AI是路徑，醫(yī)療是終點(diǎn)。模型之外，驗(yàn)證為王。

采寫(xiě)／方青青

編輯／萬(wàn)天南

我們每個(gè)人身邊，或許都有一個(gè)關(guān)于“看病難”的故事。

一位西北內(nèi)陸的朋友，為掛上北京某醫(yī)院專(zhuān)家號(hào)，花了近2000元買(mǎi)黃牛票，還要協(xié)調(diào)假期、長(zhǎng)途跋涉——優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足且分布不均，導(dǎo)致“小醫(yī)院看不好，大醫(yī)院擠不進(jìn)”。

如果醫(yī)生有不知疲倦的“分身”，如果頂尖的診療經(jīng)驗(yàn)可以跨越山海與時(shí)差，7x24小時(shí)在線……

互聯(lián)網(wǎng)公司一直試圖找到解藥——但早期的入局者，如春雨醫(yī)生、好大夫在線、微醫(yī)等，其核心思路大多是解決醫(yī)患之間的“信息差”，本質(zhì)還是“連接” 。

然而，這一模式很快觸及天花板，因?yàn)樗⑽唇鉀Q優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)短缺的根本問(wèn)題。

直到AI入場(chǎng)，“AI醫(yī)生”獲得候補(bǔ)資格，隨時(shí)等待“上場(chǎng)補(bǔ)位”——在智能導(dǎo)診、報(bào)告解讀、影像判斷、臨床決策支持，“賦能”并“擴(kuò)容”仍顯短缺的醫(yī)療供給。

最近兩年，大廠相繼加入了A醫(yī)療大模型的團(tuán)戰(zhàn)。

騰訊于2023年9月上線“騰訊醫(yī)療大模型” ，發(fā)力智能導(dǎo)診、電子病歷等；京東健康依托其在醫(yī)藥供應(yīng)鏈和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域的既有優(yōu)勢(shì)，于2023年7月發(fā)布了模型“京醫(yī)千詢(xún)”，補(bǔ)全其服務(wù)生態(tài)的AI能力 ；平安好醫(yī)生作為保險(xiǎn)巨頭平安集團(tuán)旗下的醫(yī)療健康平臺(tái)，推出平安醫(yī)博通，探索“醫(yī)療＋保險(xiǎn)”的協(xié)同模式；科大訊飛發(fā)布“星火醫(yī)療大模型”等，旗下“智醫(yī)助理”率先通過(guò)了國(guó)家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格測(cè)試……

在與海外AI大模型比拼時(shí)，中國(guó)企業(yè)似乎也沒(méi)輸陣——比如，今年6月，斯坦福大學(xué)發(fā)布了一項(xiàng)有關(guān)臨床醫(yī)療 AI 模型的全面評(píng)測(cè)，顯示DeepSeek R1以66% 的勝率和0.75的宏觀平均分，在九個(gè)前沿大模型中脫穎而出，成為全球冠軍。

在這條高門(mén)檻、長(zhǎng)周期的賽道上，同出一脈的螞蟻集團(tuán)與阿里旗下夸克，也在今年先后亮出了各自的王牌：

螞蟻集團(tuán)推出獨(dú)立App“螞蟻AQ”，定位為C端AI健康管家，上線十個(gè)月已累計(jì)服務(wù)超過(guò)1億用戶(hù)，近期還登上蘋(píng)果商店醫(yī)療榜第一。

夸克則選擇更輕量的入口，將健康大模型集成在AI搜索框中，并成功通過(guò)中國(guó)12門(mén)核心學(xué)科主任醫(yī)師筆試，成為國(guó)內(nèi)首家主任醫(yī)生級(jí)AI，力圖成為用戶(hù)AI健康信息的首選入口。

兩者的對(duì)比，清晰地揭示了醫(yī)療大模型落地的兩種核心路徑：做深服務(wù)的“健康管家”、盤(pán)踞線上的“健康入口”。

在這場(chǎng)醫(yī)療大模型的團(tuán)戰(zhàn)中，大廠戰(zhàn)略分野，同向但不同路。

一、體驗(yàn)有差異：夸克給“答案”，AQ出“方案”

為了比較螞蟻AQ和夸克在醫(yī)療大模型上的差異，我們以自己最近的睡眠問(wèn)題為例，分別在兩個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行了完整問(wèn)診。

