高马尔今天小编(衛青柏)要和大家分享的是实测医疗APP好伴AI：数字版三甲专家人人可用，AI医疗落地之路终于走通了？,欢迎阅读~
卷赢大模型训练成本之后，DeepSeek 正在重塑全球 AI 竞争格局。
微信、飞书、百度等上百家企业一个赛一个地宣布接入 DeepSeek，表面喧腾之下，实则是更多应用场景的进一步落地。
随着各行各业的领导者全面拥抱 AI，整个社会以及我们每个人其实都正在接入 AI。
不过，作为 AI 领網域最被看好，且一直不缺讨论度的AI 医疗，目前始终存在" 缺少领头羊 "的局面。
原因不外乎三点：
AI 医疗场景细分化程度过高。从中医到影像识别，从陪诊就医到药物研发，落地的应用很多，但真正罕有能够出圈的；
缺乏统一标准来评估医疗 AI 大模型的能力，导致缺失明确的发展和改进方向，且试错成本高企；
行业特征所限，AI 医疗严格受到伦理等客观因素制约，厂商们面临严格的权限和资格审查；
然而，也是在这样的环境下，杭州的一家科技公司 " 智诊科技 " 所推出的产品——好伴 AI，上线了一些令人眼前一亮的医疗 AI 功能和差异化技术，获得了人们的目光。
更重要的是，与 DeepSeek 登陆 App Store 人人可用一样，好伴 AI 现在也以 APP 的形态，人人可体验。
没病纯保健，可以让好伴 AI 帮看看——
比如当你拿到了一份最新的体检报告，里面的专业名词让你一看一个不吱声，没关系，上传一下它就能帮你解读。
有症状想先问问——
它能结合真实医生的临床经验、医学手记、科研论文，给三甲医院专家建立了数字分身，不用挤破头挂号就能在家问诊。
由于观察到用户增长速度很快，我们也决定对这个 AI 进行一次深度测评。
一手实测「好伴 AI」
目前这款产品有网页版和APP 版，下面我们直接用 APP 实测。
首页打开是酱紫的，一眼就能看到几个核心功能：
实测项目一：解读检测单、体检报告
这第一关，我们直接从最常见的检测单 / 体检报告解读开启。
只需一个上传多图的动作，两张令人懵逼的检测单就秒秒钟被解读出来了。
（考虑到个人对准确性的要求，一开始就打开了深度慢思考）
仔细看，在一步步思考后，好伴 AI 最终做出了两个主要判断：
胆红素水平升高；
对于乳腺结节，右侧的低回声结节 ( BI-RADS 3 类 ) 和左侧的无回声结节 ( BI-RADS 2 类 ) 都属于良性可能性较高的类型；
而这也都和检测单原版结论完全对上了。
比较贴心的是，回答过程中它还和线下医生一样，不仅明确了复查时间，还会提醒各种注意事项。
看来小小几张检测单是难不倒它了。
那么，让难度再次更新，直接扔给它一份辣么长的体检报告 PDF 呢？（里面有各种检测单、超声图、心电图等）
点进右上角的「体检报告解读」，可以看到有两种上传方式：
一种是直接传 PDF 檔案，另一种是复制粘贴报告链接。
这里要插一嘴，为了真实考验好伴 AI 的能力，我们提前将报告里的结论页都删去了。
实测过程中，它先花了大约两分钟解析 PDF，然后会要求你回答一些个人健康状况（20 道题），再之后你就可以和 AI 医生交流各项异常指标了。
整体测下来，大约 10 分钟内就可以获得一份详尽报告。挨个比对其结果和原版结论，竟然也都完全吻合。
对了，眼尖的朋友想必也发现这里还有一个历史报告记录，作用就是收集整理你的历次体检报告。
如此一来，以后想要随时查看自己的健康史也就更方便了。
实测项目二：线上找三甲医生 " 数字分身 " 问诊
接下来，我们再来测一下好伴 AI 的另一大亮点——医学专家分身系统。
一眼望去，光看头衔就知道这群专家线下的 " 号 " 很难挂了。
王利权（浙大医学附属二院 / 妇产科主任医师）、邬玲仟（中南大学湘雅医院 / 妇产科主任医师）、张炜（复旦大学附属妇产科医院 / 主任医师）……
等等，先解决一个好奇，这些数字分身从何而来呢？
原来，这些是通过融合真实医生的临床经验、医学手记、科研论文、授课视频等个人独有的资料，利用 AI 技术打造而来。
