今年YC活動(dòng)上，微軟CEO納德拉聊起狂熱的AI行業(yè)，在這個(gè)資本開支換股價(jià)的人工智能時(shí)代，最讓他感觸的變革是一個(gè)發(fā)生在他的家鄉(xiāng)印度的故事。

2023年初的印度，一位當(dāng)?shù)亻_發(fā)者用ChatGPT以及構(gòu)建了一個(gè)聊天機(jī)器人，交到當(dāng)?shù)剞r(nóng)民手上，讓他們?cè)L問(wèn)政府網(wǎng)站來(lái)獲得農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼——美國(guó)西海岸的科技漂洋過(guò)海，正在惠及遠(yuǎn)方具體的人。

在納德拉的觀察里，當(dāng)下的科技領(lǐng)域，一些模型能力被過(guò)度炒作，而這樣體現(xiàn)AI真正價(jià)值的故事正在被低估[1]。早在2016年的微軟Ignite大會(huì)上，他就表達(dá)過(guò)類似的觀點(diǎn)[2]：

AI研究不是為了擊敗人類，而是為了賦能每個(gè)人類。

每一輪的科技發(fā)展最終都將落地到現(xiàn)實(shí)生活，普惠賦能也許是AI能帶給這個(gè)時(shí)代最大的驚喜。

2023年，比爾·蓋茨用一篇名為《The Age of AI has begun》的長(zhǎng)文，系統(tǒng)闡述了自己對(duì)AI的見(jiàn)解。在文章中，他將醫(yī)療和教育單獨(dú)拎出來(lái)，認(rèn)為在這兩個(gè)勞動(dòng)力嚴(yán)重不足、資源分配嚴(yán)重不均的領(lǐng)域，人工智能有著廣闊的用武之地[3]。

商業(yè)世界的日新月異的技術(shù)競(jìng)賽中，螞蟻集團(tuán)旗下的AI健康應(yīng)用螞蟻阿福也把注意力投向了醫(yī)療健康這個(gè)深邃的命題。

自6月份推出獨(dú)立App后，螞蟻阿福月活用戶六個(gè)月突破1500萬(wàn)大關(guān)。這個(gè)數(shù)字有兩層含義：

一方面，健康與醫(yī)療依然是最能觸動(dòng)用戶神經(jīng)的場(chǎng)景之一；另一方面，人工智能在其中扮演的角色，恐怕比人們想象中的更加重要。

被忽視的中間地帶

2024年，得益于在AlphaFold 2中的開發(fā)貢獻(xiàn)，谷歌DeepMind高級(jí)科學(xué)家Jumper和創(chuàng)始人Hassabis共同獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。

AlphaFold2模型的重要突破在于能預(yù)測(cè)2.2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，幾乎覆蓋了地球上所有已知的生物體，與普通人息息相關(guān)的好消息是，它能高效輔助癌癥新藥的研制。

醫(yī)學(xué)發(fā)展日新月異，醫(yī)生要用有限的精力追趕知識(shí)更新的速度越來(lái)越難。1950年時(shí)，醫(yī)學(xué)知識(shí)翻倍的速度是50年，但到了2020年，則只需要73天[20]。這種情況下，恐怕不得不再另啟一個(gè)AI大腦。

Hassabis認(rèn)為，如果沒(méi)有人工智能的介入，要花費(fèi)10億年的時(shí)間，才能預(yù)測(cè)這么多蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)[4]。

在醫(yī)療這個(gè)語(yǔ)境下，人工智能帶來(lái)的進(jìn)步并非只在學(xué)術(shù)前沿。如果說(shuō)AlphaFold 2正在給醫(yī)學(xué)的未來(lái)以希望，那么借助AI改善普通人的健康管理，就是個(gè)技術(shù)帶動(dòng)下的全新領(lǐng)域。

作為螞蟻旗下定位健康管理的產(chǎn)品，螞蟻阿福定位“AI健康助手”，其技術(shù)底層來(lái)自螞蟻醫(yī)療大模型，后者在HealthBench等評(píng)測(cè)中，都處于行業(yè)領(lǐng)先水平。

阿福所瞄準(zhǔn)的需求，來(lái)自一個(gè)反復(fù)被談及，但一直未能解決的區(qū)間：大眾和醫(yī)院之間的“中間地帶”。

一方面，“健康”和“生病”之間存在著跨度非常廣的亞健康地帶，身體發(fā)出的信號(hào)沒(méi)能被感知，并不是因?yàn)椤罢！保且驗(yàn)椤傲?xí)慣”。

