用大模型“造医生”，王小川选择做难而正确的事

8月28日，百川智能与国家儿童医学中心北京儿童医院签署战略合作协议，双方计划共同推出“一大四小”五款AI医疗产品，以人工智能赋能优质儿科医疗资源扩容下沉和区域均衡布局。

百川智能创始人兼首席执行官王小川（百川智能供图）

作为唯一将医疗作为发展重心的大模型独角兽，百川智能将如何在医疗场景进一步布局落地？动脉网有幸与百川智能创始人兼首席执行官王小川进行了交流。

百川智能计划发布首个儿科医疗大模型，聚焦“造医生、改路径、促医学”

我国儿科医疗资源一直紧缺且分布不均衡，为解决这些问题，有关儿童健康的政策在近年频频发布。比如国务院颁布的《中国儿童发展纲要（2021-2030年）》以及《关于推进儿童医疗卫生服务高质量发展的意见》，都是这种关注的体现。

此次百川智能将发布的儿科大模型将是业内首个专门针对儿童健康的大模型，也切中了全社会高度关注的儿童健康议题。百川智能希望用大模型打造出足以赋能基层的“AI医生”，为解决当下我国儿科存在的诸多难题提供助力。

“北儿将拿出最大化的专家资源和我们合作，我们认为有机会在3年内打造出具有三甲医院主治医师水平的AI儿科医生，相当于造出了100万主治医师，足以覆盖全国乡一级的诊所。”王小川认为，这次合作的意义十分重大。

对于接下来在医疗领域的布局，王小川也有清晰的规划：“我们会延续‘超级模型+超级应用’的思路。年初我们已经有好的模型，年内会逐步把更多的资源和精力调到医疗大模型里。接下来我们会推出赋能基层的全科AI医生，一些战略性的布局也将开始落地。随后大家就可以看到整个团队从组织到落地上在今年内会有更多突破。”

王小川认为，百川智能在AI医疗领域具备诸多优势：“第一，我们选择往基层走，然后走儿科和全科，在道路选择上就跟很多人不一样。我认为这是既符合大模型能力，又符合国家需求的事情。”

“第二，我们技术本身的优势是很明显的，可以说是技术最好的公司，再加上对应用场景的深刻认知。就像成功的人工智能，比如Alpha Go一样，也是顶尖的程序员加上对围棋的理解；第三，则是全公司的全面投入。”

“百川作为头部大模型独角兽，有顶尖的技术，有资本，能够有独立的决策能力，对医疗也有足够的情怀和理解。这是保证百川在医疗上超越其他公司的优势所在。”他补充道。

不过，对于百川智能来说，创造出AI医生只是一个开始。在创立百川智能伊始，王小川就提出了百川智能落子医疗的思路——“造医生、改路径、促医学”。

王小川向动脉网介绍：“第一句话是说造医生，造医生指的是基层医生，给最后一公里赋能。这是我们的战略出发点。今天我们推出儿科AI医生，乃至接下来面向基层、面向健康管理的全科AI医生，都符合这个逻辑。”

他表示，在打造出AI医生后，就诊路径就将发生改变，也就是“改路径”：“有了AI医生的帮助，医生在居家时也能够做更多咨询，基层医疗机构也能够做更多常见疾病的诊断治疗。这种改路径的工作能解决掉最后一公里的很多问题。”

随着数据的积累，临床研究也将得到赋能，进而达到“促医学”的终极目标。“当你有完整的链路后，就能把随访做起来，从而获得整个疾病全生命周期甚至全病种的数据，进而形成新的医学研究范式。从造医生走向科研，这是我们这九个字的详细解释。”他补充道。

为了达成这个愿景，百川智能搭建了顶尖的技术团队，核心团队由来自搜狗、谷歌、腾讯等科技公司的AI顶尖人才组成。另一方面，百川还邀请了百位三甲医院的副主任医师以上的专家为其大模型做数据标注，确保百川智能在医疗健康领域的专业性和权威性。

自成立以来，百川智能一直保持着快速的迭代节奏，已经发布了12个大模型。据介绍，其开源模型填补了国内市场上缺乏开源免费可商用大模型的空白，在网信办备案的160款模型中，大概有一半是基于百川模型进行建设的。

值得一提的是，目前医疗领域已知的大模型中，也有不少基于百川开源大模型打造。

在医疗领域，百川智能的大模型已经取得阶段性突破，自研的通用医疗增强大模型在多个权威评测中超越了Open AI的GPT-4和谷歌Med-PaLM 2。以USMLE（美国医考）测试为例，百川医疗模型的得分为88.7%，高于GPT-4的81%。

王小川袒露医疗理念，欲摘下“大模型皇冠上的明珠”

