4月2日，百度健康发布国内首款基于Claw框架打造的医生任务型AI助手“有医助理”，让医生AI助手从“单一对话”迈入“任务执行”新阶段。

“AI取代不了医生，但不懂AI的医生一定会被取代。”中国工程院院士、中国抗癌协会理事长樊代明在大会现场表示。他坦言，医学发展到今天，医生面临着困境：知识越分越细，医生难以掌握全部信息。以中国抗癌协会历时多年研制的《中国肿瘤整合诊治指南》（CACA指南）为例，其涵盖53癌种、72项诊疗技术，已用16种语言推广至156个国家。但这样一部好指南，医生很难完全掌握。

百度健康总经理杨明璐回顾，2019年至今，已有36万医生入驻平台，每天服务3亿次健康搜索、400万次患者咨询。“但医生真正缺的，不是更多科普内容，而是能帮他们省时间、减负担的工具。”过去一年，团队跑了全国几十家医院，听到最多的一句话是：“最大的愿望就是能有更多时间花在病人身上。”

病历文书、患者咨询、科研压力，这些是医生普遍面临的痛点。数据显示，一些科室每年可用于科研的病例不足50例，医生科研精力占比仅6%，82%的医生不擅长将临床病例转化为科研课题，基层医生年均接触头部专家不超过1次。临床工作挤压科研空间、烦琐文书占用医患时间、信息检索消耗思考精力、经验壁垒阻碍知识平权——医生的时间和精力被严重错配。

基于这些痛点，“有医助理”推出了具备检索、任务两种模式的AI助手。其中，检索模式对标美国OpenEvidence，整合了6000余万册专业文献、超20万条用药知识图谱、5万权威指南共识、2万多册医学书籍等，让每一条结论都能溯源至原文，解决医生临床决策与学术科研中的“信息确定性”难题。尤其在肿瘤领域，有医助理还深度整合了由中国抗癌协会组织樊代明院士等10名院士牵头编写的CACA指南，拥有覆盖29个恶性肿瘤领域的53个癌种指南、72项肿瘤整合诊治技术指南独家资源。

任务模式则基于Claw框架，让AI不只是回答问题，更能真正“帮医生做事”，涵盖从临床工作到科研论文的多种场景共计800余项通用与医学专用Skill（技能），医生可根据专科需求个性化定制。

兰州大学第一医院医学博士李斌分享了他通过“有医助理”搭建的6个机器人，分别专攻内容、发布、选题、回复、数据和工具，不到一天就在真实使用场景中跑通了。“真正让我兴奋的，不是又多了一个功能，而是它开始更接近真实工作流——科研支持更成体系，能力组合更完整，更符合医生的使用习惯。”他说。

李斌总结道，医生真正看重的，不是AI更会说，而是能稳定、可靠、安全地进入真实工作流。“外科医生不是打字员，也不是表格搬运工。把重复劳动交给机器，把精力留给患者、判断和创造——这才是AI对医生最大的价值。”