先看螞蟻AQ，給了我近似“醫(yī)生面對(duì)面”版的問(wèn)診體驗(yàn)。

打開(kāi)AQ智能體，會(huì)看到一個(gè)干凈清爽的頁(yè)面。中央是對(duì)話(huà)框，用戶(hù)可選擇“智能思考”“深度思考”或“極速模式”；下方則是“AI診室”“拍報(bào)告”“醫(yī)保碼”“拍藥盒”“找醫(yī)生”等快捷服務(wù)入口。

頁(yè)面左側(cè)還設(shè)有個(gè)人信息頁(yè)，包括“健康檔案”“消息”“對(duì)話(huà)歷史”以及“不同智能體”入口，可關(guān)聯(lián)硬件設(shè)備以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期健康數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。

正式進(jìn)入AI健康咨詢(xún)階段。當(dāng)我輸入我的問(wèn)題后，AQ啟動(dòng)深度思考模式，快速生成了一份結(jié)合醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的初步報(bào)告。內(nèi)容涵蓋了可能的病因分析、生活方式建議和調(diào)理方案，并且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卦诿織l建議后附上了文獻(xiàn)出處。

但坦白說(shuō)，盡管這些信息完整、專(zhuān)業(yè)，但偏向于普適性常識(shí)，如睡前避免使用手機(jī)、保持黑暗環(huán)境等，對(duì)癥但不夠個(gè)性化。

這正是許多醫(yī)療大模型產(chǎn)品面臨的體驗(yàn)瓶頸：能夠“泛泛而答”，卻難以“深入追問(wèn)”。針對(duì)這一瓶頸，螞蟻AQ設(shè)計(jì)了“AI診室”功能，通過(guò)多輪追問(wèn)來(lái)模擬真實(shí)醫(yī)生的問(wèn)診過(guò)程。

接下來(lái)，螞蟻AI診室基于我的初始問(wèn)題，發(fā)起了一連串高達(dá)10至15個(gè)的連貫提問(wèn)，旨在系統(tǒng)性地收集病情信息、厘清細(xì)節(jié) 。為提升交互的透明度，其界面會(huì)展示“提問(wèn)進(jìn)度”，并解釋每個(gè)問(wèn)題的“提問(wèn)目的”——整個(gè)交互從“答題”變成“對(duì)話(huà)”，讓我這個(gè)很少在網(wǎng)上看病的人相信，這不是模板化的對(duì)話(huà)，而是我在與一位醫(yī)生建立對(duì)話(huà)關(guān)系，他正在為我進(jìn)行一對(duì)一的診斷。

問(wèn)診結(jié)束后，系統(tǒng)自動(dòng)匯總生成一份完整的診療建議報(bào)告。這份報(bào)告的結(jié)構(gòu)邏輯清晰，契合了患者就醫(yī)時(shí)的核心關(guān)切點(diǎn)：醫(yī)生我這是什么問(wèn)題、是否嚴(yán)重，為什么會(huì)得這個(gè)病呢；那該怎么治、調(diào)理？后續(xù)回去要注意什么？

在這些基礎(chǔ)上，AQ還增加了兩條就診路徑：

?線下就醫(yī)：系統(tǒng)自動(dòng)匹配醫(yī)院和科室，依據(jù)地理距離、醫(yī)保接入、專(zhuān)科評(píng)級(jí)等維度排序，緩解了“去哪看”的決策壓力。

?線上問(wèn)診：列出相關(guān)科室醫(yī)生，可跳轉(zhuǎn)至“好大夫在線”等平臺(tái)，全國(guó)范圍內(nèi)名醫(yī)資源，一觸即達(dá)提供診療支持。

從體驗(yàn)看，AQ不僅給出了問(wèn)題的解釋?zhuān)餐苿?dòng)后續(xù)行動(dòng)安排，試圖將“AI問(wèn)診”延展為一整套診療流程——不僅給“答案”，也在給“方案”。

再看夸克，給我一種“搜索即問(wèn)診”的輕量級(jí)體驗(yàn)。

夸克健康大模型嵌入在搜索欄內(nèi)，我直接在搜索框輸入同樣的問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)調(diào)用模型生成結(jié)構(gòu)化回答。

