文/葉檀財(cái)經(jīng)團(tuán)隊(duì)
醫(yī)療健康領(lǐng)域的發(fā)展日新月異，活著，只是多活一天，醫(yī)藥技術(shù)的巨大進(jìn)步就有可能拯救很多生命。
3月17日，高層發(fā)布會釋放了新的財(cái)政信號，為醫(yī)療健康領(lǐng)域的技術(shù)變革埋下伏筆。2025年，中央財(cái)政計(jì)劃投入805.5億，提升基本公共衛(wèi)生服務(wù)，296.5億用于醫(yī)療救助資金。
這意味著：醫(yī)療AI將會成為政策落地的重要支撐點(diǎn)。
根據(jù)衛(wèi)健委的《衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》顯示，當(dāng)前基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)承擔(dān)著53.5%的門診量，但優(yōu)質(zhì)醫(yī)生密度僅為三級醫(yī)院的1/9，人工智能將讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)生像孫悟空似的吹根毛，就能有百千萬化身。
AI輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)覆蓋28個省區(qū)的3.2萬家基層機(jī)構(gòu)。
通過NLP病歷分析、多模態(tài)癥狀匹配等技術(shù)，將30種常見病診斷準(zhǔn)確率提升至92%，有效緩解了基層診斷洼地困境。
目前醫(yī)?；鹬С瞿昃鲩L高達(dá)12.3%，這是難以承受的巨大壓力，AI驅(qū)動的健康管理正創(chuàng)造結(jié)構(gòu)性降本空間。
財(cái)政資金要符合民生導(dǎo)向，也要可持續(xù)，只有與醫(yī)療AI的技術(shù)紅利產(chǎn)生共振，才能達(dá)成雙重目標(biāo)：重構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給模式，降低優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)成本，順便，培育孵化大健康賽道新的獨(dú)角獸。
政策與科技的雙輪驅(qū)動，將醫(yī)療AI的想象空間與潛力，抬升了一個數(shù)量級。
醫(yī)療AI的成功密碼，大數(shù)據(jù)和真問題
從全球AI發(fā)展趨勢來看，醫(yī)療與人工智能結(jié)合，是最熱門的領(lǐng)域之一。它不僅有政策支持、學(xué)術(shù)界扶持、資本擁護(hù)、投資者看好，還有大量的初創(chuàng)公司迅猛發(fā)展。
國外有很多先行者成功吃到了第一口螃蟹。作為全球醫(yī)療AI標(biāo)桿，先行者Tempus AI選擇了數(shù)據(jù)、算法、服務(wù)三者聯(lián)合的閉環(huán)商業(yè)模式。
簡單來說，它的成功密碼可總結(jié)成一句話：用好大數(shù)據(jù)，解決真問題。
第一步是積累數(shù)據(jù)。
Tempus AI的起點(diǎn)是做基因檢測，逐漸獲得了包含850萬份電子病歷、120萬張醫(yī)學(xué)影像的超級數(shù)據(jù)庫，建起一座數(shù)字化醫(yī)療圖書館。
第二步是讓數(shù)據(jù)變成治病救人的工具，Tempus將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)生智能助手、藥廠研發(fā)加速器和患者健康管家。這樣的電子化數(shù)據(jù)解決了藥廠的燃眉之急，目前來看，產(chǎn)品與服務(wù)的市場接受度很高。
除了這家公司之外，還有Hippocratic AI、Quibim、Abridge等許多同行，它們有的專注于AI健康助手、有的專攻某一特定領(lǐng)域，比如腫瘤方向的AI藥物研發(fā)。
還有初創(chuàng)公司深度挖掘醫(yī)學(xué)影像AI分析，或者是藥物臨床試驗(yàn)優(yōu)化、醫(yī)患高效溝通等。
國外先行者們像一面鏡子，照亮了國內(nèi)醫(yī)療AI企業(yè)前進(jìn)的大方向。
我們國內(nèi)的醫(yī)院、機(jī)構(gòu)、診所和社區(qū)已經(jīng)積累大量有效數(shù)據(jù)，猶如滿地珍珠，只是缺少了串聯(lián)起來的一根金線。
