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
乌鸦智能说-52分钟前
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
