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健康搜索，大模型產(chǎn)品“實(shí)用性”的試金石？

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月05日 23:18

智能搜索AI創(chuàng)新健康領(lǐng)域，減低大模型幻覺率，提供更專業(yè)、準(zhǔn)確的健康信息

GPT的語音化、Gemini的橫空出世，讓大眾更早地將大模型的關(guān)鍵指標(biāo)投向了多模態(tài)的想象力。殊不知，在技術(shù)場(chǎng)景的另一端，一批實(shí)用主義的大模型也在冉冉升起。

在垂類的世界，廠商已經(jīng)開始“卷”幻覺率?；糜X是大模型還沒有廣泛投入應(yīng)用的最大致命缺陷，低幻覺率則代表著更高的科學(xué)性、真實(shí)性。對(duì)于專業(yè)信息的要求更加嚴(yán)苛的垂類大模型來說，生成正確的內(nèi)容，遠(yuǎn)比自然地生成內(nèi)容重要得多。

由于數(shù)據(jù)集的龐雜是導(dǎo)致幻覺率的最大因素之一，大模型廠商需要在開發(fā)過程中謹(jǐn)慎、嚴(yán)格地使用和過濾數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)集的質(zhì)量、更好的模型結(jié)構(gòu)來緩解幻覺問題。

傳統(tǒng)健康搜索：高頻用戶需求，低效信息匹配

日前，在專業(yè)測(cè)評(píng)中，夸克大模型在健康內(nèi)容上的幻覺率降低到了5%以內(nèi)，這個(gè)數(shù)字目前在海外流行的通類大模型中也只有GPT能夠達(dá)到。由此可見，大模型有望成為大健康領(lǐng)域的“革新者”。

在發(fā)布了自研大模型后，夸克首先升級(jí)了健康搜索的服務(wù)體驗(yàn)，通過此前累積的健康知識(shí)圖譜和全新的健康大模型應(yīng)用，似乎在向市場(chǎng)宣告：大模型，就是健康搜索最好的燃料。

事實(shí)上，國內(nèi)的醫(yī)療健康領(lǐng)域早在十年前就邁入了“互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代，至今卻尚未出現(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的平臺(tái)，隨著健康信息密度的增加，缺乏驗(yàn)證的謠言和營銷內(nèi)容也越來越多，對(duì)于患者和用戶來說，篩查和判斷病因，好像反而“比以前更難了”。

與此相對(duì)的，近幾年國人對(duì)健康的重視程度迎來了顯著爆發(fā)期。健康焦慮帶來了大量的用戶線上行為和搜索場(chǎng)景。高頻化的求醫(yī)問診、健康咨詢等需求也造成了各個(gè)地區(qū)醫(yī)療資源的短缺。搜索引擎、社交媒體等線上平臺(tái)，無疑是對(duì)于普通人來說最快速的篩查方式。

然而縱觀全球市場(chǎng)，傳統(tǒng)的搜索引擎至今也沒有能夠很好地匹配健康搜索需求，搜索結(jié)果飽受質(zhì)疑。基于第三方平臺(tái)和文章頁面的健康信息、診斷內(nèi)容等參差不齊，而第三方信息一旦對(duì)用戶造成誤導(dǎo)，對(duì)于整個(gè)健康搜索領(lǐng)域來說都是不可挽回的損失。

因此，近幾年來，社交媒體在健康搜索方面的“公信力”似乎已經(jīng)超過了搜索引擎。不過，由于社交用戶更多地是在分享個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，并不具備系統(tǒng)性診斷和科普的能力。因此，無論是大眾還是整個(gè)大健康產(chǎn)業(yè)，其實(shí)更加需要的都是搜索引擎的針對(duì)性變革。

AI時(shí)代的健康搜索：智能篩查，完整的診斷路徑

在垂直大模型分?jǐn)?shù)表現(xiàn)出色的基礎(chǔ)上，近期，夸克針對(duì)健康搜索進(jìn)行了全面升級(jí)，上線“夸克健康助手”，將搜索和AIGC內(nèi)容進(jìn)行全面融合，在幫助用戶進(jìn)行健康信息查詢的同時(shí)，也邁出了大模型應(yīng)用于垂類搜索的第一步。

近日，Google DeepMind資深工程師盧一峰在采訪中表示，大模型目前最有潛力的方向之一是檢索增強(qiáng)生成（RAG）。而早在2015年，中國工程院院士、網(wǎng)絡(luò)信息安全專家方濱興就在論文中提出，傳統(tǒng)搜索引擎并不能滿足泛在網(wǎng)絡(luò)空間中日益變化的搜索需求。同時(shí)， “如何將各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘服務(wù)，變成一種通用的、可發(fā)布的、服務(wù)于廣大民眾的搜索技術(shù)，人們已經(jīng)不滿足于搜索引擎只是給出存在性的結(jié)果，而是需要一組智能解決方案。”