如果把這些醫(yī)療富礦挖掘開采出來，結(jié)合技術(shù)平權(quán)與市場化的數(shù)據(jù)，真正解決醫(yī)護(hù)人員和患者的問題，醫(yī)療AI賽道有可能迎來全面爆發(fā)。
中國醫(yī)療AI行業(yè)有三大痛點(diǎn)
中國醫(yī)療AI行業(yè)，面臨三大痛點(diǎn)。
第一是醫(yī)療資源分配不均和數(shù)據(jù)孤島。
從機(jī)構(gòu)端，也就是大企業(yè)端來看，醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在不同醫(yī)院和機(jī)構(gòu)里，數(shù)據(jù)多但使用效率低。這種數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練缺乏高質(zhì)量、多維度的數(shù)據(jù)支持。
舉個簡單的例子，上海的一家醫(yī)院，醫(yī)生在日常工作中積累起大量臨床數(shù)據(jù)，這對于訓(xùn)練AI大模型來說很重要。
然而，數(shù)據(jù)是多點(diǎn)分散的。電子病歷系統(tǒng)、檢驗(yàn)科LIS系統(tǒng)、影像科PACS系統(tǒng)，每一個都有單獨(dú)的數(shù)據(jù)格式與標(biāo)準(zhǔn)，無法有效整合共享。
第二是落地場景單一、適配性不足。
比如說，北京一家三甲醫(yī)院的影像科，引入了一套AI輔助診斷系統(tǒng)，專門用于肺結(jié)節(jié)篩查，這個系統(tǒng)確實(shí)非常出色，大大提升了醫(yī)生判斷的準(zhǔn)確率。
問題在于，這個系統(tǒng)只能做篩查，不能參與后面的診療，還需要醫(yī)生手動輸入信息，增加了工作量。
第三是產(chǎn)業(yè)生態(tài)割裂、協(xié)同能力差。
從機(jī)構(gòu)端來看，AI技術(shù)企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)生、患者沒有形成閉環(huán)。
醫(yī)院擔(dān)心患者數(shù)據(jù)隱私泄露，AI醫(yī)療公司則需要大量高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化其模型。
在醫(yī)生端，沒有一個相對完善的AI協(xié)同機(jī)制，比如說醫(yī)生需要把AI工具生成的報告，手動輸入到醫(yī)院自己的系統(tǒng)里。
患者在不同醫(yī)院看病，病歷、就診記錄、處方等數(shù)據(jù)在醫(yī)院之間是無法互相調(diào)用的。
如果只是解決三個痛點(diǎn)中的一個，相對簡單。更高維度的思考是，如何從頂層設(shè)計(jì)切入，一次性解決三個問題。
有一家企業(yè)已經(jīng)在做這件事，它就是螞蟻集團(tuán)。
螞蟻醫(yī)療健康成立至今已有10年，聯(lián)合超3600家醫(yī)院，累計(jì)服務(wù)用戶超8億，是目前國內(nèi)最大的醫(yī)保支付服務(wù)平臺、一站式醫(yī)療健康服務(wù)平臺。從2023年開始，螞蟻開始探索醫(yī)療AI領(lǐng)域，目前其醫(yī)療大模型是業(yè)內(nèi)應(yīng)用場景最豐富、與醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)生、醫(yī)院共建最深的垂類大模型之一。
這種豐富的場景和多維的數(shù)據(jù)貫穿能力，有效打破了數(shù)據(jù)孤島，為AI模型提供多維度訓(xùn)練基礎(chǔ)。
另外，螞蟻醫(yī)療大模型最近在MedBench測評上獲得雙料冠軍，支持圖文、語音、視頻交互和醫(yī)學(xué)推理能力。這種技術(shù)優(yōu)勢，讓它能夠覆蓋從問診到康復(fù)的全鏈條場景。
既有機(jī)構(gòu)端，也就是監(jiān)管部門、醫(yī)院數(shù)字化平臺的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，又有與醫(yī)生協(xié)同聯(lián)合的體驗(yàn)，還支撐了病人端的服務(wù)。
螞蟻集團(tuán)長期的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施沉淀、技術(shù)實(shí)力和生態(tài)協(xié)同，正在推動醫(yī)療AI行業(yè)，從過去的單點(diǎn)突破，向全局優(yōu)化轉(zhuǎn)型。
