AI补位稀缺医疗资源,依然不能取代医生
作者：微信文章“看病难”是许多人共有的经历。
有人为了挂上北京专家号，不惜花费近两千元购买黄牛票，还要舟车劳顿。这背后是优质医疗资源供给不足且分布不均的深层矛盾，导致“小病看不好，大病进不去”。
如果有一位不知疲倦的“分身”医生，能让顶尖的诊疗经验跨越山海，提供24小时在线服务，该有多好？
互联网公司一直在寻找这个问题的解药。
早期的先行者，如春雨医生、好大夫在线和微医，核心思路是解决医患之间的信息差，通过“连接”来改善就医体验。但这种模式很快触及天花板，因为它未能从根本上解决优质医疗服务短缺的问题。
直到AI入场，“AI医生”获得候补资格，随时准备“上场补位”。
AI在智能导诊、报告解读、影像判断、临床决策支持等领域发挥作用，有效地“赋能”并“扩容”了稀缺的医疗资源。
近两年，各大科技巨头纷纷加入医疗大模型的“团战”。
腾讯在2023年9月推出“腾讯医疗大模型”，主攻智能导诊和电子病历等。
京东健康凭借其在医药供应链和互联网医疗的优势，于2023年7月发布了模型“京医千询”，旨在补全其服务生态的AI能力。
平安好医生则依托平安集团的保险背景，通过“平安医博通”探索“医疗+保险”的协同模式。
科大讯飞发布的“星火医疗大模型”中，“智医助理”更是率先通过了国家执业医师资格测试。
中国企业在这场与海外AI大模型的比拼中也毫不逊色。例如，斯坦福大学在今年6月发布的一项临床医疗AI模型评测显示，国产模型DeepSeek R1以66%的胜率和0.75的宏观平均分，在九个前沿大模型中脱颖而出，一举成为全球冠军。
在这条高门槛、长周期的赛道上，同属“阿里系”的蚂蚁集团与夸克，也先后亮出了各自的王牌，展示了医疗大模型落地的两种核心路径：
蚂蚁集团推出了独立的App“蚂蚁AQ”，定位为C端AI健康管家。上线十个月，用户数已超过1亿，并曾登上苹果商店医疗榜第一。
夸克选择了更轻量的方式，将健康大模型集成在AI搜索框中。它不仅成功通过中国12门核心学科主任医师笔试，成为国内首个主任医生级AI，更立志成为用户获取AI健康信息的首选入口。
蚂蚁AQ和夸克选择了不同的发展路径。夸克更倾向于成为一个高效、可靠的“医疗信息入口”，而蚂蚁AQ则致力于打造一个深度介入的“诊疗中台”。
除了C端应用，二者在B端（机构和医院）的落地也备受关注。
蚂蚁AQ相关人士透露，其专业医疗大模型已完成核心研发，具备“深度推理+多模态”能力，可处理文本、图像、语音和视频。在B端，蚂蚁AQ主要扮演“赋能者”的角色，为医院提供辅助服务，而非直接替代医生。目前，它已与上海仁济医院等机构合作，共同探索模型在真实临床场景中的应用，并参与了浙江卫健委的“安诊儿”项目。此外，蚂蚁AQ还打造了医生工作站、病例管家等AI工具来辅助医生工作。在专病管理领域，它也与浙大二院、杭州市七院等合作，为特定病患提供术后管理和智能咨询服务。
夸克健康大模型在B端的定位与蚂蚁AQ类似，主要在健康知识提供、医学思维训练和辅助诊疗决策等方面发挥作用，同样没有深入到临床一线进行诊断治疗。为了提升模型的精准度，夸克引入了400多位副主任医师及以上级别专家参与模型训练。在北京大学人民医院皮肤科主任李厚敏等专家看来，夸克的回答“像一个医生在思考”，尤其是在基层全科诊疗中，可作为医生的辅助工具，补充跨学科知识，提升诊疗效率和准确性。
最终，无论是蚂蚁AQ还是夸克，其核心定位都是“辅助”医生，而非“替代”医生。这或许是当前医疗AI大模型最清晰、也最审慎的发展共识。
将视角拉高，蚂蚁AQ与夸克各自选择的路线，最终都服务于其母公司在AI时代的宏大战略。
蚂蚁夯实“新支柱”，拉动生态协同
对蚂蚁集团而言，“普惠医疗健康”已被提升至战略高度，与“普惠金融”并驾齐驱。医疗业务的价值不仅在于自身，更在于其与现有业务体系的强大协同效应。
• 拉升平台黏性：一个高频且高信任度的健康服务入口，能够显著提升支付宝在数字支付与生活服务领域的平台黏性。
• 赋能普惠金融：健康服务所沉淀的用户数据，能为保险等金融产品提供数据驱动的个性化场景，创造新的商业价值。
• 输出AI能力：医疗大模型本身也是蚂蚁集团AI能力的最佳展示，可向政企端输出模型技术，实现“科技产业化”。
特别是金融与医疗的协同，其未来前景广阔。参考平安好医生曾探索的“医疗+保险”模式，蚂蚁AQ所积累的用户健康档案和慢性病行为数据，未来或许能反哺保险产品的定价与风控，形成“健康管理+风险保障”的闭环协同。尽管目前这一模式尚在探索，但其潜力不言而喻。
如果说蚂蚁AQ的战略是押注“普惠医疗”，是为了夯实新业务地基、拉动生态协同并寻找第二增长曲线，那么夸克的战略则更为宏大。
夸克抢夺“AI船票”，重构流量入口
在电商业务增长放缓、平台红利见顶的背景下，阿里巴巴面临着从交易平台向AI平台转型的结构性挑战。这场转型离不开一个核心前提：必须有一个能承载大模型能力、并与用户保持高频互动的通用入口。
