医疗大模型领域的“幻觉”难题正被新一代技术破解，一款能像人类医生一样思考的AI正式亮相。
10月22日，百川智能发布循证增强医疗大模型Baichuan-M2 Plus，号称“医生版ChatGPT”。这款产品采用独创的六源循证推理范式，将医疗幻觉率较通用大模型显著降低，相比DeepSeek低约3倍。
在严肃医疗场景中，通用大模型因固有的幻觉问题难以实际应用。而此次百川的突破，让大模型技术在辅助临床诊疗场景迈过了“敢用、可用”的关键门槛。
01 破解AI医疗难题
通用大模型在医疗场景中的应用长期面临挑战。“通用大模型像一个‘博学但不可靠’的专家，即便有搜索增强，也会因为知识来源混杂不符合循证医学范式。”
幻觉问题成为医疗AI发展的拦路虎。丹娜—法伯癌症研究所的Schlechter博士指出：“在有些案例中，ChatGPT会凭空捏造信息。它看起来非常自信，但没有一个是真的。”
即使是经验丰富的医生，也面临着信息过载的困境。北京天坛医院的熊医生表示，头痛相关的研究越来越多，想找到真正有价值的文献并不容易。
02 六源循证：构建医学知识体系
Baichuan-M2 Plus的核心突破在于其首创的六源循证推理（EAR）范式，构建了从原始研究到真实世界的完整知识体系。
这一体系包括原始研究层、证据综述层、指南规范层、实践知识层、公共健康教育层和监管与真实世界层六个层级。
这个金字塔形的“六源”是一层一层演化而来：原始层回答“事实是否存在”、证据层回答“结论是否一致”、指南层回答“行业如何规范”、实践层回答“医生应如何决策”。
03 循证检索与推理
百川智能不仅在知识来源上做了革新，更在检索和推理机制上进行了彻底改造。
M2 Plus采用PICO框架思维，将查询转化为结构化医学问题，并在六源数据库中进行分层匹配。
与传统检索不同，循证检索追求的不是“找得到”而是“找得准”。
最关键的突破在于“循证增强训练”机制。该机制为模型的回答过程“上了一道锁”，从根本上改变其生成逻辑，让它学会“引用，而非臆测”。
04 临床实践中的表现
在真实临床场景中，Baichuan-M2 Plus展现出令人印象深刻的能力。301医院的姜医生提问关于基因治疗药物靶向足细胞递送方案的问题。
“很多通用大模型回答这个问题时都产生了明显幻觉，而M2 Plus的回答不仅查到了全球最新研究成果，还能按纳米系统/AAV病毒载体等维度分类。”姜医生赞叹道。
除了专业医疗问题，对于常规医疗问答，M2 Plus也都会引用权威医学证据。
05 多国医学考试表现优异
在评估医学能力的各项考试中，Baichuan-M2 Plus取得了断崖式领先的成绩。
在美国执业医师资格考试（USMLE）中，M2 Plus取得了97分，不仅远超人类考生平均水平，更与GPT-5的成绩持平。
在中国执业医师资格考试（NMLE）中，M2 Plus更是取得了568分的“碾压级”成绩，充分证明其对中国临床指南和医疗实践的掌握已炉火纯青。
这些压倒性的成绩表明，M2 Plus在复杂医学知识运用上的能力，已经超越了人类医生水准。
06 医疗AI应用遍地开花
不仅是百川智能，全国多地都在推进AI医疗技术落地。10月19日，鹿城区上线全省首个区县级“超声AI诊断系统”，标志着区域基层医疗智能化转型迈入实质阶段。
近日，全球首个“一键式”AI驱动心脏磁共振检查在北京友谊医院启用，将检查时间从原来的30至50分钟缩短至10分钟左右。
AI正在成为提升基层医疗质量的关键工具。“基层医疗是卫生服务体系的网底，网底牢不牢，关键看质量。”鹿城区卫健局相关负责人表示。
07 未来医疗的新篇章
医疗AI的发展正在重塑诊疗流程。天津医科大学肿瘤医院乳腺影像诊断科主任路红教授团队，通过将AI技术与乳腺多模态综合影像技术结合，显著提高了乳腺癌诊断准确性。
使用AI辅助诊断系统后，科室的乳腺癌早期诊断率提高了约20%，不仅帮助患者赢得更多的治疗机会，还显著提高了诊断效率。
“人工智能不是‘空中楼阁’，必须扎根基层医疗的实际需求。”鹿城区卫健局党委书记、局长毛新奇表示。
随着Baichuan-M2 Plus的推出，医疗AI正从“单点应用”向“全流程覆盖”升级，推动大模型在严肃医疗场景进入落地可用新阶段。
医疗AI的发展不会取代医生，而是为他们提供强有力的支持。正如丹娜—法伯癌症研究所Rubinson博士所言：“在照顾患者方面，这种高度集中的讨论、咨询、合作模式，是不能被AI所复制的。”
AI与人类专家的协作，将为医疗领域开启新的可能。当医生们拥有了AI助手的支持，他们可以将更多精力投入到最需要人类判断力和创造力的工作中。
医疗AI的真正价值，不在于替代人类智慧，而在于拓展医疗的可能性边界，让精准诊疗惠及每一位患者。
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