夜雨聆风
作者/于焕焕
两个终端，共享同一套用户健康档案。无论是患者输入的病史、用药习惯、体检指标，还是在微信对话里提及的健康信息，都会自动被记录到健康档案里，进而自动生成主动管理计划，把用户和全家人的健康都管起来。
作为一家大模型公司，百川这两年把精力都放在医疗这件事上。半年前，Baichuan-M3 的发布后，百川智能创始人兼CEO王小川曾断言，AI会改变中国医疗，但彼时百川只有模型，未及实践。
这一次，百川不仅有了落地的产品，还给出了一条已开始验证的路径：
百川要做AI家庭医生，协助每一个家庭，特别是上有老下有小的中年人，管理家人健康；要桥接医疗系统，联动真人医生构成双医模式，诊前通过AI的主动问诊指导患者就医，诊后协助医生进行患者管理、随访，减轻医生负担。
由此，在当前的分级诊疗，社区医院-二级医院-三级医院之前，把家庭底座补上，在真人医生无法随时随地到场的每一个日常瞬间里，有了AI家庭医生的陪伴。百川想从家庭做起，向上筛查转诊，打造一个“四级诊疗”网络。
在这样一个宏大却注定漫长的征程面前，不少人曾怀疑这家公司是否还能坚持下去。但事实证明，百川不仅跑出来了，而且它的叙事图谱依然庞大。
（图：百川智能 – 以AI家庭医生推动分级诊疗）
恰逢其时的AI，或是医疗不可能三角的唯一解
过往，技术与创新并不总在医疗体系的宏观考量范围内。过去一年里，与收入下降的医生、融不到资的药械企业谈起未来，他们往往会一声叹息后，谈及几乎不再增长的卫生总费用占比。
医疗领域一直有一个接近“大一统”的不可能三角理论，即便宜、优质、易得的医疗系统并不存在，世界上没有任何一个社会，拥有足够的资源来提供其人口所能利用的全部医疗服务：
强如美国，拥有全球顶尖的医疗技术和服务，但成本高昂，医疗支出占GDP的17.4%；
施行全民免费医疗的英国，支出适中，约占GDP的11.4%，但牺牲了效率，2025年，英国急诊科超4小时等待比例高达40.4%。
而致力于解决“看病难、看病贵”的中国，更趋向于便宜、高效，卫生总费用约占GDP的6~7%，500多万医生支撑着14亿人年均105.8亿的诊疗人次。患者们排队两小时，看病5分钟是常态。
医疗资源的价格、质量、效率会随着技术、制度、经济水平等的变化而变化。但在可预期的未来，医疗服务的买单方——财政投入、基本医保为主的保险、患者，从哪一方看，中国社会财富流入医疗领域的资金比例短期内不会大涨。
当投入水平不再增长，控费成了一个相对确定的参数。于是，所有相关方只得继续在有限的资源内部腾挪，质量与可及性之间的矛盾愈发突出。
患者们正在用脚投票，他们宁愿舟车劳顿花更多钱去往大城市、大医院就诊。2025年，全国住院费用跨省直接结算人次同比增长10.38%，基金支付同比增长2.10%；全国门诊费用跨省直接结算人次同比增长30.17%，基金支付同比增长26.21%。
一个不争的事实是，患者涌向三级医院，基层医疗正陷入“患者外流—收入减少—人才流失—服务能力下降—患者进一步外流—人才更留不住”的负向循环。基层医疗能力日渐萎缩的种种困境，不断出现在地方政府工作报告中。
患者和资金不断外流，使得基层和大三甲常陷入因果混战中——基层指责大三甲虹吸，而大三甲则辩解称基层水平差，患者自愿选择大医院；基层医保基金随患者流向城市大三甲，参保地医保苦不堪言，但要卡住异地就医、强迫患者就近看病也不现实。
维持尚且不易，但若将时间一拉长，可及性不可能被完全忽略。
据联合国经济和社会事务部（UNDESA）的人口估算数据，到2035年左右，中国65岁及以上人口预计将达到3.33亿左右，其中相当一部分患有各类老年疾病的患者，将在逐渐空心化的基层医疗系统里看病、康复。
而今，大刀阔斧的医改基本框架已定，制度的边际效益也在走低。种种趋势和前提条件下，归根结底，就只剩一个问题——如何在重重约束下，尽可能提升基层的医疗质量？
技术似乎成为了关键变量。
