同需求的机构，实现了产业全面覆盖，真正意义的做到了模型即服务。
除了对产业链的覆盖度，要达到产业级必须重视安全性和专业度。
在测评中，灵医大模型和国内外其他大模型分别作答，并先后邀请了百余名、十年资历以上的三甲医生，对大模型的作答结果进行了盲评。
最终，灵医大模型测评结果多维度领先同类，尤其是在安全性、逻辑性和理解力方面，取得了大幅领先，也表现出优异的准确性和稳定性。
百度宣布向大健康上下游产业开放灵医大模型邀测，在国内医疗大模型行业也尚属首次。
虽然，大模型成为先进技术领域的热门，不乏将大模型应用到医疗行业的企业和产品。
但是，观察现如今市面上的医疗大模型，两个问题不容忽视。
一个是有些企业算力不足或是对于医疗行业了解不够深入，不能够为行业提供产业级应用，或者只是能够做一些比如挂号、线上问诊等基础层面的应用。
更甚者，为了蹭热度，未经过任何预训练只进行了局部的指令精调，甚至是以传统模型或者语料问答的方式，便对外称做医疗大模型。
服务效果很难达标，造成客户对大模型的映像偏差，这无疑是对医疗行业大模型应用起到了反面作用。
2、技术和数据保持优势
灵医大模型的专业度来自于数据和算法的优势。
数据上，百度有着和多家药企、医院、医生的合作经验，尤其是，百度健康自身多年来沉淀的健康数据是其他大模型所不能企及的。
灵医大模型在预训练时采用了千亿token的医疗类训练语料，为保证数据的准确性和多样化，灵医智惠与人卫智数、爱思唯尔 (Elsevier)等业内权威医学知识库达成深度战略合作，在智慧医疗相关产品及服务维度深度合作，保证循证AI的基因。
目前，灵医大模型已积累近100类的医疗AI机器学习任务，整合800+家医院、2000家药企、4000多家基层诊疗机构的智慧医疗服务经验。
在模型训练过程中，灵医智惠兼顾医、患、药三方信息，先后投入了自有积累的超1000万优质医疗问答数据、超2000万多语种医学文献资源、超2亿用户每日医疗类搜索数据、超5亿权威健康科普内容……这些海量的医疗训练数据，加上反馈强化学习机制，确保了灵医大模型给出的每一条回答都能有迹可循。
独特的算法也是灵医大模型能够实现产业级应用的保障。
众所周知，医疗产业对安全、准确性的要求极高，这需要对于医疗领域有足够的know-how。
而通用大模型的一个特点是开放性，这恰恰是在医疗健康领域里需要控制和收敛的。
灵医大模型加入了多重的策略机制，最核心的就是将循证AI技术，深度整合到训练过程中，避免大模型自己创造医疗知识，避免“幻觉”的产生，也避免输出有害于人类的言论。
另外，通过反馈强化学习机制，大模型通过内部和外部的双重反馈优化，持续增强专项能力，通过数据+技术的结合，最终保障生成内容准确可考，有理有据。
百度推出灵医大模型的速度足够快，这也侧面展现出了百度的AI沉淀和技术实力。
要知道，今年初大模型开始成为热门，国内众多企业推出大模型也是在年中，百度能够如此快地推出医疗产业级大模型可谓迅速。
百度能够在医疗领域推出产业级的大模型，除了医疗领域的深刻认知，也离不开文心大模型作为底座的支撑。
今年3月，百度在国内率先推出文心一言，成为国内第一个生成式AI。
此后，文心大模型不断迭代，已经进化到3.5版本。
根据IDC发布《AI大模型技术能力评估报告，2023》，灵医大模型的技术底座百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分，综合评分第一，算法模型第一，行业覆盖第一，体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
文心大模型作为灵医大模型的技术底座，能够为灵医大模型提供诸多的底层技术支撑。
比如在智能导诊的功能上，对于患者的症状表述，大模型需要在人机对话、语义理解上提供支撑，这样才能准确地了解到患者的需求。
以固生堂的合作为例，中医医疗服务龙头固生堂利用灵医大模型提供的底层技术能力，重构了线上诊疗业务，并推出了面向患者的智能健康助手，24小时在线为患者提供精准的分导诊和智能客服能力，并且支持开放式的医学和病情问答。
3、商业化基础深厚
灵医大模型是国内首个“产业级”医疗大模型，也是国内首个实现商业化落地的医疗大模型。
百度集团资深副总裁、大健康事业群总裁何明科表示，灵医大模型目前已经和很多客户达成商业合作，深度共创了很多好的应用，致力于帮助客户提升运营效率，促进商业增长。
这也是灵医大模型的不同之处，深厚的商业合作基础让灵医大模型并非空中楼阁，而是在实际的业务场景中诞生。
另外，百度HCG本身就有着庞大的客户群体，包括800+等级医院、4000+基层医疗机构、30万名医生、数亿患者、以及超过2000家的药企。
这也是百度医疗大模型一推出便是产业级的秘密。
百度灵医大模型本身就是根据实际业务推出，并不缺乏实际应用场景；百度还拥有数千家的潜在客户，直接推出覆盖全产业链的医疗大模型，能最大化地实现大模型的快速推广，实现效率的最大化。
与此同时，更多的业务场景接入，也能够帮助大模型实现各个应用层的打通，让数据跑起来更加畅通。
百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟表示：“作为产业级大模型，服务场景必须要覆盖整个大健康产业链，包括公立医院、科研机构，也包括药械企业、互联网医院平台等全产业链。”
据了解，灵医大模型已与固生堂、零假设等达成合作，并已定向向公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等200多家医疗机构开放体验。
医疗大模型为相关机构带来了效率倍增。数据显示，在辅助医生生成病历方面，传统纯人工需要30分钟书写的病历，在大模型的支持下只需要秒级就可以生成，全面提升工作效率。
数据显示，固生堂作为早期接入灵医大模型的医疗机构，其接入后患者挂号体验满意度提升了12%，客服人员工作效率提升76%。
这种效率的提升，不仅为医院、医生、患者提供了便利，也为缓解当下的医疗资源起到了巨大的支撑作用。
目前，我国的医疗资源紧张，尤其是头部医疗资源在分配和利用上压力较大。百度灵医大模型大规模应用后，能够有效地为医院和患者在分导诊、线上问诊、辅助诊疗等环节提升效率，这未尝不是解决当下医疗资源问题的一种技术途径。
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