夸克同樣展現(xiàn)了AI醫(yī)生應(yīng)有的深度與慢思考能力，最終給出的診斷意見(jiàn)也相當(dāng)全面，內(nèi)容覆蓋：可能的原因、就醫(yī)判斷、建議科室、可能的檢查項(xiàng)目、可能的治療方案以及日常調(diào)理建議。回答的底部還附有醫(yī)生問(wèn)答參考鏈接，方便我進(jìn)一步查閱、參考。

在“深度思考”模式下，模型一次性生成完整內(nèi)容，還支持多輪交互。這種設(shè)計(jì)相對(duì)高效，對(duì)于已有明確癥狀、希望快速了解相關(guān)信息的用戶(hù)而言，具備一定便利性。

整個(gè)過(guò)程最值得注意的是，盡管夸克健康大模型已通過(guò)12個(gè)核心學(xué)科的主任醫(yī)師級(jí)別評(píng)測(cè)，但整個(gè)回答能明顯感覺(jué)到夸克的謹(jǐn)慎和克制——不會(huì)直接下結(jié)論，而是多用“可能”“建議就醫(yī)”等措辭，系統(tǒng)對(duì)某些不確定問(wèn)題會(huì)主動(dòng)拒答，或僅提供一般建議，不涉及診斷。

這或許和醫(yī)療大模型的長(zhǎng)尾效應(yīng)有關(guān)，即一個(gè)負(fù)面的應(yīng)用個(gè)例就會(huì)對(duì)整個(gè)行業(yè)前景產(chǎn)生質(zhì)疑。對(duì)此，夸克官方曾表示，夸克健康在訓(xùn)練中引入了“慢思考”推理機(jī)制，以提高推理的合理性與答案的解釋性，同時(shí)設(shè)置多道校驗(yàn)機(jī)制以降低幻覺(jué)率。

從用戶(hù)體驗(yàn)上看，夸克更像是我在掛號(hào)之前的“助理醫(yī)生”，幫助我了解癥狀與可能路徑，是否需要就醫(yī)、去哪個(gè)科室等，但不參與診療流程的具體環(huán)節(jié)——給出大致的“答案”，但不出整體“方案”。

總得來(lái)看，螞蟻AQ與夸克健康在醫(yī)療大模型的賽道上選擇了不同的路徑。夸克偏向于成為一個(gè)高效、可靠的“信息入口”，而螞蟻AQ則致力于打造一個(gè)深度介入的“診療中臺(tái)”。

個(gè)體端的感受之外，我們同樣關(guān)注這兩者在醫(yī)療實(shí)際落地的應(yīng)用。

螞蟻AQ相關(guān)人士告訴我們，截至目前，螞蟻AQ已完成專(zhuān)業(yè)醫(yī)療大模型的核心研發(fā)與驗(yàn)證，具備“深度推理+多模態(tài)”能力，能理解文本、處理圖像、語(yǔ)音與視頻，訓(xùn)練規(guī)模超過(guò)萬(wàn)億tokens。

除了推出面向C端用戶(hù)的獨(dú)立應(yīng)用外，螞蟻AQ和B端（機(jī)構(gòu)和醫(yī)院側(cè)）主要在合作與賦能階段，尚未直接進(jìn)入診斷一線替代醫(yī)生診斷，主要還是提供診前—診中—診后的輔助服務(wù)。

B端落地上，螞蟻AQ與上海仁濟(jì)醫(yī)院共建專(zhuān)科數(shù)據(jù)集，探索模型在真實(shí)臨床場(chǎng)景中的應(yīng)用；參與浙江衛(wèi)健委“安診兒”項(xiàng)目，攜手硬件與數(shù)字醫(yī)療廠商推進(jìn)模型部署等。

螞蟻AQ還打造了一系列AI工具輔助醫(yī)生工作，包括醫(yī)生工作站、病例管家和電子病歷生成工具等。

據(jù)悉，目前螞蟻AQ的智能體系統(tǒng)已進(jìn)入多個(gè)專(zhuān)病管理領(lǐng)域，如聯(lián)合浙大二院，為心臟瓣膜病患者提供術(shù)后管理服務(wù)；與杭州市七院合作推出睡眠智能體，已覆蓋全國(guó)342個(gè)城市、服務(wù)用戶(hù)超500萬(wàn)。

