新智元报道
编辑：编辑部 HYZ
【新智元导读】5天发布5项领先，从此，人人都有了口袋里的健康专家——好伴AI。
在医疗领域，我们很多人的痛点就在于，80%的优质医生都集中在一线城市。与此同时，最近中美网友小红书对账的事，再一次揭露了国外医疗程序的繁琐和不够人性。
而好伴AI的使命，就是让每个人无论身在何处，都能拥有口袋里的健康专家！对用户，它的口袋里的健康咨询专家；对医生，它是专业知识和经验的应用和传播者。
接下来，就让我们详细领略一下智诊科技的五天发布会内容，感受一下这款AI将如何变革我们的智能健康医学新时代。
简短目录如下——
Day 1：无限记忆
Day 2：全科医疗基座&深度推理
Day 3：分身有术
Day 4：精准解读
Day 5：好伴AI，触手可及
Day 1：让AI拥有无限记忆，事无巨细地了解我们、懂得我们、关心我们
第一天，智诊科技通过WiseDiag-Z1让AI拥有了无限记忆，具体来说，是一种即插即用的记忆力机制。
从脑科学的角度来说，记忆始于神经元之间的信号传递。不过，人类的碳基记忆不是完美的，许多记忆会模糊、消失。而研究者希望，能赋予AI一个全新的记忆系统，克服碳基记忆的弊端。
智诊AI系统最基础的特性，就是支持多国语言，尤其支持中文。并且这个系统模拟了人类记忆的特性，能够自动提取、存储三种不同的记忆信息。
具体来说，包括完整对话内容、以天为单位的记忆总结，和事件级记忆。这样，在医疗问诊的多轮长对话中，它就能方便用户获取所需信息。
同时，为了让大模型不搞错模糊代指的记忆，研究者专门开发了基于端到端的多轮多路上下文查询能力，从而帮助AI理解复杂的多轮对话。
另外，研究者还开发了一个AI的模糊记忆查询功能，这就可以通过模糊的内容联想（时间或地点）来查询记忆。
比如在下面这个demo中，研究者问：前天和你说的关于买咖啡的事，你还记得不？但其实这件事是昨天聊的，不要紧，系统依然查出来了所需信息。
或者，我们可以让AI帮忙回忆一下，我有个梦里有森林和美丽的颜色，那是什么样的梦？可以看到，即使用户记不清细节，好伴AI依然可以根据模糊表述查到准确记忆。
想象一下，为了在医院看病时，AI医生分身能事无巨细地了解我们的生活习惯、医疗记录，像老朋友一样懂我们，关心我们的身体，这也太令人期待了！
Day 2：全科医疗基座 & 深度推理，懂医还会聊
第二天，全学科医学基座大模型WiseDiag首次亮相，与此同时，医学版o1推理模型也来了。
作为医学基座大模型，WiseDiag采用了最新一代大模型架构，共有730亿参数，具备了强大医学知识处理能力。
它在超3万亿token的专业级优质医学数据中完成了训练。
其中包括，大量权威医学教材、最新临床指南，以及海量高水平医学研究论文。
预训练之后，WiseDiag还用到了SFT监督微调、PPO直接偏好优化的训练方法，以及受邀的临床专家深度参与训练过程。
通过精心设计的训练，新模型不仅掌握了丰富的医学知识，更具备了类医生的临床思维能力，能够为医疗决策提供专业、可靠的智能支持。
在专业能力方面，WiseDiag在中文医学大模型权威基准CMB和Medbench中，分别拿下了98.39和92.9的成绩。
尤其是，在CMB上，分数几乎接近满分，愈加证明其对医学知识掌握到位。
在通用能力方面，WiseDiag也在中文基础模型评估C-Eval和极具挑战性的大规模多任务理解评测MMLU-Pro中，取得了媲美国内外顶尖模型的表现。
