AI医助上岗，把医生的时间省给病人
把医生的时间省给病人——“假如一个医生能将写病历的时间缩短一半，他起码可以多看5-10个病人。”
通过大模型，这个设想已经落地。通过百度智能云千帆大模型平台，杭州全诊通基于文心大模型打造的AI医助系列解决方案，能够在导诊、预诊、诊间、入院、手术、随访全阶段服务医生和患者，既能帮患者预问诊，也能帮医生写病历。
目前，这名“AI医助”，已经在45家公立医院和1.5万家诊所上岗，每日生成的门诊病历草稿多达15万份。
AI医助上岗：
让更多病人及时就诊
“能不能通过大模型，让医生从繁重的病历书写过程中解放出来，把更多的时间还给病人？”这是常州市第一人民医院院长周军最初的想法。
作为常州地区最大的公立医疗机构，常州市第一人民医院每天要承接8000诊疗量，相当于常州的一半人口，能提高医生的问诊效率，就能让更多病人挂上号、及时就诊。
AI医助，为这家百年老院带来了智能化升级。
AI导诊，为患者提供个性化的科室推荐。每天都有患者因不了解医院细分科室而挂错号，这不仅增加了医疗系统的负担，也严重影响了患者的就医体验。在医院小程序，患者在家就可以与AI医助进行对话。通过询问患者症状、病史，AI医助给出精准的科室推荐，有效解决患者“挂错号、跑错科”难题。
AI预问诊，将患者候诊时间充分利用起来。患者线上挂号后，通过医院小程序进入问答界面，AI医助与患者进行病史访谈，基于大模型能力，支持语音播报、语音及方言输入，在自然语言交互中识别患者病症描述，进行个性化问诊。患者还可以上传其他医院、体检中心等机构的病历报告，AI自动识别报告补充信息。预问诊后，AI医助会为门诊大夫提前总结一份预诊病历，节约双方时间，也帮助医生提升门诊病历质量，避免疏漏和缺失事项。
AI病历书写，解放了医生的时间和精力。基于预诊病历，医生接诊时和患者有针对性地面对面耐心交流，AI医助通过医院采集设备从医生和患者的对话中摘取关键信息，2-3秒即可生成病历草稿，医生经过简单修改即可使用，节省75%病历书写时间，AI生成病历被引用率达到90%。
AI医助还可以为查房和手术记录撰写提供帮助。医生在查房时，将医生和患者的对话转成医疗文书，再结合过往检查信息，形成完整病程记录。在手术后，医生可以通过手机把上一台手术的所有过程，通过语音录入，由AI医助转化为标准的手术记录，医生只要进行润色修改就能完成。
用大模型解决医生痛点
AI医助的想法，最初来自于一名外科医生。
薛翀是杭州全诊通的创始人，也曾经是一名外科医生，深知医生痛点，“每天有50%的时间在写病历，这是让医生产生职业倦怠的第一个原因。”
2023年，薛翀敏锐地察觉到刚刚兴起的大模型热潮，医患交流间的种种痛点，正是大模型所擅长的。对大模型的训练、微调等一系列工作需要一套成熟的工具链支持。他们很快锁定了百度智能云千帆大模型平台。
最初，全诊通团队只是把百度智能云千帆平台当作单纯的工具链平台看待。在选择基础大模型时，他们对比了国内外流行的多个知名大模型，使用公开医疗数据进行训练后，由技术团队和专业医护人员进行打分比拼。让团队没有想到的是，在比拼中，文心大模型最终胜出，“我们把开源的几个模型都一起试了，比如Mistral、Llama这些，得出来的结果是文心大模型性能最好”。
不仅是性能，还有成本。因为文心大模型的两款主力模型ERNIE Speed、ERNIE Lite从今年5月起已免费供企业使用，全诊通基于千帆大模型平台调用ERNIE Speed模型升级全诊AI，在实现更好效果的同时，成本也大幅降低。这让薛翀感慨，“百度文心大模型的成本在我们看来可以忽略不计，我们现在把终端产品的价格也降下来了，价格竞争力也上去了”。
现在，通过千帆平台，结合文心大模型能力，以及全诊通千万字医学文本语料构建专业知识库、医学编辑人工编写的数万份医学模板、海量医学数据训练精调，全诊通AI医助每日生成门诊病历草稿多达15万份，病历质量提升超过45%，患者服务能力因此提升了1.5倍。
在薛翀看来，全诊通不仅是一个AI医助，借助大模型的能力，他还希望探索AI在更多医疗场景中的应用，像一个医生一样，处理更多病患问题。“有些病它是需要更多的精神鼓励，人的生命情感的本质，AI是没法替代的。我希望AI是让人更像人而不是机器，节省医生的时间，他可以更多地去关爱病人。”
7月18日，百度智能云与常州市第一人民医院、杭州全诊通签署战略合作协议，将成立人工智能联合实验室，开展前瞻性研究攻关，共同探索大模型在医疗行业的应用场景，拓展人工智能技术行业应用。
正如常州市第一人民医院院长周军所说，“全诊通、百度跟我们医疗机构结合起来是一个三赢。大模型必须要跟具体的行业、产业去结合，才能够真正让它发挥出最大的效能。”