另一方面，醫(yī)療健康天然存在信息壁壘，與之對(duì)應(yīng)的健康管理是個(gè)高度專業(yè)性的事務(wù)。大部分普通人對(duì)健康管理的認(rèn)知停留在知道吸煙有害健康、趕緊抽一根壓壓驚的狀態(tài)，基本談不上成體系的管理。

“預(yù)防勝于治療”的道理誰(shuí)都懂，但從公開信息來(lái)看，大型體檢機(jī)構(gòu)年度接待量滿打滿算也就不到1000萬(wàn)人/次。體檢做什么項(xiàng)目，往往也不取決于醫(yī)生，而是公司人事部門買的什么套餐。

與之對(duì)應(yīng)，每天有超2億人在互聯(lián)網(wǎng)搜索醫(yī)療健康問(wèn)題，但碎片化的信息混雜著真假難辨的廣告，讓90%的人都難以實(shí)現(xiàn)有效搜索[12]。

換句話說(shuō)，目前的體檢覆蓋率都尚未覆蓋最廣大的人群，體檢項(xiàng)目的框架之外，對(duì)應(yīng)的“健康管理”是一個(gè)規(guī)模非常龐大的市場(chǎng)需求。

《衛(wèi)報(bào)》 報(bào)道：超100萬(wàn)應(yīng)該老年患者去年在急診室等待超過(guò)12小時(shí)[9]

過(guò)去幾年間，這片“中間地帶”還在慢慢擴(kuò)大：

一是許多疾病顯現(xiàn)出年輕化的趨勢(shì)，比如15-39歲2型糖尿病新發(fā)病例的增長(zhǎng)速度，超過(guò)了全年齡段，而心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)人群中，20-29歲人群占比15.3%[15]；

二是社交媒體放大了很多健康細(xì)節(jié)，以前說(shuō)不清哪里難受，現(xiàn)在小紅書逛一圈，確診了10種病，突然咳嗽了幾下，搜索結(jié)果顯示肺癌晚期。這也難怪ChatGPT和DeepSeek橫空出世時(shí)，大部分用戶都會(huì)第一時(shí)間求醫(yī)問(wèn)診。

螞蟻阿福的定位有一部分像日常生活中輕量化體檢機(jī)構(gòu)的角色，既不是醫(yī)院的“診療”，也不是體檢機(jī)構(gòu)的“檢查”，更接近診療和檢查的前端，即醫(yī)療與健康的科普顧問(wèn)。

在泛濫成災(zāi)的互聯(lián)網(wǎng)廣告和社交媒體上求醫(yī)問(wèn)藥的人群之間，螞蟻阿福正在快速成長(zhǎng)。

少一片健康的荒漠

爬過(guò)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的草地，走到了人工智能的雪山，產(chǎn)業(yè)界對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域興致重燃，原因在于大模型技術(shù)的成熟。

在“健康管理”這個(gè)語(yǔ)境下，由于醫(yī)患之間天然信息差的存在，如何把用戶的主觀感受，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)語(yǔ)言，長(zhǎng)期是個(gè)難以逾越的技術(shù)鴻溝。

舉例來(lái)說(shuō)，“汽車有異響”是用戶的主觀感受，“下擺臂總成老化”是病因，通過(guò)感受尋找病因，是個(gè)高度專業(yè)化的場(chǎng)景，“線上化”無(wú)法解決全部問(wèn)題。

2017年Transformer架構(gòu)橫空出世后，大模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力大幅增強(qiáng)，從而實(shí)現(xiàn)了從識(shí)別能力到?jīng)Q策能力的大跨步。具體到健康領(lǐng)域的應(yīng)用，技術(shù)打通了主觀感受到醫(yī)學(xué)語(yǔ)言的鴻溝，產(chǎn)業(yè)界摸索多年的“數(shù)字醫(yī)生”逐步雛形。

作為最早以“支付”為標(biāo)簽的公司，螞蟻在醫(yī)療領(lǐng)域的積累其實(shí)非常多。

從2014年中國(guó)第一筆線上掛號(hào)繳費(fèi)，到2019年助力國(guó)家醫(yī)保電子憑證落地，再到2024年收購(gòu)好大夫在線并推出AI健康管家，目前，螞蟻健康已連接5000家醫(yī)院、30萬(wàn)注冊(cè)醫(yī)生。

而在后端技術(shù)層面，螞蟻醫(yī)療大模型學(xué)習(xí)了超萬(wàn)億專業(yè)醫(yī)療語(yǔ)料，融合千萬(wàn)級(jí)醫(yī)療知識(shí)圖譜，才能達(dá)到精準(zhǔn)理解疾病特征、診療邏輯和醫(yī)學(xué)表述。