WiseDiag在通用和专业基准上优异表现，恰恰印证了智诊的初衷——打造一个既懂医，又会和人沟通的AI助手。
当然，考试测试是一方面，更重要的是它能够在实际应用场景中，真正帮助到医生和患者。
深度思考版本Z1
医学领域，也有其o1版推理模型。
基于WiseDiag，团队打造的深度思考版本——Z1在这次发布会中，首次亮相。
对于一位经验丰富的医生来说，在遇到疑难病例时，他会不断深入分析，反复推敲论证，并根据新的发现及时调整思路。
这个过程，如果是被AI实现了呢？
通过采用多层次推理扩展机制，Z1能够像专家医生一样，进行深入细致的分析思考和反复权衡，直至找到最优解。
这一突破，让WiseDiag不再停留在简单的「查找规则配方」层面，而是真正具备了专业的临床思维能力。
在实际应用中，Z1已展现出了令人瞩目的深度思考能力。
接下来不如看个栗子，打开好伴AI，我们将疑难杂症的一个病例发给它，让AI帮我们做出诊断。
在经过深思熟虑之后，好伴AI基于所给的信息，准确指出了这个病症——庞贝病。
要知道，这是一个全球罕见的遗传代谢病，全球发病率1/30万。不仅如此，它还是症状「伪装者」，若能早期识别对治疗影响极大。
但对于医生而言，得出诊断都是一种挑战。
如果AI能对类似罕见病早期预见，将会带来极大的医疗价值。
可以看到，好伴AI不仅给出了最终的诊断，还给出了完整鉴别诊断思路。这种诊断模式与临床医生的思维高度吻合，能够真正助力医生的日常诊疗工作。
当然了，AI提供的只是一个高敏预警，承担的角色是辅助诊断/决策，并不能取代真正的医生。
若真怀疑是罕见病，患者应尽早面诊专业医师，需要结合病史、体格检查、影像学结果、多项实验室检查来做综合判断。
不论Wisediag，还是Wisediag-Z1，它们都是全学科医学大模型。
有了这样一个强大的基座大模型，我们就能打造出一个专属的专业级健康专家助手。
Day 3：AI医学专家分身有术，7x24为你诊疗
第三天，研究者还带来了医学领域的AI智能体——医学专家分身系统。
医少患多，这种不平衡的医疗资源，造成了各大医院专家每天被上百位患者「围追堵截」的现状。
特别是，知名专家的号几乎「一票难求」。
这时，如果每个医生能够有一个「分身」，可以7x24小时对全国患者做出回应，对医生和患者来说都是福音。
这不仅让更多人能享受到优质医疗资源，还能大大节省就医成本和时间，让看病变得更加便捷高效，让高水平健康医疗资源实现普惠。
对于准妈妈来说，最常见的一个问题是——剖宫产和顺产侧切，哪种方式对身体伤害更大？
王权利是浙二医院产科权威专家，在好伴AI中，就有一个AI版的王权利主任。
接下来，就把这个问题交给这位AI专家，在经过60多秒思考，参阅12篇权威资料后，它给出了非常详实的解读。
它的回复专业性强且富有人文关怀，既讲清了顺产和剖宫产的医学利弊，又很好地安抚了准妈妈的心理需求。
而且， 为了说明问题，AI还援引了WHO的权威数据，并给出温馨提示。
王权利专家现场点评道，「它用『内伤』和『外伤』这个比喻很形象地解释了剖宫产和顺产的区别。其中，『出血1000ml的定义』这个细节和我在抖音视频中的描述一致，体现了较强的专业性和实用性」。
他还表示，「这个AI分身已经达到自己80%的功力，未来经过改善，可能会达到90%以上」。
专家AI分身能够实现，背后的门道是什么？
那便是，医学编码模型Med-Embedding+医学知识库+网络搜索。
在如此专业的领域中，AI能准确理解各种复杂的医学术语，前提是其向量化，Med-Embedding的效用便是在此。
