AI导读:

百度健康推出面向医生群体的AI专业智能助理“有医助理”,旨在帮助医生提高工作效率和准确性。该助手采用“检索+任务”双引擎模式,支持多种医疗场景需求。然而,医疗AI产品仍面临技术适配、数据互通等多重挑战。

国内首个医生版“龙虾”来了。

4月2日,百度健康召开AI新品发布会,推出面向医生群体的AI专业智能助理“有医助理”。此时,距离公司发布面向健康从业者的AI创作平台“Dr.Flow”刚过去不到4个月,但AI技术的飞速迭代已催生出新的行业风口,以OpenClaw(昵称“龙虾”)为代表的“任务型AI”持续升温。

百度健康想抢先抓住机会。据介绍,有医助理是国内首款基于Claw框架打造的医生任务型AI助手,区别于通用AI助手,其采用“检索+任务”双引擎模式,既可以实现常规的“单一对话”,也可以自动“执行任务”。

不过,据《每日经济新闻》记者在发布会现场了解,产品功能“进阶”并不等于行业升级。事实上,市面上的医疗AI产品仍面临着技术适配、数据互通、安全防控等多重挑战,整个行业处于价值验证阶段,距离商业化变现还有一定距离。

强调“循证”,多款医疗AI工具进击医生端市场

“知识越分越细、越分越细、呈指数性的增长,但是我们是否离病人越来越远?”

在“有医助理”的发布会上,以中国工程院院士樊代明为代表的头部医生,点破了医生群体的信息焦虑,也戳破了国内医疗AI工具的落地泡沫。

百度健康总经理杨明璐直言,过去两到三年全球AI技术飞速发展,但AI垂类应用落地速度并未达预期,其中真正产生规模化效能的领域仅有AI Coding(AI编程)。核心原因在于,掌握AI知识的人群与从事编程工作的人群高度重合,他们既了解AI的技术边界,也深谙垂类场景痛点,使得产品能够精准命中需求。

而在医疗领域,这一“供需匹配”尚未完全实现。目前,了解医疗场景工作流痛点的是医生群体,精通AI技术逻辑的则集中在技术圈,二者之间的信息鸿沟导致医疗AI工具长期停留在浅层应用。

杨明璐强调,百度健康的核心优势正在于搭建起两者之间的桥梁,让技术真正适配医疗工作流的实际需求,比如有医助理深度整合最新版《中国肿瘤整合诊治指南》(CACA指南),整合海外和本土的权威学术资源,强调“检索模式每一条结论均可精准定位至原文行间”。

其实,百度健康不是唯一想做这件事的公司。目前,国内医疗AI行业呈现科技巨头、互联网企业、医疗公司三足鼎立格局,2025年各家发布的产品多面向B端医疗机构和C端用户,但进入2026年,数款医疗AI产品都瞄准了医生群体。

以互联网公司为例,阿里健康旗下AI产品“氢离子”在今年完成内测并开放下载,主要面向临床、科研领域的医生群体,公司称该产品所有回答均具备权威出处,支持一键溯源功能;京东健康推出专为医生打造的循证医学AI工具——“知医”,旨在切入临床诊疗与科研两大核心场景,直接输出结构化、可落地的循证结论。

尽管竞争者众多,但百度健康AI产品负责人坦言,目前面向医生的检索式AI产品普遍存在用户体量偏小、行业渗透率偏低的问题,整个行业仍处于价值验证阶段,距离商业化变现还有较长距离。

据悉,“有医助理”于今年3月启动医生内测,4月2日起全面开放检索模式,任务模式则采取免费申请试用的方式,将持续收集医生用户反馈以优化产品体验,未来亦将探索肿瘤以外的专科领域。

“养虾”行业有多重关卡待闯,需在探索和安全间寻找平衡

百度健康发布“有医助理”,意味着国内医疗AI产品从简单的信息检索,向任务闭环迈出了第一步,也意味着行业有新一轮关卡要闯。

首先是算力问题。根据开放数据中心委员会(ODCC)官网,和传统大模型“一问一答、用完即止”的瞬时交互不同,智能体具备自主观察、规划决策、执行行动以及从反馈中学习的能力……