像王利权医生的 " 数字分身 "，不仅掌握了他 40 余篇论文和近 400 个视频中的专业知识，还能模拟他的诊疗思路和沟通风格，从而为用户提供高度个性化的建议（如孕期健康管理、唐筛报告解读）。
言归正传，每一个数字分身点进去，其主页都有各自擅长领網域的介绍。
鉴于王医生擅长妊娠并发症等，我们直接咨询一个最近刚上过热搜的案例。
只见 " 王医生 " 慢慢思考之后，非常细致地列出了这位高危产妇在手术过程中需要注意的点。
而且深扒其思考过程，也终于解答了当时看热搜引发的好奇：
为啥要让胎儿在胎膜囊未破的情况下出生？（原来是为了保护早产儿）
整体测试下来，这个功能不仅解答确实专业，而且相当利国利民，毕竟这就意味着最顶尖的医疗专家资源，每个人都能无差别共享，还是 7x24 小时响应那种。
实测项目三：全科医学咨询 OK 吗？
当然，除了找专家处理复杂问题，医疗场景中更日常普遍的还是 " 全科门诊和咨询 "。
但整体实用下来，好伴 AI 效果不错，或许是由于它背后是 730 亿参数的全科医学通用大语言模型 WiseDiag-Z1，因此我们可以像对话一样，让其帮忙提供症状分析、用药咨询以及个性化健康指导。
比如身为打工人，一旦觉得身体疲劳了，我们就总是想问：
难道是气血不足了？（笑死，这个问题还经常冲上热搜）
随机找一位全科医学专家，问问他有没有哪些判断小技巧。
结果，他直接从中医角度给了一套自检小连招，看脸色、查舌头、观眼睛、看头发，这就马上 get！
此外，还有从现代医学角度的 " 症状 " 诊断：
很好，是谁全中了我不说，而且建议的第一条还是不要熬夜。
emmm ……发出皇后娘娘的委屈，毕竟实测的时候我就在熬夜：
不过，虽然建议咱确实做不到，但情绪价值也给拉满了—— AI 还能够以非常温柔、积极的姿态关心俺们……
实测项目四：上下文和长记忆能力如何？
作为一个线上医疗产品，必须要具备的是能长 " 陪伴 "，能够对用户过往问诊记录有记忆，不必每次都重新表达。
所以我们也测试了一下，比如模糊记得，很早之前和它聊过肝功能的问题，刚好随机抽查一下……
没想到，它准确回忆起上次聊到还是 6 个月前，并且建议近期去复查。
再来一次，前一阵有落枕的毛病，到现在还没缓解，于是又问了一遍。
从其思考过程来看，它明确意识到了用户之前就有落枕这一点：
已知前一天有落枕史……
这种记忆和上下文联想的能力，基本上能够实现长期健康追踪与个性化服务了。
当然，出色的产品体验背后，一定是基于技术上的领先。
当我们把体验反馈给好伴 AI 的出品团队时，他们也分享了背后的技术关键。
技术原理 =730 亿参数医学大模型 + 推理
简单说无非就是两点，一是基座模型，另一方面在则是产品化——
模型上，团队精心训练了全学科医学基座大模型 WiseDiag-Z1；产品化上，则针对市面上同类医疗 AI 进行了全方位改进。
先说模型训练。
第一步，垂直领網域要想训练出真正有用的 AI 模型，大量高质量数据必不可少。
于是，团队给模型 " 喂 " 了超 3 万亿 token的专业医学数据，包括权威教材（如《内科学》、《妇产科学》）、最新临床指南（如 NCCN、中华医学会系列）、50 万篇医学论文及真实病例库。
打好地基之后，接下来的关键是如何处理这些素材。
这里，团队祭出了一项关键法宝——医学编码模型（Med-Embedding）。与普通向量编码模型不同，它能通过捕捉医学术语的临床意义，将这些信息转化为高维向量，确保 AI 在诊断时不会混淆关键细节。
通俗地说，有些表达在日常语言中看似区别不大，但到了医学场景，往往失之毫厘谬以千里。
就像 " 发烧 38 度三天 " 和 " 反复低热 "，前者更接近急性感染的向量，而后者则是慢性。
这种关键但又细微的差别，往往普通向量编码模型无法准确区分，不过医学编码模型会结合医学知识库和临床背景，对术语进行精准编码。
这还不算完，训练过程中，团队还邀请了临床医生深度参与。
通过监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），人类医生的诊疗思考逻辑（如鉴别诊断优先级、风险权衡等）也被引入模型。