每一个医学文本都可以转化成一个「向量」，就像拥有一个独特的地理坐标。
举个栗子，患者提出一个问题，「医生，我最近皮肤发黄，尿色变深，还总是肚子疼，感觉特别没精神，这是怎么回事」？
Med-Embedding可以精准将这段描述，转化为一个1794维的「医学坐标」。
普通的编码模型很难区分「发烧38度三天」和「反复低热」的区别，因其坐标分布比较近。但对于医生来说，信息侧重点是完全不同的。
Med-Embedding却能够捕捉到医学临床意义的细微差别，从而精准把这两个信息坐标隔开，从而区分出它们的医学关系。
在MedicalQARetrieval等多个医学召回测评集中，Med-Embedding也拿下了不错的成绩。
王权利主任的AI分身是在WiseDiag基础上，通过医学编码模型，学习了其发表的40+篇论文，以及视频平台上近400个视频后打造的。
就比如，他的个人习惯用语、打比方，甚至是一些碎碎念，AI分身可是学的有模有样。
它学会了王权利在每日查房时必问的那句——「昨晚睡够8小时了吗」？
此外，AI能有理有据，全凭智诊拥有自主可控的医学网络搜索、医学全科知识库和专家个性化知识库。
其中，医学全科知识库包含40多万条持续更新的医学知识；专家个性化知识库则收录了每位专家独特的临床经验和专业见解。
未来，这些知识还会持续更新和维护，以确保信息时效性和准确性。
为了确保可靠性和透明度，在AI回答中列出了详细参考链接，确保信息可溯源
最值得一提的是，智诊还将专家经验做成了「数字插件」，融合了顶尖专家的经验和诊疗思路。
正如演示中所示，专家分身不仅保留了好伴AI的优势，甚至能模拟专家特有的临床思维模式，提供更精准的建议。
从此刻起，任何一个人打开好伴APP，找到「产科王利权」专家分身，即可获得——
3秒生成个性化产检计划、1分钟解读唐筛报告、24小时在线的「孕期守护者」。
如今，国家正在对「分级诊疗」「互联网+医疗」大力扶持，优化医疗资源配置，解决群众「看病难、看病贵」的问题。
在这样的背景下，口袋医生的出现就十分应景了。它缓解了基层医疗机构的压力，提高了公众的自我健康管理，还能辅助医疗专业人员。
可以说，它的出现与政策的方向是完全一致的。
Day 4+5：好伴AI精准解读医学报告，像医生一样给出诊断
第四天和第五天，研究者将上述技术凝练成了触手可及的产品——「好伴AI」。
第一款专注于全人类健康生活、医疗咨询的智能助手软件，诞生
上面说到，很多时候专家号一票难求，但有了好伴AI这个医学专业领域的聊天机器人，我们的这些难题就可以迎刃而解一大部分！
这是因为，它能够读懂复杂的医学报告，能够像医生一样给出详细的分析、诊疗和判断。
在首页，我们可以使用检测单解读、体检报告解读、全科医学咨询、专家分身咨询等核心功能。
或者，直接输入语音或文字，跟AI健康管家「好小伴」发起对话。
相信很多人都有这样的经历：在医院拿到检测报告单后一筹莫展，看不懂复杂的医学用语，也不理解异常的数值或结果。
这时，我们就可以使用好伴AI的检测单解读功能。
将血气报告拍照上传好伴AI后，它便开始了详尽的分析，并给出了辅助诊断结果和依据：高度怀疑是DKA，即糖尿病酮症酸中毒，建议患者去做尿酮体检测和尿常规，需要立即就医。
可以看到，整个分析过程逻辑缜密，并且明确对患者强调了紧急性。
这个真实病例的就诊文件中还有两份检查单，正是尿常规和糖尿病酮症的指标；可以证明AI医生推荐的检查项目的正确性
