極客網·極客觀察（朱飛）12月17日 長期以來，醫療行業深陷“不可能三角”的困局——質量、成本與可及性三者難以兼顧，提升其中任意一兩個目標，往往意味著必須犧牲第三個。這如同一個異常堅固的“鐵三角”，束縛著醫療系統在資源、服務與效率之間的平衡發展。
然而，隨著人工智能與智能體技術的深度融入，這一僵局正被悄然打破。在四川大學華西醫院（以下簡稱“華西醫院”）專家團隊的引領下，傳統以醫生為中心的診療模式，正加速轉向“醫智協同”的新范式：智能體不僅推動全科專家級服務走向標準化與均質化，更打破了優質醫療資源的地域限制，同時顯著降低了高端醫療服務的成本。
這一切變革，源自華西醫院專家團隊攜手潤達醫療、華為、成都智算中心等合作伙伴共同推出的醫療AI智能體——睿賓2。
作為全球首個實現持續迭代的嚴肅醫療AI智能體，睿賓2不再將質量、成本、可及視為彼此對立的固定點，而是將其重構為一個可動態優化、協同提升的有機系統。這標志著，醫療行業正邁入一個由智能技術驅動、以健康效益為核心的嶄新階段。
醫工融合：掀起醫療生產力躍升的范式革命
睿賓智能體的起源，可追溯至2020年華西醫院消化內鏡中心主任胡兵教授團隊的一次重要發現。在AI的輔助下，團隊成功識別出全球文獻報道中最小的食管早癌及下咽癌病例。基于此突破，團隊持續深化自2017年啟動的醫工融合探索，于今年3月自主研發發布睿賓1，并在8個月后升級推出睿賓2，以智能體重塑消化專科能力。
消化科被譽為人體健康的“總開關”，其功能直接影響生命活力與整體平衡。臨床顯示，消化疾病普遍存在早期發現難、診斷難的問題，醫患雙方都在“與時間賽跑”。以胃癌為例，我國早期胃癌發現率僅約20%-30%，多數患者確診時已進入進展期，5年生存率僅為30%左右；而早期發現并干預的患者，5年生存率可提升至90%以上。
作為國內首個消化科智能體，睿賓的進化使“百年醫典積淀”與“華西專家經驗”這兩大醫療寶藏得以隨時調用，發揮“標準化、智能化臨床能力”，為患者提供從預防、診斷、治療到康復的全流程跟蹤服務。
一方面，睿賓2通過“醫知”模塊推動醫療資源平權。它融合華西消化科專家的理論知識與臨床經驗，將優質醫療資源普惠大眾，用戶通過AI即可享有華西級別的醫療服務，有效緩解了專科醫生資源不足的壓力。作為患者的智能助手，“醫知”提供健康評估、咨詢問答、檔案管理、報告解讀、健康計劃等全方位服務，讓醫學智慧觸手可及。
另一方面，睿賓2通過“論界”模塊推動醫療知識平權。它內置國內最權威的消化科知識庫及全球豐富的臨床案例，通過AI賦能基層醫療機構，助力提升其診療水平。作為醫生的智能研究助手，“論界”支持文獻解讀、AI綜述、證據快搜、內容生成等功能，顯著提升科研與臨床決策效率。
由此，華西醫院通過智能體系統化提升醫療生產力，探索出一條同時攻堅醫療準入、成本控制與醫療質量三大難題的可行路徑，掀起了醫療生產力的范式革命。
技術蝶變：跨越醫療智能體進化的三重鴻溝
從睿賓1到睿賓2，雖間隔僅8個月，卻是一次質的飛躍。在知識依賴上，睿賓“醫知”從1.0的“依托靜態知識基座”演進為2.0的“持續進化、人機協同的伙伴”，成為一個可自我強化的“活的知識生命體”。在響應方式上，睿賓“論界”從1.0的“被動處理文獻”升級為2.0的“主動搜索全球證據并智能生成內容”，相當于為醫生配備了一位24小時在線的全球循證醫學“超級助理”。
而這背后，據分享，在睿賓1推出后，智能體應用方面遇到了很多問題——這些問題也折射出當前整個醫療行業智能體落地面臨的關鍵挑戰。
首先，知識生成難、檢索精度低。醫療領域的論文、影像、指南等原始醫學數據需轉化為向量才能被模型使用，該過程存在精度損失，導致醫學影像圖片、病理文本等多模態檢索精度普遍低于60%，難以滿足臨床對準確性的高要求。
其次，缺乏持續記憶能力。受限于當前推理工程的不足，智能體無法系統記憶診療歷史與交互過程，導致其無法追蹤患者病情演變、既往用藥史，也難以積累跨病例的診療經驗。這使其始終停留在“實習醫生”水平，無法實現基于經驗的自主成長。
