中国商报（记者 马嘉）10月18日，百度健康在2025致敬医者盛典上实时演示了AI管家的在线问诊流程：患者通过手机输入症状后，AI首先生成初步建议，系统随后自动将其推送至医生端进行核验，并在几分钟内返回最终建议。这一演示也折射出医疗AI领域长期存在的关键挑战：如何在保持算法高效运行的同时，确保其具备医疗级的可靠性？

百度健康相关负责人向中国商报记者表示：“这不仅是一个AI产品，更是一套完整的人机协同健康服务系统。我们正在着力解决的，正是医疗AI最核心的信任难题。”

从“替代”到“增强”：AI与真人的协同进化

与早期医疗AI企业强调“颠覆医疗行业”不同，新一代的从业者更加注重与传统医疗体系的融合。

“目前，1万名患者只能匹配15名医生，60%的医生时间都被文书吞噬了。”百度健康AI管家产品负责人鲁妹表示，“我们期望为每一名患者打造一个全生命周期个性化的AI管家，也为每一名医生打造一个AI医生助手。”

资料显示，百度健康平台目前汇聚了36万名医生，其中三甲医院医生占比为82%，主治医师及以上职称的医生占比为93%。百度健康医生服务部总经理李杰告诉记者，这个精英医生网络构成了“AI+真人”模式的核心支撑。在“AI+真人”模型构建阶段，百度健康投入了大批副主任医师及以上级别的专家参与数据标注和模型训练，确保了基础数据的专业性和可靠性。

百度健康的双轨模式，本质上是在算法效率与医疗安全之间寻找平衡点。通过建立动态风险评估体系和强制核验机制，平台试图构建一个“算法筛检、医生把关”的协作模式。然而，这种模式的长期有效性仍需大量临床数据的验证。

目前，在百度健康看来，这种模式的核心价值首先在于提升医疗资源的配置效率。鲁妹举例说：“如果有一个智能助理帮医生处理70%到80%的基础性工作，他原本服务1名患者的时间就能服务10名甚至100名患者，而且服务质量并不会受影响，这在医疗资源分配不均的当下具有重要意义。”

医疗AI的“信任困境”能被破除吗

尽管医疗AI发展迅速，但“可信度”质疑始终如影随形。无论算法准确率有多高，纯算法模型仍难以完全消除患者对诊断结果的安全顾虑。

鲁妹介绍，患者输入病历后，AI系统会先进行自我评测，然后由真人医生进行最终把关。在药品推荐、诊断确认等关键环节，系统会强制要求真人医生介入。

需要注意的是，当AI的建议与医生的判断出现分歧时，平台如何防范医生可能出现的“过度依赖”或为彰显权威而“盲目否决”？

“我们建立了实时在线和离线的双重纠错机制。在实时层面，AI医生助理不是独立工作的，整个服务链路遵循‘先AI，后真人’的原则。真人医生可以实时查看AI与用户的对话，并在发现错误时立即纠正。”鲁妹说。

需要注意的是，医学领域的经验性判断与算法模型的确定性思维之间存在天然的认知差异。平台能否有效弥合这种差异，将直接影响医疗AI系统的迭代效率。

当前，百度健康正将自身定位从“流量平台”转向“临床服务基础设施”。百度健康总经理杨明璐强调：“我们的原则是赋能而不替代、辅助而不主导，通过AI与真人医生的深度协同，构建新一代数字健康服务体系，这要求我们必须具备医疗级的可靠性与临床适用性。”

多元商业模式仍在探索

关于市场最为关注的医疗AI的商业化路径，百度健康表示，在服务推广的初期阶段，公司的核心目标是打磨产品、建立用户信任、扩大市场声量。

就目前市面上的医疗AI产品而言，短期内面向C端（消费者端）的按次收费或轻量级订阅制是可以预见的选项，主要目的在于验证用户付费意愿与建立市场认知。

杨明璐表示：“百度健康一直以来的定位是服务C端，通过AI赋能，我们将VIP级问诊服务的成本降低至传统模式的30%，使高质量医疗服务实现规模化供给。这不仅带来商业价值，更创造了显著的社会效益。”

“我们通过为医院和医生提供数字化工具提升其服务效率，进而为C端用户提供更可及的医疗服务。”鲁妹补充说，“这种模式形成了良性的价值循环，而非简单的流量变现。”

从长期来看，医疗AI的价值正从单纯的技术服务转向产业生态赋能。此前，有医疗行业分析师表示，行业更应关注“医疗AI作为‘产业连接器’的可行性。”如能实现，这将重新定义技术在医疗价值链中的位置。而解决这一问题，需要平台具备持续运营医生资源的能力、高效的AI模型迭代机制，以及规模化后的成本控制能力。

当前，我国数字健康市场规模持续扩大。在这场激烈的竞争中，百度健康能否凭借“AI+真人”双轨模式走通医疗AI的商业化路径，或也成为市场关注的焦点。