也就是說(shuō)，除了在C端的影響力外，螞蟻AQ在B端也正在從技術(shù)平臺(tái)走向“系統(tǒng)能力提供者”，B、C端齊頭并進(jìn)。

和螞蟻AQ相同，目前夸克健康大模型也沒(méi)有深入到臨床一線診斷治療環(huán)節(jié)的合作，主要是在健康知識(shí)提供、醫(yī)學(xué)思維訓(xùn)練及輔助診療決策等方面發(fā)揮作用。

從行業(yè)格局看，夸克更偏向于“醫(yī)療AI信息基礎(chǔ)設(shè)施＋健康搜索入口”的打法。為此，他們納入400多位副主任醫(yī)師及以上級(jí)別專(zhuān)家，深度參與模型訓(xùn)練，以此提升醫(yī)療大模型的精準(zhǔn)度。

在北京大學(xué)人民醫(yī)院皮膚科主任李厚敏為代表的多位專(zhuān)家看來(lái)，夸克的回答“像一個(gè)醫(yī)生在思考”。尤其是在優(yōu)質(zhì)醫(yī)療人才短缺、同時(shí)診治疾病較為多元的基層全科診療中，夸克可作為醫(yī)生的輔助工具，為其補(bǔ)充跨學(xué)科知識(shí)、提供治療建議，提升診療準(zhǔn)確性與效率等。

不過(guò)，無(wú)論AQ還是夸克，其定位還是“輔助”醫(yī)生，而非“替代”醫(yī)生。

二、同向不同路：服務(wù)閉環(huán)VS信息入口

兩種體驗(yàn)的背后，是兩條涇渭分明的戰(zhàn)略路線。

螞蟻AQ選擇了一條“重”且“深”的服務(wù)閉環(huán)之路，而夸克則選擇了一條“輕”而“廣”的信息入口之路。

先看螞蟻AQ。

螞蟻布局醫(yī)療大模型，其內(nèi)部認(rèn)為是“水到渠成”——從解決患者的支付困難到接入醫(yī)院幫患者掛號(hào)，再到打通醫(yī)保體系，支付寶不斷強(qiáng)化其一站式醫(yī)療服務(wù)平臺(tái)的站位。進(jìn)入大模型時(shí)代，螞蟻將AI嵌入醫(yī)療“前端”，貫穿醫(yī)生診斷和醫(yī)院就診全流程。

AQ智能體通過(guò)學(xué)習(xí)頂級(jí)專(zhuān)家診療思路，輔助醫(yī)生處理病例，實(shí)現(xiàn)“分級(jí)診療”：80%的基礎(chǔ)問(wèn)題由智能體解決，復(fù)雜的20%由線下專(zhuān)家跟進(jìn)。它負(fù)責(zé)分診、導(dǎo)診和服務(wù)聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建完整服務(wù)閉環(huán)。

一個(gè)被AI重塑的就醫(yī)路徑就這樣誕生了：用戶(hù)在感到不適時(shí)，先可在AQ咨詢(xún)。若為輕癥，AQ直接給出建議；若復(fù)雜或重癥，或用戶(hù)需要線下就診，AQ根據(jù)距離、科室、醫(yī)生等需求推薦醫(yī)院并完成導(dǎo)診、分診。之后還能協(xié)助支付和醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)。

就診結(jié)束后，AQ還根據(jù)用戶(hù)體檢和就診情況，提供健康護(hù)理建議，如飲食、復(fù)診時(shí)間。用戶(hù)還能綁定智能硬件，實(shí)現(xiàn)日常健康監(jiān)測(cè)和管理。

由此，AQ智能體貫穿患者“診前—診中—診后”全流程，甚至延伸至日常健康管理——此時(shí)，AQ要做的是一個(gè)“AI私人醫(yī)生+健康助手”，助力醫(yī)療資源擴(kuò)容。

AI賦能醫(yī)療服務(wù)眾多環(huán)節(jié) 資料來(lái)源：甲子光年，招商銀行研究院

但要實(shí)現(xiàn)這一角色，僅靠一個(gè)“工具型小程序”是不夠的，螞蟻因此選擇獨(dú)立App這條“重”路徑。在螞蟻AQ看來(lái)，真正的健康管家需要主動(dòng)觸達(dá)和及時(shí)交互。例如，當(dāng)智能硬件監(jiān)測(cè)到血糖異常時(shí)，AQ須能立刻預(yù)警。而支付寶內(nèi)的小程序推送易被淹沒(méi)，入口路徑深，用戶(hù)感知受限。

