健康召开AI新品发布会，推出面向医生群体的AI专业智能助理“有医助理”。此时，距离公司发布面向健康从业者的AI创作平台“Dr.Flow”刚过去不到4个月，但AI技术的飞速迭代已催生出新的行业风口，以OpenClaw（昵称“龙虾”）为代表的“任务型AI”持续升温。
健康想抢先抓住机会。据介绍，有医助理是国内首款基于Claw框架打造的医生任务型AI助手，区别于通用AI助手，其采用“检索+任务”双引擎模式，既可以实现常规的“单一对话”，也可以自动“执行任务”。
不过，据《每日经济新闻》记者在发布会现场了解，产品功能“进阶”并不等于行业升级。事实上，市面上的医疗AI产品仍面临着技术适配、数据互通、安全防控等多重挑战，整个行业处于价值验证阶段，距离商业化变现还有一定距离。
“知识越分越细、越分越细、呈指数性的增长，但是我们是否离病人越来越远？”
在“有医助理”的发布会上，以中国工程院院士樊代明为代表的头部医生，点破了医生群体的信息焦虑，也戳破了国内医疗AI工具的落地泡沫。
健康总经理杨明璐直言，过去两到三年全球AI技术飞速发展，但AI垂类应用落地速度并未达预期，其中真正产生规模化效能的领域仅有AI Coding（AI编程）。核心原因在于，掌握AI知识的人群与从事编程工作的人群高度重合，他们既了解AI的技术边界，也深谙垂类场景痛点，使得产品能够精准命中需求。
而在医疗领域，这一“供需匹配”尚未完全实现。目前，了解医疗场景工作流痛点的是医生群体，精通AI技术逻辑的则集中在技术圈，二者之间的信息鸿沟导致医疗AI工具长期停留在浅层应用。
杨明璐强调，百度健康的核心优势正在于搭建起两者之间的桥梁，让技术真正适配医疗工作流的实际需求，比如有医助理深度整合最新版《中国肿瘤整合诊治指南》（CACA指南），整合海外和本土的权威学术资源，强调“检索模式每一条结论均可精准定位至原文行间”。
其实，百度健康不是唯一想做这件事的公司。目前，国内医疗AI行业呈现科技巨头、互联网企业、医疗公司三足鼎立格局，2025年各家发布的产品多面向B端医疗机构和C端用户，但进入2026年，数款医疗AI产品都瞄准了医生群体。
以互联网公司为例，阿里健康旗下AI产品“氢离子”在今年完成内测并开放下载，主要面向临床、科研领域的医生群体，公司称该产品所有回答均具备权威出处，支持一键溯源功能；京东健康推出专为医生打造的循证医学AI工具——“知医”，旨在切入临床诊疗与科研两大核心场景，直接输出结构化、可落地的循证结论。
尽管竞争者众多，但百度健康AI产品负责人坦言，目前面向医生的检索式AI产品普遍存在用户体量偏小、行业渗透率偏低的问题，整个行业仍处于价值验证阶段，距离商业化变现还有较长距离。
据悉，“有医助理”于今年3月启动医生内测，4月2日起全面开放检索模式，任务模式则采取免费申请试用的方式，将持续收集医生用户反馈以优化产品体验，未来亦将探索肿瘤以外的专科领域。
百度健康发布“有医助理”，意味着国内医疗AI产品从简单的信息检索，向任务闭环迈出了第一步，也意味着行业有新一轮关卡要闯。
首先是算力问题。根据开放数据中心委员会（ODCC）官网，和传统大模型“一问一答、用完即止”的瞬时交互不同，智能体具备自主观察、规划决策、执行行动以及从反馈中学习的能力，当AI从一个被动的静态工具，转变为一种7×24小时在线的存在，其持续运行本身就在源源不断地产生算力需求。
而国内AI算力资源的限制，让复杂任务的高效执行成为难题。百度健康技术负责人表示，公司依托全栈自研技术将Token（词元，是AI大模型处理语言的最小语义单元）成本降低了80%以上，但对于论文综述撰写、多模态数据整合等算力密集型任务，成本控制仍是长期挑战。
另外，数据互联互通的行业壁垒同样难以突破。目前，国内医院系统普遍采用私有化部署，对外部产品的接入持谨慎态度，这使得“有医助理”等医疗AI产品暂时无法直接打通院内系统，只能通过拍照上传、文档导入等间接方式实现数据交互。
北京大学肿瘤胸部肿瘤中心副主任赵军也在发布会上提到，不同的数据格式缺乏统一标准，CT报告、病理诊断等关键信息的记录方式参差不齐，导致AI模型训练难以获取高质量的标准化数据。
安全与合规风险是制约行业发展的另一关键因素，而这点在“养虾”时代更为明显。百度健康AI产品负责人对每经记者表示，目前全网可能有上万个开源的通用与医学Skills，但有医助理只覆盖800多个，其中有团队自研的，也有全网索引的，“之所以最后的数量远小于公开Skill库的规模，是因为我们在克制地做这件事情，在一点点迭代，也在看这个风险的边界在哪里，哪怕走得慢一点点，也要先把这个安全的线守住。”
该负责人坦言，目前行业的安全问题还是非常多的，但各家公司也都在解决这个问题，“大家需要在不断探索和守住安全之间寻找这个平衡。”AG真人AG真人
