配资炒股首选分别对应诊断类任务和健康建议类任务

7月23日，夸克健康大模型宣布通过中国 12 门核心学科的主任医师笔试评测，成为国内首个完成这一挑战的大模型，用户在使用夸克的AI搜索查询健康问题时，选择深度搜索可调用夸克健康大模型。继 5 月通过副主任医师职称考试后，健康大模型能力再度向人类医生看齐。

在AI医疗产业规模不断增长的当下，字节、百度、阿里等大厂都在押注健康大模型，市场研究机构Grand View Research的数据显示，全球AI在医疗健康市场的规模预计将从2021年的110亿美元增长至2028年的1940亿美元，年复合增长率超过41%。在这个冉冉升起的新赛道，值得关注的是，各家健康大模型比拼的关键是什么？

“我们判断现阶段健康大模型核心的痛点还是准确性不够。”夸克健康产品负责人姚垚表示，大模型落地应用层面的打造是工程问题，需要时间，但模型能力才是基础的竞争力。

围绕大模型的准确性，面向消费者的健康大模型面临诸多挑战，患者选取的提示词是否准确、多模态能力的建设等都影响大模型答案的输出。武汉大学精神卫生中心主任王惠玲提到，例如在精神科诊疗过程中，能否准确通过病人表达挖掘病症、了解病人需求点等就是一大挑战，AI能否准确理解病人表达甚至帮助医生理解病人，也是健康大模型的一大要点。

从副主任医师到主任医师的能力提升，夸克健康大模型的核心突破之一是构建出“慢思考能力”。夸克健康算法负责人徐健介绍，该能力融合了链式推理与多阶段临床演绎路径建模，驱动模型在面对复杂医疗问题时，能够分阶段、层层深入地推导出最终回答。

具体来看，要构建慢思考能力首先要有高质量推理训练数据。一方面，夸克将医学数据划分为“可验证”和“不可验证”两类，分别对应诊断类任务和健康建议类任务，另一方面，夸克在训练方法上引入“过程奖励模型”和“结果奖励模型”，分别评估模型推理链的合理性与最终结论的准确性，在这背后，大模型也在进入“思维训练”。“我们不是在训练AI回答医学问题，而是在训练它学会医学思维”，徐健表示。

如何提升健康大模型准确性成为大厂竞赛关键，人类医生的临床数据、诊断乃至数据标注等投入对健康大模型的发展也更加重要。记者了解到，目前夸克健康大模型有千人规模的专业医师标注团队，其中超过400名为副主任医师及以上的高资历医疗专家。但高投入的背后，商业化仍是健康大模型难解的题。

“目前我们还不考虑商业化的事情。”夸克健康运营负责人赵存忠表示，未来，健康大模型的商业化可能包括用户的健康档案管理、诊疗服务的转化，以及智能互联设备的服务都可能成为探索方向，但这仍是个“目前谈起来还太早”的问题。

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