此外，做健康管家還需在醫(yī)療生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈掌握主動(dòng)權(quán)。螞蟻整合了支付寶十余年積累的醫(yī)療生態(tài)，包括醫(yī)保、醫(yī)院系統(tǒng)、商保渠道，以及年初收購(gòu)的“好大夫”平臺(tái)。AQ還接入269個(gè)醫(yī)生智能體、200多家金融機(jī)構(gòu)、華為、魚(yú)躍等硬件廠商，形成院內(nèi)外全周期健康管理閉環(huán)。

這種生態(tài)聯(lián)動(dòng)，或許將成為AQ智能體的核心壁壘，是純技術(shù)公司短期內(nèi)難以復(fù)制的。

相比螞蟻AQ在醫(yī)療供給側(cè)的深耕，夸克選擇了一條輕量、非侵入、強(qiáng)調(diào)權(quán)威信息的路徑。

作為國(guó)內(nèi)首個(gè)通過(guò)12門(mén)核心學(xué)科主任醫(yī)師評(píng)測(cè)的AI大模型，夸克健康大模型更像一個(gè)線上的“專(zhuān)業(yè)顧問(wèn)”——它不承擔(dān)診療任務(wù)，也不構(gòu)建服務(wù)閉環(huán)，而是通過(guò)“主任醫(yī)生級(jí)AI”能力，為用戶(hù)提供可信易懂的健康知識(shí)解答。

這條“輕”路徑，與其在阿里體系中的戰(zhàn)略角色高度一致。

阿里2025財(cái)年第三季財(cái)報(bào)電話(huà)會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘明確阿里未來(lái)三年將圍繞AI做三大投入：一是AI和云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，二是AI基礎(chǔ)模型平臺(tái)與AI原生應(yīng)用，三是現(xiàn)有業(yè)務(wù)的AI轉(zhuǎn)型升級(jí)。

其中，夸克被視為“模型能力外放的第一入口”。財(cái)報(bào)會(huì)結(jié)束一個(gè)月后，阿里把夸克正式確立為“AI旗艦應(yīng)用”，產(chǎn)品形態(tài)升級(jí)為無(wú)邊界的“AI超級(jí)框”，并宣布未來(lái)通義系列大模型的最新能力將第一時(shí)間接入夸克。

作為阿里欽點(diǎn)的“AI旗艦應(yīng)用”，夸克的目標(biāo)成為AI時(shí)代的“超級(jí)入口”。健康大模型是夸克“多智能體矩陣”中的關(guān)鍵子Agent：通過(guò)深度參與醫(yī)療場(chǎng)景這個(gè)對(duì)專(zhuān)業(yè)門(mén)檻要求最高的領(lǐng)域，夯實(shí)平臺(tái)的可信認(rèn)知，進(jìn)而完成向教育、辦公等領(lǐng)域的能力遷移。

因此，夸克并不追求診療閉環(huán)，而是強(qiáng)調(diào)“專(zhuān)業(yè)可信+內(nèi)容可讀”。它搭建了完整的“數(shù)據(jù)—模型—產(chǎn)品”體系，用“慢思考”“思維鏈”等技術(shù)提升推理質(zhì)量，確保輸出內(nèi)容的準(zhǔn)確性與可理解性。

對(duì)此，夸克方面向《財(cái)經(jīng)故事薈》透露：未來(lái)，團(tuán)隊(duì)的重點(diǎn)仍將是內(nèi)容質(zhì)量與用戶(hù)滿(mǎn)意度，比如回答更精準(zhǔn)、輸出的內(nèi)容更容易讓用戶(hù)理解。總之，短期內(nèi)并不追求醫(yī)療服務(wù)閉環(huán)，也不急于商業(yè)化落地。

三、尋找“新支柱”與搶奪“AI船票”

