網絡醫療信任危機！

要得到靠譜有信息多難？

《黑鏡》第七季《凡夫俗女》中，腦腫瘤患者阿曼達被迫成為“行走的廣告牌”——她的意識被科技公司控制，一旦觸發關鍵詞就會無意識地念出廣告詞，甚至需要額外付費才能關閉這些干擾。

這看似荒誕的情節，卻精準諷刺了現實中的醫療信息困境：我們想獲得的健康方案，得到的不是答案，而是一場精心設計的“付費游戲”。

在現實中，互聯網上隨處可見的醫療廣告，早已讓“搜索看病，癌癥起步”成為全民調侃的黑色笑話。你輸入“頭痛”，跳出來的可能是“腦瘤早期信號”；輸入“腳疼”，大概是患了“趾甲癌”；搜索“失眠”，“三天根治養生茶”位列首屏。

更諷刺的是，這些廣告往往偽裝成真情實感的病患分享或醫生建議，利用患者的焦慮精準收割，畢竟每天有超億人次在互聯網搜索醫療問題，但其中海量信息真假難辨。

病已經難治了，醫療廣告更加添亂

在全面互聯網的大趨勢下，最脆弱的群體恰恰是最需要靠譜醫療信息的患者人群。

一項調查中，近九成受訪者稱，自己的父母曾經遭遇過網絡謠言、網絡詐騙、網絡賭博等風險。手機中“莫名其妙”的APP越來越多，老年人暴露在養生視頻、神藥直播、溫情關懷等騙局里的風險也在增加。虛假廣告是老年人上網時最常見的風險，占比超過了30%，其次是網絡詐騙，占比約為22%[1]。輕則被“特效藥”騙走數萬元養老金，重則因延誤治療危及生命。

而當代“脆皮”年輕人們也難逃醫療騙局的陷阱，在互聯網種草平臺問到醫療問題的時候，不乏出現正文訴苦和評論區推銷的“雙簧”橋段。

這種亂象的背后，是一個畸形的醫療信息產業鏈：部分劣質醫療服務提供方通過付費讓廣告優先展示，權威醫學信息只能靠邊站；然后通過話術包裝，將普通保健品吹噓成“修復神藥”，或是虛構“三甲專家坐診”人設；最后“偽科普”冒充專業醫生，吸粉漲粉后，再推銷三無醫院或者高價保健品。

當前，醫療健康信息市場呈現兩極分化：一方面，虛假廣告和低質內容泛濫，普通消費者都有可能成為主要受害者；另一方面，真正有價值的醫療資源卻因信息壁壘難以觸達普通用戶，尤其是老年群體。2022年，全國打擊整治養老詐騙專項行動追回贓款308億元，涉詐問題隱患整治率達96.7%，但虛假醫療信息仍屢禁不止[2]。

AI正成為普通人獲取可靠醫療知識的直通車，有望填平這一信息鴻溝。與此同時，AI技術在醫療領域的應用正逐步深入，從影像識別到輔助診斷，再到健康管理，AI的潛力已被廣泛認可。然而，大多數AI醫療產品仍聚焦于專業醫療場景，面向普通用戶的健康咨詢工具仍存在信息可信度不足、交互體驗不友好等問題，難以真正滿足患者的需求。

醫療AI的探索

其實醫療AI并非新鮮事物，但以通用大模型為代表的健康咨詢服務長期以來面臨三大核心挑戰：一是數據質量參差不齊，比如在FDA批準的AI算法中近一半未經過真實患者數據的訓練[3]；二是技術與臨床需求的脫節，許多AI產品功能仍停留在影像識別等單一場景；三是商業化壓力可能導致潛在的廣告植入問題，損害了用戶體驗[4]。

圖片來源：參考資料[2]

這種情況下，醫療垂類大模型探索的必要性就體現了出來。

6月26日，螞蟻集團正式發布全新AI健康應用AQ，提供健康科普、就診咨詢、報告解讀、健康檔案等超百項AI功能，同時可與全國超5000家醫院、近百萬醫生、近200個名醫AI分身等專業醫療服務實現高效鏈接。

想象一下這樣的場景：當你輸入“拉肚子”時，AQ不會像一些app那樣直接甩出“腸癌前兆”的嚇人結果，而是會像圖片中展示的那樣，一步步追問關鍵細節：“腹瀉持續多久了？大便是什么性狀？生活壓力大不大？”這種模擬真實醫生問診邏輯的方式，讓健康咨詢變得更有針對性，也避免了過度恐慌。

