百川發布最強循證增強大模型M2 Plus，打造“醫生版ChatGPT”
10月22日，百川智能發布循證增強醫療大模型Baichuan-M2 Plus，同步升級配套應用百小應并開放API。這是百川自8月開源Baichuan-M2以來的又一次重要動作。評測顯示，M2 Plus的醫療幻覺率較通用大模型顯著降低，相比DeepSeek低約3倍，優于美國最火醫療產品OpenEvidence，可信度比肩資深臨床醫生水準。
通用大模型固有的幻覺問題導致其在嚴肅醫療場景中難以真實應用。國內眾多醫院雖積極嘗試部署和優化DeepSeek，但實際效果不盡人意。反觀大洋彼岸的現象級醫療大模型產品OpenEvidence，能給我們重要的啟示。該產品因符合醫學認知的循證增強，已有40%美國醫生在臨床場景中注冊使用，每月咨詢量達1650萬次。兩天前，該公司C輪融資2億美金，估值達60億美元。
百川M2 Plus首創六源循證推理（EAR）范式，打造“醫生版ChatGPT”，讓大模型技術在輔助臨床診療場景邁過“敢用、可用”關鍵門檻，不僅適合中國醫療環境，在美、日、英的醫療評測中均超過OpenEvidence，代表中國在世界大模型擂臺上再下一城。
首創六源循證推理范式，把循證做“全”、檢索做“準”、推理做“對”
（一）六源循證：打造從原始研究到真實世界的完整知識體系
循證醫學（Evidence-Based Medicine, EBM）作為現代醫學知識體系的核心范式，是確保醫療決策可信的關鍵。
通用大模型像一個“博學但不可靠”的專家，即便有搜索增強，也會因為知識來源混雜不符合循證醫學范式。
百川不僅主動屏蔽了互聯網的非專業信息來源，只使用權威來源的醫學證據，還在此基礎上構建了從證據、到實踐、再到真實世界反饋六層證據類型的知識體系：
- 原始研究層：索引海量醫學期刊論文4000余萬篇，超過PubMed收錄數量，涵蓋基礎與臨床研究成果，是循證鏈條的起點；
- 證據綜述層：整合系統評價和Meta分析等高等級證據，提供經過匯總的研究結論；
- 指南規范層：引入國際和國內權威機構發布的臨床指南、專家共識和行業標準，確保回答符合最新規范；
- 實踐知識層：包含臨床病例報道、一線專家經驗和診療技巧等實用知識，貼近醫療實踐場景；
- 公共健康教育層：匯集權威科普和公共衛生知識，如疾病預防宣教、健康指導等內容，服務大眾健康教育；
- 監管與真實世界層：涵蓋藥監部門公告、臨床試驗登記及大規模真實世界研究數據等信息，以反映最新的監管動態與人群研究結果；
這個金字塔形的“六源”，是一層一層演化而來：原始層回答“事實是否存在”、證據層回答“結論是否一致”、指南層回答“行業如何規范”、實踐層回答“醫生應如何決策”、公共層回答“患者應如何理解”、真實世界層回答“是否存在新風險”。這讓模型從“生成答案”走向“據實回答”，實現了從語言可信度到知識可信度的躍升。
（二）循證檢索：從“找得到”躍升到“找得準”
傳統的RAG檢索往往追求“找得到”，而循證檢索追求“找得準”。
M2 Plus采用PICO框架（人群Population、干預Intervention、對照Comparison、結局Outcome）思維，將查詢轉化為結構化醫學問題，并在六源數據庫中進行分層匹配。例如：當輸入“老年OSA患者使用CPAP能否改善高血壓？”時，系統優先在高等級證據（系統綜述、RCT元分析）中搜索，并自動辨識研究質量、樣本量、置信區間與結局指標。
這種方法克服了通用RAG的兩大缺陷：一是缺乏醫學語義理解（無法區分CPAP療效與依從性分析）；二是無法辨別文獻可靠性（新聞與指南同權）。在此基礎上，M2 Plus能夠三步精準鎖定“鐵證”：
第一步，智能提問：自動將用戶問題拆解成多個專業的PICO查詢，進行“地毯式”證據搜索，兼顧精度與廣度。
第二步，精準鎖定：通過自研的Medical Contextual Retrieval技術，完整保留文獻的臨床因果鏈，避免信息割裂。
第三步，證據排序：內置“審稿人”模型，自動評估證據等級（如RCT、Meta分析），將最可信、最相關的“鐵證”優先呈現。
（三）循證推理：讓模型“像醫生一樣思考”
如果說“六源循證”解決了醫療AI知識從哪來的問題，“PICO智能檢索”解決了如何快速找到正確證據的問題，那么最關鍵的一步是如何確保AI在手握證據時，不會“自由發揮”、脫離事實胡亂回答。
