办公室隔壁的小张最近上班时间常常摸鱼，他正在在短视频平台搜索“痔疮怎么办”
经过了多番短视频号脉，他的病症“一步步加重”，从一个小小痔疮，发展成为肛周囊肿，甚至肿瘤。在精神打击中回过神来，小张发出呐喊：“医学科普能不能靠谱一点！”
自从互联网信息不断膨胀以来，不同的渠道、平台、网站上，总有医学科普的身影。最开始，以信息的方式留存，此后，医学科普形式逐渐多元化，短视频、长视频内容迭出。
但直到今天，仍然未脱离出不专业、不精准、不靠谱的“三不状态”。
不过，随着医疗大模型的落地成熟，医学科普再一次走到台前，这一次的最大变化，就是专业度的提升。
医学科普，或迎来一次供给侧改革的应许之年。
👩🏻⚕️ 主笔/ 布吕
✂️ 文章架构师/ 立立
💊 出品/ 良医财经
01
医学科普迎来超级需求增量
30个医学常识、心率的正常范围、肺结核不能喝浓茶、4种蔬菜肝不好的人不能吃……
信息爆炸的今天，医学科普已经成为人们的一种刚需。除了对日常入口的食物、药品等食用须知之外，更多人还会针对自身的病情在网络上搜索相关消息。
一些病患为了寻找疾病的源头、问题、解决办法，也会在网络上搜索医疗诊断关键词，以此了解病情。尤其是在疫情阶段，通过线上信息检索，了解用药须知，大大方便了病患，也减少了不必要的线下交叉感染，降低了医疗挤兑的风险。
但一个关键问题是，线上的医学科普并不总是“靠谱”的。
上述小张这样的现象已经非常普遍，曾有人戏言，“别线上看病，小病看成绝症”。
如何满足巨大的医学科普需求，同时提高科普质量？这成为当前全民健康的一个基础命题。
当前的市场，正处在三个时代背景：
1. 健康科普的线上渗透率不断提升，需求明确。
2023健康科普迎来新变化、新机遇，健康科普线上渗透率提升，健康用户时长增长47%。
2. 健康中国战略的深化落地，政策明确。
在政策方面，健康中国战略进一步深化落地。去年6月发布的《国家卫生健康委、中宣部等联合签发《关于建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制的指导意见》中指出，建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制，增加全社会健康科普知识高质量供给，满足人民群众日益增长的健康需求。
3. 生成式AI技术革新，技术明确。
个人在网络上发布医学科普消息，总有一些专业性问题，加之作者本身的知识瓶颈，并不能提供特别专业、科学的观点。
近几年，生成式AI技术的革新，带动了医学科普的发展。一个典型就是生成式AI+文心大模型的发布，推动了整个行业的前进。
随着ChatGPT的火爆，AI与医疗的结合不断被提及。
从效能看，生成式AI在进行科普时，能提供个性化健康支持。它可以通过从大量医学数据中学习，并生成详尽、准确的医学报告，帮助人们更好地了解自己的健康状况和风险。此外，可以改善就医体验。比如，快速回答患者问题、减少等待时间等。另外，它还能够简化临床工作流程，如安排预约和管理医疗记录，为医务人员节省时间。
在这三个背景下，生成式AI不仅能帮助解决医学科普当前效率低、错误多、静态化、作者多瓶颈的问题，还能带来新的局面——激发出更科学、更精准、更个性化的医学科普的需求。
02
一场AI医学科普的供给侧革命
近几年，AI医学科普已经进入到更高的台阶。过去，医学科普仅仅停留在患者病情前期的询查上，如今，病情诊断、病后治疗、用药指导全生命周期的需求更加明确。
患者全生命周期的需求之下，AI具备四类具象赋能：
1. 助力患者科普消费体验全面升级
为了测试ChatGPT在肿瘤领域常见问题上的回答准确性，美国犹他大学医学院和耶鲁医学院等机构的科学家发起了一项小型的测试，研究者们选取了美国国家癌症研究所（NCI）的常见癌症误区13个问题，将这些问题分别交给ChatGPT和NCI回答，然后邀请5名癌症治疗领域专家盲审ChatGPT和NCI的回答并给予准确性评分。研究结果是：ChatGPT在提供有关消除癌症误解的科普信息方面，准确率和NCI没有明显差异，也不会提供有害的信息。
更便捷的阅读、更高效的检索、更精准的匹配、更智能的交互，通过AI，医学科普更加准确且高效，可以为患者带去体验感更好的解读。
2. 赋能医生向患者科普
除了能够直接对话患者，AI是一种数字分身，能够赋能医生科普知识数字资产化。通过打造随时陪伴的本人数字分身，让患者在手机上，24小时拥有一位数字医生。
3. 赋能医院向患者科普
过去，患者到医院看病，往往是“排队一上午，看诊5分钟”，而医生对于基础医疗问题，“相同一句话、每天一百遍”。
百度联合医院共同打造智能候诊室，基于数字人，大模型等技术，在患者面诊等待期间，提前完成相关内容科普，解决了医院拥堵、医生重复科普、患者漫长等待等问题。
4. 赋能医生向医生知识传递
对于医生而言，除了日常看诊、手术、值班，还要写论文、搞科研、做学术。医生下班休息，也要查阅文案、学习病情案例。
AI不仅可以赋能患者，更能帮助医生提高自身。比如，有医笔记，就是助力医生个人成长和行业知识交流的平台。
