微医人工智能研究院首席科学家徐红霞4月27日受邀出席动脉网“AI大模型助力健康管理”线上圆桌讨论会，围绕“AI大模型多角度、多阶段赋能健康管理”热点议题，与行业专家进行深入探讨。针对业内广为关注的破解通用大模型幻觉、可穿戴设备应用、AI+医疗的商业化路径等，微医控股的先行探索和徐红霞博士的深度分享成为活动焦点。

破解AI通用大模型幻觉 需要双管齐下

微医控股在AI医疗和健康管理领域布局较早。徐红霞介绍，借助微医医疗大模型和AI医生、AI药师、AI检查、AI健管、AI智控五大智能体等行业领先的AI基础设施，自2023年1月至2024年6月，天津AI健共体管理的糖尿病患者的糖化血红蛋白达标率由17.8%上升至44.2%，血压达标率由19.5%上升至61.5%，血脂达标率由24.8%上升至27.9%。截至目前，天津AI健共体在管患者已经超过100万人。

在圆桌讨论中，徐红霞回应了普遍热议的AI大模型幻觉问题。她指出，目前通用大模型的幻觉无法避免，尤其是在医疗应用场景中，不容出现幻觉，抑制幻觉需要双管齐下。她以微医控股的先行探索为例，从技术与合作、产品与运营两方面做了深入解读。

“在技术侧，需要通过调整大模型参数，运用专业医疗知识进行微调、RAG等手段，优化大模型能力。同时，专业的审核模型必不可少，这考验从业者的行业积累。”徐红霞透露，微医医疗大模型采用多基座模式，整合外部通用大模型形成行业推理引擎基座，同时自研技术，聚焦于深度融合临床真实诊疗数据与临床决策路径，如与国家级专家团队合作形成了独有的医学规则308类1.3万条专病慢病医疗规则、47万条合理用药规则、377类222万条医药保审核规则等，将医学严谨性嵌入AI决策全流程。它无论是在医学知识问答、医学语言生成，还是在复杂医学推理、医学语言理解及医疗安全和伦理等评测维度均有突出表现，构建起从“开放探索”到“精准锁定”的智能决策链路，确保循证合规，从而实现医疗大模型临床应用的突破。

在产品运营端，微医控股给出的解决方案是通过专业人力设置双保险。在天津AI健共体中，为了触达和管理老年患者，微医控股特别设置了健管师这一关键角色。在AI的辅助下，健管师不仅能高效推送健康处方，进行运动饮食提醒，还会提醒用户定期复诊，在基层医疗机构为患者提供落地服务，成功填补了AI应用与患者之间的真空地带。这是微医控股在AI健共体患者健康管理中取得提质增效重大突破的原因之一。

打通健康管理“最后一公里” 探索四大场景

进行用户健康管理，大模型与智能穿戴等硬件终端的融合应用正引发越来越多的关注。徐红霞具体描绘了了四大核心场景。

首先是院外健康监测。通过智能穿戴设备实时采集血压、心率等数据，同步至健管系统，实现异常预警。

其次是日常运动管理。通过大模型生成个性化运动方案，智能穿戴设备则可以充当监测者角色，根据用户的执行情况与数据结果，实现动态调整计划的目标。

处方用药提醒必不可少。智能穿戴设备可以充当用药监督者的角色，将医生的用药方案植入设备后，将实现定时提醒患者服药的目的，提升患者依从性。

依从性激励也是健康管理的一大场景。在该场景中，通过积分奖励、健康排名等机制，能激励患者长期执行健康方案，改善健康管理结果。

徐红霞指出，四大场景贯穿慢病管理全流程，将帮助患者从“被动治疗”转向“主动健康”，提升慢病管理效率。随着全流程健康管理的健全完善，服务对象可以从慢病人群向健康人群拓展，最终实现家医签约全人群的健康管理。

上述四大核心场景，正是微医控股当下在健康管理领域致力探索的方向。徐红霞博士透露，近年来，微医控股正与多个国内知名智能穿戴硬件厂商合作打造定制方案，实现“院内”“院外”一体化，打通“防、筛、诊、治、管、康”全生命周期的“最后一公里”。

AI+健康管理正在孕育“具知智能”

在徐红霞看来，大模型有着可预测的发展方向。一方面，它将继续朝着多模态发展；另一方面，大模型将与各种工具结合，并演变出“新物种”。

“眼下，具身智能的概念很火。在大模型与健康管理领域，其实正在孕育‘具知智能’。”徐红霞认为，具身智能是人工智能与机器人学的交叉领域，“具知智能”则是人工智能与医疗健康相结合的产物。“知”将由两部分构成，一方面是专业的医疗知识，另一方面是大模型对患者的数据感知。

她介绍，医疗垂类大模型具有丰富的医疗知识，智能穿戴设备能获取患者数据反哺大模型，两相结合对于健康管理带来的变革，或将不亚于人工智能对于机器人学的影响。