將視線拉高，兩條路線的選擇，最終都服務(wù)于各自母公司在AI時(shí)代的宏大棋局。

目前，“普惠醫(yī)療健康”已被正式納入螞蟻集團(tuán)五大主業(yè)，與“普惠金融”并列。對(duì)螞蟻而言，醫(yī)療的價(jià)值不僅體現(xiàn)在新業(yè)務(wù)本身，也體現(xiàn)在與現(xiàn)有體系的協(xié)同效應(yīng)上。

一個(gè)高頻、高信任度的健康服務(wù)入口，既能拉升支付寶平臺(tái)黏性（協(xié)同數(shù)字支付與生活服務(wù)），又為保險(xiǎn)等金融產(chǎn)品創(chuàng)造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化場(chǎng)景（協(xié)同數(shù)智普惠金融），同時(shí)還能作為集團(tuán)AI能力的最佳范例，向政企端輸出模型能力（協(xié)同科技產(chǎn)業(yè)化）。

尤其是金融和健康醫(yī)療的協(xié)調(diào)，參考平安好醫(yī)生曾推動(dòng)的“醫(yī)療+保險(xiǎn)”打包增值路徑，未來(lái)AQ所沉淀的用戶(hù)健康檔案、慢性病行為數(shù)據(jù)，或許能反哺到保險(xiǎn)產(chǎn)品的定價(jià)和風(fēng)控，形成“健康管理+風(fēng)險(xiǎn)保障”的閉環(huán)協(xié)同——眼下答案尚不明確，但模式不難想象。

如果說(shuō)螞蟻押注“普惠醫(yī)療”，是為了夯實(shí)新業(yè)務(wù)地基、拉動(dòng)生態(tài)協(xié)同、尋找第二條增長(zhǎng)曲線。那么夸克切入醫(yī)療并不只是押注某一個(gè)垂類(lèi)場(chǎng)景，而是為了搶占AI時(shí)代的“船票”——建立一個(gè)AI時(shí)代真正意義上的超級(jí)入口。

在電商增長(zhǎng)趨緩、平臺(tái)紅利見(jiàn)頂?shù)谋尘跋拢⒗锩媾R的是從交易平臺(tái)向AI平臺(tái)轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。這個(gè)轉(zhuǎn)型繞不開(kāi)一個(gè)前提：必須有一個(gè)能承載大模型能力、與用戶(hù)保持高頻互動(dòng)的通用入口。

正如普華永道中國(guó)AI咨詢(xún)主管張為峰所言，AI“超級(jí)入口”將重構(gòu)下一代的流量控制權(quán)。一方面，它是用戶(hù)與智能服務(wù)的“第一觸點(diǎn)”；另一方面，它也是重構(gòu)商業(yè)模式的關(guān)鍵支點(diǎn)——從廣告到訂閱，從一次性交易到多輪互動(dòng)，從平臺(tái)分發(fā)到任務(wù)驅(qū)動(dòng)，都是圍繞入口重新排布。

AI時(shí)代的“超級(jí)入口”之爭(zhēng)已經(jīng)打響。PC時(shí)代，百度主導(dǎo)信息流；移動(dòng)時(shí)代，微信掌控社交；而在AI時(shí)代，誰(shuí)先占據(jù)用戶(hù)心智，誰(shuí)就能重構(gòu)平臺(tái)價(jià)值分配的規(guī)則。

被欽定為“AI旗艦應(yīng)用”的夸克，要承擔(dān)起打造國(guó)內(nèi)首個(gè)DAU破億AI超級(jí)App的使命。阿里巴巴智能信息事業(yè)群總裁吳嘉希望將夸克打造為“機(jī)器貓的口袋”——“一是Smart（聰明），二是專(zhuān)業(yè)，三是萬(wàn)能，要All in one”，成為“每個(gè)人都可以用的工具”。

而健康咨詢(xún)幾乎算得上全民剛需，且一旦建立信任，用戶(hù)黏性極強(qiáng)。如果能在這一高門(mén)檻場(chǎng)景中建立起專(zhuān)業(yè)權(quán)威的品牌形象，就有機(jī)會(huì)將信任遷移至教育、辦公、搜索等更多領(lǐng)域，從工作到學(xué)習(xí)，搶占AI時(shí)代的“默認(rèn)入口”。

