病人看病難，醫生工作更難！

中山大學附屬一院的史劍波教授深有體會。

每周幾十臺手術，每月數百個病人，已經壓力山大。還有一堆事排隊：寫病例小結、回復患者問題、復診反饋、隨訪跟蹤、用藥囑咐......更別提做科研、做科普，一個都不能少。

這些事吞噬了醫生的時間。鐵打的醫生，也恨不得克隆出一打自己，只求稍微松口氣。

現在，AI突飛猛進，醫生終于有了自己的“分身術”。

以杭州七院毛洪京醫生為例，螞蟻集團為其生成醫生智能體（類似支付寶“AI健康管家”），它能“24小時不打烊”，為患者提供咨詢、科普問答等服務，還能幫助整理病歷，將診療效率提升10倍。

1月，螞蟻集團收購好大夫在線塵埃落定，已經有近千位醫生定制了自己的“AI分身”，類似的“分身”，還將走進28萬醫生的辦公室，扛鼎瑣碎、重復的工作。

2025年，這將是AI驅動醫療變革的預告片。有它打樣，“AI改變世界”，“AI再造行業”，才不是正確的廢話。

是的，AI在行業落地，技術才有意義；AI方法做對，才能事半功倍。

如此，一切才能像科幻作家威廉·吉布森說的：未來已來，正加速流行。

據調研機構IDC預測，2024年國內“AI生成”市場規模35.3億美元，2027年將漲到129.3億美元，年復合增長率超50%。

看對眼，踩準點

28萬醫生+1億患者，“好大夫”用18年在醫療領域闖出一片天地。

作為在線診療的大眾點評，它既懂患者的渴望，也懂醫生的需求，用技術服務醫療供求的兩端。

比如史教授，注冊“好大夫”13年，他就在平臺的幫助下，收集整理患者的主訴、病史、內鏡檢查、CT、核磁共振等資料，讓術后復診、回訪易如反掌。

甚至，他還利用好大夫，上線術前術后指導，縮減重復、瑣碎的工作，醫療效率直接拉滿。

而另一面，螞蟻10年前啟動掃碼支付，就從醫院繳費開始。

之后掛號、買藥、醫保支付、醫保碼，再到如今的AI健康管家，它努力改變“看病難”的每個細節，接地氣，得要領，積攢下8億“醫療健康”用戶。

由此，雙方“看對眼”——好大夫能借螞蟻的用戶規模、AI能力，降低獲客和運營成本，提升用戶服務；螞蟻能借好大夫的醫生資源、醫療經驗，補齊支付寶的醫療服務網絡，完善智能醫療服務。

所以，螞蟻收購好大夫，就是要踩準醫療的“點”，激發“28萬醫生+8億用戶+AI”的化學變化。

“偏科”才能出頭

管理學家邁克爾·波特曾說：要在競爭中勝出，必須提供獨特價值。就像英偉達只做GPU，Runway只做AI視頻，“偏科”才能出頭。

早在“百模大戰”元年（2023年），科技大廠比拼通用AI，螞蟻也發布了百靈大模型。

但在總裁韓歆毅看來：“世界不缺一個通用模型，只有落地行業，解決用戶痛點，才是突破的機會。”

所以，螞蟻另辟蹊徑，選擇醫療、理財、支付三條賽道，專注于“AI+”題解。

其中，AI+醫療，除了幫醫生搞定“數字分身”，還幫醫生收集、管理分析病歷，醫生只需拍照輸入資料，病例小結、病程跟蹤、病理科研等，都可以輕松拿捏。

有醫生，甚至利用AI知識庫，便捷地“萃取”病例數據，取得了科研新成果。

此外，螞蟻與浙江合作導醫AI“安診兒”，已為1700萬患者提供智能陪診服務，從找科室、醫生到掛號、導診、繳費，所有流程被AI重做了一遍。

而這只是開始。

收購后，好大夫28萬醫生先上手AI工具，再逐漸普及全國的醫生和醫院。這將是一場深度的行業變革。

其一，優質醫生的經驗、能力，可以通過“數字分身”普惠更多病患，緩解醫療資源的分布不均。

其二，醫生能集中精力，加速臨床科研轉化，及時干預，預防疾病發生，加速疾病治療。

其三，醫院也可以優化人員配置調度，提高財務處理效率，實現精準的物資采購、庫存管理和分配，避免浪費。

由此，醫療產業的生產力將被極大釋放，“看病難”的問題將被迅速緩解。

而這，正是國家倡導的“AI+”，它是新質生產力的重要引擎。

反正，在小郝看來：用不了多久，更多醫生會像史教授、毛醫生那樣，享受AI的效率和便捷。就像咱們體驗過12306，再也不會去線下排大隊，沒苦硬吃。

過去的不可能，終將變成未來的小確幸。

2025年，AI的“正確打開方式”就是如此——不是空喊大話，而是解決一個個具體的痛點；不是追求技術大而全，而是讓創新真正服務于人。

大勢所趨下，AI玩家若還不識變、不應變，錯過的，不是一個時機，而是整整一個時代。

誰會成為倒霉蛋，咱們明年看。