AI 医疗还在比进度，百川已在比高度

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文章摘要

AI医疗领域正经历从问答生成向医疗决策过程建模的范式转变。近一年来，国内外科技巨头和医药企业加速布局AI医疗，其核心驱动力在于医疗场景成为检验大模型能力上限的关键试金石。然而当前主流医疗大模型仍受限于静态问答模式，难以真正嵌入核心诊疗流程，表现为信息缺口识别不足、医学推理路径断裂、医疗幻觉频发等系统性缺陷。

百川智能推出的Baichuan-M3模型通过重构训练目标实现了突破性进展。该模型将医疗决策过程本身作为建模对象，而非追求表面专业的回答生成。其创新性体现在三个维度：在OpenAI发布的HealthBench评测中，M3以44.4分刷新基准记录，较前代提升27.9个百分点；通过六源证据体系与事实感知强化学习架构，无工具场景下的幻觉率显著低于GPT-5.2；基于SCAN原则构建的端到端问诊系统中，临床问诊环节得分74.9分，超越人类基线21.4分。这些成果标志着模型已具备病史采集-检查决策-最终诊断的完整推理链能力。

技术实现层面，百川采用SPAR算法解决长对话训练稳定性问题，将诊疗流程拆分为多阶段优化目标，并通过分段流水线强化学习提升整体效率。特别值得注意的是其”严肃问诊范式”设计：通过安全分层、信息澄清、关联追问和规范化输出四重机制，首次将临床思维过程系统化呈现。配套开发的SCAN-bench评测体系模拟真实接诊全流程，在动态评估中验证了模型关键问题覆盖率提升38%，无效提问减少52%的实质性进步。

产业视角来看，AI医疗正面临路径分化。部分企业转向大健康领域追求短期数据增长，而百川选择攻坚诊断责任这一核心难题。这种差异本质上是”连接规模”与”能力深度”的战略分野。医疗场景的特殊性在于，流程优化不能替代诊断质量，这要求模型必须具备可审核、可接续的系统可靠性。百川通过将医学教育中的OSCE方法引入模型训练，建立起与医疗体系兼容的能力验证标准。

长期来看，AI医疗的价值实现取决于工程成熟度与系统可靠性的双重突破。Baichuan-M3的实践表明，当模型真正理解医疗决策的发生机制时，其应用边界才能从单点工具扩展为基础设施。这种转变需要持续的技术投入和产业耐心——在平均研发周期达7-10年的医疗领域，短期指标领先远不如能力结构的长期复利重要。当前行业正从热度期进入理性建设阶段，那些直面医疗复杂性的系统性解决方案，或将定义下一代AI医疗的演进方向。