于是，当AI横空出世，政界、医学界、产业界便不约而同地开始讨论：具备一定智力的AI——这种边际成本极低的信息技术——能否打破传统医疗的不可能三角？
王小川的直觉是，恰逢其时的AI，很可能是唯一能从外部打破僵局的技术变量。他认为，“医疗问题究其本质是生产力的问题，大多数人对医学的认知有限，优质医疗资源供给不足。解决这个问题，政府靠调节生产关系改善资源配置，而企业靠发明、应用科学技术，从而提高生产力，惠及普通患者。”
在这个底层判断之上，百川一直在探索、构建具体实现路径。他们坚持不懈地造AI医生，造能看病的AI医生，造值得信任的AI医生，造告诉人们该怎么更好地看病的医生，造能主动爱护人、让人更健康的AI医生。
制造可信赖的AI家庭医生
百川在以造顶级真人医生的循证理念，降维做家庭健康管理。
模型层面，此次亮相的Baichuan-M4，以综合68.6分刷新HealthBench全球纪录，幻觉率压到3.3%；在更接近临床真实场景的 HealthBench Professional评测中，M4结合Harness 工具链后达到59.4分，超过OpenAI专为临床医生设计的ChatGPT for Clinicians的59.0分。
模型之外，百川花大力气建立了医疗Skill体系，把医生经验抽象成了大模型可精准调度的决策规则。
从预防筛查、病史采集、症状识别、鉴别诊断、诊断分型，到治疗方案规划、用药咨询、医嘱解读与随访管理，真人医生在现实中如何判断形成临床决策，AI就沿着怎样的路径去推理、判断。
目前，Baichuan-M4已构建超过1000个原子化临床路径单元，深度覆盖200余种常见疾病。与真实世界相对比的，中国全科医生重点管理的病种有46项，培训要求掌握的症状及疾病诊断种类为150种。
用户会体验到，使用百小医，就像是在与一位医生对话。
测试用户张强（化名）告诉《健闻咨询》，他半夜脚痛，打开百小医，配合了10轮问询。百小医怀疑他患上了急性痛风，并建议去医院挂风湿免疫科。
百小医把他的病史、症状集成为问诊卡。到院后，他将卡片展示给医生，医生二次问询并检查后，最终确诊是痛风。
出院后，这位用户用百小医的微信bot设置用药和日常保养提醒。将诊断意见和处方上传后，百小医可以提供病情分析，亦会主动发微信提醒他及时用药、喝水、注意用药禁忌。
像这样自动化的、主动的症状监测与管理，有望成为衔接医院治疗与居家康复的关键纽带。
2017年，美国斯隆-凯特琳癌症中心（MSKCC）的Ethan Basch教授团队通过长期随访证明，通过基于邮件提醒的、简单的远程症状监测，显著延长晚期癌症患者的生存期。
百川与中国医学科学院肿瘤医院，正通过严格对照临床试验的方式，验证在微信群内基于AI-bot的、主动的患者随访管理对中国肿瘤患者有何影响。
在5月22日的发布会上，中国医学科学院肿瘤医院副院长李宁公布了临床测试结论：截至目前入组103例患者、观察16周，7126个连续对话中，AI回答偏差错误需要医护介入占比仅0.25%，用户平均周留存率达79.8%，远高于行业的常规水平。该测试目前已在美国国立卫生研究院 ClinicalTrials.gov 完成注册。AI能处理大部分症状管理、用药咨询相关问询，且能抚慰到患者，医生并不会关注疾病进展之外的事情，但对患者来说陪伴、解惑、安慰格外重要。
正如理论设想的，AI医生研发成本高，但应用的边际成本极低。国家儿童医学中心主任、首都医科大学附属北京儿童医院院长倪鑫在发布会上说，“AI儿科医生不喝一口水，不吃一口饭，不要一分钱，24小时加班，哪个真人医生也做不到，我们要一起造 100 万个儿科医生。”。但他也强调，AI 在儿科基层场景的角色是和真人医生协同，不是替代。
北京儿童医院与百川联合研发的AI儿科医生——“福棠·百川”，旗下四款产品：“家庭型”儿童健康医学顾问、“基层型”数字儿科医生、“专家型”（MDT）儿童医学专家临床科研助理和“管理型”慢性病全链条管理机器人，搭配儿科医学大模型，已形成"一大四小"产品矩阵。