螞蟻?zhàn)鲠t(yī)療AI三大核心優(yōu)勢
螞蟻?zhàn)吡艘粭l與絕大部分醫(yī)療AI公司不同的道路，它具備三個同行幾乎無法復(fù)制的優(yōu)勢：
多年深耕數(shù)字醫(yī)療，厚積薄發(fā)；
AI大模型技術(shù)應(yīng)用資源優(yōu)勢；
AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)做三端布局，協(xié)同發(fā)力相互促進(jìn)。
2014年，全國第一筆線上掛號繳費(fèi)，通過支付寶實(shí)現(xiàn)；2019年，第一張電子醫(yī)保憑證出現(xiàn)；2023年冬天，北京協(xié)和醫(yī)院的門診大廳里，60歲的張阿姨能夠熟練地點(diǎn)開支付寶，3秒鐘完成掛號費(fèi)醫(yī)保結(jié)算。
看似簡單的功能，背后是無數(shù)次突破的最終匯聚。
螞蟻醫(yī)療健康團(tuán)隊(duì)與全國31個省級醫(yī)保平臺反復(fù)對接測試，逐步打通了醫(yī)保結(jié)算、電子病歷、藥品追溯等38個核心系統(tǒng)。
目前已經(jīng)有超7億人使用過電子醫(yī)保碼，日均服務(wù)超3000萬次，占全國門診量的62%。
現(xiàn)在，這個入口還延伸出報告查詢、慢病續(xù)方等20余項(xiàng)服務(wù)，形成了完整的就醫(yī)閉環(huán)。
在大模型技術(shù)方面，螞蟻創(chuàng)新融合架構(gòu)，充分發(fā)揮技術(shù)應(yīng)用資源優(yōu)勢。
螞蟻醫(yī)療大模型采用了多模型驅(qū)動，DeepSeek模型的推理和擬人化表達(dá)能力領(lǐng)先，能夠輕松分析長達(dá)200頁的病歷資料；通義千問則在多模態(tài)上表現(xiàn)出色，把CT影像轉(zhuǎn)化為三維可視化報告。同時，結(jié)合螞蟻的服務(wù)生態(tài)、專業(yè)醫(yī)學(xué)知識加訓(xùn)，在知識精度上有顯著優(yōu)勢，提高了診斷準(zhǔn)確率。
技術(shù)有心，是為人服務(wù)之心。
做三端布局，即使放眼全球，也是行業(yè)的創(chuàng)新實(shí)踐。
在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)智能化升級的三個核心端口機(jī)構(gòu)端、醫(yī)生端和用戶端，螞蟻?zhàn)隽薃I產(chǎn)品的全方位布局，讓三端聯(lián)動形成正向循環(huán)。
面向機(jī)構(gòu)端，聯(lián)合華為、阿里云等多家伙伴，推出AI醫(yī)療全棧式解決方案，北京,上海，浙江等多家公立醫(yī)院首批接入使用，讓看病就醫(yī)更簡單便捷。
面向醫(yī)生端，在1月聯(lián)合好大夫推出AI科普助手之后，3月又發(fā)布了AI科研助手，為29萬在線醫(yī)生提升工作和科研效率。
面向患者端，上線了半年的AI健康管家在接入Deepseek以后，回復(fù)變得更加專業(yè)。
這是一個龐大的市場，需要龐大的服務(wù)體系。中國醫(yī)療AI市場規(guī)模在2023年達(dá)到973億元，2028年預(yù)計(jì)達(dá)到1598億元。
螞蟻憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力，不斷探索醫(yī)療AI的應(yīng)用場景。通過整合8億用戶行為數(shù)據(jù)、29萬醫(yī)生資源和大模型技術(shù)能力，其打造的AI健康管家已形成強(qiáng)大的服務(wù)能力。
十四五規(guī)劃將數(shù)字醫(yī)療列入重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，螞蟻正在用科技重塑健康鏈條，為探索破解看病難、看病貴、看病準(zhǔn)這個世界性難題，提供中國式解決方案。
健康是每個人都關(guān)注的問題，我們對這樣的技術(shù)進(jìn)步歡欣鼓舞。
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放松心情，把學(xué)習(xí)和享受貫穿在悠長的人生中，讓我們一起成長，一起快樂。
作者：葉檀財(cái)經(jīng)團(tuán)隊(duì)編輯：旦旦
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