把醫生的時間省給病人——“假如一個醫生能將寫病歷的時間縮短一半，他起碼可以多看5-10個病人。”

通過大模型，這個設想已經落地。通過百度智能云千帆大模型平臺，杭州全診通基于文心大模型打造的AI醫助系列解決方案，能夠在導診、預診、診間、入院、手術、隨訪全階段服務醫生和患者，既能幫患者預問診，也能幫醫生寫病歷。

目前，這名“AI醫助”，已經在45家公立醫院和1.5萬家診所上崗，每日生成的門診病歷草稿多達15萬份。

PART 01

AI醫助上崗：

讓更多病人及時就診

“能不能通過大模型，讓醫生從繁重的病歷書寫過程中解放出來，把更多的時間還給病人?”這是常州市第一人民醫院院長周軍最初的想法。

作為常州地區最大的公立醫療機構，常州市第一人民醫院每天要承接8000診療量，相當于常州的一半人口，能提高醫生的問診效率，就能讓更多病人掛上號、及時就診。

AI醫助，為這家百年老院帶來了智能化升級。

AI導診，為患者提供個性化的科室推薦。每天都有患者因不了解醫院細分科室而掛錯號，這不僅增加了醫療系統的負擔，也嚴重影響了患者的就醫體驗。在醫院小程序，患者在家就可以與AI醫助進行對話。通過詢問患者癥狀、病史，AI醫助給出精準的科室推薦，有效解決患者“掛錯號、跑錯科”難題。

AI預問診，將患者候診時間充分利用起來。患者線上掛號后，通過醫院小程序進入問答界面，AI醫助與患者進行病史訪談，基于大模型能力，支持語音播報、語音及方言輸入，在自然語言交互中識別患者病癥描述，進行個性化問診。患者還可以上傳其他醫院、體檢中心等機構的病歷報告，AI自動識別報告補充信息。預問診后，AI醫助會為門診大夫提前總結一份預診病歷，節約雙方時間，也幫助醫生提升門診病歷質量，避免疏漏和缺失事項。

AI病歷書寫，解放了醫生的時間和精力。基于預診病歷，醫生接診時和患者有針對性地面對面耐心交流，AI醫助通過醫院采集設備從醫生和患者的對話中摘取關鍵信息，2-3秒即可生成病歷草稿，醫生經過簡單修改即可使用，節省75%病歷書寫時間，AI生成病歷被引用率達到90%。

AI醫助還可以為查房和手術記錄撰寫提供幫助。醫生在查房時，將醫生和患者的對話轉成醫療文書，再結合過往檢查信息，形成完整病程記錄。在手術后，醫生可以通過手機把上一臺手術的所有過程，通過語音錄入，由AI醫助轉化為標準的手術記錄，醫生只要進行潤色修改就能完成。

PART 02

用大模型解決醫生痛點

AI醫助的想法，最初來自于一名外科醫生。

薛翀是杭州全診通的創始人，也曾經是一名外科醫生，深知醫生痛點，“每天有50%的時間在寫病歷，這是讓醫生產生職業倦怠的第一個原因。”

2023年，薛翀敏銳地察覺到剛剛興起的大模型熱潮，醫患交流間的種種痛點，正是大模型所擅長的。對大模型的訓練、微調等一系列工作需要一套成熟的工具鏈支持。他們很快鎖定了百度智能云千帆大模型平臺。

最初，全診通團隊只是把百度智能云千帆平臺當作單純的工具鏈平臺看待。在選擇基礎大模型時，他們對比了國內外流行的多個知名大模型，使用公開醫療數據進行訓練后，由技術團隊和專業醫護人員進行打分比拼。讓團隊沒有想到的是，在比拼中，文心大模型最終勝出，“我們把開源的幾個模型都一起試了，比如Mistral、Llama這些，得出來的結果是文心大模型性能最好”。

不僅是性能，還有成本。因為文心大模型的兩款主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite從今年5月起已免費供企業使用，全診通基于千帆大模型平臺調用ERNIE Speed模型升級全診AI，在實現更好效果的同時，成本也大幅降低。這讓薛翀感慨，“百度文心大模型的成本在我們看來可以忽略不計，我們現在把終端產品的價格也降下來了，價格競爭力也上去了”。

現在，通過千帆平臺，結合文心大模型能力，以及全診通千萬字醫學文本語料構建專業知識庫、醫學編輯人工編寫的數萬份醫學模板、海量醫學數據訓練精調，全診通AI醫助每日生成門診病歷草稿多達15萬份，病歷質量提升超過45%，患者服務能力因此提升了1.5倍。

在薛翀看來，全診通不僅是一個AI醫助，借助大模型的能力，他還希望探索AI在更多醫療場景中的應用，像一個醫生一樣，處理更多病患問題。“有些病它是需要更多的精神鼓勵，人的生命情感的本質，AI是沒法替代的。我希望AI是讓人更像人而不是機器，節省醫生的時間，他可以更多地去關愛病人。”

7月18日，百度智能云與常州市第一人民醫院、杭州全診通簽署戰略合作協議，將成立人工智能聯合實驗室，開展前瞻性研究攻關，共同探索大模型在醫療行業的應用場景，拓展人工智能技術行業應用。

正如常州市第一人民醫院院長周軍所說，“全診通、百度跟我們醫療機構結合起來是一個三贏。大模型必須要跟具體的行業、產業去結合，才能夠真正讓它發揮出最大的效能。”