清华论道AI医疗新路径：百川智能家庭医生方案受关注

5 月 22 日，「AI 医疗新范式」学术论坛在清华大学百川楼正式启幕。政、产、学、研、医多方顶尖力量汇聚一堂，共同探讨 AI 赋能中国医疗提质扩容的破局之道。

清华大学校务委员会副主任杨斌代表学校致辞。北京市卫生健康委员会副主任陈航、国家医疗保障研究院院长应亚珍等领导共同出席见证。

论坛现场，中国工程院院士、耳鼻咽喉头颈外科专家韩德民，中国工程院院士、生殖医学专家乔杰，中国科学院院士、心血管流行病学与遗传流行病学专家顾东风，中国工程院院士、眼科学专家王宁利四位院士同台共议，直击当前行业的核心叩问：AI 能否替代医生？AI 是否会加剧医患矛盾？百川智能创始人兼 CEO 王小川发表主题演讲，展示新一代医疗大模型 Baichuan-M4 与 AI 家庭医生「百小医」。三家国家顶尖医院分别分享了与百川联合开展的临床研究成果。

作为专注医疗的大模型公司，百川智能创始人、CEO王小川在演讲中开门见山：coding 对应创造、video 对应快乐，健康是智力模型尚未解开的一环。百川认为通过技术突破， AI 将为中国医疗创造新供给，提升用户的就医体验，并形成围绕家庭的全周期健康管理。

AI 进入医疗，方向没错，但做法需要认真。王小川提出，百川看到了技术、产品、信任三个维度的问题。

首先是技术，这也是当天论坛上被反复提及的行业现实：过去一年，通用大模型被大规模用于医疗健康咨询，规模已达数千万人次。患者发烧问 AI，孩子起疹子问 AI，拿到体检报告看不懂也问 AI。

但一线临床的反馈并不好。多位与会嘉宾指出，通用模型的回答听起来流利、看起来专业，实际上经常“看似对、实际危险”。幻觉被包装成了确定性，患者带着 AI 给的“诊断”走进诊室质疑医生，医患矛盾反而加剧。

王小川在演讲中指出，AI真正进入医疗，必须依靠医疗增强大模型。他将医疗对大模型的刚性要求总结为三点：

低幻觉

医疗容不得编造，一个错误判断可能危及生命。《BMJ Open》2026 年的研究系统评估了主流通用模型的医疗回答，约 50% 被评为“有问题”，近 20% 属于“高度有问题”。通用模型当前的幻觉率在严肃医疗场景下不可接受。

强循证

临床诊断有严格的循证路径，不是"根据症状猜一个最可能的病"。《JAMA Network Open》2026 年评测了 21 款主流大模型在 29 个标准化临床案例中的表现，鉴别诊断阶段的错误率普遍超过 80%——不按指南逻辑层层排除，而是过早锁定一个答案。

会提问

任何受过训练的医生都不会在患者说完第一句话时就下结论。牛津大学 2026 年发表于《Nature Medicine》的研究揭示了一个关键差距：AI 读标准化病历时准确率可达94.9%，但真实患者自助使用时骤降至34.5%。原因在于患者描述往往不完整，而通用模型不会像医生一样追问。

三条刚需，通用模型一条都不达标。为此，百川把每一项都做到了极致。

论坛现场，百川 M 系列医疗专用大模型再次展现了技术创新领先的实力：

模型能力再强，并不直接等同于患者的最终获益。

“M4是大脑，百小医是身体。大脑解决的是能力问题，身体解决的是触达问题。”——王小川

中国医疗最核心的矛盾，始终是优质医疗资源供给不足。AI的发展恰恰为破解这个难题打开了一扇窗，但前提是找到对的产品形态。

百川的AI家庭医生「百小医」在论坛上正式亮相，产品核心定位直指："明明白白看医生，安安心心管家人"。

在百川的定义里，AI家庭医生的核心在于两个理念判断：

第一，不替代，而是接手。它不替代真人医生的临床决策，而是精准接住医生看不见、来不及管的碎片时间。在一次完整的就医历程中，诊前的症状梳理、就医准备，诊后的病情解读、用药管理和日常监测，占据了约95%的时间跨度，而诊中那5%的关键决策点——下诊断、开处方、做手术——则必须由真人医生来完成。百川把这种协作称为"双医模式"。