王小川对于医疗一直有极高的热情——自从创立百川智能以来，他就在不同场合多次表示“医疗是大模型皇冠上的明珠”。AI医疗对大模型技术的需求几乎没有上限。大模型的知识、推理、多模态、情感感知、沟通共情等几乎全部能力，AI医疗都会用到，并且其效果和体验能够随着这些能力的提升越来越好。从某种意义上来说，AI医疗完全可以等同于AGI。

他向动脉网表示，大模型将引发医疗服务的供给侧革命：“上一轮互联网创业强调的是需求侧改革，找到新市场，创造的需求是以消费者为中心的。但是，医疗是供不应求的状态，需要供给侧革命。大模型投射到医疗业务，通过AI医生能够直接或者间接地实现供给增加，更多、更好、更便宜，则是供给革命的三个方向。”

从原理上来说，大模型的确具有这种潜力。医学本身是一门经验科学，通过对经验的不断总结压缩形成指南，诊断则是基于指南对疾病的预测。在某种程度上，这与大模型的训练方式跟生成方式颇为类似。另一方面，医生的培养则是一个累积知识经验，进而实现推理的过程，即所谓的“内科见多识广”，这也正与大模型训练有异曲同工之妙。

王小川对于医疗极大的热情和执着，与其早期经历密不可分。

回溯到2000年，一个偶然的机会，王小川在清华大学计算机系高性能计算研究所读研期间和基因测序结缘，从此对于生命科学的兴趣一发不可收拾。

“我以前擅长计算机、数学、物理等科目，一直觉得这个世界是个机械物理的世界，基因测序让我开始对复杂性科学开始产生了一种新的理解。”

“在传统物理学框架里面，超越复杂性之后会变成一个不确定的走向，比如三体问题中的轨道无法计算。生命科学恰恰相反，生命超越了复杂性，但却表现出更多的确定性。比如人类从受精卵到成年，经过几十年复杂演变后仍然可以大体上长得像父母。这完全不在我们今天科学可以计算的范式里面，让我十分震惊。我认为这种现象背后可以发展出新的科学原理，既存在科学意义，满足自己在科研上的好奇心，也在应用上特别有价值，有可能成为一个商业模式。”

从那时起，王小川就一直对生命科学领域抱有极其浓厚的兴趣，并投资了大量的医疗企业：“我投资了十多家医疗企业，有成功有失败。我发现偏互联网和人工智能的成功率会相对更高。而且这是一个从我的背景经历更容易理解且能够产生认知的路径。第一，我认识互联网和AI；第二，是往基层做，往大多数人的地方，或者是市场化程度比较高的地方去做。”

2016年的魏则西事件让王小川对医疗有了新的认识，意识到“得医生者得天下”。随后，搜狗名医的运营则让他对医疗场景的一些问题有了更深刻的认知。比如，如何保证有关医疗问题的搜索百分百返回结果且正确？

但彼时的互联网医疗和基于上一代人工智能技术的AI医疗，底层逻辑还是生产关系的改变。大模型掌握了语言，是生产力层面的变革，能增加医生的供给。就像他2018年所说的那样，“机器掌握了语言，强人工智能就到来了。”

他认为，如果将大模型与自动驾驶类比，AI医疗也可以从L0到L5划分为5个阶段。现有技术体系有机会做到L3级别，即AI在特定条件下自动推荐治疗方案，关键决策依然需要医生确认。L3级别的AI医疗应用，将会率先以AI健康顾问和AI医生助理的形态落地健康咨询、辅助诊疗等医疗场景。

百川智能接下来将向L4级别（AGI）发起冲击。“如果能‘造出’三甲副主任水平的AI医生，代表AGI实现了。再往上走就是AI For Science，即探寻基因蛋白质本质的Super AGI。这个终极的生命大模型将可以自主基于真实世界不断发现新疗法。”

借助这一生命大模型，百川智能还希望在未来在覆盖院内院外、线上线下全流程的全病程管理，再通过居家数字生物标志物监测的持续居家监测等几个方向上的持续发力，最终实现从造医生到理解人体、疾病和生病的机制的突破。

无独有偶，曾在百度、谷歌和OpenAI任职，后创立知名AI独角兽Anthropic的AI技术狂人Dario Amodei在近期的一次访谈中也表达了类似的观点，认为AI有望在未来10年内实现原本预计整个21世纪才能达成的生物学进展，治愈罕见疾病。

技术天才之间的英雄所见略同，大抵如此。

写在最后

“医疗是大模型皇冠上的明珠”的观点正在得到越来越多的认同——《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025年)》提出要抢抓大模型发展机遇，推动通用人工智能领域实现创新引领，其中的细则就包含探索大模型在医疗领域示范应用。

医疗健康是一个对技术精度和可靠性要求极高的领域，大模型的应用能够显著提升医疗服务的效率和质量，具有广阔的市场前景。随着未来医疗大模型能力越来越强，真正能够在人类指导下完成一些独立的任务时，服务供给革命便会到来，行业的变革也将会在此时出现。

尽管这一道路注定充满荆棘，这一天迟早将会到来，就让我们拭目以待。