再次，長序列推理體驗差。處理復雜病例需同時調閱大量文獻與檔案，常常因上下文窗口限制（HBM空間不夠）而被截斷，導致分析不完整、邏輯斷裂。同時，輸入萬字級內容時首Token響應延遲超過30秒，端到端分析耗時長達數分鐘，嚴重影響使用體驗。
面對這三重鴻溝，胡兵教授團隊攜手華為，基于AI數據平臺構建起強大的多模態數據處理能力，支撐睿賓2實現了關鍵的跨越。
首先，在知識生成與檢索方面，華為AI數據平臺通過多模算子優化與細粒度表征技術，實現文字、圖表、影像等數據的Token級無損編碼，結合多路召回檢索，將多模態檢索精度提升至95%以上，讓智能體檢索更精準。
眾所周知，醫院數據量大且格式不一，文字檢索技術比較成熟，但醫療影像和各種圖表的檢索往往存在困難，需要進行向量化、圖譜化改造，并實現Token級的無損編碼，然后才能針對特定病灶特征，用自然語言的方式實現精準而高效的檢索。
其次，在記憶萃取與召回方面，平臺借助上下文狀態保持與凝練技術，自動提取關鍵信息形成結構化記憶摘要，支持智能體回溯病史、總結診療經驗，實現個性化推薦與多智能體協同進化，讓智能體越用越聰明。
與人的大腦一樣，一個聰明的系統既需要思考能力，也需要記憶能力。一個沒有記憶系統的智能體是無法生長進化的，這要求醫療智能體必須具備短期和長期的記憶能力，這樣在輔助診療時才能根據實時情況進行思考，并隨時調用過去的一些經驗案例輔助決策。
最后，在推理加速方面，獨到的UCM（推理記憶數據管理器）具備“以查代算、信息濃縮、智能聯想”三大能力，復用歷史計算結果、凝練關鍵信息、聯想加速生成，顯著降低響應延遲，將整體推理效率提升超50%，讓智能體更高效。
這一點也至關重要，因為醫院的IT資源極其有限，起步階段不可能為AI投入大量硬件成本，其中的HBM更是不可多得的緊缺資源。UCM對熱、冷、溫記憶數據分層管理構建超大緩存資源池，并通過多重手段讓智能體隨時精準調用它們，一舉突破了HBM瓶頸，解決了實際應用中面臨的“推不動”“推得慢”等問題。
如此，在系列“黑科技”及工程化突破的加持下，睿賓2進化為一個能夠自我學習、協同進化、真正“活”起來的醫療AI系統，邁入從“工具”升級為“生態”的全新發展階段。
開放賦能：徹底打破醫療行業“鐵三角”規則
值得稱道的是，全面升級的睿賓2并未止步于自身迭代，合作各方堅持“跨界、智研、普惠、共生”的理念，正積極推動技術成果的開放與賦能。
一方面，規劃中的睿賓3將突破消化專科界限，逐步拓展至心血管、內分泌、腫瘤等科室，推動“華西經驗”跨學科復用，惠及更廣泛的患者群體。
另一方面，睿賓智能體已啟動出海布局，目前已在墨西哥、土耳其、沙特、埃及等地落地。未來，華西專家在完成國際醫療援助后，可留下這一“華西大腦”提供持續服務，讓中國智慧惠及全球。
同時，華為基于睿賓系列的實踐，正式發布基于OceanStor A800存儲的AI數據平臺，集成知識生成與檢索、記憶萃取與召回、UCM推理加速三大核心能力，為醫療智能體規模化落地提供堅實支撐。
展望未來，相信隨著產業各方持續深化合作，推動AI數據平臺在更多醫療場景落地，傳統醫道與AI技術的融合必將不斷深化，加速推動整個醫療行業的范式革新！
寫在最后：
患者陷入健康信息迷霧而缺乏全程管理，醫生面臨臨床決策滯后與科研壓力的雙重挑戰，傳統醫療AI受限于知識陳舊而無法自主進化……恰如胡兵教授所言，“現有的AI工具像一把冰冷的尺子，量度著舊世界，卻無法丈量新知——我們需要的不是一匹跑得更快的馬車，而是一輛顛覆性的汽車，一場真正的范式革命。”
從睿賓1到睿賓2，歷經八個月打磨，這場以AI智能體輔助診斷躍升醫療生產力的范式革命，展現了一個更加主動、智能、全面的醫療AI生態系統，也構建了一種可復制、可推廣、可持續的“醫療平權模式”，注定將成為醫療領域革命性的力量，打破醫療資源壁壘，推動醫療智慧下沉，持續惠及全社會！