论坛现场，王小川以一位35岁程序员张强的就医经历为例，展示了百小医如何在四个关键断点上接住患者：凌晨被脚趾剧痛惊醒，「症状问诊」通过十轮逐步追问排除运动损伤，锁定急性痛风方向，建议挂"风湿免疫科"；问诊完成后「就医准备」同时生成两份材料：一份给患者，列出就医前须知、注意事项和到了诊室该跟医生沟通什么；一份给医生，梳理完整的病史时间线和关键症状，让短暂的门诊时间不浪费一秒；看完病回到家，「病情分析」用通俗语言解释"血尿酸542微摩尔/升意味着什么"，「医嘱解读」逐条拆解处方和注意事项，结合生活习惯给出可执行的个性化建议。从凌晨发病到当天确诊用药，四个断点被百小医一一接住。

第二，它不止管单人，更要统管家人健康。中国家庭的健康命题向来是深度绑定的。百小医主动引导用户添加企业微信「百小医@百川家医」，拉入家庭群后自动为每位成员建立独立的健康档案，在自然对话中捕捉并结构化每个人的身体状态、用药历史和检查数据；识别日常闲聊中的高危信号，主动提醒复诊和用药。子女在外地，打开微信就能掌握父母的身体状况；面对"劝不动父母去医院"、"爸妈被保健品忽悠"这些中国家庭的真实痛点，百小医以专业判断介入，把焦虑转化为行动。

“AI家庭医生应该在你最常打开的地方等着你。微信是中国人的数字生活底座，AI就该在那里。一个家庭，本就该当成一个家庭来管。”——王小川

沿着"双医协同"的逻辑，百川在论坛上进一步提出了「四级诊疗」新范式：在现有的三级医院、二级医院、基层医院体系之下，通过AI家庭医生构建坚实的"家庭底座"，与现有三级体系协同运转。向上，AI家庭医生在最前端完成疾病的初步筛查和主动分诊；向下，三级医院的随访与疾病管理能力沿同一路径下沉，直接触达到每一个家庭。百川同时宣布将M4与百小医的能力底座开放给药企、保险、智能硬件、医疗机构共建生态。

论坛下半场的焦点转向临床。医生信不信、患者敢不敢用、临床有没有共识，多位嘉宾在讨论中提到，这些才是AI进入医疗最难跨过的门槛。百川的做法是和三家国家顶尖医院联合开展临床研究，让数据讲话。相关研究全部严格遵循临床研究流程，经过严苛的立项、伦理评审，并遵循严格的数据采集标准。

北京儿童医院倪鑫：专家会诊符合率达95%，“我们要一起造100万个儿科医生”

"国内儿科医生相对不足，这是北京儿童医院和百川合作的起点—我们要一起造出100万个儿科医生。"倪鑫院长分享道。联合百川打造的"AI儿科医生"整合300余位权威儿科专家临床经验、覆盖4万余份临床指南与3800万余篇医学文献，已具备通过儿科执业医师考试的能力。

目前，「福棠·百川」AI儿科医生已形成"一大四小"产品矩阵。专家版已在倪鑫院长的多学科联合门诊（MDT）正式上岗，经过40余场会诊、大查房，百余病例验证，与北京儿童医院专家的符合率达到95%；家庭版已在北京儿童医院线上小程序试运行，用户超20万，下一步将依托儿科医联体全面落地。

中国医学科学院肿瘤医院李宁：患者把AI当"活生生的人"，医护介入仅占0.25%

中国医学科学院肿瘤医院副院长李宁教授分享了与百川联合开展的肿瘤患者"陪伴AI ·百小爱"临床研究。研究灵感来自美国MSKCC的一项经典研究发现：通过给患者定期发Email提醒复查、报告自身状况，就能提高诊疗依从度，从而延长患者生存时间。"关怀本身就是治疗。"但医生和患者沟通有顾虑、时间太紧、专业语言有差异，许多关键信息在两者之间根本无法有效传递。

