文（林嵐）

當百億診療數據可“一鍵調用”，AI醫療的理想似乎已照進現實。

3月21日，螞蟻集團聯手阿里云、華為醫療衛生軍團等，推出“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，即可調用DeepSeek R1/V3、Qwen、螞蟻百靈等多個主流大模型，又可實現數據可用不可見、診療過程全程可溯源。

目前，已有杭州市醫保局、寧波市鄞州區衛健委、北京中醫醫院等7家醫療機構接入合作。

1. 風口之下，劍指醫療

螞蟻集團已將醫療列為AI戰略的三大主陣地之一。螞蟻集團董事長、首席執行官井賢棟曾在2024年世界互聯網大會上指出，醫療健康的需求高度個性化，對此AI將大有可為。

螞蟻集團總裁韓歆毅則在2025年好大夫峰會上表示，螞蟻集團的愿景之一是讓老百姓看病就醫變得更加簡單。

堅定入局的背后，是螞蟻集團對AI醫療未來發展的強大信心。

有“女版巴菲特”之稱的知名投資人木頭姐（Cathy Wood）曾斷言，醫療保健是最被低估的AI應用。根據她麾下機構發布的投資界重要報告《Big Ideas 2025》預測，人工智能將重塑診斷治療、藥物研發等醫學環節，并在五年后將業內的多項數據提升幾個數量級。

例如，將使DNA等生物信息的讀取成本降低100倍、寫入成本降低1000倍，將使癌癥篩查的效率提高20倍、市場規模擴大10倍，使藥物開發成本降低4倍、研發回報提高5倍……

其他相關報告也彰顯了AI醫療的勢不可擋。

根據甲子光年發布的《中國AI醫療產業研究報告》，2023年中國AI醫療行業規模已達到973億元，其預計到2028年將進一步增長至1598億元，2022-2028年間的年復合增長率為10.5%。

部分細分領域的增速可能更為顯著。MedMarket Insights預測，全球AI制藥行業2031年市場規模可達到85.02億美元，2022-2031年復合增長率約為27.2%。而據億歐智庫統計，2023年中國AI醫學影像市場規模為24億元，預計2030年將達到137.4億元，年復合增長率高達33.8%。

1. AI醫療“全家桶”

目前，螞蟻集團已打造了AI醫療領域的“全家桶”——以醫療大模型為核心，形成了“醫療機構—醫生—患者”的三維服務體系，打通了從診療、服務到健康管理的閉環。

在醫療機構側，除大模型一體機外，螞蟻集團也在應用層助力醫療機構創新。

面向衛健機構，螞蟻與浙江衛健委合作了國內首款省級AI健康應用“安診兒”。安診兒的服務貫穿診前、診中、診后，覆蓋掛號、咨詢、用藥、健康科普等環節，未來每個環節都會有專業的智能體服務。

面向醫保部門，螞蟻助力杭州醫保局打造AI醫保助手“依保兒”。目前湖北、天津、上海等地醫保局也通過螞蟻AI實現了醫保智能化。

面向民營醫療機構，螞蟻已經與迪安診斷等多家頭部機構建立了AI檢查檢驗報告生成等合作。

在醫生側，螞蟻集團加快了AI醫生系列助手的開發，以期更好地服務好大夫平臺的29萬注冊醫生。在此前發布的“AI病歷助手”、“AI科普助手”基礎上，螞蟻最近推出“AI科研助手”，全面助力醫生的醫、教、研工作。

據介紹，“AI科研助手”深度融合了DeepSeek，在學術研究方面可顯著提升文獻檢索效率，在臨床決策場景中生成結構化鑒別診斷建議，并提供權威文獻依據與分級診療路徑推薦。

