百度健康推出国内首个基于Claw框架的医生AI助手“有医助理”

2026年4月2日：医疗AI领域的关键节点

百度健康于今日正式推出国内首个基于Claw框架的任务型AI助手——【有医助理】。该产品创新性地构建了“检索+任务”双引擎驱动模式。其检索模块的底层能力尤为突出，深度融合了超过6000万篇专业医学文献、20万条结构化用药知识图谱、5万份权威临床指南与共识，以及2万本核心医学专著，并确保所有输出结论均具备完整的溯源路径。此举标志着国内临床级专业医疗AI工具实现了从零到一的突破。

临床医生究竟需要怎样的AI工具？

过去，国内医疗AI产品多聚焦于患者端的轻量级应用，如智能导诊或健康科普。即便少数面向医生的工具，也大多沿用通用大模型的对话范式。这直接导致了输出结果在专业性、时效性与证据等级上存在局限，难以契合临床决策的严谨要求。许多一线医生反馈，使用此类工具后，仍需投入大量时间进行交叉验证，无形中增加了工作流程的复杂度。

“龙虾”亮相，核心差异何在？

此次发布的【有医助理】在业内被称为“龙虾”，这一昵称源于其底层Claw（意为“爪”）框架。更为关键的是，这是首款专为临床医生工作场景深度定制的同类型产品。

其根本差异，在于“检索+任务”双引擎架构的首次落地应用。

双引擎的协同工作逻辑

第一引擎是检索模块，堪称“中国版OpenEvidence”。其核心优势建立在庞大的医学知识库之上：涵盖超6000万文献、20万用药关系、5万指南及2万专业书籍。关键设计在于，它为每一条医学结论都提供了可一键追溯的原始文献链接，使医生能够直接核验证据来源。这一机制，实质性地为缓解AI的“幻觉”问题提供了技术性约束。

第二引擎是任务引擎，它深度嵌入医生的实际工作流。该引擎无需医生精通复杂的提示词工程，即可直接处理诸如病历智能摘要、诊疗方案辅助生成、患者随访沟通话术等高频、高耗时的实务任务。据内部试点数据反馈，该功能已帮助门诊医生将文书工作效率提升了30%以上。这标志着AI技术开始直接转化为可量化的临床生产力。

从“信息工具”到“效率引擎”：产业阶段的跨越

【有医助理】的发布，标志着国内医疗AI的应用重心，已从面向大众的科普阶段，转向服务于专业医生的生产力提升阶段。这意味着技术落地正式切入临床核心价值环节。

百度健康方面表示，【有医助理】将持续迭代，计划接入更多维度的真实世界临床数据，并针对不同专科需求进行深度适配。其长期目标是覆盖全国超过80%的基层医疗机构，核心愿景清晰：将医务工作者，尤其是基层医生，从繁重的行政与文书负担中解放出来，使其专业精力更聚焦于诊疗决策这一核心价值。