基于專業(yè)的醫(yī)療大模型，再結(jié)合針對(duì)性的小型專業(yè)樣本訓(xùn)練，螞蟻阿福開發(fā)了一系列醫(yī)生AI智能體。比如基于杭州市第七人民醫(yī)院主任醫(yī)生毛洪京的智能體，額外訓(xùn)練了毛洪京醫(yī)生100個(gè)小時(shí)的結(jié)構(gòu)化診療經(jīng)驗(yàn)，以及超過(guò)5萬(wàn)篇科普及論文資料。

在精神心理疾病科室從業(yè)二十余年，毛洪京平均每年能接待1萬(wàn)個(gè)病人。他成為首批在阿福上線AI智能體的醫(yī)生，不到一年時(shí)間，“毛洪京智能體”服務(wù)的用戶就超過(guò)360萬(wàn)人。

無(wú)獨(dú)有偶，上海東方醫(yī)院婦產(chǎn)科主任段濤的“AI分身”，上線半年已為16萬(wàn)人提供過(guò)咨詢，相當(dāng)于重慶一家醫(yī)院產(chǎn)科門診一年的接診量。段濤醫(yī)生說(shuō)，很多產(chǎn)科門診豎著“男性禁止入內(nèi)”的牌子，AI讓男性也能更積極參與到孕產(chǎn)過(guò)程中來(lái)。數(shù)據(jù)顯示，在阿福上咨詢段濤醫(yī)生“AI分身”的用戶中，有24%是男性。

對(duì)大部分普通人來(lái)說(shuō)，“看病難”主要集中在三個(gè)環(huán)節(jié)：就診前的優(yōu)質(zhì)資源難接觸、就診中的反復(fù)奔波、就診后的恢復(fù)與護(hù)理不到位。

阿福瞄準(zhǔn)的環(huán)節(jié)，其實(shí)是就診前的“自我健康管理”，這其實(shí)也是整個(gè)醫(yī)療健康體系里，最容易被忽視也最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。

通過(guò)專業(yè)模型結(jié)合人工智能時(shí)代“對(duì)話”這個(gè)最常見(jiàn)的交互，阿福把醫(yī)學(xué)科普和醫(yī)生真實(shí)的診療經(jīng)驗(yàn)，融入了“咨詢”這個(gè)最普適的醫(yī)療健康場(chǎng)景，最大限度解放了醫(yī)生的工作負(fù)荷。

目前，阿福App上已經(jīng)有500余位名醫(yī)開通了AI分身，對(duì)于真實(shí)就醫(yī)人群，30萬(wàn)醫(yī)生可以提供在線問(wèn)診服務(wù)，將醫(yī)生的智慧和科技的力量凝聚在一起，能做到面向所有人、7X24小時(shí)在線，提供覆蓋醫(yī)保商保支付服務(wù)、數(shù)字化就醫(yī)服務(wù)、AI醫(yī)療健康服務(wù)全環(huán)節(jié)的服務(wù)。

與之對(duì)應(yīng)，阿福應(yīng)用中55%的用戶來(lái)自三線及以下城市和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，目前每天回答500多萬(wàn)個(gè)健康提問(wèn)。

據(jù)今年6月份的公開報(bào)道，以上海仁濟(jì)醫(yī)院的測(cè)試為例，螞蟻與醫(yī)院共建了RJUA泌尿外科智能體，在AI的輔助下，醫(yī)生診斷正確率提升4%~8%。

相比在其他領(lǐng)域“降本增效”式的商業(yè)路徑，人工智能在醫(yī)療健康體系內(nèi)的應(yīng)用，似乎更接近技術(shù)進(jìn)步理想中的樣貌。

每個(gè)人守衛(wèi)自己的健康，不應(yīng)該是一件奢侈品。

反復(fù)和摸索中進(jìn)步

從醫(yī)學(xué)探索到醫(yī)療平權(quán)，AI的介入正給長(zhǎng)期負(fù)重前行的醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)曙光。

AlphaFold讓解析一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時(shí)間從幾年壓縮到幾個(gè)小時(shí)；谷歌用AI幫助乳腺癌篩查的誤診率降低5.7、漏診率降低9.4%；微軟的Dragon Copilot用于輔助臨床工作，為每次就診節(jié)省5分鐘時(shí)間，為每位醫(yī)生每月增加13個(gè)預(yù)約名額[21][22]。

螞蟻阿福的出現(xiàn)，則是對(duì)健康管理領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的需求的回應(yīng)。

健康領(lǐng)域“中間地帶”問(wèn)題之所以長(zhǎng)期難以緩解，原因在于大部分創(chuàng)新模式的基礎(chǔ)都在“醫(yī)療”而非“健康”，導(dǎo)致客觀上以兩件事為代價(jià)：一是增加醫(yī)生的負(fù)擔(dān)；二是增加患者的成本。

