出品 | 虎嗅科技醫療組

作者 | 陳廣晶

編輯 | 苗正卿

頭圖 | AI生成

花樣翻新的賽博“大白”（電影《超能陸戰隊》中的健康助手）正涌進患者手機。

剛過35歲的肖穎，年初在某大醫院生了寶寶。出院的時候，護士再三叮囑她下載一個APP，在這個軟件上可以掛互聯網醫院的號，關于母親和嬰兒的任何問題都可以在線提問。

這個APP，肖穎早就下載了，除了線上問診、掛號、體檢、檔案管理，疫苗接種預約都可以在這個軟件上進行。出院后，正好趕上流感爆發，她和嬰兒相繼發燒，軟件上的AI報告解讀，健康咨詢，緩解了肖穎初為人母的焦慮。

與肖穎類似，越來越多出院患者、門診患者在醫院、醫生的介紹下擁有了賽博“大白”，還不止一個。

在其背后，面向大眾的醫療AI服務呈現出爆發的趨勢。業界盤點的當下最熱門的20大醫療AI場景中，面向大眾的“報告解讀”、“智能導診”排在前兩位，遠超與醫療服務關系密切的“合理用藥”“醫保控費”等。

覆蓋看診前輕問診、出院后隨訪等內容的AI健康管理產品更是層出不窮，已經聚集了上億用戶的互聯網大廠在其中更是激戰正酣，京東健康、阿里健康、百度健康、小荷等主力悉數下場，相關產品也相繼從平臺上剝離，“自立門戶”推出了獨立APP。

就在今年6月底，支付寶醫療發布的AQ健康管家APP，更是將AI健康管理推向了更多硬件設備，其服務范圍也進一步延伸到個人健康檔案管理、家庭健康檔案管理等。此舉將這場圍繞大眾健康展開的賽博醫療競賽推向了新高度，也揭開了業界隱憂。

事實上，中國健康管理市場空間非常大。智聯研究院數據顯示，超九成職場人受到亞健康的影響，長期久坐、熬夜、暴飲暴食、咖啡續命等習慣正在蠶食健康，導致視力疲勞，頸椎、腰椎酸痛，以及失眠、焦慮、脫發、肥胖等問題。

AI作為健康顧問，省時省錢效率高頗受亞健康職場人歡迎。有數據顯示，中國AI健康管理市場規模到2027年預計將達到2.59萬億元，年復合增長率超過20%。只是，要想吃下這塊蛋糕，即便是互聯網大廠也有多場硬仗要打。

搶占醫療高地

互聯網大廠AI強勢切入健康管理賽道，也正在改變中國醫療系統。

“過去平均每月只能接診600名患者，現在通過’AI分身’一天最多能服務超過11萬人次，而且患者范圍來自全國。”杭州市第七人民醫院副院長毛洪京感慨地說。作為睡眠專家，毛洪京常為“供不應求”苦惱，“中國有數億人有睡眠問題”。

AI等新技術在一定程度上緩解了這種困境。毛洪京曾開玩笑說，AI數字分身已有他80%的水平。這意味著AI分身能有效提升科普效率、精準識別線下就診需求，并及時解答患者常見問題，甚至能提前預警潛在風險。

瞄準診前咨詢、診后隨訪，大醫生的“AI分身”正在快速鋪開。

公開資料顯示，螞蟻集團上線的“AQ”APP已有200多個名醫AI分身上線；同期平安好醫生推出的名醫數字分身產品“平安芯醫”也計劃將上線醫生數量從6個增長到1000個；百度推出的“心響”APP、京東健康的“康康”、字節跳動的小荷AI醫生等也都相繼上線了醫生專家的AI數字分身。

在這一現象背后，中國傳統醫療體系，對診前、診后的關注遠遠不夠。艾瑞咨詢數據顯示，2019年診后醫療需求達到2840億元，互聯網醫療的服務規模約為310億元。

巨大空白之下，大廠們有用AI工具繼續攻入這一領域，有盡快從薄弱環節向醫療產業滲透之意。更重要的是，收集連貫的數據更有利于醫療AI的長期發展。

以AQ為例。“與通用產品不同的是，它不只有AI服務，也連接了線下環節，目標就是為用戶提供一站式的醫療健康服務。”螞蟻集團AI醫療總經理劉軍偉說。

這種情況下，醫療體系中原本斷點式的服務被連接起來，形成了閉環，既可以解決患者的需求，也讓病案數據更加完整。“大模型要追求大，但也不能一味追求大，想要專業對數據要求就更高。”劉軍偉強調。

雖然整合度參差不齊，不過，還可以看到，院外服務患者，院內服務醫生、管理者，也在成為各家大廠的努力方向。

與互聯網時代不同的是，醫療AI可以幫助醫生完成瑣碎重復的工作，比如：回答一再被問到的問題，撰寫病歷，檢索文獻等。此外，如果有科研需求，醫生還可以應用AI助手做一些患者數據的匯總和分析。

更重要的是，老齡化帶來的供給端壓力，以及在醫改快速推進中，醫療系統面臨的持續增加的轉型升級壓力等，都急需有新的工具來破局。

今年年初，國家衛健委主任雷海潮直接下場發起了全民體重控制的行動，國家衛健委還發布了三年行動計劃。

這對久攻醫療健康而不下的互聯網大廠來說，是非常好的機遇期。

可以看到，微醫就通過AI健共體，幫助體系減少醫療支出，已經在天津拿到了年入50億元的成績單。這意味著，在新一輪醫改的熱潮中，AI等新技術只要能找準自己的

位置，解決醫院、醫保的痛點，確實有商業化的想象空間。

而在硬幣的另一面，直接面向大眾的AI健康管理，雖然看似有更廣闊的市場，也可以借鑒互聯網大廠在其他領域有成功經驗的打法，但是實際上需要破冰的環節更多，推進難度也遠不是其他賽道可以比擬的。

