十年前，互联网医疗的创业者们曾许下一个宏大的愿景：让优质的医疗资源跨越地域阻隔，普惠众生。

然而，十年蹒跚，行业的焦点却从“颠覆”悄然回归“赋能”，从“替代医生”转向“辅助医生”。我们见证了技术的迭代，却未能等来模式的真正破局。

顶级的医学专家，依然稀缺；

顶级的诊疗服务，依然昂贵。

那道横亘在名医与大众之间的“心智之墙”，似乎依然坚不可摧。

就在行业陷入效率与严肃难以两全的困局时，一个关键节点的到来带来了新希望——10月18日，百度健康召开致敬医者盛典，正式对外发布百度健康AI管家。

它有几个特点：① 一个能聊、有料、会管的7x24小时的AI健康管家；② 首创“AI+真人”协同与双认证模式，将AI的效率与医生的责任和专业能力深度融合；③ 从科普问答到个性化医疗方案建议，从就医决策支持到健康档案管理，构建起全链路健康服务闭环。

百度健康的解题思路说不上多震撼，却极其重要：通过“真人签名”这一关键动作，将AI的规模化效率与医疗的严肃性权威进行了深度绑定，从而在“名医心智”的高墙上，第一次系统性地凿开了裂缝。

百度健康，让AI医疗往前迈进了一大步。

01

互联网医疗的十年困局

卡在效率与严肃中间

凌晨两点，北京上班族李然突然腹痛难忍，翻遍手机却不知该挂哪个科室；千里之外的县城，糖尿病患者王阿姨对着刚出炉的化验单一脸茫然，不知该不该调药。

——这正是当下亿万人就医的真实困境，也是互联网医疗发展十年后，依然未能系统解决的深层矛盾。

从最初的在线挂号、轻问诊，到后来的医药电商、患者管理，几乎所有平台都试图在“效率”上做文章，希望通过技术缩短就医路径、降低信息门槛。

然而，当服务触达“严肃医疗”的边界时，它们却集体陷入了一场效率与严肃性难以兼顾的断层之中。

具体表现为：

其一，名医精力之困。线下门诊尚且一号难求，期望名医在线上进行普惠性、大规模的诊疗，无异于天方夜谭。缺乏有效的杠杆，名医资源无法被复制和放大。

其二，医疗责任之困。医疗行为的核心是责任。传统模式下，AI生成的建议无法承担法律责任，而若由真人医生全程负责，其时间成本又无法支撑商业模型的跑通。谁来为最终的诊疗结果签名负责？这道题，卡住了太多玩家。

其三，商业效率之困。除了地面的业务全链路存在阻塞，线上服务的商业效率同样低下。轻问诊客单价低，难以覆盖名医成本；而若无法切入严肃医疗的核心环节，平台价值便始终停留在信息表层。商业效率的提升，似乎必须以牺牲服务的专业性与深度为代价。

十年探索，行业陷入一个尴尬的共识：名医的“光环”可以被消费，但其核心价值——严肃医疗的决策能力与责任担当，始终未能真正突破医院的高墙。效率与严肃，仿佛一场零和博弈，此消彼长。

02

百度健康的解题思路

“AI+真人”双认证

2025年10月18日的百度健康致敬医者盛典上，百度健康AI管家给出的答案，看似并不颠覆，却直指行业命门。

它的核心思路不是用AI取代医生，而是用“AI+真人”双认证的模式，重构线上医疗的信任链条。

“能聊”，百度健康AI管家具备多轮对话引导能力，能像医生一样精准捕捉用户需求。比如用户问“换季鼻子痒、老打喷嚏”，AI不会直接给出“可能是过敏”的模糊结论，而是会进一步追问“症状持续多久了？是否伴有鼻塞、流涕？最近有没有接触花粉、尘螨等过敏原？”，层层引导，再结合权威医学知识库，给出个性化的初步判断。

“有料”，在百度健康AI管家内，不仅内置了200万+医学期刊文献、1400万+权威科普案例的知识库，还整合了30万+优质医生资源及复旦医院排行榜等权威榜单。当用户需要进一步就医时，AI能提供从科室推荐、医生筛选到号源预约的完整的辅助就医服务。

“会管”， 百度健康AI管家还可以构建个人及家庭健康档案，实现全周期健康管理。用户只需一键上传病历、体检报告等医疗资料，AI 就能自动识别信息并分类整理，关联至对应家庭成员，构建完整的家庭医疗数据图谱，为后续诊疗提供参考。

复刻真实诊疗流程，更关键的一步在于：AI生成的诊疗结果，会推送给一名真人医生进行二次核验与专业背书，并最终附上医生的签名。

这意味着，AI承担了前期采集信息、初步分析、病例生成的高效率、重复性工作，而医生则聚焦于最具价值的判断、决策与签名环节。这份真人签名的价值，对患者、医生和行业而言，都意义重大，不仅是一个技术分工组合，更是一种生产关系的重构。