百川智能在M2 Plus中引入“循證增強訓練”機制，為模型的回答過程“上了一道鎖”，從根本上改變了其生成邏輯，讓它學會“引用，而非臆測”。
首先，在訓練中獎勵“引用”，懲罰“臆測”，準確引用權威來源（如指南、文獻）時會獲得高分，一旦回答脫離了檢索到的證據就會受到懲罰；
其次，內置“證據評估器”，模型被訓練得能夠自動評估檢索到的證據質量，優先采納高可信度的信息（如RCT、Meta分析），并將其無縫嵌入到推理鏈中；
第三，句句有據，可回溯、可驗證：經過訓練，M2-Plus的回答風格發生了根本性改變，在輸出關鍵結論時，會自動附上參考文獻、指南出處等來源，這賦予了AI回答更高的可解釋性與可信賴度。
幻覺最低，達到與人類資深臨床專家同等可信度
這種“循證驅動”的生成邏輯，讓M2 Plus幾乎杜絕了無中生有的內容。在多場景評測中，其綜合幻覺率在所有大模型當中最低，相較DeepSeek R1最新版降低3倍，顯著領先OpenEvidence。不僅如此，在病史分析、診斷思路、治療方案等真實復雜的核心醫療場景中，達到了與人類資深臨床專家同等的可信度。
301醫院的姜醫生提問，“目前公認最有效的基因治療藥物靶向足細胞遞送方案有哪些？”很多通用大模型回答這個問題時都產生了明顯幻覺，而M2 Plus的回答不僅查到了全球最新研究成果，還能按納米系統 / AAV病毒載體等維度分類。姜醫生贊嘆：“引用文獻非常具有專業性、且信息源緊貼頂刊ERA等最新進展，對足細胞基因治療這么前沿的方向，能幫我快速了解國際熱點技術路線，少走彎路。”
北京天壇醫院的熊醫生，在研究目前PACAP在偏頭痛中的研究進展如何時發現，頭痛相關的研究越來越多，想找到真正有價值的文獻并不容易，多數大模型給出的答案都因幻覺問題而不可用。他試用百小應時看到，“能梳理全球PACAP偏頭痛研究，從機制到III期臨床試驗自動串聯證據鏈，不僅回答問題，更讓醫生站在未來看科研進展。”
無論是專業醫療問題還是常規醫療問答M2 Plus都會引用權威醫學證據
多國醫學考試斷崖領先，醫學知識運用能力超越人類醫生
美國執業醫師資格考試（USMLE）是評估臨床知識和推理能力的黃金標準，即便是經驗豐富的臨床專家，要突破90分也極具挑戰。在此項考試中，M2-Plus取得了驚人的97分，不僅遠超人類考生平均水平，更與GPT-5的成績持平，穩居全球第一梯隊，展示了其世界級的臨床問題解決能力。
中國執業醫師資格考試（NMLE）及格線為360分，對于廣大醫學生而言，能考到450分以上已是高分，超過500分則被視為“學神”級別。M2 Plus取得了568分的“碾壓級”成績，在所有公開測試的主流大模型中位列第一，充分證明其對中國臨床指南和醫療實踐的掌握已爐火純青。
如果說執醫考是“從業門檻”，那么中國碩士研究生招生考試臨床醫學綜合能力（西醫）考試則是頂尖醫學生競爭的“華山論劍”。該考試不僅知識面廣，且題目設計極為復雜，對臨床思維要求高。通常，能考到280分以上的考生，都是協和、北醫等頂尖學府的頭部學霸。M2 Plus在此項考試中取得了282分。同時，在日本、英國、澳大利亞等國高級醫師職稱晉升考試中，準確率85%以上，遠超各國及格線。
這些壓倒性的成績充分說明，M2 Plus 在復雜醫學知識運用上的能力，已經超越了人類醫生水準。
“醫生版ChatGPT”推動醫療AI邁入可信可用階段
接入M2 Plus的百小應已在各大手機應用商店更新，成為"醫生版ChatGPT"。為方便電腦端使用，網頁版（ying.ai）也同步上線。
除了需要高效地輔助臨床決策，醫生還開始面對新的挑戰：患者用DeepSeek自診和帶著DeepSeek就醫的現象越來越多。雖然知道大模型可能有幻覺和偏頗，但沒有時間和精力去甄別哪句對哪句錯。通過百小應，醫生有了面對通用模型挑戰的“專屬武器”。
對于希望深入理解診斷、治療、預后、病因、檢查等背后科學邏輯的患者及家屬，面對復雜的就醫環境和不同醫生給出的診療方案，百小應讓他們有機會獲得最新最權威的知識、頂尖專家的思維和視角，得到無限耐心的專業解答。
Baichuan-M2 Plus也提供了標準化API接口，醫院信息化部門、互聯網醫療、大健康服務等各類泛醫學機構，以及從事醫療AI行業的開發者，則可以通過API將循證推理接入服務場景，提升AI服務的醫學專業性。
通過開源Baichuan-Ｍ2、發布Baichuan-Ｍ2 plus、百小應，開放API，百川致力于持續提升AI醫療在真實臨床場景的可用性，推動大模型在嚴肅醫療場景進入落地可用新階段。
