近日，百度憑借大數據優勢再次取得技術突破，搜索“癥狀”可實現對應相關“疾病”，這一創新使得百度“醫前智能問診平臺”更趨完善。依靠百度豐富的病例庫資源，差之毫厘的病狀，現在能夠更準確地在相關疾病類別下實現歸屬，而“知其癥，更知其所以病”的醫前病檢，也讓“望聞問切”的傳統診病路徑也得到有效補充，大幅降低就醫門檻，緩解就醫壓力。

　　同一癥狀可能由不同疾病引起，而不同疾病的治療方式可能大相徑庭。客觀地說，相比于此前百度搜索在醫療領域的多種創新，升級后的醫前智能問診平臺在避免延誤病情的問題上提供了更大余地。越全面越可信，越細分越精準，百度持續創新，從大數據“最大網絡病例庫”，到癥狀匹配的疾病智能推薦，讓智能問診平臺已然成為網友醫前的“必備助手”。

　　作為互聯網第一入口，百度在醫療領域聚合了大量垂直用戶，也積累了這些用戶最真實、有效的海量數據，其中百度知道、百度百科以及其他獨有的專家、信息等資源，正是奠定百度醫療領域地位的堅實基礎。這些其他搜索引擎不可比擬的獨有數據資源，既能夠幫助百度更加深刻地洞察用戶需求，同時也基于這一豐富樣本，可推出更加有效的技術、產品和服務。

　　廣大網友通過癥狀描述，專家處理、最終效果的全程分享行為，為他人提供更多高價值參考，從而在醫前做好充足準備，實現治療效果的最大化，正是百度搜索構建醫療互動溝通平臺的最終目的。在百度“醫前智能問診平臺”的幫助下，用戶通過搜索可以對自己身體狀況有一個基本的了解，來做出正確的選擇和處理。以頭痛為例，頭痛可能是頸椎病、鼻竇炎、鼻炎等疾病造成的，通過結合自身情況再次對癥匹配，患者可預估出最可能的病因，并找到最有效的處理辦法。

　　而百度是如何實現病狀和疾病的準確關聯呢?事實上，百度不僅有著最為龐大的真實用戶檢索數據，更為重要的是通過大數據挖掘與分析、語義分析以及云計算等技術手段，百度可以把巨量的醫療數據庫資源，進行系統的梳理和結構化的展示。憑借高超的推薦技術搭“病癥之脈”，通過一系列后臺計算，讓百度醫療搜索不僅能夠呈現關聯度最高的信息，更有視頻、圖片等多種表現形式結合，為廣大網民提供各領域的有用內容，也解決生活中的實際問題。

　　推薦技術并不是新鮮事物，無論是搜電影、看書評，還是在聽音樂、網絡購物，背后都有相應的推薦系統為用戶提供個性化的服務，如今百度首次將這一技術應用在了醫療細分領域具有深層的社會意義。

　　“醫療問題，由于專業性強，對于搜索推薦和匹配的要求性更高，”百度相關負責人介紹說，廣大網民對自身需求的表達，完全真實明了、準確無誤的只占所有搜索請求中的一小部分。搜索可以滿足用戶準確表達的需求，但對于用戶的潛在需求，則需要個性化推薦系統來滿足。這位負責人透露道，百度的目的是以多語言、多媒體產品的形態，打造一個跨平臺、智能化的推薦引擎，而醫療作為社會民生的頭等大事，百度在推薦核心引擎構建、推薦核心算法開發、推薦核心數據積累等方面更投入巨大人力物力，以期用戶的模糊問詢也能實現精準對癥。而在此之前，百度百科醫療類詞條已經鎖定，將由衛計委等專業機構指定的專家來提供權威的內容，而百度知道等優質回答信息也經過了海量用戶揀選而得到相應的優先推薦，保證了“從癥狀到疾病”的搜索推薦更具可靠性。

　　業內人士表示，無論是通用用戶模型的構建，還是創新性的機器學習排序，抑或是流式計算框架……互聯網技術成為了解決實際問題、提升用戶體驗最重要的推動力。百度醫前智能問診平臺的全新升級，以及百度在醫療搜索領域的其他諸多創新，背后均有推薦系統在默默地發揮功用。“從用戶樣本量、真實使用行為、技術創新、資源儲備多方面考量，百度都在這場互聯網內功的比拼中，占據了優勢地位，而用戶也獲得更多實惠。”

　　醫療是百度搜索創新的重頭戲，從以前的“搜索篩選獲取”，到后來的“即搜即得、即搜即用”，再到如今的“不搜即得”，百度一直在快速地進行智能化的演進，醫療領域的智能化成果尤為突出。在傳統互聯網和移動互聯網高度融合發展的時代，面對要求越來越高、更加個性化的網民群體，可以預見，新一代的搜索將是連接專家資源和個性化需求的重要橋梁，而細分領域的地位也將對整體搜索行業環境發展起到重要推動作用。