能做到“持續追問，全面理解”是因為AQ基于螞蟻醫療大模型開發——它通過三個維度構建了完整的醫療知識體系：首先，它學習了包含報告、影像、藥品等百億級中英文圖文數據，以及千億級醫療文本語料；其次，由上千名專業醫學人士和專家團隊標注的千萬級高質量醫療知識圖譜，確保了數據的專業性和準確性；最重要的是，它深度整合了真實醫療場景中的診療數據，包括與全國近200位知名醫生合作開發的“AI分身”所積累的問診經驗。

以中國工程院院士、胸外科專家王俊團隊的AI分身為例，AI分身不僅學習了王俊院士發表的大量學術論文和臨床指南，還通過分析其數十年積累的診療案例，精準復刻了院士的問診思維和診療路徑。

這種深度學習模式使AQ的每一個回答都建立在循證醫學基礎上。當用戶咨詢健康問題時，系統不僅會給出結論，還會標注參考來源，如臨床指南、權威期刊或三甲醫院診療數據。例如在解讀體檢報告時，AQ會同時顯示相關指標的醫學定義、正常范圍，以及引導用戶采取醫院、研究所等權威機構的診療建議，讓用戶獲得堪比面診的專業體驗。

在實際使用場景中，AQ更像是一個專業的醫療小幫手——它的“多模態識別”功能讓普通人也能輕松理解專業醫療信息。上傳體檢報告，它能標注出異常指標；拍攝藥盒照片，它能自動識別藥品信息并設置用藥提醒；甚至皮膚問題也能通過拍照獲得專業評估……這些功能大大降低了醫療信息的理解門檻。

果殼編輯部的小伙伴就分享了自己的首次使用體驗：“有次孩子半夜發燒，試著用AQ咨詢了省兒保的醫生AI分身，不僅得到了專業指導，還直接預約了第二天的門診，省去了排隊掛號的麻煩。”

這樣的故事正在全國發生。以上海仁濟醫院的泌尿外科?？浦悄荏w為例，上線8個月服務30萬人次，相當于再造半個科室的門診量。更關鍵的是，仁濟醫院泌尿外科團隊組織150名不同級別醫生在千名患者真實診療中進行了評測，結果顯示，在AI的輔助下，基層醫生診斷正確率提升4%-8%，已初步具備“下基層”的能力[5]。AI在這個時代不是要替代醫生，而是要讓優質醫療資源像水電煤一樣觸手可及。

AI能否成為醫療信息的“凈水器”？

在醫療信息良莠不齊的當下，醫療AI正在展現其作為"信息凈水器"的潛力。數據顯示，上線僅9個月，AQ已累計服務超7000萬用戶，日均處理健康咨詢超百萬次。

在用戶歡迎背后，醫療AI的凈化之路仍面臨雙重挑戰：技術層面，醫療大模型需要持續優化——即使在MedBench評測中得分96.1位居第一的螞蟻醫療大模型，面對罕見病咨詢時仍有提升空間；國家衛健委2024年發布的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》就在多處明確指出：醫療AI的發展只能輔助決策，不可替代診斷。因此在倫理層面，必須嚴守"輔助"邊界，避免滑向AI診療的法律風險。

《黑鏡》的警示與啟示在此形成奇妙呼應：技術可以是利益操控的工具，也可以是普惠大眾的利器。當虛假醫療廣告仍在收割焦慮時，AQ正在用技術重建信任——通過名醫AI分身讓偏遠地區患者獲得頂級專家建議，通過用藥提醒避免每年百萬例級的藥物傷害，通過無廣告的流暢體驗還原醫療本該有的樣子。這或許就是“科技向善”的最佳注腳：不是創造炫目的概念，而是用扎實的技術解決真實世界的痛點。

未來已來，但遠未普及。要讓AI真正成為醫療信息的“凈水器”，需要更多像螞蟻AQ這樣既懂技術又尊重醫療本質的探索者。當技術回歸服務本質，當創新聚焦真實需求，“上網看病，癌癥起步”的搞笑段子，終將成為歷史。

參考文獻：

[1]https://m.mp.oeeee.com/a/BAAFRD000020210314453555.html 民調：老年人上網常遇虛假廣告，農村獨居老人更易受騙

[2]http://health.people.com.cn/n1/2023/0517/c14739-32688059.html 中消協：全國打擊整治養老詐騙專項行動追回贓款308億元

[3]https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28538205 FDA批準的AI算法近乎一半未經過真實患者數據的訓練

[4]https://m.huanqiu.com/article/4LdD8br4cvu 記者實測AI看病，是“超級外掛”還是“玩命盲盒”？

[5]http://iot.china.com.cn/content/2025-04/22/content_43090763.html

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