另外，我们还可以上传自己的体检报告，它会给我们一份专家级的解读报告。整个体检报告智能咨询功能，非常准确、科学、个性化。
在填写完一份调查问卷之后，好伴AI就会进行综合分析，并给出一份「健康咨询报告」。
首先，是结合了用户生活习惯和同年龄段人群数据的健康得分，可以反映用户当前的身体状况。
然后，它还给出了一份详细的健康状况综述，指出体检报告上的异常，给出分析和应对方式。
而报告最核心、最详细的部分，就是健康风险解读。包括对异常指标可能原因的分析、对健康的影响、此次检测的局限性、后续处理建议和异常项的精准认知。
值得一提的是，这些都是由WiseDiag模型结合医学知识库和网络搜索得出的。
智诊AI的研究者表示，这是自己在国内外见过的最详细、最看得懂的体检报告解读了。
而下面这个专家分身功能，是研究者基于智诊医疗大模型，融合多位三甲医院专家的诊疗经验和知识打造出来的。可以说，每一位医生分身，背后都有真实的知名专家。
比如，我们试试这个问题：孩子忽然发烧39度两天了，身上有红疹，可能是什么病？
可以看得到，国内外常见的通用AI，一般只会建议退烧药，但好伴AI会提示——「警惕川崎病，建议立即就医并检查C反应蛋白」。
这完全就是普通家长很难想到的专家级建议！
因为川崎病是小儿发热合并皮疹、黏膜变化的一种疾病，有「发热、结膜充血、口唇/舌头红、四肢末端改变」等典型临床表现，需要尽早诊治，AI医生的这个诊断，就显得非常及时了。
AI医生做出警示后，家长可以尽快就诊，排除其他发热病因，而不要过度慌乱，或者仅依赖网络咨询。
再比如下面这个真实案例：患有癫痫的孕妇，未补充叶酸，正在服用拉莫三嗪，胎儿能要吗？
产科主任AI分身直接上重点：孩子能要！它还干脆利落给出行动清单——产检、补叶酸、停中药。
同时，它还用「一起努力」给患者稳定情绪，让医嘱变成了贴心的叮嘱。
值得注意的是，孕期癫痫用药需谨慎，拉莫三嗪是比较常见的安全性相对较高的抗癫痫药，但具体方案仍需产科和神经内科医生联合评估。
目前，AI只是提供了常规指导，对于实际患者来讲，还需要个体化与产科大夫沟通，及时做血药浓度监测、胎儿畸形筛查等。
或许会有读者有疑虑：AI医生究竟靠不靠谱呢？
为此，智诊AI请到了十位医学专家，对包括WiseDiag在内的四个平台提供的服务诊断结果打分，可以看到WiseDiag被公认为TOP 1。
对于体检报告的解读，十位专家也给出了打分，WiseDiag依然明显处于领先水平。
曾有报告称，在国内，80%的优质医疗资源集中在一些主要城市中，而好伴AI的出现，可以让患者无论身在何处，都能在口袋里拥有一位健康专家。
同时，每位专家也能同时服务成千上万名患者。
这，便是医疗普惠的意义。
当然了，AI的作用并非完全取代临床医生，而是作为一种极具前景的辅助决策工具。
因此，它必须在合规框架、伦理与安全性验证下，才能让更多患者放心受益。
虽然AI可以「看懂检测报告」「协助做罕见病诊断」，但在实际临床使用中，医生通常需要结合病史、体格检查、影像学结果、多项实验室检查来做综合判断。
因此，AI系统目前主要的角色是「辅助诊断/辅诊决策」，在临床上应与专业医师的面诊相结合，而并不是完全替代医生。
智诊API开放平台发布，开发者也能用
令人激动的是，智诊API开放平台也同时发布了！
从此，开发者也能参与这场医疗AI革命。
针对不同场景需求，智诊打造了3款同系列模型。
WiseDiag-Z1，是标准版的全科医学通用大语言模型，基于技术底层开发，适用于大多数健康咨询场景。
