在通用大模型和行业大模型百家争鸣之时，百度正式发布国内首个“产业级”医疗大模型，发布会上，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。
几个月前，OpenAI 的GPT系列走出实验室，向世人重新定义了人工智能的能力界限，亦在世界范围内掀起了新一代AI的研发潮。
在国内，百度的文心、腾讯的混元、阿里的通义千问等通用模型相继推出，不少模型已在智能化及赋能空间两个维度上跃入世界前列，能与谷歌Bard、Open AI的ChatGPT斗个势均力敌。
这些通用模型的本质大抵相同，可以视作下一代人工智能的“底座”。它们供养了一批面向C端的应用，但其能力远不止于此。更为庞大的价值隐藏在冰山之下——垂直深入至具体场景，使得大模型能在技术层面完成革命性重构。
不过，打造一个符合专业需求的模型并不简单。尤其是在医疗这一领域，表面上沉寂着难以计量的大数据，但当深入到具体的应用场景时，开发者仍受制于数据的稀缺性，时常会因数据的数量、质量与获取成本而停滞不前。
但百度灵医智惠，凭借在通用大模型领域的领先地位和在医疗大数据治理上的深厚积累，成功地迈出了这一步。前日的一场发布会上，灵医智惠以国内首个产业级医疗大模型“灵医大模型”为答，破解大模型时代的医疗难题。
此次，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尚属首次。
灵医大模型聚焦智能健康管家、智能医生助手、智能企业服务三大方向，为患者、医院、企业等提供AI原生应用。
据了解，灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历，根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。此外，灵医大模型也是业内唯一支持多篇中英文文献同时解析的大模型，基于文献解析内容实现智能问答。在辅助诊疗方面，灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情，实时辅助医生确诊疾病，推荐治疗方案，提升就诊全流程的效率和体验，并成为患者的24小时“健康管家”，提供智能客服服务。此外，灵医大模型还能为药企提供多项赋能，包括专业培训、医药信息支持等等。
活动现场，中医医疗服务龙头固生堂分享了和灵医大模型的合作情况。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。根据最新调研数据，合作以来患者挂号体验满意度提升了12%，客服人员工作效率提升76%。数字健康医疗服务平台健康之路分享了基于灵医大模型实现智能医患对话并辅助生成结构化病历等场景，提供患者个性化健康服务。
数据方面，灵医大模型致力于实现“循证AI赋能大健康产业”，确保医疗数据的准确性和可靠性。灵医大模型持续输入百度沉淀的覆盖“医-患-药”全场景的医疗健康数据和权威医学知识，包括线下诊疗场景的脱敏病历、文献指南、医疗知识图谱数据，线上场景的科普知识、健康医典、健康咨询数据，以及贯穿全生命周期的全球药品器械数据等。优质的训练语料，保证了大模型的回答有源可溯。
技术底座方面，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。
灵医大模型在发布前也经历了一系列严格的“考试”。上百名三甲医生在安全性、正确性、逻辑性、理解力和完整性等五个维度对市面上的大模型产品进行重点考察，灵医大模型多维度领先同类模型。
这一能力的构建将对AI行业带来颠覆性的改变。过去受制于医疗数据的缺失、训练成本的高昂等因素限制，从通用大模型到垂直大模型的跃迁一直进展缓慢。如今拥有自研新技术栈的支持，百度有能力实现多模态临床数据的治理及自动化分析，优化模型训练及调整中产生的各种成本，进而带来智能应用的新一轮爆发。
在此趋势下，未来的我们或许能看到更多的智能化应用深度赋能医疗机构乃至大健康领域。
