蓝鲸财经 07-19
平安科技:医疗AI的价值正从外围⾛向内核,从“能咨询”到“能办事”再到“可托付”
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2026WAIC|平安科技:医疗 AI 的价值正从外围⾛向内核,从 " 能咨询 " 到 " 能办事 " 再到 " 可托付 "

(图片来源:视觉中国)

蓝鲸新闻 7 月 19 日讯(记者 石雨)近年来," 保险 + 医疗 " 成为行业布局趋势,而 AI 正在持续推动与重塑 " 保险 + 医疗 " 的落地与实践。

记者注意到,在 2026 世界人工智能大会期间,业内围绕保险在 AI 医疗方向的实践进一步探索。

大会分论坛 " 链合 π 圆桌会 " 中,平安科技医疗智能及个人服务智能负责人倪渊从三个角度分析医疗 AI 的进化,一是模型本⾝遵循 scaling law,预训练、后训练、推理时计算、智能体集群,让基础能⼒不断提⾼。二是医疗 AI 必须越⽤越强。只有进⼊真实业务场景,获得医⽣质检、患者交互、临床路径反馈,才会形成数据⻜轮。三是医疗 AI 必须越对⻬越强。医疗不是简单问答,它要对⻬医学事实、专家临床思维,以及多学科协作机制。

" 现在我们看到⼀个变化:模型能⼒在快速进步,Agent 应⽤范式也在成熟。AI 不再只是给用户⼀个泛泛回答,⽽是能够围绕⼀个真实医疗任务,完成信息理解、证据检索、⽅案⽐较、路径建议和后续管理。" 倪渊认为,这意味着医疗 AI 的价值正在从外围⾛向内核。早期它解决的是信息不对称,⽐如健康咨询、疾病科普;中期它开始连接线下资源,⽐如轻问诊、购药和健康管理;下⼀阶段,它要进⼊筛、管、治、康的全病程,解决真实临床问题,改善诊疗和管理效果。

倪渊认为,医疗 AI 进入了效果定义价值的新阶段:正在从 " 能咨询 " ⾛向 " 能办事 ",再⾛向 " 可托付 "。

从最新实践来看,2026 世界人工智能大会期间,中国平安发布面向肿瘤等重大疾病的专病 AI 产品矩阵,并推出三大核心产品:专病预测、专病保险、北大医疗 AI 专病管家。专病预测识别风险,及早发现高危人群;专病保险承接风险,服务慢病、癌症等高风险人群;北大医疗 AI 专病管家提供肿瘤全病程管理,连接医生、医院和康复资源,为重疾客户提供连续服务,共同打通疾病风险发现、保险保障和专业医疗服务。

选择以肿瘤专病切入,平安的逻辑是,肿瘤专病是⼀个⾼需求、⾼价值、⾼稀缺的切⼊场景,适合⽤ AI 把专家能⼒规模化。

要做到这⼀点,需要扎实的医疗⼤模型能⼒。倪渊提出,平安把模型能⼒分成三个层级,L0 是通⽤模型底座,跟随⼤模型基础能⼒持续演进;L1 是医疗垂域模型,重点训练医疗知识问答、多轮对话、诊疗和治疗推荐、医疗⽂书⽣成、多模态识别等能⼒;L2 是场景模型,也就是⾯向具体专业场景做优化。⽐如重疾咨询、AI-MDT、专病管理,这些都需要更低成本、更⾼准确率、更贴近业务流程的模型能⼒。" 我们不是简单调⽤⼀个通⽤模型,⽽是在通⽤能⼒、医疗垂域能⼒和专病场景能⼒之间,形成分层训练和持续优化。"

技术核心在于 AI-MDT 模型训练。其介绍,第⼀步,专家经验内化学习。把多源输⼊采集成标准化数据集,拆解成指标抽取、诊疗决策、内科⽅案、外科⽅案、放疗⽅案等训练任务,让模型学习专家诊疗过程,⽽不只是背医学知识。

第⼆步,推理医学幻觉控制。" 医疗 AI 最怕⼀本正经地说错话,所以我们针对医学术语、用户推荐、关键词、数字等幻觉类型设计 Reward model,通过 SFT 和 RL 让模型少犯错、不乱说。"

第三步,循证推理增强。医疗判断不能只靠 " 像是对的 ",还要有证据链。要⽤证据⽚段、证据链和规则⼯具,评估证据完备性、相关性和推理效率。

此外,基于专病 AI 产品,平安表示,其路线不是只做⼀个癌种,也不是只做⼀个模型 Demo,⽽是希望做成可复制、可验证、可交付的专病服务能⼒。当前已经覆盖乳腺癌和胃癌,到 2026 年,⽬标扩展到 5 种肿瘤,包括乳腺癌、胃癌、肺癌、肝癌、宫颈癌,到 2027 年,进⼀步覆盖 24 种肿瘤。

倪渊补充道,每个新增病种,不只是增加⼀个知识包,⽽是同步完成专家共建、模型训练、质控评估和服务路径设计。

* 特别声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。

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