鏈接醫療資源能力是真賽點

互聯網大廠圍繞診前診后展開的醫療AI競爭，在一定程度上確實有改變醫療體系的潛力。

“為什么我們做20多個專科，”螞蟻集團副總裁張俊杰在解釋與其他醫療AI分身差異時表示，因為用戶的很多問題是跨專科的，“我們的想法是，針對用戶常用的20多個專科，我們都跟最厲害的醫院和醫生合作，這些專科醫生，就組成了一個全科醫生。”

如果這一設想能夠落地，確實有望解決困擾中國醫療界多年的分級診療難等問題。畢竟匯聚了全國高手的AI，確實有一眼辨別疑難雜癥的實力。釘釘團隊也在幫助行業開發垂直專科的大模型。

只不過，這需要相當長時間的付出，也面臨很多挑戰。

最關鍵的一點，能夠鏈接到多少稀缺的醫療資源，仍然是AI玩轉健康管理的核心“考核指標”。

從大眾端看，與開發者的熱火朝天形成鮮明對比，普通人對于人工智能的信任度仍然非常有限。“如果到醫院去看病，是AI醫生接診，至少我是沒法接受的。”不止一個人曾這樣告訴虎嗅。一項調查也證實，在中國只有3.59%的人認為醫療AI能夠完全取代醫生。

另有研究認為，技術的可靠性是影響患者對AI等技術接受度的主要原因。電子科技大學公共管理學院賈開教授指導付若瑄完成的一項研究顯示，面對一項新問世的智能診斷技術，由于使用效果不明確，患者更多是持觀望態度， 更愿意選擇傳統的診斷方式。

在實際應用中，肖穎曾經將檢查報告發給AI，AI根據報告分析出了多種可能，但是她還是不明白發燒的原因，最終還是在線下醫生那里得到了確切的答案和治療方法。

至少當下，即便是感到身體不適的亞健康人群，其焦慮情緒也并不是單靠AI就能解決的，背后的名醫才是真正的“定心丸”。

畢竟很多時候大病和小病之間的差異并不明顯，連醫生都容易誤診。事關生死，即便是“沒事”兩個字，也是越權威的醫生說出來，越能讓人安心。

在競爭越來越激烈的今天，這就給AI健康管理提出了更高的要求，那就是需要鏈接盡可能多的名醫，且相比以往要更加有深度、有質量。

以名醫AI分身為例，只是形象和聲音上一致，能做常規科普已經不能滿足需求了，新的名醫AI分身還需要獲得醫生的知識體系。這個過程，臨床專家不僅需要更多的深度參與，甚至要手把手帶教AI。

比如：毛洪京，他的AI分身基于支付寶醫療底座醫療大模型，掌握了必要醫學知識后，又加訓100個小時的結構化診療經驗和超過5萬篇科普及論文資料。作為進展較快的專家，毛洪京的AI分身已經可以做一些診后工作，按照計劃還會向全鏈路服務進發。前期就已耗時2年。

每個專科專病的診后管理都完全不同，對于未來要建立多個學科的支付寶醫療來說，難度可想而知。

“醫療服務要專業嚴謹，是一個慢行業，三五年，很多變化就出來了，但是放在兩三個月或者一兩年，其實變化沒有那么明顯。”張俊杰說。

而這對于考核周期短的互聯網公司來說無疑是一個挑戰。在人是健康管理主力軍的階段，已經有多個相關項目鎩羽而歸。

要真正在健康管理領域有所作為，打動醫療機構、醫生只是一方面，更多改變醫療模式的操作，還需要獲得醫保部門，衛健部門乃至地方政府的支持。贏得整個體系的支持，也將是AI健康管理賽場接下來的重要賽點。

此外，盡管AI健康管理、賽博“大白”并不是直接問診，很多時候是分析、存儲資料、回答科普問題，但是，法律、制度風險仍然存在。特別是在數據隱私保護，數據采集等方面。

上一代醫療AI引發的法律問題就曾經嚴重挫傷了醫療機構使用這一新技術的積極性。根據法律界人士撰文，即便到了現在，醫療AI的責任界定還是很困難。

這種情況下，無論是推動AI健康管理、醫療AI的互聯網大廠，還是醫療機構、個人都需要非常慎重，是一個如履薄冰的過程。

張俊杰也將之與支付安全類比，直言需要像金融一樣，按照相關法律條文去操作醫療AI。“掃碼支付是很簡單的動作，但后面資金安全的保障、數據的處理，也有一大堆的標準，需要逐步梳理出來。”醫療健康領域的每個產品，也都需要符合來自醫保、衛健、大數據局等監管部門的標準。

客觀來說，AI技術本身也還在發展之中，目前AI的可解釋性仍有待提高，魯棒性差（虎嗅注：魯棒性是計算機術語，指的是遭遇異常時，計算機穩定運行的能力），以及偏見、歧視等問題，都還在解決中。

在醫療、大健康領域，針對AI更是存在很多監管的空白地帶，先行者，特別是互聯網大廠的探索，也是推動標準建立的主要力量之一。坑坑洼洼，也是行業發展的必經之路。

而對于類似肖穎的普通人來說，面對越來越便捷的AI健康服務，保持審慎和理性的態度，積極學習相關知識，重視隱私保護，并仔細甄別和篩選適合自身需要的賽博“大白”，也在成為必修課。這不僅關乎個人健康，更是推動AI醫療健康在安全、負責任的軌道上發展的關鍵一步。

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