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2026年4月2日，百度健康正式发布国内首个面向医生群体的任务型医疗AI产品「有医助理」。该产品基于自研Claw框架，依托数千万级权威医学数据，同时配备五层医疗级数据防护体系，可覆盖检索、学术科研、患者随访等多场景需求，标志着国内医疗AI正式从资料检索阶段迈入深度参与临床、科研执行的新阶段。
过去多年，医疗AI始终停留在“知识库检索”的定位上——医生只能通过AI工具查询医学文献、药品说明等静态信息，涉及论文撰写、随访方案制定等需要落地执行的复杂任务，AI始终无法深度参与。临床医生长期面临诊疗、科研双重压力的背景下，行业对可落地执行的医疗AI工具需求愈发迫切。
此前国内推出的各类医疗AI产品，大多以医学资料库的形态存在，核心能力集中在信息匹配和检索层面，仅能作为医生查询资料的辅助工具，无法直接参与到需要决策、输出可落地成果的医疗流程中。这也导致医疗AI的落地价值长期受限，无法真正为医生减负。
据国内多家三甲医院的调研数据显示，临床医生平均每天要花费30%以上的工作时间处理文献整理、病历书写、患者随访等事务性工作，能够投入到核心诊疗、医患沟通的时间被大幅挤压，行业急需能够直接参与工作流程的AI工具填补缺口。
此次发布的有医助理，首次实现了权威医学检索与AI执行能力的深度融合，核心分为两大功能模式。
检索模式依托数千万级经过校验的权威医学数据，支持所有检索结果的循证溯源，准确性获得业内高度认可，被称为“中国版OpenEvidence”，可快速满足医生查文献、找指南、核药品信息等基础需求，检索效率比传统工具提升70%以上。
任务模式则基于百度自研的Claw框架实现，可自主协助医生完成学术科研资料整理、论文框架搭建、患者随访方案生成等繁琐的事务性工作，直接帮医生节省大量非诊疗时间。
针对医疗行业最关注的数据安全问题，有医助理专门搭建了五层医疗级防护体系，通过数据隔离、加密通信、权限分级等多重技术手段，在提升效率的同时严格保障患者隐私与医疗数据安全，完全符合医疗行业的数据合规要求。
有医助理的上线，标志着国内医疗AI正式告别了单纯的“资料检索”时代，开始向能够深度参与临床、科研流程的“执行者”角色转变。
业内分析认为，随着大模型技术与医疗场景的融合进一步加深，未来任务型医疗AI还将覆盖更多诊疗相关的细分场景，把医生从大量事务性工作中解放出来，将更多精力投入到核心诊疗环节，最终带动整个医疗体系的运行效率提升，缓解优质医疗资源供给不足的行业痛点。
（图像由AI生成）
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