論文の概要: Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08982v2
• Date: Tue, 09 Jun 2026 14:24:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 13:21:50.80912
• Title: Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care
• Title（参考訳）: Baichuan-M4 : 連続治療のための臨床用グレードメディカルエージェントシステム
• Abstract要約: バイチュアンM4(Baichuan-M4)は、バイチュアン・インテリジェンスの医療用医療用大型モデルである。 シングルターンの医療質問応答ではなく、継続的なケアのために設計されている。 静的な医療知識と安全性、OSCEスタイルの動的コンサルテーション、長期コンテキスト臨床記憶、エビデンスベースの検索、医療文書OCR、マルチモーダル画像理解において、主要な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.956559185836284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Baichuan-M4 is Baichuan Intelligence's clinical-grade medical large model, designed for continuous care rather than single-turn medical question answering. It is built as a coordinated medical agent system around three pillars: Baichuan-Harness, a unified runtime that keeps reinforcement-learning training and real-world deployment consistent while enforcing action constraints, tool use, long-term patient memory, and multi-agent coordination; a core reasoning model trained with a continuous-care reinforcement-learning framework that integrates span-level reward modeling (SPAR++), reasoning-path compression, curriculum learning, and stabilized policy optimization; and a clinical tool layer for patient-memory management, authoritative evidence-based retrieval, and multimodal medical perception across documents, X-rays, and dermatology. On a cross-dimensional medical evaluation suite, Baichuan-M4 attains leading results in static medical knowledge and safety, dynamic OSCE-style consultation, long-context clinical memory, evidence-based retrieval, medical document OCR, and multimodal image understanding, while lowering the hallucination rate to 3.3%.
• Abstract（参考訳）: バイチュアンM4(Baichuan-M4)は、ベイチュアン・インテリジェンス(Baichuan Intelligence)の医療用大型モデルで、単ターンの医療用質問応答ではなく、継続的なケア用に設計された。 ベイチュアン・ハーネス(Baichuan-Harness)は、アクション制約、ツールの使用、長期の患者記憶、マルチエージェントの調整を強制しながら、強化学習トレーニングと実世界の展開を一貫して維持する統合型ランタイム、スパンレベル報酬モデリング(SPAR++)、推論パス圧縮、カリキュラム学習、安定化されたポリシー最適化を統合した継続的ケア強化学習フレームワークでトレーニングされたコア推論モデル、患者記憶管理のための臨床ツール層、信頼できるエビデンスベースの検索、文書間のマルチモーダルな医療認識、X線、皮膚学の3つの柱を中心に構築されている。 縦断的な医療評価スイートでは、Baichuan-M4は静的な医療知識と安全性、OSCEスタイルの動的コンサルティング、長期コンテキスト臨床記憶、エビデンスベースの検索、OCR、マルチモーダル画像理解において、幻覚率を3.3%に下げる。

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