螞蟻集團正逐步把醫(yī)療板塊視為核心業(yè)務之一。

6月26日，螞蟻集團發(fā)布AI健康獨立應用“AQ”，從功能定位上來看，AQ被螞蟻視為AI版“健康管家”，主要以對話框的形式提供健康科普、就診咨詢、報告解讀、健康檔案等AI功能。同時該產品還“連接了全國超千家醫(yī)院、近百萬醫(yī)生”，并且適配了魚躍、三諾等居家慢病管理設備及華為、蘋果等可穿戴設備。

螞蟻集團在醫(yī)療AI方面的主要布局始自2023年。此后陸續(xù)與浙江衛(wèi)健委合作首創(chuàng)數(shù)字健康人“安診兒”，推出醫(yī)療大模型，發(fā)布“AI健康管家”，收購好大夫在線、共創(chuàng)AI醫(yī)生助手等等。

值得注意的是，為這款新App，螞蟻集團董事長井賢棟和CEO韓歆毅罕見共同現(xiàn)身站臺，凸顯其在公司戰(zhàn)略中的分量。

名醫(yī)AI分身是否靠譜？

在這款新應用中，名醫(yī)是螞蟻集團主打的一張王牌，在發(fā)布會場也邀請到了院士級別的著名醫(yī)生為其站臺。在APP中，用戶也可以與著名醫(yī)生的數(shù)字人形象進行溝通。

那么，這些名醫(yī)AI分身是否靠譜，是否只是具備“形象代言”色彩。

對此，螞蟻集團副總裁張俊杰和螞蟻集團AI醫(yī)療總經理劉軍偉向筆者解釋了名醫(yī)AI分身的背后原理：

支持名醫(yī)AI的一方面是堅實的大模型底座與專業(yè)數(shù)據(jù)訓練。劉軍偉強調，AQ的基礎是螞蟻自主研發(fā)的醫(yī)療大模型。在數(shù)據(jù)層面，螞蟻構建了“醫(yī)療領域最全面的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)體系，依托超萬億 tokens 專業(yè)醫(yī)療語料底座，支撐自主研發(fā)千億參數(shù)多模態(tài)模型，并融合千萬級醫(yī)療知識圖譜”。這使其具備“對疾病特征、診療邏輯和醫(yī)學表述的深度理解”。 

另一方面，名醫(yī)AI分身并非單純的形象和聲音授權。劉軍偉表示，其關鍵在于“大模型對醫(yī)生科室診療經驗的針對性學習”，需要“讓這個智能體真正接近醫(yī)生本人的問診邏輯”。

以首批開通AI分身的醫(yī)生杭州市第七人民醫(yī)院主任醫(yī)師、副院長毛洪京為例，團隊“加訓了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”，讓分身“越來越接近于他自己診療的能力”。螞蟻方面表示，毛洪京本人也會每日查看線上數(shù)據(jù)，監(jiān)控分身的表現(xiàn)并參與優(yōu)化，甚至開玩笑稱分身能達到他“80%的水平”。

為確?？尚哦龋珹Q在產品設計上融入了醫(yī)學循證機制。“出了任何結果，我們都會引用，它會告訴你這種邏輯是怎么推出來的，也專門把RAG（檢索增強生成）來源標注出來，這些來源都是醫(yī)學知識中最新最頂尖的。”劉軍偉介紹。

此外，在AI診室咨詢后，AQ還會根據(jù)具體結論，主動推送線上問診、就醫(yī)掛號或者醫(yī)生智能體，而一旦用戶進入線下就診流程，AQ也會持續(xù)跟蹤信息，提供云陪診、醫(yī)保服務、診后隨訪等服務。 

螞蟻的AI醫(yī)療布局，是一場生態(tài)戰(zhàn) 

雖然螞蟻對AQ的能力邊界有著明確的界定，即專注于咨詢與輔助，不涉足診斷，主要知識提供專業(yè)的科普知識、解答診前診后問題。但螞蟻的整體醫(yī)療布局、AQ試圖串聯(lián)起來的醫(yī)療能力卻遠不止于此。

按照張俊杰的表述，螞蟻在過去10年間，“先接了醫(yī)保支付，再接了醫(yī)院掛號，再接通好大夫，拉通了大部分省份的醫(yī)療數(shù)據(jù)”，打通這些用戶就醫(yī)所需的基礎服務之后，試圖再用AI的方式給到用戶更好的體驗。

更進一步的是，張俊杰將AQ比喻為“智能體的管家”，目前其旗下?lián)碛嗅t(yī)保智能體、醫(yī)院智能體、醫(yī)生智能體等。這些智能體在用戶提出需求時，能被管家調用來解決具體事務，例如醫(yī)保支付、掛號。據(jù)了解，Q3螞蟻將推出智能體開放平臺，引入更多醫(yī)療智能體。

同時，螞蟻也在嘗試推動旗下醫(yī)療服務的全鏈路、全場景覆蓋。螞蟻強調，其第一用戶是普通C端。從支付寶APP內嵌到獨立APP，再到與華為、vivo、魚躍等硬件廠商合作，以及未來布局PC端，螞蟻的目標是讓AQ“Inside everywhere”，實現(xiàn)“在任何場景、任何地點、任何設備上都可以用到AQ這樣的能力”。 

可見，螞蟻集團的AQ并非孤立的產品，而是基于其生態(tài)基礎，通過開放合作、資源整合與技術賦能，試圖構建起一個覆蓋醫(yī)療健康全鏈路的服務體系。 

盡管具備優(yōu)勢，螞蟻的AI醫(yī)療大模型布局仍面臨多重挑戰(zhàn)：

一方面，醫(yī)療AI是一個新興且高度受監(jiān)管的領域。目前大模型醫(yī)療領域的行業(yè)標準仍處于探索和發(fā)展初期，存在分散和缺失的問題。劉軍偉指出，當前對AI醫(yī)療產品的可信度、安全性、合規(guī)性和專業(yè)性的衡量標準比較分散。他提到，目前正在推動相關行業(yè)標準的建立，關于行業(yè)標準建立在“今年之內會有一些大動作”。

不過，這種不確定性可能影響產品的迭代速度和推廣范圍。尤其是“AI不做診斷”的邊界如何維持、責任劃分等問題，仍需在實踐中持續(xù)摸索。 

與此同時，要想與傳統(tǒng)醫(yī)療體系深入融合并非易事。盡管螞蟻已接入一定量的機構和醫(yī)生，但醫(yī)療體系的復雜性和地域性差異巨大。如何更深入地打通院內核心流程，解決醫(yī)療機構自身痛點，或許將決定其在醫(yī)療垂直領域的天花板。 

在商業(yè)化路徑方面， 螞蟻方面表態(tài)短期內商業(yè)化并非核心目標。但如何在長期實現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)模式，是所有AI醫(yī)療企業(yè)面臨的終極拷問，目前行業(yè)也尚未解出一份參考答案。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜蔡鵬程，編輯｜胡珈萌）