傳統互聯網醫療模式難改民眾「看病難」  螞蟻集團攜AQ如何破局

2025年06月30日19:10:21 科技 9553

傳統互聯網醫療模式難改民眾「看病難」  螞蟻集團攜AQ如何破局 - 天天要聞

記者 陳植

隨著老齡化社會來臨,民眾對健康管理與就醫診療的需求日益多元化。

近年來,眾多大型互聯網平台紛紛依託ai賦能,迅速布局這個萬億級市場。

6月26日,螞蟻集團推出ai健康管家app——「aq」。圍繞民眾看病就醫剛需、健康管理方面的諸多痛點,aq提供健康科普、就診諮詢、報告解讀、健康檔案等上百項ai功能,高效連接全國超5000家醫院、近百萬醫生、近200個名醫數字分身等專業醫療服務。

螞蟻集團首席執行官韓歆毅表示,螞蟻希望通過aq,給每個人一個值得託付的健康管家,打造全民健康的小助手、普惠醫療的好幫手,讓每個中國人離健康生活「更近一步」。

令市場好奇的是,隨著ai健康管理市場競爭早已白熱化,aq此時切入醫療健康管理賽道,勝算幾何?

螞蟻集團ai醫療總經理劉軍偉向記者透露,與通用的互聯網健康管理產品不同,aq不只有ai服務,還連接線下診療等環節,為用戶提供一站式的醫療健康服務。

記者多方了解到,在ai驅動健康醫療工具迭代升級的當下,越來越多大型互聯網平台正積極引入智能體,構建更完善高效的線上問診、線下挂號就診、慢病管理、診療效果評估及方案優化的服務閉環,作為他們在激烈市場競爭過程脫穎而出的關鍵。

朱軍偉向記者指出,某種程度而言,aq更像是眾多醫療健康管理環節智能體的管家,只要民眾需要一項醫療健康管理服務,相關智能體就能迅速「現身」協助解決相關操作。

用醫療大模型重構醫療健康服務閉環

儘管互聯網健康管理模式日益普及,但在實際操作環節,廣大民眾依然感受到「看病難」。

尤其當部分民眾患有疑難雜症或病症相對嚴重,需要轉向線下挂號就診時,他不得不重新登錄其他健康管理平台或醫院公眾號進行挂號就診。此外,不少互聯網健康管理工具仍無法根據患者病情,迅速匹配相應的專業名醫,省去民眾「找醫生」的看病難題。

這折射出傳統的互聯網醫療健康解決方案仍存在三大痛點,分別是信息準確度難以分辨(如患者健康檢查檢驗報告讀不懂、多項健康檢查報告難以綜合分析、多次檢查報告無法橫向對比以判斷患者病症變化趨勢)、醫療服務分散與優質名醫資源供給不足,直接導致民眾感受到服務流程效率低、交互體驗差與醫療服務平台高度分散。

「aq希望能解決這些看病難痛點與傳統互聯網健康管理工具短板。」朱軍偉告訴記者。為了幫助民眾選好醫院與找好醫生,aq連接全國逾5000家公立醫院、近百萬可挂號或線上問診的醫生,只需用戶提出醫療需求,ai就能幫忙匹配。

在他看來,aq在這個過程還扮演著另一個角色,就是幫助民眾更清晰準確地表達疾病癥狀與問診需求,從而讓螞蟻醫療大模型更快速高效「匹配」專業醫生與醫療資源。

數據顯示,每天逾2億人次在網上搜索健康問題,最重要的需求是疾病/癥狀諮詢,但各類醫療廣告魚龍混雜且內容真假難辨,導致公眾難以獲取更專業的醫療健康信息和服務。此外,在線上諮詢病症時,多數民眾不知道如何準確表述癥狀,容易造成「誤診」狀況發生。

「因此, aq基於螞蟻醫療大模型的海量醫療數據分析與推理能力,可以模模擬人醫生進行追問,一步步引導用戶提供必要的病癥狀況信息,最終給出更準確全面的健康建議。」朱軍偉表示。一旦遇到複雜報告遞交、皮膚問題、藥盒、病歷等狀況,民眾也可以拍照提問。以皮膚拍照為例,aq支持千億參數的視覺語言識別,能精準分辨50種常見皮膚疾病並提供健康建議。若aq判斷民眾或患有疑難雜症或病症相對嚴重,需線下問診,它能在用戶允許下,自主匹配相關醫院專業醫生進行挂號,助力解決民眾找不到專業醫生的看病難題。

aq要做好這些工作,並非易事。它一方面需以醫療大模型作為技術底座,另一方面需全國上千位醫學專業人士的深度參與。

作為aq的技術引擎——螞蟻醫療大模型學習逾萬億tokens專業醫療語料,不僅具備「醫學思維」推理能力,還具備圖片、語音、視頻等多模態交互能力。此外,aq旗下每個醫生智能體都需經過醫生及其團隊嚴格訓練與測評,才能上線為用戶提供服務;全國10餘所頂級三甲醫院不同學科的帶頭人也組成專業顧問團,深度參與aq專科問答評估等工作。

