高馬爾今天小編(衛青柏)要和大家分享的是實測醫療APP好伴AI：數字版三甲專家人人可用，AI醫療落地之路終于走通了？,歡迎閲讀~
卷赢大模型訓練成本之後，DeepSeek 正在重塑全球 AI 競争格局。
微信、飛書、百度等上百家企業一個賽一個地宣布接入 DeepSeek，表面喧騰之下，實則是更多應用場景的進一步落地。
随着各行各業的領導者全面擁抱 AI，整個社會以及我們每個人其實都正在接入 AI。
不過，作為 AI 領網域最被看好，且一直不缺讨論度的AI 醫療，目前始終存在" 缺少領頭羊 "的局面。
原因不外乎三點：
AI 醫療場景細分化程度過高。從中醫到影像識别，從陪診就醫到藥物研發，落地的應用很多，但真正罕有能夠出圈的；
缺乏統一标準來評估醫療 AI 大模型的能力，導致缺失明确的發展和改進方向，且試錯成本高企；
行業特征所限，AI 醫療嚴格受到倫理等客觀因素制約，廠商們面臨嚴格的權限和資格審查；
然而，也是在這樣的環境下，杭州的一家科技公司 " 智診科技 " 所推出的產品——好伴 AI，上線了一些令人眼前一亮的醫療 AI 功能和差異化技術，獲得了人們的目光。
更重要的是，與 DeepSeek 登陸 App Store 人人可用一樣，好伴 AI 現在也以 APP 的形态，人人可體驗。
沒病純保健，可以讓好伴 AI 幫看看——
比如當你拿到了一份最新的體檢報告，裏面的專業名詞讓你一看一個不吱聲，沒關系，上傳一下它就能幫你解讀。
有症狀想先問問——
它能結合真實醫生的臨床經驗、醫學手記、科研論文，給三甲醫院專家建立了數字分身，不用擠破頭挂号就能在家問診。
由于觀察到用户增長速度很快，我們也決定對這個 AI 進行一次深度測評。
一手實測「好伴 AI」
目前這款產品有網頁版和APP 版，下面我們直接用 APP 實測。
首頁打開是醬紫的，一眼就能看到幾個核心功能：
實測項目一：解讀檢測單、體檢報告
這第一關，我們直接從最常見的檢測單 / 體檢報告解讀開啓。
只需一個上傳多圖的動作，兩張令人懵逼的檢測單就秒秒鍾被解讀出來了。
（考慮到個人對準确性的要求，一開始就打開了深度慢思考）
仔細看，在一步步思考後，好伴 AI 最終做出了兩個主要判斷：
膽紅素水平升高；
對于乳腺結節，右側的低回聲結節 ( BI-RADS 3 類 ) 和左側的無回聲結節 ( BI-RADS 2 類 ) 都屬于良性可能性較高的類型；
而這也都和檢測單原版結論完全對上了。
比較貼心的是，回答過程中它還和線下醫生一樣，不僅明确了復查時間，還會提醒各種注意事項。
看來小小幾張檢測單是難不倒它了。
那麼，讓難度再次更新，直接扔給它一份辣麼長的體檢報告 PDF 呢？（裏面有各種檢測單、超聲圖、心電圖等）
點進右上角的「體檢報告解讀」，可以看到有兩種上傳方式：
一種是直接傳 PDF 檔案，另一種是復制粘貼報告鏈接。
這裏要插一嘴，為了真實考驗好伴 AI 的能力，我們提前将報告裏的結論頁都删去了。
實測過程中，它先花了大約兩分鍾解析 PDF，然後會要求你回答一些個人健康狀況（20 道題），再之後你就可以和 AI 醫生交流各項異常指标了。
整體測下來，大約 10 分鍾内就可以獲得一份詳盡報告。挨個比對其結果和原版結論，竟然也都完全吻合。
對了，眼尖的朋友想必也發現這裏還有一個歷史報告記錄，作用就是收集整理你的歷次體檢報告。
如此一來，以後想要随時查看自己的健康史也就更方便了。
實測項目二：線上找三甲醫生 " 數字分身 " 問診
接下來，我們再來測一下好伴 AI 的另一大亮點——醫學專家分身系統。
一眼望去，光看頭銜就知道這群專家線下的 " 号 " 很難挂了。
王利權（浙大醫學附屬二院 / 婦產科主任醫師）、邬玲仟（中南大學湘雅醫院 / 婦產科主任醫師）、張炜（復旦大學附屬婦產科醫院 / 主任醫師）……
等等，先解決一個好奇，這些數字分身從何而來呢？
原來，這些是通過融合真實醫生的臨床經驗、醫學手記、科研論文、授課視頻等個人獨有的資料，利用 AI 技術打造而來。