四、中美有差距：星辰與泥濘

醫(yī)療大模型唯有與當(dāng)前的醫(yī)療服務(wù)體系結(jié)合，才能充分釋放潛力。

對(duì)此，上海某三甲醫(yī)院院長(zhǎng)告訴《財(cái)經(jīng)故事薈》，“不夸張地說(shuō)，醫(yī)生可能是最樂(lè)意擁抱新技術(shù)的群體。我們不講新舊，有用我們就想用就愛(ài)用。”

在他的微信朋友圈里，幾乎每隔兩三天，就會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)AI大模型相關(guān)內(nèi)容，“醫(yī)療服務(wù)體系的任何環(huán)節(jié)，AI大模型都有機(jī)會(huì)切入”。

據(jù)中國(guó)醫(yī)療大模型行業(yè)白皮書(shū)披露，2019—2023年，中國(guó)醫(yī)療大模型市場(chǎng)規(guī)模從27億元增長(zhǎng)至107億元，預(yù)計(jì)2028年將達(dá)到976億元。

資料來(lái)源：《中國(guó)醫(yī)療大模型行業(yè)白皮書(shū)：精準(zhǔn)醫(yī)療，智能未來(lái)》，招商銀行研究院

但在抵達(dá)這片星辰大海之前，所有玩家都必須正視并穿越一片由數(shù)據(jù)、技術(shù)、倫理和法規(guī)構(gòu)成的“泥濘”地帶。

正如前述院長(zhǎng)所提醒的，“在醫(yī)療領(lǐng)域，我們固然要迎接AI、用好AI，但不能夸大，必須先經(jīng)過(guò)嚴(yán)苛的臨床驗(yàn)證。”

這并非一句空話(huà)。相比之下，國(guó)際頭部醫(yī)療大模型在進(jìn)入臨床前，其驗(yàn)證的廣度與深度已為我們?cè)O(shè)立了極高的標(biāo)桿。

例如，梅奧診所（Mayo Clinic）的AI心血管風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，在獲批前通過(guò)了覆蓋全球17個(gè)國(guó)家、136家醫(yī)院的聯(lián)合驗(yàn)證，累計(jì)病例高達(dá)23萬(wàn)例。這種工業(yè)級(jí)的、大規(guī)模的嚴(yán)謹(jǐn)驗(yàn)證，正是國(guó)內(nèi)模型需要補(bǔ)上的第一課，也是必須跋涉穿越的“泥濘”。

近期舉辦的世界人工智能大會(huì)醫(yī)療論壇上，國(guó)內(nèi)外多位頂尖院士和專(zhuān)家坦言，當(dāng)前醫(yī)療大模型要從“可見(jiàn)”走向“可靠”，仍需克服三大核心困境：

一是，“開(kāi)放”與“安全”的沖突。

數(shù)據(jù)是模型的燃料，也是最敏感的資產(chǎn)，尤其在醫(yī)療領(lǐng)域。德國(guó)科學(xué)院院士Roland Eils教授指出，盡管技術(shù)上AI已在多項(xiàng)能力上超越人類(lèi)，但大語(yǔ)言模型在臨床的落地率僅有5%，核心瓶頸就在于數(shù)據(jù)隱私的嚴(yán)格限制。

這背后是《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》和《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》構(gòu)筑的數(shù)據(jù)安全紅線。如何在這道紅線之上，破解醫(yī)療數(shù)據(jù)流通不暢的難題，已成為政策的焦點(diǎn)。

好消息是，從國(guó)家層面來(lái)看，2023年設(shè)立的數(shù)據(jù)局以及計(jì)劃于2025年啟動(dòng)的國(guó)家數(shù)據(jù)集團(tuán)，體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)未來(lái)價(jià)值的認(rèn)可與重視，醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)據(jù)商業(yè)化政策雛形漸顯，各地也開(kāi)始積極進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)商業(yè)化的嘗試。

政策持續(xù)加碼推動(dòng)醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用 資料來(lái)源：政府官網(wǎng)、招商銀行研究院

二是，“通用”與“專(zhuān)用”的技術(shù)鴻溝。

正如我們前面所說(shuō)，醫(yī)療大模型領(lǐng)域一個(gè)負(fù)面例子足以引起公眾對(duì)整個(gè)行業(yè)的質(zhì)疑——醫(yī)療不是一個(gè)通用大模型可以輕易征服的領(lǐng)域。