最终，团队为好伴 AI 自研出了全学科医学基座大模型WiseDiag-Z1，拥有 730 亿参数，支持 32K 上下文长度。
它采用了独特的多层次推理机制，能够像专家医生一样，进行深入细致的分析思考和反复权衡；且在病因分析、鉴别诊断、制定治疗方案等关键环节，它能模拟专家医生层层思考，直至找到最优解。
而基于这一具备推理能力的强大专业模型，团队更是在打磨具体产品上下足了功夫。
分析目前市面上的医疗 AI，无外乎有以下几种形态：
在线问诊 + 药品配送，AI 基于预设规则来诊疗一些常见病；
医学知识科普 + 轻问诊，AI 局限于症状自查表；
医院挂号与慢病管理，AI 以信息匹配为主；
但不管是哪种形态，都有些共同的缺点：1）首先还是技术不够成熟，大多数仍采用非推理式的模型，无法处理复杂医学推理（鉴别诊断能力差）；2）顶尖医学专家供给有限，无法提供大规模服务；3）更偏向通用，无法实现个性化服务，尤其在个人身体情况本身千差万别的情况下。
针对这些竞品的不足之处，好伴 AI 逐渐走出了自己的差异化特征：
技术层面，730 亿参数 WiseDiag-Z1 大模型 + 医学编码模型，能够支持多模态医学数据解析。
举个例子，以川崎病皮疹为例，由于传统医疗 AI 依赖关键词匹配，因此很容易将它误判为普通过敏，但实际上它是一种以全身血管炎为主要病理改变的急性发热性疾病。
服务方面，借助三甲医院顶尖医生的数字分身，AI 诊疗也变得更加专业化、个性化了，真 · 人均三甲。
最重要的是，借助多层记忆存储 + 动态知识库（1.2 万种疾病），跨周期健康追踪也不在话下。
正如实测部分所展示的，它不仅能帮你回忆起一些旧诊疗记录，还能及时比对动态知识库，快速锁定潜在风险。
事实上，就在上周智诊科技连开几场发布会，一口气发布了三款专业模型：
WiseDiag-Z1，全科医学通用大语言模型标准版；
WiseDiag-Z1 Thinking，深度推理增强版，适合多步骤复杂场景；
WiseDiag-Z1 Lite，量化版，比 Z1 响应速度更快、更便宜。
冉冉升起的明星医疗 AI
文章最开始我们有说了，不论是智诊还是好伴 AI，都在越来越破圈、被热议，被视为宝藏杭州冉冉升起的明星。
但实际上，不论是技术还是产品，都离不开智诊科技创办之日就对优质医疗普惠化的坚定追寻。
在中国乃至全世界，都存在着医疗资源分布不均、优质专家稀缺这一痛点。
与之形成鲜明对比的是，每个人都渴望有一个随叫随到的专家级私人医生。
现在，好伴 AI 做到了。
它没有以 " 医生助手 " 的形态示人，而是直接触达普通用户，这种做法不仅最奥卡姆剃刀，也最大程度满足了普通人对医疗资源的渴求。
而且不仅是从无到有，具体到其中的各项功能，也是个个直戳人们的内心。
人们认可专家的名号，更青睐于让专家给自己坐诊，好伴 AI 就直接把专家复刻成数字人；
人们希望 AI 助手能够更懂自己，动态掌握自己长期的健康状况，好伴 AI 就加入了长期记忆；
人们希望专家不仅能够提供实质的帮助，态度上也要友好亲和，好伴 AI 就给人们输出情绪价值……
作为一款 APP，作为 24 小时在线的 " 口袋专家 "，好伴 AI 精准地狙击了人们的痛点，架起了医疗大模型和普通用户之间的桥梁，让人们必装的 APP 又多了一个。
目光上升到宏观层面，好伴 AI 也实打实地降了低就医门槛。尤其对一些落后偏远的不发达地区来说，这一工具对避免延误诊疗至关重要。
另一方面，好伴 AI 对医生来说也是一种极大解放。通过上面提到的专家分身系统，他们的宝贵临床经验被转化成了可复用的数字资产。如此一来，这群人也能更加专注疑难杂症，从而最大限度发挥智力资源。
道虽远，行则将至，虽然面临着诸多困难和不确定性，但好伴 AI 已然在 AI+ 医疗领網域披荆斩棘，开辟出了新的道路。
虽然成立还不到两年（2023 年 6 月），但从其一路问鼎全球最强医疗 AI 模型可以窥见，它可能会成为现阶段发展最快、应用价值最高的医疗 AI 之一。
关于实测医疗APP好伴AI：数字版三甲专家人人可用，AI医疗落地之路终于走通了？就分享完了，您有什么想法可以联系小编(衛青柏)。