比如，傳統(tǒng)搜索體驗(yàn)中的健康查詢與用戶需求的不適配，問題主要出在兩個(gè)方面。

其一，是搜索內(nèi)容的限制。搜索框這一產(chǎn)品形態(tài)被設(shè)計(jì)出來的時(shí)候，是為了針對(duì)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的已有信息進(jìn)行檢索，因此更適用于關(guān)鍵詞的輸入和精準(zhǔn)匹配，會(huì)讓用戶在描述問題的時(shí)候本能地簡短化、關(guān)鍵詞化，一旦想要進(jìn)行針對(duì)性地詳細(xì)表述，就會(huì)覺得無所適從。然而，對(duì)于健康查詢來說，短描述和關(guān)鍵詞顯然是不夠的。即使是在線下問診中，醫(yī)生也需要通過完整、邏輯清晰的表述，來幫助患者做出正確的判斷。

在這一點(diǎn)上，AI所帶來的智能匹配能力只是一方面，產(chǎn)品形態(tài)和路徑也需要更好地重構(gòu)與打磨，從入口頁面提高健康查詢的引導(dǎo)性。因此，升級(jí)后的夸克健康搜索首先在結(jié)果頁上改變內(nèi)容的展現(xiàn)形態(tài)，由“夸克健康助手”提供的AIGC內(nèi)容已經(jīng)出現(xiàn)在用戶眼前。其優(yōu)點(diǎn)是，將信息海化為精準(zhǔn)篩查，讓用戶接受信息更簡單。

同時(shí)，還有夸克健康百科、智能篩查等功能，進(jìn)一步幫助用戶了解病癥、用藥、就業(yè)、保養(yǎng)等建議。尤其是智能篩查功能，用戶可以根據(jù)自身情況，通過勾選癥狀信息的方式，進(jìn)一步描述所面臨的健康問題，然后系統(tǒng)會(huì)生成相關(guān)建議，輔助用戶決策。

傳統(tǒng)健康搜索的第二個(gè)癥結(jié)，是目前的搜索引擎雖然是“收集問題”的最大數(shù)據(jù)庫之一，但解決問題的鏈條卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化的程度。這也就導(dǎo)致了，即使篩查結(jié)果已經(jīng)足夠精準(zhǔn)，能夠幫助用戶判斷病癥，也無法針對(duì)具體的癥狀告訴用戶應(yīng)該怎么做。尤其是在醫(yī)藥分離的時(shí)代，同一種病癥的不同階段，在基礎(chǔ)護(hù)理、買藥、去醫(yī)院進(jìn)一步檢查這些行為的流向下，都會(huì)產(chǎn)生截然不同的場(chǎng)景和結(jié)果。

此外，從數(shù)據(jù)本身的角度來說，搜索引擎只有陪伴用戶走完更深的查詢與解決場(chǎng)景，才能更好地優(yōu)化大模型的能力，讓AI提供的信息保持時(shí)效性。

因此，夸克在AIGC內(nèi)容和智能篩查以外，還上線了“夸克健康助手”的功能頁面，讓AI像人一樣學(xué)會(huì)“對(duì)話”和“追問”，這也是給用戶充分放權(quán)的同時(shí)，降低了信息查詢的門檻。

夸克健康助手所給出的是否需要就醫(yī)、治療建議等針對(duì)性分析，則能夠更好地提高就醫(yī)準(zhǔn)確性。因?yàn)?，健康搜索雖然是基于當(dāng)下癥狀的垂直場(chǎng)景，但真正的診療卻需要對(duì)病患進(jìn)行綜合觀察。生成式AI能在對(duì)話中提取和主動(dòng)詢問關(guān)鍵信息，從而提供更加深層次的實(shí)際指導(dǎo)。

這也就呼應(yīng)了業(yè)界對(duì)于大模型應(yīng)用能力的期望。此前，清華大學(xué)新聞學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師沈陽曾表示，大模型要減少錯(cuò)誤率，一個(gè)重要的措施就是要跟搜索引擎進(jìn)行協(xié)同。而在海外市場(chǎng)，微軟必應(yīng)與GPT的深度協(xié)同、Google在Bard、Gemini上的發(fā)力與突破，也驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)。即使在科技巨頭看來，在搜索引擎內(nèi)的應(yīng)用也是大模型想象力的根基和著力點(diǎn)。

只不過，在浩蕩的技術(shù)革新中，海外頭部搜索引擎花了更多的精力來錘煉產(chǎn)品的通用解決能力，讓AI時(shí)代的搜索更加貼近一個(gè)全能、多模態(tài)的AGI。而在一向擅長將未來技術(shù)投入垂直應(yīng)用的國內(nèi)市場(chǎng)，由于用戶標(biāo)準(zhǔn)化需求的流量和頻次更高，廠商更關(guān)注如何以產(chǎn)品化探索的方式，讓新興技術(shù)與用戶體驗(yàn)協(xié)同起來。

