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【央视新闻客户端】2025年05月17日 19时22分06秒消息：

                       

21世纪经济报道记者 闫硕 北京报道

近日
，OpenAI推出HealthBench开源基准测试，用于衡量大语言模型在医疗健康领域的性能表现与安全可靠性 ，引发业内广泛讨论 。

根据官方信息
，HealthBench由262位来自60个国家/地区执业的医生共同参与构建，整合了5000段真实的医疗对话数据
。与以前的狭窄基准不同 ，HealthBench通过48562个独特的医生编写的评分标准进行有意义的开放式评估
，涵盖多个健康背景和行为维度。

有研报分析指出，随着OpenAI推出HealthBench等医疗大模型评估基准的建立和完善 ，AI医疗模型的性能评估将更加科学、全面
，有助于加速AI技术在医疗领域的落地应用，为医疗行业的智能化升级提供有力支持 ，相关企业有望迎来新的发展机遇 。

另一方面，大模型本身也在加速变革。事实上
，随着大模型竞争的白热化，竞争的焦点也已进入全新阶段：从早先粗放的参数体量堆砌竞赛 ，转变为模型效率优化与单位算力下的性能提升
。

IQVIA艾昆纬战略规划副总监Barrett Li向21世纪经济报道记者表示
，随着大模型的不断进化，以及模型优化方法的不断提升 ，已经为AI在要求更特殊的专业场景中的更广泛应用拓展了可能性
，尤其是对于医药行业的AI应用来说，已显现三大趋势：模型即产品 、本地与端侧部署
、研发端AI应用的快速拓展。

改善人类健康将成为通用人工智能（AGI）的决定性影响之一 。如果能够得到有效开发和部署 ，大语言模型有望拓展健康信息的获取渠道
，支持临床医生提供高质量医疗服务，并帮助人们维护自身健康
。而评估对于理解模型在医疗场景中的表现至关重要。

OpenAI认为 ，现有评估仍然存在一些问题
，首先，未反映真实场景 ，脱离了实际医疗互动的复杂性，如仅采用标准化测试或有限临床问题 。其次
，缺乏专家医学验证，评分标准未经过医疗专家严格审核 ，难以体现专业医疗判断
。此外
，也并未预留改进空间，最先进模型已接近“天花板 ”得分 ，无法激励持续优化。

也因此
，在过去的一年里，OpenAI与60个国家的262名医生合作构建了HealthBench ，包括5000个真实的医疗对话数据 。HealthBench 的测试样本被分为7个主题和5个评估维度
。其中
，7个主题包括紧急转诊、专业沟通定制 、健康数据任务等方面，5个评估纬度则包含准确性、沟通质量
、情境理解等方面。

在HealthBench的基础上 ，OpenAI还推出了两个特别版本：HealthBench Consensus（共识版）和HealthBench Hard（困难版） 。前者包含34个经医生共识验证的、对模型行为表现尤为关键的评估维度；后者则设置了更高难度的评估场景
，目前最高得分仅为o3模型的32%，主要被用于挑战模型在复杂医疗情境中的极限表现
。

对于HealthBench的可信度 ，OpenAI开展了HealthBench Consensus（共识版）的元评估，即将模型的打分结果与医生人工打分进行对比。结果表明
，7个评估领域中的6个领域，模型打分结果与医生评分的中位数水平高度一致 。

有券商分析师向21世纪经济报道记者表示 ，在医疗等垂直领域
，准确性和实际场景的相关性比“流畅对话
”更为关键，HealthBench不同于过去大多关注通用大语言模型表现的基准 ，而是聚焦医疗垂直领域
，为医疗领域的AI应用提供更为专业的评估工具，同时也将推动大模型领域建立专业的AI评估标准。

值得一提的是 ，在HealthBench的测评中可以发现
，大模型在医疗领域的应用正迅速发展
。比如，2023年推出的GPT-3.5Turbo得分为16% ，而2024年5月推出的GPT-4o得分已达到32%
，2024年12月推出的o3模型得分更是达到60%。另外，较小规模的模型尤其进步显著 ，GPT-4.1nano的表现超过GPT-4o，且成本仅为GPT-4o的1/25 。

根据世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》报告
，人工智能是医疗保健的主要变革力量，预计2024年—2032年 ，AI医疗市场将以每年43%的速度增长
，市场规模有望达到4910亿美元
。

其中，AI在医疗服务中的应用前景广阔。中信建投证券分析指出 ，AI可以扩展医疗服务可及性
，可应用于诊断前 、诊治及诊断后阶段，解决当前医院系统医疗人员短缺和缺乏有效分流等问题 ，以少量资源实现高效率 。此外
，AI辅助医生诊疗未来有望降低误诊率的同时，在部分疑难杂症诊疗方面也有望发挥协同作用
。

也因此 ，不仅评估工具在发生变革
，大模型本身也在持续优化。当前，AI在医疗领域的应用历经了从规则驱动到数据驱动
、从单一任务优化到多模态协同的演变 ，已进入到多模态融合阶段 。

浙商证券分析指出，大模型的多模态能力解决了早期AI医疗存在的信息割裂和数据孤岛等问题
，大模型通过“预训练+微调”架构，用统一参数体系处理多模态医疗数据
。在临床应用中 ，借助多模态技术
，AI可以实现跨模态数据的理解和动态时序建模，使得AI诊疗与医生的诊疗水平更加接近。

需要指出的是 ，由于万亿级参数模型高昂的训练成本与当下较低的投资回报比
，叠加通用参数的堆砌对专业场景下的模型效率提升遇到了瓶颈，大模型竞争的焦点已从早先粗放的参数体量堆砌竞赛 ，转向模型效率优化与单位算力下的性能提升 。

在应用方面
，Barrett Li向记者总结道，随着大模型的不断进化 ，目前对于医药行业的AI应用来说
，几大趋势已经显现：

首先，模型即产品
。相比通用大模型在其他行业中相对较低的应用门槛 ，医药行业高度专业性的场景，对于模型的适配性有着更高的要求。而随着模型训练与针对特定知识库优化的技术与应用逐渐推广
，大模型厂商未来预计会逐步关闭对外的API接口，转而将专业化后的模型本身作为产品直接提供给企业用户使用 ，颠覆现有的套壳应用层 。而现有的专业AI软件
，也必须逐步增强其底层模型训练的能力以应对这一挑战。在可见的未来，将会有更多直接针对医药行业训练的模型被广泛应用
。

其次 ，本地与端侧部署。针对特定场景而训练优化的专业模型
，可以在满足性能要求的前提下，减少对硬件方面提出过高的要求 。因此在成本可控性、分析可溯源 、数据安全
、反馈延迟等要求更高的场景下 ，专业中小模型的本地部署会提供极大的赋能
。

“此外
，研发端AI应用也在快速拓展。出于高度专业性、数据安全 、隐私合规等因素，相比通用大模型在商业化阶段的快速发展 ，医药行业企业尚未在研发阶段感受到AI所带来的巨大转变 。而随着特定场景专业模型训练的普及
，研发阶段AI应用的壁垒未来也有望被逐一消解
。 ”Barrett Li说道。

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