该平台累计注册用户已经达到20万+，拥有专业学术资源库入万方医学、UpToDate临床顾问、医学公式等等，是医生的专业学习工具。此外，平台还拥有学术直播、会议资料、笔记广场、医学学组等行业知识交流等阵地。
03
AI基座，也加深了百度健康的护城河
10月17日，百度CEO李彦宏在百度世界大会上宣布可交互AI用药说明书正式上线。
良医财经获悉，该产品由百度健康首发，旨在响应国家对药品说明书进行适老化改革的号召，借助文心大模型和数字人创新模式，实现用户与使用药师形象的虚拟人的实时交互，有力解决传统纸质版说明书看不清、看不懂以及字太小的痛点。
可以说，百度健康是业内第一家吹响AI+用药说明细分赛道号角的企业。从用药切入，这是百度健康的强项，而通过不断的训练，百度健康将在“小产品”上，释放“大”能量。AI对百度的内容服务生态也有质的提升，从整体看，将带来三重价值。
1. 用户价值，优化体验，解决具体问题。
通过AI用药说明书这一产品，可以帮助消费者在优化体验。
比如，患者搜索“二甲双胍”，AI 可以自动生成用法用量、功效作用、副作用、适应症以及热点问题等相关回答。
据良医财经了解，AI用药说明书通过百度智能云曦灵数字人平台，用真实药师的数字虚拟形象为用户提供1对1的交互服务，该技术能够实现准确生动的面部表情驱动，支持多音色播报，有效提升用户的体验感。用户可以与该虚拟形象实时互动，通过文字或语音进行提问咨询，向AI用药说明书寻求多种维度的药品基本信息。
AI用药说明书目前可实现药品规格、用法用量、服用时间、用药反应、用药禁忌、用药小结等药品说明书信息相关的多轮交互，帮助用户获得个性化服务体验。
2. 技术价值，赋能行业，创造商业增量。
AI一直是百度的关键词。
早在数年前，李彦宏提出AII IN AI之后，对于这一领域的技术投入就是巨大的。2019年前后，百度开始深耕预训练模型研发。同年3月，百度率先发布中国首个正式开放的预训练模型ERNIE1.0，并持续投入于大模型的研发升级。两年后，ERNIE 3.0升级为全球首个知识增强千亿大模型-百度文心。
目前，百度已成功打造文心大模型家族，多个大模型达到世界领先水平。
除了技术上过硬之外，百度健康在医疗健康领域深耕多年，已经是全民医疗健康信息获取第一入口，通过搜索数据、医典数据、百家号数据、线上问诊数据、线上购药数据、精准预约到院数据，百度健康积累了大量的“内容”。如今，通过AI用药说明书这样的“产品”，让内容有了载体，变成了服务生态。
3. 社会价值，助力全民健康科普前行。
随着中国老龄化程度不断加深，老年用药群体日渐庞大，药品说明书的适老化改革也逐渐成为社会关注的话题。许多老年人因药品说明书字号太小，只能拿放大镜辅助阅读，且大部分说明书较为生僻晦涩，极大增加了老年群体的理解难度，为科学用药带来诸多不便。
百度健康此次发布的产品从名字上就能窥得产品的愿景——AI用药说明书。
与用药说明书不同的是，通过更智能化的方式，让用药说明更易懂。真正助力全民健康科普的发展。
04
不懂AI的医生不是好科普专家
从技术角度看，AI之所以能够赋能医疗产业，主要取决于ChatGPT的自然语言处理技术（NLP）。
在过去，医疗行业中的文本数据管理通常采用手工方式，需要人工解析和输入。但是，依靠医生人为非常耗时、费力，并且容易出错。而使用 NLP 技术可以有效地解决这些问题，提高数据处理的效率和准确性。
例如，通过 NLP 技术，可以快速地从医学文献中提取关键信息，帮助医生更好地了解疾病的病因和治疗方法。医生可以通过与ChatGPT对话的形式快速得知自己需要的信息。
百度健康正在力推整个行业的进步。
良医财经获悉，百度健康推出了万名好医计划。具体看，医生成长计划就是通过赋能医生科普以及进行服务合作。该平台可以帮助医生制作免费的数字分身、精准匹配流量扶持，对于医生而言，帮助其丰富执业丰富度。
这一模式可以帮助基层患者与国内知名专家建立连接，并帮助专家提升诊断效率，在有效时间内服务更多的患者。传统方式下，想实现专家诊疗可及通常需要到处出差；而人工智能在大幅降低医患双方时间、经济成本，这是一个质的飞越。
人工智能的出现，不是让我们意识到机器的强大，而是更体现了“人”的重要性。人工智能技术的进步，是为了给患者带来更多受益，缓解医生的一部分压力，最终让医患之间的关系实现正反馈的循环。
05
良医财经的思考
变的是技术，不变的是“医”的初心
GPT技术驱动下的人工智能导致整个人类社会的变化速度，这一进程可能都比我们想象的要快的多。
医疗作为360行之一，受到的影响是巨大的。未来，导诊客服、自助机挂号客服、HIS软件上下游、医嘱交代等等，都有着明显的场景应用想象空间。
疫情期间，在医疗资源普遍紧缺的形势下，AI的价值被广泛认可，在经济快速复苏的当下，AI在医疗领域的应用和思路愈发清晰，但仍有很多问题制约其发展，需从国家政策和行业共识层面上共同努力解决。
随着科技的进步和政策的完善，未来医疗AI将更加深入到临床诊疗路径中，不断提升医生的诊疗质量和效率，让更多患者获益。
而在技术不断迭代的过程中，变化的是时代与科技，不变的是“医”路同行的初心。