为了确保安全，百度健康还设置了真人医生介入的触发机制：当用户咨询涉及病因诊断、疾病治疗方案、用药建议等专业性强的内容，或病情属于“需就医处理的非轻症、非危急重症”时，系统会自动触发核验流程，AI结论必须经由医生确认。

在技术上，百度健康亦从数据和模型两个层面构建了多重防护体系。数据层面，36万+医生参与数据标注，构建了涵盖专业内容库、多模态数据、独家诊疗逻辑数据的可信数据管线，确保AI输出的基础建议具备专业性；模型层面，采用医疗诊疗大模型+多模态推理大模型+医疗AIGC生成模型三层架构，内置专病CoT（思维链）、诊疗指南CoT等技术，让AI的推理过程符合医疗逻辑，减少幻觉输出，为医生核验提供支撑。

医疗的终点是“人”，保障的核心也应该是“人”。在这个大前提下，AI才能甩开膀子，去实现那个被期待已久的价值——在保障医疗严肃性的前提下，实现效率的阶梯式提升。

03

严肃医疗为基

三级提效重构服务链路

那么，“AI+真人”的双认证模式究竟能带来多大的效率提升？

良医财经梳理发现，这种提升并非单一维度的“快”，而是体现在三个层层递进的提效阶梯上，从医生时间解放到资源链路打通，再到健康管理前置，最终重构了整个医疗服务链路。

第一层提效：AI预处理，解放医生时间。

这是最基础的效率层。百度健康AI管家通过多轮对话引导机制，像一位经验丰富的助手，精准捕捉用户从症状描述到潜在健康诉求的全链路信息，完成结构化的病情收集。

其医学图片智能识别系统，支持127种皮肤问题的初步判断，并能对检查检验报告、B超单据等医疗文档进行智能解读，准确率高达98%。

这相当于为每位医生配备了一个不知疲倦的预诊助理，彻底将医生从重复性的问询和基础报告解读中解放出来。

效果是直观的。以百度健康与武汉协和医院的合作为例，通过智能候诊室完成的病情收集高达40万次，病例引用率达到了惊人的93.4%。这意味着，医生在见到患者前，已对其状况了然于胸。这项服务，仅为协和一家医院就释放了2000多名医生超过200万分钟的有效沟通时间。

第二层提效：AI调度，打通医疗资源链。

在高效预处理的基础上，AI开始展现其作为调度中枢的强大能力。

除了为用户提供个性化医疗方案、科室推荐、医生筛选到号源预约的完整辅助服务，百度健康AI管家更创新性的推出“医生AI助理”功能。通过深度学习和自然语言处理技术，医生AI助理复刻了顶级专家的知识、经验和诊疗逻辑，在医生无法实时在线的时段，为用户提供高仿真的辅助服务。

目前，已有1万多名三甲医院医生在百度健康开通了AI分身。这不仅是服务的延伸，更是名医影响力和服务半径的指数级放大。

这套调度系统在线下医院同样效能显著。武汉协和医院通过AI实现的智能加号服务，让更多紧急病情获得加号机会。数据显示，使用该服务到院的10万多人次患者中，手术患者占比66.5%，恶性病理确诊率高达71.4%，专家复核准确率达91.9%。

AI正在让稀缺的医疗资源，流向最需要的患者。

第三层提效：健康档案智能管理，实现主动健康。

最高层级的效率提升，来源于诊疗逻辑本身的演变趋势——从被动就医转向主动健康管理，对更高质量生命旅程的追求。

百度健康AI管家打造的健康档案功能，通过一键上传+智能识别+AI分析，为用户及其家庭构建一个能看得懂的健康数据库。医疗多模态模型实现了医疗文档的自动化处理，抽取分类准确率达到95%以上。

下一步，健康档案计划通过智能算法对健康趋势、病情演变进行动态追踪，实现关键指标变化的可视化呈现，帮助用户直观掌握健康状态演变情况，打造一个覆盖健康风险检测、分析、评估、预防及维护的全周期管理闭环。

三层提效环环相扣：AI预处理解放医生时间，让医生能服务更多患者；AI调度打通资源链路，让患者能快速对接适配资源；健康档案管理实现主动健康，从源头减少就医需求。

三者共同作用，在保证医疗严肃性的前提下，让高效就医与可靠诊疗得以兼顾。

04

良医财经的思考：

光已确凿照进，前路还会远吗

十年已过，AI已来。百度健康AI管家的探索，为困顿已久的行业提供了一个关键样本。

它的价值不在于技术炫技，而在于其务实的路径选择——没有绕开“医疗责任”这一核心难题，而是在技术与真人之间找到了一个可持续的协同点，让AI医疗从概念走向落地。

本质上，百度健康构建了一套依托于AI的柔性分级诊疗体系。通过技术降本增效，它将不同科室、专家与病种进行精准调度，在公立体系之外形成了一个高效的补充网络。

这对于推动医疗普惠而言，意义同样深远。

光已确凿照进，前路还会远吗？