关于基层版，他们在黑龙江、新疆、陕西、山西、山东等多地都有部署，倪鑫在发布会上说，“基层用了都说好”。
关于专家版，倪鑫日常出诊常常使用，他表示“谦虚地说，准确率达到95%”，他感受到，大模型跟过去的小模型不一样，因为大模型会判断，会思考，相当于一名“十年资儿科医生”。
倪鑫曾告诉《健闻咨询》，儿童常见疾病、孩子在不同生长发育阶段的注意事项等需求相对简单，家庭版儿科医生本身并不复杂。
百川将媲美真人的问诊能力内置到了AI医生中。把百小医bot拉入到家庭微信群里，家里就有了一位7X24小时在线的AI家庭医生。
而且会越用越聪明。在用户端，百小医可以自进化——患者反馈、医生纠偏、医学知识更新和真实场景评估四条线持续注入，越用越懂临床，越用越了解用户及家庭成员的健康状况与偏好；它还设置了长记忆——通过个人健康档案整合并永久存储病史，不再每次对话都从零开始，实现APP与微信bot双端贯通、越用越懂用户。
一定程度上，百川和百小医也是一种媒介，透过它们，掌握在少数人手中的专家经验，将源源不断地扩散、应用到更大的人群中。有了这些经验知识，普通人也可以“明明白白看医生，安安心心管家人”。
托起中国家庭，搭建四级诊疗
大多数国人鲜有感知，以家庭为单位的健康管理压力，早有制度承接。
2016年，中国引入了家庭医生制度，基层医生们一般负责首次诊断、预防保健、慢病管理、健康协调，并有效分流病人。
但这项制度在中国自推行起，就面临着缺人、缺钱、缺激励的难题。十年后，139.1万家庭医生并未如制度预想的那样成为14亿国人的“守门人”。
但亿万中国家庭需要值得信赖的家庭医生。
百小医内测期间的用户画像呈现着，如今中国社会的中坚力量们，在工作之外，过着怎样的生活：
他们的父母辈，有人患肝癌术后不幸复发，有人在肺癌晚期咨询治疗方案，有人患有高血压、心脏病等慢性病需要常年用药；他们的儿女，有婴幼儿可能有生长发育问题，有中学生学业压力大内分泌失调出现痤疮、经期紊乱，还有孩子出现心理问题，半夜突发情绪风暴。
压力锅中的他们自己也不轻松。艾瑞咨询2025年的一项报告显示，92.3%的职场人正不同程度遭遇健康困扰，70%职场人体检结果亮起3项及以上红灯，睡眠困扰率近半数。那些关于自己和家人的健康问询，常发生在焦虑蔓延的深夜。
当AI家庭医生进入寻常百姓家，或能激活家医制度，进而扭转基层式微的趋势。
过往，受限于纯人力服务的边界，一个基层家庭医生要管近千名居民，面面俱到不现实，签而不约是常态。
但有了AI的加持，全人群、全周期的主动式健康管理成为可能。随访、管理慢性病、监测健康状况、就医用药指导……这些琐碎而繁杂的工作，恰恰是这一代AI擅长的。
过去半年里，百川跑通了一些试点：
百川与上海交通大学医学院附属瑞金医院呼吸与危重症医学科联合开展慢阻肺全病程管理研究。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®」。患者通过手机，录制 3 分钟咳嗽音，即可完成高精度的慢阻肺初筛。
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满足的核心痛点。
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%。而高风险人群经进一步肺功能检查确诊后，会被社区纳入慢性病规范管理。
另外，银川在以整座城市为试点推行AI家庭医生，AI已自动化执行14项基层公共卫生任务，正在从基层社区服务中心向三甲医院拓展，自下而上的四级诊疗，已见雏形。
这是一条难而正确的路。这个阶段不卖药、不插广告、不卖保险，只是铆足了劲做医疗服务的百川，几乎是最纯粹的。若AI家庭医生成为每个家庭都能触达的角色，中国医疗体系将迎来一场从“被动治疗”转向“主动健康”的深刻变革。
这条路仍然需要持续验证。时代给医疗的问题是唯一的，即便宜、优质、广覆盖的医疗服务。
若技术真能以有限的资源延展优质服务的辐射半径，那将是AI+医疗，对14亿人民立下的功勋。