在此基础上，智诊还打造了深度推理强化版Z1 Thinking。它能模仿顶尖医生的思维过程，适合多步骤复杂场景健康咨询，如针对疑难病症的诊断、多阶段治疗方案的辅助设计等。
而Z1 Lite，是希望更快更经济得到答案的用户的不二之选。它更具性价比，在保持大部分核心性能的情况下，能帮普通用户低成本获得服务。
此外，智诊还提供了几个高附加值的特色工具，如智诊Med-Embedding（医学向量化模型），硅基永久记忆数据库，高性能医学OCR工具（Med-OCR）等。
为了助力开发者，智诊AI为每个新账号都提供10美元免费额度。
深度思考，重构医疗AI新范式
过去一年，人们都在讲应用落地，而医疗AI是大模型落地最佳场景之一。
连更5天发布会，从无限记忆、深度推理模型、到专家分身系统、口袋助手，再到API开放，智诊开启了AI重塑医疗的全新旅程。
前段时间，世界经济论坛公布的一份报告中，预测了全球有80亿AI医生的愿景。
AI已经成为医疗行业变革的主要力量，预计2024-2032年将以43%的速度增长，届时AI医疗市场规模将达到4910亿美元。
另有德勤统计，到2030年，全球医护人员缺口预计达1000万，这个数字意味着医疗不公平现状依旧存在。
在国外，谷歌DeepMind团队曾专门做出了AI医疗大模型Med-PaLM，拿下92.6%高分水平媲美临床医生。
除了谷歌之外，还有IBM医疗大模型Watson、斯坦福基础模型研究中心的BioMedLM（PubMedGPT）等等。
反观国内，有专攻医疗领域百川智能，还有讯飞星火医疗大模型等头部科技公司，均在这一领域有所深耕。
能够做出医疗领域的「推理模型」，智诊还是国内首次。
与传统大模型相比，深度思考推理模型能够模拟医生的临床思维过程，从症状诊断到逻辑推导，这正是医疗决策中的关键环节。
另一方面，推理模型另一个重要特点便在于其「可解释性」。
在医疗决策中，理解诊疗背后的原因至关重要。
一般来说，AI给出建议的推理过程，需要与临床医生的逻辑相匹配。否则，若AI出现幻觉，可能会带来严重的医疗事故。
WiseDiag-Z1能清晰展示诊断的每一步推理过程，这不仅有助于医生验证AI的判断，还能帮助患者更好地理解自己的病情。
不仅如此，智诊AI在上线时，已与个多位临床专家展开合作，并进行了反复验证。
同时，它还会不断自主收集和纠正「错误case」，逐步迭代，尽最大程度减少误诊漏诊的隐患。
而在医疗数据快速积累的今天，具备推理能力的医疗模型，还具备了持续学习和能力进化的潜力。
通过不断吸收新的医学研究成果、临床经验，它们可以始终站在在医学前沿，为医生患者提供最新、最准确的诊疗建议。
随着医疗资源分布资源不均问题日益突出，推理模型的价值更加凸显。
它可以作为基层医疗机构的得力助手，帮助提升诊疗效率和准确性，让每个人都能享受到高治疗医疗服务。
这也是为什么世界经济论坛，会提出80亿AI医生的愿景。
放眼未来，推理模型必将成为重塑医疗服务的核心力量。下一步，最重要就是让WiseDiag走向落地。
接下来，智诊将会打通产学研相结合的路线，不仅要与医院、保险机构合作，还要与科研院校共研项目。
另外，好伴AI将面向所有人开放，同时智诊API开放平台将交到每一份同行者手中。
让医疗资源实现真正的普惠化，才是AI医疗最具价值的意义所在。
可以期待，WiseDiag和好伴AI将赢得大众和医疗行业人士的认可，智诊的技术将点亮全社会。