朱軍偉認為,aq的另一個使命,就是解決優質醫療資源的供給不足難題。

《2024年全國醫療服務能力調查報告》顯示,國內三級醫院僅占醫療機構總數的7.8%,卻承擔全國逾50%的門診量,導致優質醫療資源的供給不足壓力凸顯。

因此,aq開通「名醫數字分身」服務。

記者多方了解到,「醫生數字分身」正成為互聯網大型平檯布局ai+健康管理市場的重要抓手。但對廣大民眾而言,這些「醫生數字分身」能否提供「個性化」「專業性」「因人而異」的在線診療服務,讓他們感受到「線下面對面診療」體驗,才是最重要的。

朱軍偉向記者表示,aq開通的「名醫數字分身」,絕不是純粹的醫生聲音形象授權。aq更關注的是醫療知識——螞蟻醫療大模型在學習海量醫學知識的基礎上,在研發「名醫數字分身」時仍進行針對性的專業樣本訓練。以首批開通數字分身的杭州市第七人民醫院主任醫師毛洪京為例,他的「名醫數字分身」基於大量臨床高質量數據、超5萬篇科普及論文資料打造,還專門加訓100個小時的結構化診療經驗,就醫生而言,他也在加訓自己的「數字分身」,讓後者更接近自己的診療水準。

毛洪京表示,過去自己每月平均只能接診600名患者,現在通過自己的「數字分身」,一天最多能服務超11萬人次,服務範圍已從省內拓展至全國。

「中國工程院皮膚領域專家廖萬清院士團隊、胸外科領域專家王俊院士團隊也領銜全國近200位三甲名醫已在aq上線數字分身,7*24小時為廣大民眾答疑解惑。全國200餘家醫院還在aq提供雲陪診服務,若民眾需線下就醫,ai可以作為嚮導。」朱軍偉向記者表示。

賦能家庭醫生生態變革

aq等ai健康應用的面世,能否有效解決當前家庭醫生的服務生態困局,同樣備受業界關注。

2016年,國務院醫改辦等七部門聯合印發《關於推進家庭醫生簽約服務的指導意見》,確立分級診療制度框架。

2022年3月,國家衛生健康委等六部委聯合印發《關於推進家庭醫生簽約服務高質量發展的指導意見》,提出到2035年,簽約服務覆蓋率達到75%以上,基本實現家庭全覆蓋,重點人群簽約服務覆蓋率達到85%以上,滿意度達到85%左右的發展目標。

記者獲得的行業數據顯示,當前國內每萬人口所對應的全科醫生為3.28人(即46萬家庭醫生),距離發展目標5人(即需要70萬家庭醫生)仍有一定差距。根據實際狀況,當前每個家庭醫生年度有效服務人數小於500人,且重點人群尚無法覆蓋,更難做到每個民眾都擁有專屬家庭醫生。

這背後,是家庭醫生作為一種新型健康管理模式,在供需兩端都面臨較多發展挑戰,一是在供給端,全科醫生培養數量依然不足,二是在需求端,家庭醫生的知曉度偏低,存在服務「推而不廣」問題;且部分民眾仍傾向熱衷前往三甲醫院就診,對家庭醫生的信任度與接受程度有待提升。

因此,部分地方政府部門正嘗試引入ai數字家庭醫生,為每位居民提供24小時在線專屬家庭醫生智能服務,一方面解決通過數字分身,解決家庭醫生供給不足難題,另一方面嘗試以「大模型+真人家庭醫生」相結合的服務模式,對分級轉診、複診開方、健康諮詢、用藥諮詢、醫療報告解讀、健康檔案管理進行全面智能化服務升級,重塑基層醫療服務能力,吸引更多民眾信任家庭醫生,提升民眾對家庭醫療的診療需求。

一位上海市黃浦區衛健委人士向記者透露,目前他們已在aq上線黃浦區10位優秀家庭醫生的「數字分身」,即將覆蓋全區190位家庭醫生,服務範疇覆蓋全區約50萬常住居民。

在他看來,ai家庭醫生一個入口鏈接全區醫療健康管理,輔以主動關懷式服務提醒,將家庭醫生服務模式從「人找服務」變成「服務找人」。未來,黃浦區ai數字家庭醫生還將提供模型預問診及精準轉診的智能預約挂號、一鍵觸達式的全域「千人千面」智能健康管理服務,以及真人醫生分身的主動關懷與互動宣教,給家庭醫生服務模式帶來全新變革。

中國社會科學院人工智慧研究促進中心秘書長陳華珊認為,當前中國慢病人群規模龐大,醫療體系承壓,aq等ai健康應用的相繼出現,有助於彌合資源鴻溝、優化資源分配、助力普惠醫療。

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