健康搜索,大模型產(chǎn)品“實用性”的試金石?
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)鍵指標投向了多模態(tài)的想象力。殊不知,在技術(shù)場景的另一端,一批實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。幻覺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、真實性。對于專業(yè)信息的要求更加嚴苛的垂類大模型來說,生成正確的內(nèi)容,遠比自然地生成內(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)過程中謹慎、嚴格地使用和過濾數(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)測評中,夸克大模型在健康內(nèi)容上的幻覺率降低到了5%以內(nèi),這個數(shù)字目前在海外流行的通類大模型中也只有GPT能夠達到。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,夸克首先升級了健康搜索的服務(wù)體驗,通過此前累積的健康知識圖譜和全新的健康大模型應(yīng)用,似乎在向市場宣告:大模型,就是健康搜索最好的燃料。
事實上,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)+時代,至今卻尚未出現(xiàn)一個標準化的平臺,隨著健康信息密度的增加,缺乏驗證的謠言和營銷內(nèi)容也越來越多,對于患者和用戶來說,篩查和判斷病因,好像反而“比以前更難了”。
與此相對的,近幾年國人對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景。高頻化的求醫(yī)問診、健康咨詢等需求也造成了各個地區(qū)醫(yī)療資源的短缺。搜索引擎、社交媒體等線上平臺,無疑是對于普通人來說最快速的篩查方式。
然而縱觀全球市場,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用戶造成誤導(dǎo),對于整個健康搜索領(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人經(jīng)驗,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大健康產(chǎn)業(yè),其實更加需要的都是搜索引擎的針對性變革。
AI時代的健康搜索:智能篩查,完整的診斷路徑
在垂直大模型分數(shù)表現(xiàn)出色的基礎(chǔ)上,近期,夸克針對健康搜索進行了全面升級,上線“夸克健康助手”,將搜索和AIGC內(nèi)容進行全面融合,在幫助用戶進行健康信息查詢的同時,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, “如何將各個行業(yè)的數(shù)據(jù)價值挖掘服務(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?!?/p>
比如,傳統(tǒng)搜索體驗中的健康查詢與用戶需求的不適配,問題主要出在兩個方面。
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)計出來的時候,是為了針對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的已有信息進行檢索,因此更適用于關(guān)鍵詞的輸入和精準匹配,會讓用戶在描述問題的時候本能地簡短化、關(guān)鍵詞化,一旦想要進行針對性地詳細表述,就會覺得無所適從。然而,對于健康查詢來說,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)點是,將信息?;癁榫珳屎Y查,讓用戶接受信息更簡單。
同時,還有夸克健康百科、智能篩查等功能,進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,進一步描述所面臨的健康問題,然后系統(tǒng)會生成相關(guān)建議,輔助用戶決策。
傳統(tǒng)健康搜索的第二個癥結(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遠沒有達到標準化的程度。這也就導(dǎo)致了,即使篩查結(jié)果已經(jīng)足夠精準,能夠幫助用戶判斷病癥,也無法針對具體的癥狀告訴用戶應(yīng)該怎么做。尤其是在醫(yī)藥分離的時代,同一種病癥的不同階段,在基礎(chǔ)護理、買藥、去醫(yī)院進一步檢查這些行為的流向下,都會產(chǎn)生截然不同的場景和結(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“對話”和“追問”,這也是給用戶充分放權(quán)的同時,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)、治療建議等針對性分析,則能夠更好地提高就醫(yī)準確性。因為,健康搜索雖然是基于當(dāng)下癥狀的垂直場景,但真正的診療卻需要對病患進行綜合觀察。生成式AI能在對話中提取和主動詢問關(guān)鍵信息,從而提供更加深層次的實際指導(dǎo)。
這也就呼應(yīng)了業(yè)界對于大模型應(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,大模型要減少錯誤率,一個重要的措施就是要跟搜索引擎進行協(xié)同。而在海外市場,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,也驗證了這一觀點。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。
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時代的搜索更加貼近一個全能、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,由于用戶標準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)域和場景之一,同時也可以作為智能搜索時代的先行軍,為搜索引擎補充更多來自來自第一方、可控性更強的內(nèi)容,從而打破用戶對傳統(tǒng)健康搜索的偏見,在表達門檻更低、更自由的交互體驗中,拉近普通人和正確、專業(yè)、權(quán)威知識的距離。
大模型產(chǎn)品的未來:一切以用戶體驗為先
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有力的創(chuàng)新示例。
夸克很好地認識到,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,通過聊天機器人、在線醫(yī)生等進行線上對話問診的病患比重不斷提高,這些過去的進程都為如今AI健康搜索的市場打下了認知基礎(chǔ)。而相比上一個技術(shù)時期,大模型雖然不能完全替代醫(yī)生的診斷,但其對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)出兩個趨勢:
一.行業(yè)圖譜將會更加垂直和細分。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景,結(jié)構(gòu)性的智能問答所覆蓋的健康需求類型也會更加靈活。同時,在健康搜索所展開的醫(yī)療健康解決方案方面,搜索引擎將會作為一個數(shù)字平臺,更好地連接用戶與醫(yī)院、服務(wù)端等,因為用戶的在線查詢同時也能為醫(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)了第二個趨勢:出于對健康診斷實用性、正確性的考慮,來自業(yè)界的前沿判斷和專業(yè)數(shù)據(jù)將會得到迅速的生態(tài)整合??淇舜竽P椭阅軌蛟诮】殿I(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多個醫(yī)學(xué)機構(gòu)的合作?,F(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,一個優(yōu)秀的大模型也不能脫離專業(yè)的知識積淀和校正。而在此過程中,一個開放活躍的業(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)圖譜進行“場景突破”的平臺。而在大模型時代,如何平衡技術(shù)變革的感性和實用場景的理性,也讓這一類,重新開啟了對于用戶體驗的構(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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網(wǎng)址: 健康搜索,大模型產(chǎn)品“實用性”的試金石? http://m.u1s5d6.cn/newsview1369367.html
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