由此，健康搜索或可成為國內(nèi)最早獲益于大模型應(yīng)用能力的領(lǐng)域和場(chǎng)景之一，同時(shí)也可以作為智能搜索時(shí)代的先行軍，為搜索引擎補(bǔ)充更多來自來自第一方、可控性更強(qiáng)的內(nèi)容，從而打破用戶對(duì)傳統(tǒng)健康搜索的偏見，在表達(dá)門檻更低、更自由的交互體驗(yàn)中，拉近普通人和正確、專業(yè)、權(quán)威知識(shí)的距離。

大模型產(chǎn)品的未來：一切以用戶體驗(yàn)為先

如火如荼的AI化轉(zhuǎn)型階段，大模型的能力如何融入自身產(chǎn)品形態(tài)，夸克健康搜索給出了一個(gè)有力的創(chuàng)新示例。

夸克很好地認(rèn)識(shí)到，產(chǎn)品交互的創(chuàng)新和繼承是不可或缺的：基于大模型的搜索不能僅僅以生成式對(duì)話的形式存在，專業(yè)的診斷建議必須和現(xiàn)有的用戶查詢路徑結(jié)合起來。

而Google盡管目前還沒有像夸克一樣，為C端用戶上線健康查詢的智能搜索版面，但今年十月，谷歌云也曾借助Vertex AI的能力，發(fā)布了幫助醫(yī)生從醫(yī)療記錄中精確提取臨床信息的搜索產(chǎn)品。

諸如此類，為健康行業(yè)提供AI解決方案的嘗試正在如火如荼地進(jìn)行。全球范圍內(nèi)，人工智能輔助診斷的案例也變得越來越多?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療出現(xiàn)以來，通過聊天機(jī)器人、在線醫(yī)生等進(jìn)行線上對(duì)話問診的病患比重不斷提高，這些過去的進(jìn)程都為如今AI健康搜索的市場(chǎng)打下了認(rèn)知基礎(chǔ)。而相比上一個(gè)技術(shù)時(shí)期，大模型雖然不能完全替代醫(yī)生的診斷，但其對(duì)于疾病和潛在疾病的診斷率已經(jīng)相當(dāng)出色。尤其是在夸克等大模型自研廠商將健康能力作為技術(shù)標(biāo)的之后：夸克大模型曾以485的高分通過臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試。

也許在短期內(nèi)，AI還不能“成為”醫(yī)生，但目前AI已經(jīng)能替醫(yī)生解決很多輔助性和預(yù)判性的工作。根據(jù)夸克的技術(shù)與資源布局，可以預(yù)見到，明年的健康搜索領(lǐng)域還將呈現(xiàn)出兩個(gè)趨勢(shì)：

一.行業(yè)圖譜將會(huì)更加垂直和細(xì)分。比如根據(jù)病癥類型、人群、年齡階段產(chǎn)生不同的垂類查詢場(chǎng)景，結(jié)構(gòu)性的智能問答所覆蓋的健康需求類型也會(huì)更加靈活。同時(shí)，在健康搜索所展開的醫(yī)療健康解決方案方面，搜索引擎將會(huì)作為一個(gè)數(shù)字平臺(tái)，更好地連接用戶與醫(yī)院、服務(wù)端等，因?yàn)橛脩舻脑诰€查詢同時(shí)也能為醫(yī)生快速提供診斷方向，Vertex AI在北美醫(yī)療保健與部分衛(wèi)生組織中的測(cè)試應(yīng)用已經(jīng)為此提供了可行性。

由此，也就引發(fā)了第二個(gè)趨勢(shì)：出于對(duì)健康診斷實(shí)用性、正確性的考慮，來自業(yè)界的前沿判斷和專業(yè)數(shù)據(jù)將會(huì)得到迅速的生態(tài)整合。夸克大模型之所以能夠在健康領(lǐng)域呈現(xiàn)出較高的專業(yè)能力，除了技術(shù)和用戶數(shù)據(jù)層面的優(yōu)勢(shì)之外，還有來自超過200位權(quán)威醫(yī)學(xué)專家的領(lǐng)銜編審、60多家全國公立三甲醫(yī)院、40多個(gè)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)的合作。現(xiàn)階段，人與AI之間并非抗衡，而是協(xié)同關(guān)系。有限的人才資源，才是“無限”的智慧來源，一個(gè)優(yōu)秀的大模型也不能脫離專業(yè)的知識(shí)積淀和校正。而在此過程中，一個(gè)開放活躍的業(yè)界生態(tài)尤為重要。

無論是Google、必應(yīng)還是國產(chǎn)搜索引擎夸克。從高考報(bào)志愿到健康搜索，一直以來，夸克也是為數(shù)不多擅長圍繞行業(yè)圖譜進(jìn)行“場(chǎng)景突破”的平臺(tái)。而在大模型時(shí)代，如何平衡技術(shù)變革的感性和實(shí)用場(chǎng)景的理性，也讓這一類，重新開啟了對(duì)于用戶體驗(yàn)的構(gòu)想。

如今，傳統(tǒng)健康搜索的“頑疾”正在得到技術(shù)的摒除。比起，更加值得期待的是越來越多的醫(yī)學(xué)從業(yè)者能夠擁抱，以AI的形式幫助更多人便利、低成本地獲得健康、保持健康。

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