從醫療大模型到共建智能體，螞蟻AI醫療的“另一種解法”_風聞

在AI技術加速滲透各行業的當下，醫療領域正站在一次深刻變革的門檻上。

從數據資源的天然富礦，到服務效率的系統性躍升，再到科研成果的快速產品化，AI正在全面重塑醫療行業的底層邏輯。

尤其在中國，隨着螞蟻集團、華為、騰訊等科技巨頭的集體入場，AI醫療的競爭已從拼模型能力，進入到“落地為王”的深水區。

6月16日，北京友誼醫院與螞蟻集團共建的消化專科智能體“消化百事通”正式上線，提供覆蓋“預防—診斷—治療—康復”的全鏈條服務。

這一落地不僅成為AI醫療進入主流醫療體系的重要註腳，也標誌着產業融合全面提速。至此，螞蟻集團已圍繞大模型構建起“一體三端”的醫療AI戰略佈局，初步打通了從醫院到醫生、再到患者的智能化服務閉環。

**/ 01 /**全球AI醫療迎來落地拐點，國內玩家集體入場

AI正在成為醫療行業的新引擎。

在一項最新的全球調查中，70%的醫療從業者表示正在考慮部署AI解決方案，其中四分之三的機構在過去一年中加大了IT投入，且預計這一趨勢將持續上升。2024年，在所有獲得融資的醫療科技初創公司中，約40%已將AI技術融入其業務實踐。

推動AI在醫療領域加速落地的原因，主要有三：

第一，數據基礎雄厚，AI訓練資源豐富。

醫療健康數據佔全球數據總量的30%，且數據增長速度超過金融、媒體等領域。然而，目前高達97%的醫療數據未被有效利用。隨着電子病歷（EHR）等系統的普及，大量臨牀記錄（如文本、圖像、實驗室檢測值）已實現數字化，為AI提供了天然的訓練素材。

藉助AI，醫療行業正逐步建立起跨維度、多層次的全景視圖，推動一系列更復雜、更精細的智能服務落地。這意味着，醫院仍有巨大的經營效率優化空間。

第二，AI顯著提升了醫療服務效率。

AI已在多個關鍵場景中發揮作用，包括影像識別、智能問診、輔助診斷等。隨着模型能力演進，AI已可對患者健康進行建模，從分子層面到羣體特徵、從診療記錄到疾病演進，實現更高維度的健康洞察與服務匹配。

第三，AI科研成果正快速轉化為實際產品。

AI醫療已從研究期邁向落地期。以FDA為例，自2000年以來，AI/ML類醫療設備獲批數量呈指數增長，2024年預計是2014年的30倍。這意味着，從“實驗室論文”到“醫院產品”的路徑正在大幅縮短。

這一全球趨勢在中國同樣顯現。

從華為、螞蟻集團、騰訊等互聯網巨頭，到科大訊飛、東軟集團等老牌醫療IT企業，再到百川智能、月之暗面等大模型初創公司，越來越多玩家湧入AI醫療賽道。

例如，華為組建了“衞生軍團”，以昇騰算力+盤古大模型+雲邊端協同為技術底座，全面推進AI輔助診斷、藥物研發和智慧醫院等場景。螞蟻集團則以“機構—醫生—用户”三端聯動的AI醫療生態為核心，加速構建全棧式醫療智能解決方案。

隨着模型能力的提升，AI醫療的探索愈發深入。螞蟻就是一個典型的例子。2025年，螞蟻集團加大了其在AI醫療的佈局。全面提速的螞蟻，自然成為觀察AI醫療落地的絕佳樣本。

**/ 02 /**從大模型到智能體，AI醫療的兩道關鍵門檻

AI醫療的真正落地，繞不開兩個核心問題：

一是降低醫學問答的幻覺率，二是如何以產品化方式服務實際醫療場景。

解決幻覺率問題的關鍵在於構建醫療垂直大模型。截至2025年4月，中國前100強醫院中已有98家宣佈部署大模型系統，其中38家基於通用模型打造了55個專屬垂直醫療模型。

同時，螞蟻、科大訊飛等企業紛紛也推出了自己的醫療大模型。但模型想要具備真實醫學理解和判斷能力，背後離不開海量、高質量的行業數據“餵養”。

以螞蟻為例，其醫療大模型由百億級中英文圖文、千億級文本語料、千萬級醫學知識圖譜共同“投餵”而成，並在藥廠、醫患對話等真實場景中完成多任務微調，輔以數百個醫學團隊提供專業標註數據進行強化學習。