正如普华永道中国AI咨询主管张为峰所言，AI“超级入口”将重构下一代流量的控制权。它不仅是用户接触智能服务的“第一触点”，更是重构商业模式的关键：从广告到订阅，从一次性交易到多轮互动，从平台分发到任务驱动，所有商业逻辑都将围绕这个入口重新排布。
AI时代的“超级入口”之争已然打响。PC时代，百度主导信息流；移动时代，微信掌控社交；而在AI时代，谁能率先占据用户心智，谁就能掌握平台价值分配的规则。
被阿里钦定为“AI旗舰应用”的夸克，正肩负着打造国内首个DAU破亿AI超级App的使命。其目标是成为“每个人都可以用的工具”，像“哆啦A梦的口袋”一样，集“聪明、专业、万能”于一身。
健康咨询作为一项全民刚需，一旦建立起信任，用户黏性极强。夸克选择从这一高门槛领域切入，正是希望通过建立专业权威的品牌形象，将这种信任迁移至教育、办公、搜索等更多领域，最终抢占AI时代的“默认入口”。
医疗大模型只有与现有的医疗服务体系深度结合，才能真正释放其潜力。正如一位上海三甲医院院长所说：“医生可能是最乐意拥抱新技术的群体。我们不讲新旧，只要有用，我们就想用、爱用。”在他的朋友圈里，几乎每隔两三天就会转发与AI大模型相关的内容，因为他深信AI有机会切入医疗服务体系的任何环节。
根据《中国医疗大模型行业白皮书》的数据，从2019年到2023年，中国医疗大模型的市场规模已从27亿元增长到107亿元，预计到2028年将达到976亿元。
在迈向这片“星辰大海”之前，所有玩家都必须穿越一片由数据、技术、伦理和法规构成的“泥泞”地带。正如那位院长提醒的，“在医疗领域，我们固然要迎接AI、用好AI，但不能夸大，必须先经过严苛的临床验证。”
这绝非空话。国际头部医疗大模型在进入临床前，其验证的广度与深度已为我们设立了极高的标杆。例如，梅奥诊所的AI心血管风险预测系统在获批前，经历了覆盖全球17个国家、136家医院的联合验证，累计病例高达23万例。这种工业级的、大规模的严谨验证，正是国内模型需要补上的第一课。
近期举办的世界人工智能大会医疗论坛上，多位顶尖专家坦言，当前医疗大模型要从“可见”走向“可靠”，仍需克服三大核心困境：
“开放”与“安全”的冲突：数据是模型的燃料，但在医疗领域，它也是最敏感的资产。德国科学院院士Roland Eils教授指出，尽管技术上AI已超越人类，但大模型在临床的落地率仅有5%，核心瓶颈就在于数据隐私的严格限制。这背后是《网络安全法》等法律构筑的数据安全红线。如何在这条红线之上破解医疗数据流通不畅的难题，已成为政策关注的焦点。好消息是，从国家层面来看，数据局的设立以及国家数据集团的规划，都预示着医疗健康领域数据商业化的政策雏形正在显现。
“通用”与“专用”的技术鸿沟：一个负面案例就足以引起公众对整个行业的质疑。医疗并非通用大模型能轻易征服的领域。它需要专科化模型，像医生分科室一样，针对特定器官和疾病进行深度训练，才能减少“算法幻觉”，提升临床的精准度和实用性。这意味着，从通用技术到专用产品的转化，仍有很长的路要走。
“技术”与“温度”的伦理考验：医疗的终点是服务于人。中国科学院院士葛均波认为，AI作为临床诊疗的助手，其伦理规范问题亟待厘清。这不仅包括算法的公平性、可解释性和隐私保护，更在于如何将冰冷的技术融入充满情感与信任的诊疗关系中。
这些现实困境，最终都指向一个核心原则：在相当长一段时间内，AI医生的角色只能是“辅助”，而非独立的决策者。诊断决策权将始终牢牢掌握在人类医生手中。
横向对比来看，中国医疗大模型在落地速度和深度上，与美国仍有明显差距。这种差距不仅体现在技术上，更是从临床验证、系统整合到信任建立的系统性差距。
商业模式：欧美已形成“价值驱动”的良性循环。 根据天翼智库的报告，欧美头部玩家已在医疗文书自动化、重症管理等高价值领域，成功构建了“临床信任→常态化使用→价值创造→商业付费”的闭环。AI不再仅仅是降本增效的工具，而是能够直接参与价值创造并获得回报的生产力平台。
应用深度与广度：差距体现在“系统平台”与“单点工具”的分野。
应用广度失衡：欧美医疗大模型已均衡覆盖诊疗全流程，其中诊断、治疗规划和预后监测等环节的渗透率均较高。以MD安德森癌症中心为例，其AI系统已覆盖从筛查到个性化治疗的全链条。相比之下，国内三甲医院的AI应用中，影像诊断类占比高达82%，而在治疗和预后等核心环节的渗透严重不足。
整合深度不足：国际标杆项目展现出真正的“人机协同”。梅奥诊所的AI术前规划系统，能实现从自动调取数据、智能生成方案到术中实时导航的全流程支持，真正融入临床工作流。而国内同类应用多停留在提供术前静态建议，导致实际采纳率不足40%，未能深度整合。
临床采纳与信任度：中美差距的直观体现。 在美国顶级医疗机构中，高达87%的科室已实现AI工具的常态化使用（每周超过50次），其中放射科和病理科的采纳率更是达到了95%。医生对AI的信任已经转化为日常工作习惯。
要填平中美医疗大模型之间的系统性差距，蚂蚁、夸克等科技巨头必须联手中国医疗机构，共同加速追赶。
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