新智元报道
过去十年，医疗 AI 经历了两次范式跃迁：第一次是「知识数字化」，实现了信息可及；第二次是「对话生成」，实现了表达流畅。然而，这两次浪潮仅解决了知识离人更近的问题，却未能实现对人长期健康的持续服务。
2026 年 7 月底，智诊科技正式发布新一代医学大模型 WiseDiag V3 及全新升级的好伴 AI。此次升级的核心并非参数规模的简单扩张，而是能力形态的根本转变：从「单轮问答工具」进化为具备长期陪伴、主动组织与持续负责能力的「健康伙伴」。
跃迁一：从「医学题库」到「专家级医疗大脑」
年初发布的 WiseDiag V2 已具备多模态理解能力，解决了「看得见、看得懂」的问题。而 V3 版本进一步将重点转向「综合医学判断与安全对齐」，旨在应对涉及多科室、既往病史及长期用药的复杂病例分析。
WiseDiag V3 的医学继续预训练数据扩展至 1000 亿 tokens，覆盖科研、疾病、药学等八大医学知识层，包含约 27.5 万篇论文、36 万条优质问答及 25,200 篇指南共识，并由 50 位医学专家参与监督对齐。
在技术架构上，V3 引入了 OPD 多科室专家融合与在线蒸馏机制，先针对不同专科训练专家模型，再汇聚成统一模型，实现多学科视角的综合推理。同时，部署自研生成式奖励模型（GRM）充当「医学评审官」，从准确性、完整性、安全性及清晰度四个维度优化输出，显著降低幻觉风险。
凭借这套训练体系，WiseDiag V3 在权威评测中表现卓越：
MedXpertQA 文本推理：56.4，全球第一
DoctorBench 综合得分：82.5，全球第一
MedBench：全球第一
在真实场景中，V3 能洞察整体健康风险结构。例如，面对一位长痘、月经不规律且体重增加的女性用户，旧版 AI 往往孤立地给出皮肤科、妇科及代谢方面的建议，错失多囊卵巢综合征（PCOS）的早期诊断窗口。而 WiseDiag V3 能关联内分泌、妇科及皮肤科知识，主动提示 PCOS 排查建议并指导完善相关检查，实现了从「回答问题」到「提供可执行行动方案」的跨越。
跃迁二：好伴 AI 的家庭健康记忆，记得住更理得清
针对家庭健康场景中多成员、跨周期的咨询需求，好伴 AI 实现了记忆系统的四大升级，解决「记得住之后能否理得清」的难题。
自然语言识别家庭成员
无需手动切换档案，系统可通过自然语言自动识别咨询对象。如用户提及「我妈老毛病又犯了」，AI 即自动调取母亲的健康信息。
结构化健康档案
对话沉淀不再是散乱的文本，而是转化为可计算的结构化事实，包括既往病史、用药记录、过敏史及体检指标等。再次咨询时，这些档案自动归位进入上下文。
透明可控的信息写入
系统通过「确认卡片」机制，让用户核对并决定是否保存具有持续价值的新健康信息，有效避免误写和串档风险。
新家庭成员自动补充
当提及新成员（如「刚出生的小侄子」），AI 会自动追问关键信息并生成档案候选卡，用户确认即可完成建档。
在实际应用中，面对「头晕」这一主诉，好伴 AI 能结合用户母亲的高血压史、用药情况及近期体检数据，进行针对性的风险追问（如是否天旋地转、有无肢体无力等），而非给出泛化建议。同一症状在不同人群身上的风险判断因此截然不同。
跃迁三：从「单兵作战」到「智能体专案组」
通过引入 Agentic Training 与 Z-loop 框架，好伴 AI 将单纯的文本生成升级为严密的「标准临床工作流」。全新的 Z-loop 五步智能服务流如下：
第一步：精准识别问题，剥离闲聊，定位核心诉求，触发红旗风险兜底机制。
第二步：主动追问，按临床 OPQRST 思路发起低负担卡片式提问，高效补齐信息。
第三步：瞬间调取家庭档案、长短记忆及上传的体检报告等全量背景资料。
第四步：多维协同，唤醒跨科室「虚拟专家组」分别推理，识别共识、分歧与潜在药物冲突。
第五步：输出结构化报告，明确风险优先级、就医指引、干预建议及随访计划。
在一例复杂病例中，一位 52 岁女性突发脑梗但无常见危险因素，心脏检查阴性却伴有低氧血症。好伴 AI 通过五步服务流，协调神经、呼吸、心内及影像科「虚拟专家」协同研判，最终锁定肺动静脉畸形（PAVM）这一罕见病因，解释了低氧与反常栓塞的矛盾现象，并给出了进一步的 CT 造影及介入治疗建议。
医疗 AI 转折之年
2026 年成为医疗 AI 的转折之年，行业评价标准正从「模型参数与榜单分数」转向「服务完整度与责任感」。智诊科技推动的三层跃迁，重新定义了医疗 AI 的责任边界：不仅要对当下的提问负责，更要对用户及其家庭的全生命周期健康负责。
未来的医疗 AI 将在三个维度展开竞争：模型需兼具专业性与审慎性；记忆系统需做到「记得住、分得清」；服务流程需实现从回答到闭环的完整覆盖。好伴 AI 的实践验证了这一新路线，标志着医疗 AI 正式迈入以持续服务为核心的新阶段。