像王利權醫生的 " 數字分身 "，不僅掌握了他 40 餘篇論文和近 400 個視頻中的專業知識，還能模拟他的診療思路和溝通風格，從而為用户提供高度個性化的建議（如孕期健康管理、唐篩報告解讀）。
言歸正傳，每一個數字分身點進去，其主頁都有各自擅長領網域的介紹。
鑑于王醫生擅長妊娠并發症等，我們直接咨詢一個最近剛上過熱搜的案例。
只見 " 王醫生 " 慢慢思考之後，非常細致地列出了這位高危產婦在手術過程中需要注意的點。
而且深扒其思考過程，也終于解答了當時看熱搜引發的好奇：
為啥要讓胎兒在胎膜囊未破的情況下出生？（原來是為了保護早產兒）
整體測試下來，這個功能不僅解答确實專業，而且相當利國利民，畢竟這就意味着最頂尖的醫療專家資源，每個人都能無差别共享，還是 7x24 小時響應那種。
實測項目三：全科醫學咨詢 OK 嗎？
當然，除了找專家處理復雜問題，醫療場景中更日常普遍的還是 " 全科門診和咨詢 "。
但整體實用下來，好伴 AI 效果不錯，或許是由于它背後是 730 億參數的全科醫學通用大語言模型 WiseDiag-Z1，因此我們可以像對話一樣，讓其幫忙提供症狀分析、用藥咨詢以及個性化健康指導。
比如身為打工人，一旦覺得身體疲勞了，我們就總是想問：
難道是氣血不足了？（笑死，這個問題還經常衝上熱搜）
随機找一位全科醫學專家，問問他有沒有哪些判斷小技巧。
結果，他直接從中醫角度給了一套自檢小連招，看臉色、查舌頭、觀眼睛、看頭發，這就馬上 get！
此外，還有從現代醫學角度的 " 症狀 " 診斷：
很好，是誰全中了我不説，而且建議的第一條還是不要熬夜。
emmm ……發出皇後娘娘的委屈，畢竟實測的時候我就在熬夜：
不過，雖然建議咱确實做不到，但情緒價值也給拉滿了—— AI 還能夠以非常温柔、積極的姿态關心俺們……
實測項目四：上下文和長記憶能力如何？
作為一個線上醫療產品，必須要具備的是能長 " 陪伴 "，能夠對用户過往問診記錄有記憶，不必每次都重新表達。
所以我們也測試了一下，比如模糊記得，很早之前和它聊過肝功能的問題，剛好随機抽查一下……
沒想到，它準确回憶起上次聊到還是 6 個月前，并且建議近期去復查。
再來一次，前一陣有落枕的毛病，到現在還沒緩解，于是又問了一遍。
從其思考過程來看，它明确意識到了用户之前就有落枕這一點：
已知前一天有落枕史……
這種記憶和上下文聯想的能力，基本上能夠實現長期健康追蹤與個性化服務了。
當然，出色的產品體驗背後，一定是基于技術上的領先。
當我們把體驗反饋給好伴 AI 的出品團隊時，他們也分享了背後的技術關鍵。
技術原理 =730 億參數醫學大模型 + 推理
簡單説無非就是兩點，一是基座模型，另一方面在則是產品化——
模型上，團隊精心訓練了全學科醫學基座大模型 WiseDiag-Z1；產品化上，則針對市面上同類醫療 AI 進行了全方位改進。
先説模型訓練。
第一步，垂直領網域要想訓練出真正有用的 AI 模型，大量高質量數據必不可少。
于是，團隊給模型 " 喂 " 了超 3 萬億 token的專業醫學數據，包括權威教材（如《内科學》、《婦產科學》）、最新臨床指南（如 NCCN、中華醫學會系列）、50 萬篇醫學論文及真實病例庫。
打好地基之後，接下來的關鍵是如何處理這些素材。
這裏，團隊祭出了一項關鍵法寶——醫學編碼模型（Med-Embedding）。與普通向量編碼模型不同，它能通過捕捉醫學術語的臨床意義，将這些信息轉化為高維向量，确保 AI 在診斷時不會混淆關鍵細節。
通俗地説，有些表達在日常語言中看似區别不大，但到了醫學場景，往往失之毫厘謬以千裏。
就像 " 發燒 38 度三天 " 和 " 反復低熱 "，前者更接近急性感染的向量，而後者則是慢性。
這種關鍵但又細微的差别，往往普通向量編碼模型無法準确區分，不過醫學編碼模型會結合醫學知識庫和臨床背景，對術語進行精準編碼。
這還不算完，訓練過程中，團隊還邀請了臨床醫生深度參與。
通過監督微調（SFT）和直接偏好優化（DPO），人類醫生的診療思考邏輯（如鑑别診斷優先級、風險權衡等）也被引入模型。