這種情況下，只要醫(yī)療資源供需的不平衡無(wú)法緩解，大部分創(chuàng)新的底色都會(huì)成為醫(yī)患之間的零和博弈。

“醫(yī)療”和“健康”雖然都需要專業(yè)性，但其內(nèi)容對(duì)應(yīng)著截然相反的邏輯�！搬t(yī)療”語(yǔ)境下，醫(yī)院會(huì)假設(shè)患者有病，寧可錯(cuò)殺一千不能放過(guò)一個(gè)�！敖】怠眲t是假定一個(gè)人各方面身體機(jī)能都正常，能吵吵盡量別動(dòng)手。

阿福的創(chuàng)新之處在于，通過(guò)技術(shù)手段讓稀缺、專業(yè)的醫(yī)療資源低成本“分發(fā)”，讓普通人也能盡可能接觸專業(yè)的健康管理。

換句話說(shuō)，阿福扮演的角色類似于一個(gè)“懂健康的朋友”，它既沒(méi)有能力代替醫(yī)生出具專業(yè)的診療方案，也沒(méi)有動(dòng)力取代醫(yī)療機(jī)構(gòu)承擔(dān)的社會(huì)責(zé)任，它更擅長(zhǎng)用最簡(jiǎn)單的交互，讓普通人也能清晰的了解自身的健康情況。

提及現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的使命，最廣為流傳的說(shuō)法莫過(guò)于“有時(shí)治愈，常常幫助，總是安慰”，從現(xiàn)實(shí)的角度講，普通人的大部分醫(yī)療需求，恰恰是對(duì)自身健康情況的掌握和理解，也即“幫助”和“安慰”。

人工智能是一門產(chǎn)業(yè)，以規(guī)模、產(chǎn)值、利潤(rùn)和就業(yè)為表征，但作為一門技術(shù)，它應(yīng)該關(guān)乎平等、進(jìn)步與人的尊嚴(yán)。

健康A(chǔ)I顯然不是最性感的商業(yè)模式，但它帶來(lái)了人工智能的另一種可能：讓健康成為一種權(quán)利，而不是一種恐懼。

全文完，感謝您的耐心閱讀。

參考資料

[1] TPK宸鴻，快、趕、搶，抓住蘋果，天下雜志

[1] A conversation with Satya Nadella，Y Combinator

[2] Microsoft CEO Satya Nadella: ‘We are not pursuing AI to beat humans at games’，Geek Wire

[3] The Age of AI has begun，Bill Gates

[4] Driving Scientific discovery with AI，Demis Hassabis

[5] 全國(guó)人民上協(xié)和，新華社

[6] 2024年我國(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)

[7] Health at a Glance 2025，OECD Indicates

[8] One in 20 patients in England wait at least four weeks to see GP, figures show，The Guardian

[9] More than 1m older people in England waited over 12 hours in A&E last year，The Guardian

[10] 小地方也能看上“大專家”，螞蟻阿福 聚集百大名醫(yī)AI坐診，河南日?qǐng)?bào)

[11] 2024中國(guó)居民家庭醫(yī)生需求調(diào)研報(bào)告，21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)

[12] 螞蟻集團(tuán)發(fā)布AI健康A(chǔ)pp「阿�！梗胀ㄈ艘材苡薪】倒芗伊�？紅星新聞

[13] 超8成國(guó)人死亡源于慢性��！上觀新聞

[14] 全球高血壓報(bào)告，世界衛(wèi)生組織

[15] 每6個(gè)人中就有一個(gè)患者，這種病為什么會(huì)盯上年輕人？新京報(bào)

[16] AI賦能，醫(yī)療的邊界在何處？中國(guó)科學(xué)報(bào)

[17] 王寧利委員：人工智能助力打造眼科大模型，北京日?qǐng)?bào)

[18] The AI doctor will see you…eventually，The Economist

[19] How AI is reshaping the future of healthcare and medical research，Microsoft Research

[20] Challenges and Opportunities Facing Medical Education，Transactions of the American Clinical and Climatological Association

[21] International evaluation of an AI system for breast cancer screening，Nature

[22] Meet Microsoft Dragon Copilot: Your new AI assistant for clinical workflow，Microsoft AI

[23] 《2024年中國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》，甲子光年

[24] AlphaFold的下一步是什么？對(duì)話諾獎(jiǎng)得主John Jumper，DeepTech深科技

作者：羅雪妍

編輯：李墨天

責(zé)任編輯：黎錚

封面圖片來(lái)自ShotDeck