它需要專(zhuān)科化模型，像醫(yī)生分科室一樣，針對(duì)特定器官和疾病進(jìn)行深度訓(xùn)練，才能減少“算法幻覺(jué)”，真正提升臨床的精準(zhǔn)度和實(shí)用性。這意味著，從通用技術(shù)到專(zhuān)用產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，仍有很長(zhǎng)的路要走。

三是，“技術(shù)”與“溫度”的倫理考驗(yàn)。

醫(yī)療的終點(diǎn)是服務(wù)于人。

中國(guó)科學(xué)院院士葛均波認(rèn)為，AI作為臨床診療的得力助手，其倫理規(guī)范問(wèn)題亟待厘清。這不僅是指算法的公平性、可解釋性和對(duì)隱私的保護(hù)，更是指如何將冰冷的技術(shù)融入充滿(mǎn)情感與信任的診療關(guān)系中。

這些現(xiàn)實(shí)困境，最終都指向一個(gè)核心原則：至少很長(zhǎng)一段時(shí)間，AI醫(yī)生的角色只能是“輔助”，而非獨(dú)立的決策者。診斷決策仍然牢牢掌握在人類(lèi)醫(yī)生手中。

從橫向?qū)Ρ葋?lái)看，中國(guó)醫(yī)療大模型落地的速度和深度，相對(duì)美國(guó)，還有明顯差距——既有技術(shù)的差距，還有從臨床驗(yàn)證、系統(tǒng)整合到信任建立的系統(tǒng)性差距。

首先，在商業(yè)模式上，歐美逐漸形成了“價(jià)值驅(qū)動(dòng)”的良性循環(huán)。

據(jù)天翼智庫(kù)發(fā)布的報(bào)告，歐美頭部玩家已在醫(yī)療文書(shū)自動(dòng)化、重癥管理、腫瘤精準(zhǔn)診療等高價(jià)值領(lǐng)域，成功構(gòu)建了“臨床信任→常態(tài)化使用→價(jià)值創(chuàng)造→商業(yè)付費(fèi)”的閉環(huán)。AI不再僅僅是降本增效的工具，而是能夠直接參與價(jià)值創(chuàng)造并獲得回報(bào)的生產(chǎn)力平臺(tái)。

其次，在應(yīng)用深度與廣度上，差距體現(xiàn)在“系統(tǒng)平臺(tái)”與“單點(diǎn)工具”的分野上。

?應(yīng)用廣度失衡：歐美醫(yī)療大模型已均衡覆蓋診療全流程，其中診斷類(lèi)占38%，治療規(guī)劃類(lèi)占29%，預(yù)后監(jiān)測(cè)類(lèi)也達(dá)到了21%。以MD安德森癌癥中心為例，其AI系統(tǒng)已覆蓋從篩查到個(gè)性化治療的全鏈條。相比之下，國(guó)內(nèi)三甲醫(yī)院的AI應(yīng)用中，影像診斷類(lèi)占比高達(dá)82%，而在治療和預(yù)后等核心環(huán)節(jié)的滲透嚴(yán)重不足。

?整合深度不足：國(guó)際標(biāo)桿項(xiàng)目展現(xiàn)出真正的“人機(jī)協(xié)同”。梅奧診所的AI術(shù)前規(guī)劃系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)調(diào)取數(shù)據(jù)（準(zhǔn)確率98%）、智能生成方案（符合率91%）到術(shù)中實(shí)時(shí)導(dǎo)航（誤差<0.5mm）的全流程支持。而國(guó)內(nèi)同類(lèi)應(yīng)用多停留在提供術(shù)前靜態(tài)建議，導(dǎo)致實(shí)際采用率不足40%，未能深度融入臨床工作流。

中美差距還直觀地反映在臨床采納與信任度上。

在美國(guó)頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，高達(dá)87%的科室已實(shí)現(xiàn)AI工具的常態(tài)化使用（每周>50次），其中放射科、病理科的采納率更是達(dá)到了95%。醫(yī)生對(duì)AI的信任已經(jīng)轉(zhuǎn)化為日常工作習(xí)慣。

要填平中美醫(yī)療大模型之間的系統(tǒng)性差距，螞蟻和夸克們必須聯(lián)手中國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，一起加速追趕了。