最終，團隊為好伴 AI 自研出了全學科醫學基座大模型WiseDiag-Z1，擁有 730 億參數，支持 32K 上下文長度。
它采用了獨特的多層次推理機制，能夠像專家醫生一樣，進行深入細致的分析思考和反復權衡；且在病因分析、鑑别診斷、制定治療方案等關鍵環節，它能模拟專家醫生層層思考，直至找到最優解。
而基于這一具備推理能力的強大專業模型，團隊更是在打磨具體產品上下足了功夫。
分析目前市面上的醫療 AI，無外乎有以下幾種形态：
在線問診 + 藥品配送，AI 基于預設規則來診療一些常見病；
醫學知識科普 + 輕問診，AI 局限于症狀自查表；
醫院挂号與慢病管理，AI 以信息匹配為主；
但不管是哪種形态，都有些共同的缺點：1）首先還是技術不夠成熟，大多數仍采用非推理式的模型，無法處理復雜醫學推理（鑑别診斷能力差）；2）頂尖醫學專家供給有限，無法提供大規模服務；3）更偏向通用，無法實現個性化服務，尤其在個人身體情況本身千差萬别的情況下。
針對這些競品的不足之處，好伴 AI 逐漸走出了自己的差異化特征：
技術層面，730 億參數 WiseDiag-Z1 大模型 + 醫學編碼模型，能夠支持多模态醫學數據解析。
舉個例子，以川崎病皮疹為例，由于傳統醫療 AI 依賴關鍵詞匹配，因此很容易将它誤判為普通過敏，但實際上它是一種以全身血管炎為主要病理改變的急性發熱性疾病。
服務方面，借助三甲醫院頂尖醫生的數字分身，AI 診療也變得更加專業化、個性化了，真 · 人均三甲。
最重要的是，借助多層記憶存儲 + 動态知識庫（1.2 萬種疾病），跨周期健康追蹤也不在話下。
正如實測部分所展示的，它不僅能幫你回憶起一些舊診療記錄，還能及時比對動态知識庫，快速鎖定潛在風險。
事實上，就在上周智診科技連開幾場發布會，一口氣發布了三款專業模型：
WiseDiag-Z1，全科醫學通用大語言模型标準版；
WiseDiag-Z1 Thinking，深度推理增強版，适合多步驟復雜場景；
WiseDiag-Z1 Lite，量化版，比 Z1 響應速度更快、更便宜。
冉冉升起的明星醫療 AI
文章最開始我們有説了，不論是智診還是好伴 AI，都在越來越破圈、被熱議，被視為寶藏杭州冉冉升起的明星。
但實際上，不論是技術還是產品，都離不開智診科技創辦之日就對優質醫療普惠化的堅定追尋。
在中國乃至全世界，都存在着醫療資源分布不均、優質專家稀缺這一痛點。
與之形成鮮明對比的是，每個人都渴望有一個随叫随到的專家級私人醫生。
現在，好伴 AI 做到了。
它沒有以 " 醫生助手 " 的形态示人，而是直接觸達普通用户，這種做法不僅最奧卡姆剃刀，也最大程度滿足了普通人對醫療資源的渴求。
而且不僅是從無到有，具體到其中的各項功能，也是個個直戳人們的内心。
人們認可專家的名号，更青睐于讓專家給自己坐診，好伴 AI 就直接把專家復刻成數字人；
人們希望 AI 助手能夠更懂自己，動态掌握自己長期的健康狀況，好伴 AI 就加入了長期記憶；
人們希望專家不僅能夠提供實質的幫助，态度上也要友好親和，好伴 AI 就給人們輸出情緒價值……
作為一款 APP，作為 24 小時在線的 " 口袋專家 "，好伴 AI 精準地狙擊了人們的痛點，架起了醫療大模型和普通用户之間的橋梁，讓人們必裝的 APP 又多了一個。
目光上升到宏觀層面，好伴 AI 也實打實地降了低就醫門檻。尤其對一些落後偏遠的不發達地區來説，這一工具對避免延誤診療至關重要。
另一方面，好伴 AI 對醫生來説也是一種極大解放。通過上面提到的專家分身系統，他們的寶貴臨床經驗被轉化成了可復用的數字資產。如此一來，這群人也能更加專注疑難雜症，從而最大限度發揮智力資源。
道雖遠，行則将至，雖然面臨着諸多困難和不确定性，但好伴 AI 已然在 AI+ 醫療領網域披荊斬棘，開辟出了新的道路。
雖然成立還不到兩年（2023 年 6 月），但從其一路問鼎全球最強醫療 AI 模型可以窺見，它可能會成為現階段發展最快、應用價值最高的醫療 AI 之一。
關于實測醫療APP好伴AI：數字版三甲專家人人可用，AI醫療落地之路終于走通了？就分享完了，您有什麼想法可以聯系小編(衛青柏)。