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布局医疗正当时,AI能圆了百度的健康梦吗?

科记汇 76

前言:

眼前你们对“百度算法2020”大致比较珍视,各位老铁们都需要分析一些“百度算法2020”的相关内容。那么小编在网络上搜集了一些关于“百度算法2020””的相关知识,希望小伙伴们能喜欢,兄弟们快快来学习一下吧!

百度一直拥有一个健康梦。

随着数字经济快速发展,我国“互联网+医疗健康”展现出巨大活力,数字医疗不断开辟出新空间。在此背景下,互联网大厂们纷纷下场,期望借助各自平台优势,在这个赛道中分得一杯羹。

已经上市的阿里健康、京东健康和平安好医生都是这个赛道中的领跑者,目前已经开始将战略目光转向大健康领域,而作为曾经PC互联网流量时代的第一霸主,百度直到2020年才将百度健康从移动生态业务中独立出来。

众所周知,医疗行业是一个注重积累运营的行业,投资大且短期内很难见到收益。但对于手握巨大线上流量入口的百度而言,如何基于长板,衍生出更具突破性的力量,一直煞费苦心,且有耐心。

烫手的“双面”流量

手握巨大线上流量入口的百度,希望在医疗健康这个赛道上,复制以往的成功。

实际上,从平台流量到医疗流量的转化,中间有个漏斗,用户信任值越高,漏斗越大,流量转化越高,而要想提升信任值,内容质量与医生数量及权威性是重要的催化剂。公开数据显示,每天有亿级海量的健康咨询问题反映到百度大数据后台,其用户对于医学内容有天然需求,这样一来,这些需求或许都会成为百度了解用户痛点的精准抓手。

大众虽然习惯性地使用这个国内搜索引擎老大,但也从没放下过对百度的怀疑。面对流量型平台的信任难题,百度健康探索出来的路子是:医典权威内容+问医生为核心服务构建健康“流量”护城河。

据悉,在权威内容上百度健康医典已经与1500多位行业权威医学专家和200多个行业权威机构达成合作,搭建起权威医疗内容知识图谱。在在线医疗服务方面,百度健康已经有超30万公立医院专业医生入驻,搭建起专业的在线医疗问诊服务体系。值得一提的是,百度健康医典的内容都会先在百度搜索上进行分析,即用户关于这类疾病最关心的问题是什么,然后搭建该问题的框架去和专家们进行三审三校。

有行业人士认为 ,实际上很大一部分门诊需求完全是可以通过线上解决的,而大部分常见病患者是没有必要跑去大医院,甚至都不需要去线下医院;对于原本需要定期去医院复诊、续方的慢病患者,也可以通过线上解决问题。百度健康的意义就在于打通了医院“畅游”互联网的渠道,患者可以线上迅速找到问诊的医生,而线下医生也能利用碎片时间为患者提供医疗服务。

目前,百度健康日均服务医疗健康用户群体超1.3亿,满足超过日均3亿次精准医疗健康相关搜索,每天有超过30万公立医院医生,通过百度健康平台为用户提供在线医疗咨询服务240万次。

走在前路,发力AI+医疗领域

互联网医疗企业要实现盈利,提供与医院业务重合的医疗服务绝不是最优选择,毕竟中国大部分优质的医疗资源都集中在三甲医院中,所以赛道的玩家开始走健康管理的路线,百度健康也不例外。

目前百度健康在内容层、服务层以及应用场景上占据领先优势。百度健康依托百度超级入口流量加持和多年专业内容沉淀,每天满足超2亿次用户健康搜索需求,通过权威专家和权威机构合作,打通知识科普、诊疗就医、健康管理等应用场景,占据在线健康行业领先地位。

在2023年10月17日举行的百度世界2023“医疗大模型创新发展分论坛”上,百度发布了多款健康领域AI原生应用,将大模型能力与医疗场景进行融合创新,重构医-患-药全场景应用及解决方案。

百度健康相关负责人介绍,百度健康平台将以“内容与服务生态”为支撑,致力于成为全民医疗健康信息获取的“重要入口”,并通过将权威、丰富的健康科普与便捷、高效的健康服务相结合,打通了AI赋能健康科普全流程,助力全民健康素养的提升。

事实上,百度大健康事业群在AI领域的布局在去年年初就可见一斑。2023年年初,百度就收购了国内领先医疗商业大数据公司GBI。据了解,GBI作为医疗商业解决方案服务商,拥有SOURCE全球药品数据库、METRIX研究人员数据库、DEVINT医疗器械数据库三款数据库,贯穿药械开发生命周期。百度健康成功收购GBI后,GBI将为百度大健康事业群(HCG)提供重要助力,如GBI将推出的商业智能服务板块能为HGC提供医疗商业决策辅助,而百度医学NLP、大数据治理技术,又可以赋能GBI的数据获取、治理及精准搜索和匹配效率。

去年,百度还发布了国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型。据了解。作为国内首个“产业级”医疗行业大模型,灵医大模型已积累近100类的医疗AI机器学习任务,整合800+家医院、2000家药企、4000多家基层诊疗机构的智慧医疗服务经验。据灵医智惠相关人士表示:借助大语言模型,灵医智惠能够有效降低临床数据治理成本,帮助医院、医生建立更多专科数据库,进而推动特定病种的智能算法训练。拥有大模型的赋能,单个AI应用的开发成本将显著降低,节省量可高达90%。

灵医大模型的应用场景也非常广阔,在医疗场景,灵医大模型作为一个诊疗助手,能够结合自由文本秒级生成结构化病历,根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。在教培场景下,灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情,实时辅助医生确诊疾病,推荐治疗方案,帮助医生在诊疗过程中学习知识,提升能力;在科研场景下,灵医大模型是业内支持多篇中英文文献同时解析的大模型,基于文献解析内容实现智能问答。据了解,灵医大模型已与固生堂、零假设等达成合作,并有1000多家机构正在体验中,涵盖公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等。

从百度健康近年来的动作,不难看出医疗应用领域变革的风雨正在酝酿。未来“AI+医疗”将会成为相关企业寻求全新增长点的一片蓝海,我们也会看到越来越多人工智能应用在医疗领域的例子。而在自研新技术栈的支持,百度健康已然走在探索的前路上。

合作|张子鹏 newsmedia007

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标签: #百度算法2020