在患者側，螞蟻集團于去年9月推出了“AI健康管家”，面向用戶提供找醫生、讀報告、陪看診、問醫保等服務。數據顯示，半年多來，該產品已服務近4000萬用戶。

為進一步優化用戶體驗，“AI健康管家”問答新增支持深度思考模式、智能思考模式，匹配用戶不同對話需求。同時，新增健康自測、體檢報告解讀等實用功能。

1. 困局與破局

盡管AI醫療的發展如火如荼，卻也面臨著不少挑戰。

首當其沖的是數據短缺。實際上，醫療數據的絕對數量不少。根據國家衛健委的數據，2023全國衛生機構總診療人次達96億，由此產生的醫療數據預計超過百億條。

但是，各家醫院數據標準不統一，質量參差不齊，還有不少存在錯漏、不完整等問題。

“每個病人是什么癥狀、做了什么檢查、病情的發展過程等等，很多醫生都寫不清楚。有時候醫生自己都看不懂，更何況AI。”北京市海淀醫院院長張福春直言，醫生病歷書寫方式不一致是醫療數據質量不高的原因之一，一直以來書寫完整病歷并沒有全國性的統一標準。

同時，數據孤島也是一大問題。哈佛大學教授、清華大學統計學研究中心榮譽主任劉軍認為，多數醫院的數據系統相互孤立，無法實現數據的互聯互通，導致難以提供AI訓練所需的海量數據。

此外，鑒于大量醫療數據以文本、影像、圖像等非結構化的形式被存儲，對這類數據進行有效整合也并非易事。

而就醫的過程往往充斥著患者個人的難言之隱，由此帶來的隱私保護問題也不可忽視。

“醫療數據涉及患者的個人隱私，我們向企業開放數據會非常謹慎，有時候甚至不敢和企業合作。”寧波市鄞州人民醫院醫共體東部新城分院院長任柳芬坦言。

全國政協委員、北京地壇醫院感染管理處處長盧聯合也認為，醫療數據的敏感性和隱私需求，使得數據共享及使用變得更為復雜。

同時，如何提升AI醫療應用的可靠性，也是一大難題。多位專家曾提及，對于AI等新興技術在臨床實踐中的應用需慎之又慎。

中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸曾表示，人工智能在醫療應用上還存在“四不風險”——不安全、不可信、不可靠和不可擴。

北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任李棟也認為，目前AI還較難基于臨床經驗形成專業清晰的診療邏輯，達到資深臨床醫生的診斷水平

面對以上挑戰，螞蟻集團給出了自己的答案。實際上，螞蟻進入醫療領域已有10年，已服務超3600家醫院、超8億用戶，是目前國內最大一站式醫療健康服務平臺；在長時間、廣范圍服務中沉淀下的數據與能力，為“解題”提供了支持。

針對AI醫療的數據困局，螞蟻推出的"支付寶多模態醫療大模型“，整合了包含報告、影像、藥品等百億級中英文圖文、千億級醫療文本語料及千萬級高質量醫療知識圖譜，其專業醫學知識在中文醫療LLM評估榜PromptCBLUE上位列A榜首位。同時，全棧自研醫療多模態結構，增強了對影像、圖像等非結構化信息的消納能力。

隱私難題則被2024年9月發布的“隱語密算云”系列產品化解。通過端云協同提供包括密態托管、密態研發、密態計算等能力，該產品助力構建跨云跨端的數據可信流通網絡，目前已經落地醫療領域。

在增強可靠性方面，螞蟻與大量行業技術專家共創，提出了FoE專家級決策框架（Framework of Experts）。目前已構建了醫療領域的相應框架，讓智能體得以借鑒人類醫學專家的思考方式，讓推理和決策過程更加專業。井賢棟認為，嚴謹產業中存在大量的專業決策框架及公認的行業最佳實踐，大模型要達到專業水準，必須謙虛地向專家學習。

2025年以來，AI醫療的發展進程明顯加快：2月13日，北京兒童醫院宣布，全國首個“專家型AI兒科醫生“正式參與多學科臨床會診；2月16日，北京協和醫院與中國科學院自動化研究所共同研發的“協和·太初”罕見病大模型進入臨床應用；2月18日，上海瑞金醫院聯手華為發布了瑞智病理大模型RuiPath，致力于全流程數字化病理診斷。此外，據不完全統計，春節后的兩三周時間里，就有至少有92家中國醫院官宣或被報道接入了DeepSeek。

從掛號問診到健康管理，從基層診所到頂級醫院，越來越多的AI醫療實踐正在編織一張覆蓋全民的健康防護網。

當AI能讀懂CT片的每一處陰影，能記住患者的每一段過敏史，能預判疾病的發展軌跡，醫療的溫度與科技的力量，終將在數據云端交匯成守護生命的星光。