传统互联网医疗模式难改民众“看病难” 蚂蚁集团携AQ如何破局

随着老龄化社会来临，民众对健康管理与就医诊疗的需求日益多元化。

近年来，众多大型互联网平台纷纷依托AI赋能，迅速布局这个万亿级市场。

6月26日，蚂蚁集团推出AI健康管家APP——“AQ”。围绕民众看病就医刚需、健康管理方面的诸多痛点，AQ提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等上百项AI功能，高效连接全国超5000家医院、近百万医生、近200个名医数字分身等专业医疗服务。

蚂蚁集团首席执行官韩歆毅表示，蚂蚁希望通过AQ，给每个人一个值得托付的健康管家，打造全民健康的小助手、普惠医疗的好帮手，让每个中国人离健康生活“更近一步”。

令市场好奇的是，随着AI健康管理市场竞争早已白热化，AQ此时切入医疗健康管理赛道，胜算几何？

蚂蚁集团AI医疗总经理刘军伟向记者透露，与通用的互联网健康管理产品不同，AQ不只有AI服务，还连接线下诊疗等环节，为用户提供一站式的医疗健康服务。

记者多方了解到，在AI驱动健康医疗工具迭代升级的当下，越来越多大型互联网平台正积极引入智能体，构建更完善高效的线上问诊、线下挂号就诊、慢病管理、诊疗效果评估及方案优化的服务闭环，作为他们在激烈市场竞争过程脱颖而出的关键。

朱军伟向记者指出，某种程度而言，AQ更像是众多医疗健康管理环节智能体的管家，只要民众需要一项医疗健康管理服务，相关智能体就能迅速“现身”协助解决相关操作。

用医疗大模型重构医疗健康服务闭环

尽管互联网健康管理模式日益普及，但在实际操作环节，广大民众依然感受到“看病难”。

尤其当部分民众患有疑难杂症或病症相对严重，需要转向线下挂号就诊时，他不得不重新登录其他健康管理平台或医院公众号进行挂号就诊。此外，不少互联网健康管理工具仍无法根据患者病情，迅速匹配相应的专业名医，省去民众“找医生”的看病难题。

这折射出传统的互联网医疗健康解决方案仍存在三大痛点，分别是信息准确度难以分辨（如患者健康检查检验报告读不懂、多项健康检查报告难以综合分析、多次检查报告无法横向对比以判断患者病症变化趋势）、医疗服务分散与优质名医资源供给不足，直接导致民众感受到服务流程效率低、交互体验差与医疗服务平台高度分散。

“AQ希望能解决这些看病难痛点与传统互联网健康管理工具短板。”朱军伟告诉记者。为了帮助民众选好医院与找好医生，AQ连接全国逾5000家公立医院、近百万可挂号或线上问诊的医生，只需用户提出医疗需求，AI就能帮忙匹配。

在他看来，AQ在这个过程还扮演着另一个角色，就是帮助民众更清晰准确地表达疾病症状与问诊需求，从而让蚂蚁医疗大模型更快速高效“匹配”专业医生与医疗资源。

数据显示，每天逾2亿人次在网上搜索健康问题，最重要的需求是疾病/症状咨询，但各类医疗广告鱼龙混杂且内容真假难辨，导致公众难以获取更专业的医疗健康信息和服务。此外，在线上咨询病症时，多数民众不知道如何准确表述症状，容易造成“误诊”状况发生。

“因此， AQ基于蚂蚁医疗大模型的海量医疗数据分析与推理能力，可以模仿真人医生进行追问，一步步引导用户提供必要的病症状况信息，最终给出更准确全面的健康建议。”朱军伟表示。一旦遇到复杂报告递交、皮肤问题、药盒、病历等状况，民众也可以拍照提问。以皮肤拍照为例，AQ支持千亿参数的视觉语言识别，能精准分辨50种常见皮肤疾病并提供健康建议。若AQ判断民众或患有疑难杂症或病症相对严重，需线下问诊，它能在用户允许下，自主匹配相关医院专业医生进行挂号，助力解决民众找不到专业医生的看病难题。

AQ要做好这些工作，并非易事。它一方面需以医疗大模型作为技术底座，另一方面需全国上千位医学专业人士的深度参与。

作为AQ的技术引擎——蚂蚁医疗大模型学习逾万亿tokens专业医疗语料，不仅具备“医学思维”推理能力，还具备图片、语音、视频等多模态交互能力。此外，AQ旗下每个医生智能体都需经过医生及其团队严格训练与测评，才能上线为用户提供服务；全国10余所顶级三甲医院不同学科的带头人也组成专业顾问团，深度参与AQ专科问答评估等工作。

