核心内容摘要
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6月22日消息，百川智能与清华大学近日联合发
6月22日消息，百川智能与清华大学近日联合发布医疗增强大模型Baichuan-M4，重点围绕"信息不完整"这一临床痛点，强化主动问诊追问、长程病程记忆、循证溯源与任务调度四项能力。
据官方披露，在 OpenAI 提出的医疗评测基准 HealthBench上，M4综合得分68.6（Hard 子集49.7，Professional 子集55.1）；事实性幻觉率3.3%。据介绍，通用大模型擅长"拿到完整病例后答题"，但现实中患者叙述零散，M4的改动主要落在主动追问这一环节。
问诊方面，M4会围绕症状性质、诱因、危险信号等多轮追问，优先排查危急情况。百川联合150余位一线医生，参照 OSCE 思路构建动态问诊评测 SCAN-bench，M4初诊与复诊得分分别为79.0与74.7。
记忆方面，M4推出"全病程记忆"，打通历史病历、多轮问诊、化验趋势与用药反馈，长上下文临床记忆评测得分86.9，较上一代 M3提升21.1分。
循证方面，M4采用"证据锚定"，结论对应到原
循证方面，M4采用"证据锚定"，结论对应到原始论文或指南具体段落，内置标准化临床路径超1000个、覆盖200余种疾病；自建循证评测 Baichuan-EBM 上引用精度90.0%。
此外，百川面向医疗场景构建调度层 Baichuan-Harness，由模型自主决定追问/检索/调病史时机，并对工具调用施加安全约束。官方将 M4定位为可完成连续诊疗动作的医疗智能体雏形。（袁雪丽）
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6月22日消息，百川智能与清华大学近日联合发
6月22日消息，百川智能与清华大学近日联合发布医疗增强大模型Baichuan-M4，重点围绕"信息不完整"这一临床痛点，强化主动问诊追问、长程病程记忆、循证溯源与任务调度四项能力。
据官方披露，在 OpenAI 提出的医疗评测基准 HealthBench上，M4综合得分68.6（Hard 子集49.7，Professional 子集55.1）；事实性幻觉率3.3%。据介绍，通用大模型擅长"拿到完整病例后答题"，但现实中患者叙述零散，M4的改动主要落在主动追问这一环节。
问诊方面，M4会围绕症状性质、诱因、危险信号等多轮追问，优先排查危急情况。百川联合150余位一线医生，参照 OSCE 思路构建动态问诊评测 SCAN-bench，M4初诊与复诊得分分别为79.0与74.7。
记忆方面，M4推出"全病程记忆"，打通历史病历、多轮问诊、化验趋势与用药反馈，长上下文临床记忆评测得分86.9，较上一代 M3提升21.1分。
循证方面，M4采用"证据锚定"，结论对应到原
循证方面，M4采用"证据锚定"，结论对应到原始论文或指南具体段落，内置标准化临床路径超1000个、覆盖200余种疾病；自建循证评测 Baichuan-EBM 上引用精度90.0%。
此外，百川面向医疗场景构建调度层 Baichuan-Harness，由模型自主决定追问/检索/调病史时机，并对工具调用施加安全约束。官方将 M4定位为可完成连续诊疗动作的医疗智能体雏形。（袁雪丽）
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