百川的"陪伴AI"开发研究，按严格临床试验流程完成科学审查、伦理审查和国际注册。由患者、家属、陪伴AI、主管医生、护士共建5方医患微信群，对患者肿瘤治疗期间的问题进行回答和交流。截至目前入组103例患者、观察16周，7126个连续对话中，AI回答出现偏差错误，需要医护介入的占比仅0.25%，用户平均周留存率达79.8%，远高于行业的常规水平。

“肿瘤患者把陪伴AI当成了"活生生的人"来交流。不会跟医生说的话，他会跟陪伴AI说。”——李宁教授

陪伴AI在副作用教育、情绪支持、复诊依从这些临床长期忽略的环节，正在快速弥补医患沟通的缺口。

瑞金医院瞿介明：一部手机+ 3分钟咳嗽音筛查，30城5万人次基层跑通

上海交通大学医学院附属瑞金医院学术委员会主任、呼吸与危重症医学科主任医师瞿介明教授分享了与百川联合开展的慢阻肺全病程管理研究。慢阻肺已是全球第三大致死病因，中国40岁以上人群患病率13.7%，但肺功能检查率低，确诊后患者对疾病管理的知晓率不到20%。发现难、确诊慢、管不好，是基层慢阻肺管理长期未被解决的核心痛点。

在最关键的早筛环节，百小医在微信端主动向用户推送AI筛查工具「咳搜」（已获国家三类医疗器械创新注册证绿色通道认定）。患者只需一部手机，录制3分钟咳嗽音，即可完成高精度的慢阻肺初筛。

咳搜接入百小医之后，扫码、筛查、确诊、管理、复访五步，真正在基层与上级医院之间闭环跑通。3个月内，已在30座城市186个社区落地，累计高危人群筛查50,472人次，筛出慢阻肺高风险患者比例达25.3%。

韩德民中国工程院院士·耳鼻咽喉头颈外科专家

分级诊疗能力的提升是中国新型医疗模式转型中的基础性工作："从社区的健康管理到慢病的定位和康复，已经形成了完整的诊疗闭环，数字转型与数字力量的支持，是完成医疗供给跨地区延伸的核心手段。"他以自己在新疆建设的国家区域医疗中心为例，指出"路径非常正确，问题是我们要做切实可行的数字模型，一个疾病一个疾病对应起来。"

乔杰中国工程院院士·生殖医学专家

"我是不同意叫AI医生，医生是有定义的，是一个医疗行为要负法律责任的角色。AI一定是助理。"但她也指出，AI作为助理已经在临床咨询场景中展现出独有价值，"在不孕症陪伴咨询、男性健康这些涉及个人隐私的问题上，患者更愿意和AI交流"。AI不会取代医生，但作为助理，它已经在让诊疗变得更快、更好。

顾东风中国科学院院士·心血管流行病学与遗传流行病学专家

顾院士团队在年龄、性别、血压、血脂、糖尿病等传统危险因素之上，用AI解析2万余份随访十年的心电图，对中等风险人群的心血管疾病再分层能力显著提升，"这样的工具能让边远地区、基层社区资源不丰富的地方，也能做好筛查与管理"。他同时提醒，数据孤岛是绕不开的问题，在安全基础上开放数据非常重要。"短期之内AI定位在赋能医学，但我们应该能见到人工智能的医院。"

王宁利中国工程院院士·眼科学专家

"AI在眼科应用最早，指标都非常好，但一到真实世界，差距千差万别，关键就是要经受住真实临床的检验。"他强调，只有逻辑上真正关联的指标才可信，"没有逻辑，训练到最后就是概率，不是真的。"他同时提到，在了解百川的实践后认为"到了技术走向临床的临界点"，期待将眼科AI的临床经验与百川的能力底座结合。

四位院士从不同维度给出了相似的判断：AI不替代医生，但需要以专用模型、深入临床、真实验证的方式进入医疗。

当大模型的能力跨过医疗的门槛，当产品找到了对的切入方式，当临床数据开始说话，医疗行业正在发生一些不可逆的变化。

AI不再是诊室外的旁观者，而是开始成为医疗体系的一部分。

医院的院后患者管理、药企的全生命周期患者服务、保险机构的人群健康干预、智能硬件的家庭健康场景——这些过去各自为战的需求，都将基于医疗增强大模型与AI家庭医生的底座生长出来。中国14亿人的健康管理方式，可能正站在一个转折点上。