朱军伟认为，AQ的另一个使命，就是解决优质医疗资源的供给不足难题。

《2024年全国医疗服务能力调查报告》显示，国内三级医院仅占医疗机构总数的7.8%，却承担全国逾50%的门诊量，导致优质医疗资源的供给不足压力凸显。

因此，AQ开通“名医数字分身”服务。

记者多方了解到，“医生数字分身”正成为互联网大型平台布局AI+健康管理市场的重要抓手。但对广大民众而言，这些“医生数字分身”能否提供“个性化”“专业性”“因人而异”的在线诊疗服务，让他们感受到“线下面对面诊疗”体验，才是最重要的。

朱军伟向记者表示，AQ开通的“名医数字分身”，绝不是纯粹的医生声音形象授权。AQ更关注的是医疗知识——蚂蚁医疗大模型在学习海量医学知识的基础上，在研发“名医数字分身”时仍进行针对性的专业样本训练。以首批开通数字分身的杭州市第七人民医院主任医师毛洪京为例，他的“名医数字分身”基于大量临床高质量数据、超5万篇科普及论文资料打造，还专门加训100个小时的结构化诊疗经验，就医生而言，他也在加训自己的“数字分身”，让后者更接近自己的诊疗水准。

毛洪京表示，过去自己每月平均只能接诊600名患者，现在通过自己的“数字分身”，一天最多能服务超11万人次，服务范围已从省内拓展至全国。

“中国工程院皮肤领域专家廖万清院士团队、胸外科领域专家王俊院士团队也领衔全国近200位三甲名医已在AQ上线数字分身，7*24小时为广大民众答疑解惑。全国200余家医院还在AQ提供云陪诊服务，若民众需线下就医，AI可以作为向导。”朱军伟向记者表示。

赋能家庭医生生态变革

AQ等AI健康应用的面世，能否有效解决当前家庭医生的服务生态困局，同样备受业界关注。

2016年，国务院医改办等七部门联合印发《关于推进家庭医生签约服务的指导意见》，确立分级诊疗制度框架。

2022年3月，国家卫生健康委等六部委联合印发《关于推进家庭医生签约服务高质量发展的指导意见》，提出到2035年，签约服务覆盖率达到75%以上，基本实现家庭全覆盖，重点人群签约服务覆盖率达到85%以上，满意度达到85%左右的发展目标。

记者获得的行业数据显示，当前国内每万人口所对应的全科医生为3.28人（即46万家庭医生），距离发展目标5人（即需要70万家庭医生）仍有一定差距。根据实际状况，当前每个家庭医生年度有效服务人数小于500人，且重点人群尚无法覆盖，更难做到每个民众都拥有专属家庭医生。

这背后，是家庭医生作为一种新型健康管理模式，在供需两端都面临较多发展挑战，一是在供给端，全科医生培养数量依然不足，二是在需求端，家庭医生的知晓度偏低，存在服务“推而不广”问题；且部分民众仍倾向热衷前往三甲医院就诊，对家庭医生的信任度与接受程度有待提升。

因此，部分地方政府部门正尝试引入AI数字家庭医生，为每位居民提供24小时在线专属家庭医生智能服务，一方面解决通过数字分身，解决家庭医生供给不足难题，另一方面尝试以“大模型+真人家庭医生”相结合的服务模式，对分级转诊、复诊开方、健康咨询、用药咨询、医疗报告解读、健康档案管理进行全面智能化服务升级，重塑基层医疗服务能力，吸引更多民众信任家庭医生，提升民众对家庭医疗的诊疗需求。

一位上海市黄浦区卫健委人士向记者透露，目前他们已在AQ上线黄浦区10位优秀家庭医生的“数字分身”，即将覆盖全区190位家庭医生，服务范畴覆盖全区约50万常住居民。

在他看来，AI家庭医生一个入口链接全区医疗健康管理，辅以主动关怀式服务提醒，将家庭医生服务模式从“人找服务”变成“服务找人”。未来，黄浦区AI数字家庭医生还将提供模型预问诊及精准转诊的智能预约挂号、一键触达式的全域“千人千面”智能健康管理服务，以及真人医生分身的主动关怀与互动宣教，给家庭医生服务模式带来全新变革。

中国社会科学院人工智能研究促进中心秘书长陈华珊认为，当前中国慢病人群规模庞大，医疗体系承压，AQ等AI健康应用的相继出现，有助于弥合资源鸿沟、优化资源分配、助力普惠医疗。