在醫學報告、藥品識別、毛髮類圖像識別等場景中，該模型準確率已突破90%。

第二個關鍵，是通過智能體將模型轉化為實際服務。這正成為AI醫療落地的“關鍵切口”。

目前，國內已湧現出多個AI醫療智能體應用。比如，科大訊飛推出的智能導醫機器人、病歷生成系統，已在多地醫院落地。與其他玩家相比，螞蟻的進展則更具系統性。

6月16日，北京友誼醫院與螞蟻集團簽署合作協議，將圍繞AI醫療創新、重大臨牀課題、科研數據共享等方向展開深度合作。

雙方首個共建成果——消化專科智能體“消化百事通”，已上線螞蟻AI健康管家，為患者提供“預防—診斷—治療—康復”的一站式服務。該智能體融合了友誼醫院消化科的權威知識與診療經驗，可模擬醫生邏輯性問診，提升患者線上諮詢的專業性與便捷性。

正如友誼醫院副院長李鵬所言：“此次合作能將友誼醫院在消化疾病領域的深厚積澱與領先的AI技術真正結合，共同探索技術與醫學融合的有效模式，讓高科技真正惠及老百姓的就醫體驗和健康管理。”

除了友誼醫院，螞蟻醫療智能體已經覆蓋了北京協和醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院等多家三家醫院，彙集了100多位名醫智能體。

這種生態共建落地智能體的方式，讓大模型應用開始從當好“全科醫生”走向學做“專科醫生”，受到了廣泛的歡迎。

比如，與上海仁濟醫院共建泌尿外科專科智能體，上線半年完成的AI服務即佔門診量超50%；杭州市第七人民醫院主任醫師、副院長毛洪京推出的醫生智能體，上線至今，已累計服務超200萬患者，幫助毛洪京醫生團隊篩查出約2萬睡眠障礙人羣。

未來，螞蟻將聯合更多三甲名醫打造覆蓋腫瘤、慢病等核心專科的AI智能體矩陣，逐步實現醫療服務智能化、普惠化。

**/ 03 /**佈局從點到面，螞蟻打造AI醫療服務閉環

事實上，螞蟻的AI醫療佈局已從技術能力，走向線上醫療健康服務模式的重塑。

今年1月，螞蟻完成對好大夫在線的收購，計劃打造“AI超級醫生助理”，為其平台29萬醫生提供日常工作流支持與效率工具。

除了醫生端的智能體系統，螞蟻還推出患者端應用醫療大模型產品“AI健康管家”。

在AI健康管家平台上，用户可以直接與多位醫生分身對話。這些分身大多由國內三甲醫院的主任、專家構成，用户只需描述症狀，即可實現在線問診、初步判斷、健康建議，極大降低看病門檻與醫療資源不均。

而面向醫療機構端，螞蟻早期從支付與醫保場景切入，逐步擴展至診療與院內運營系統。今年3月，螞蟻集團聯合阿里雲、華為、衞寧健康、納裏數智等近百家產業夥伴，宣佈推出全新“螞蟻醫療大模型一體機”全棧解決方案：

醫療機構僅需一鍵接入螞蟻醫療大模型一體機設備，即可完成國產算力、醫療大模型、AI訓推一體的私有化部署，推進院內業務系統、患者服務AI升級。

據悉，杭州市醫保局、寧波市鄞州區衞健委、北京中醫醫院、上海仁濟醫院、上海市中醫醫院、浙江省人民醫院、迪安診斷共7家機構成為首批接入合作的醫療機構。

站在產業角度看，一體機的方案具備兩大優勢：

一是醫療服務行業最核心問題就是對數據高度敏感，一體機符合醫院對數據安全、合規的嚴格要求。

二是一體機可快速對接院內信息系統與業務流程，增強與醫院合作的業務粘性，具備長期商用潛力。

這套體系貫穿從診療、服務到健康管理的全流程，試圖打造一個安全、可信、閉環化的醫療AI服務範式。換句話説，在全國性AI醫療方案尚未統一之前，螞蟻已提前打通“可落地、可複製、可持續”的路徑。

**/ 04 /**結語：從拐點到破局，AI醫療真正開始“落地為用”

站在2024年的時間節點，AI醫療正處於一個“拐點”向“破局”的關鍵階段。

螞蟻集團所代表的這批“系統型玩家”不再侷限於模型能力或語料規模的比拼，而是通過產品化+服務化+私有化部署，真正走向了AI醫療應用層的深水區。

大模型只是起點，智能體是路徑，最終比拼的，是誰能真正為醫生減負、為患者賦能、為醫院創造價值。

AI醫療的時代，不是即將到來，而是已經發生。

文/林白