平臺巨頭競速互聯網醫療，商業模式如何可持續？

　　頭部平臺企業和AI科技公司正「跨界」醫療賽道。

　　相較於今年上半年全國多家頭部三甲醫院相繼高調發布自研AI（人工智能）模型，醫院佈局大模型正進入「冷靜期」，尋求外部AI服務資源成為不少醫院的共同選擇。

　　與此同時，大模型催化線上診療效率提升和服務生態延伸，讓一度陷入寒冬的互聯網醫療重獲市場關注。

　　雙重背景下，頭部平臺企業和科技公司正依託AI技術基座優勢和海量的健康搜索數據，持續加註醫療賽道。

　　「平臺企業有自己的基因和特點。在沒有AI技術加持的時代，他們可能已經擁有千億級用户流量規模、日均幾億醫療需求數據，但彼時用户線上尋求醫療服務的剛性和頻次不足，這導致用户流量始終難以轉變成一個獨立的業務單元。大模型改變了互聯網診療效率，也讓更多平臺企業看到將高頻需求轉化為特定醫療服務場景的可能性。而需求轉化為服務的前提，是攻克平臺數據治理、AI幻覺的挑戰。」百度健康總經理楊明璐對第一財經表示。

　　所以，在她看來，在AI醫療服務市場發展中，平臺企業「入局」時間可能不是最早的，但迭代進程會足夠快。

　　也有受訪行業人士認為，互聯網企業「跨界」醫療的故事往往存在相似之處——大都是從健康科普和「買藥」開始，逐漸拓展到醫生智能體的訓練之中，並在嚴肅醫療和健康管理等場景中找到自己的一席之地。

　　18日，百度健康基於三大自研大模型，發佈涵蓋從泛健康、個性化問診到就醫決策和用藥推薦、家族健康數據動態管理和風險預測等醫療服務多場景的百度健康AI管家APP，支持真人醫生對AI決策進行二次實時覈驗。在此之前，百度健康針對醫生羣體發佈超級醫生工作臺，支持患者通過AI初篩鏈接真人醫生。

　　同一周，企查查信息顯示，抖音於14日在上海全資成立了上海小荷網絡技術有限公司。小荷健康為字節跳動旗下醫療健康品牌，前身為一個醫學科普內容平臺。今年7月，「小荷AI醫生」作為一款獨立App上線運行，其核心定位也是「全天候健康管家」。

　　除了百度健康、小荷健康，截至目前，京東健康、騰訊健康、美團買藥、商湯科技、科大訊飛、東軟等多家平臺公司和科技企業，也相繼推出了醫療垂直大模型和醫生智能體，通過佈局互聯網醫療，打開與醫院、藥械企業等醫療服務提供方的合作網。

　　不過，曾有接受第一財經採訪的醫療垂直大模型研發的產業界人士和醫院人士提出質疑：鑑於高質量、可獲取的數據量有限，加之數據處理需要投入大量成本，醫療領域研發者往往在研發模型時，並不會「投喂」來源廣泛的大量診療數據，以確保規則庫質量和數據的權威性。而科技企業往往通過通用型大模型技術「起家」，並在醫療大模型的訓練中灌輸了大量、來源廣泛的患者數據、來自於在不同醫療機構購買的脱敏病例以及不同水平的醫生診療數據。那麼，如何確保此類模型在嚴肅醫療場景中的決策準確性？

　　有受訪AI專家則提出反對：隨着醫療體系內容對於模型泛化應用需求增多，通用大模型的通識能力、思考推理能力以及多模態能力將發揮日益重要的作用。

　　基於這一思路，一種抑制AI幻覺的路徑是：讓大模型在訓練中可以獲得規模足夠大並得到實時更新和校準的診療數據和醫學數據。與此同時，通過算法迭代，使得大模型能理解醫生推理路徑；在每次大模型決策后，加入真人醫生的複覈環節，讓大模型同時對醫生和用户「開黑箱」。

　　「我們會在訓練階段對數據進行三層加工：第一層是對來自於平臺、合作醫療機構、醫學期刊等多種來源，涵蓋醫療影像、文本、語音等多種模態的數據進行清理和整合，並由真人專家參與數據標註和臨牀應用補充；第二層是引入專病CoT（思維鏈）、專科CoT、問診經驗CoT、診療指南CoT、病例抽象CoT等技術，將醫療診療的專業邏輯‘編碼’進數據中，讓數據具備醫療決策思維；第三層是泛化增強層，讓數據可以在泛健康、消費醫療、嚴肅醫療、‘藥械保’等場景進行準確調度。」百度健康AI管家產品負責人魯妹告訴第一財經。

　　她還提到，在真實應用場景下，只要涉及嚴肅醫療，每次大模型決策均會由36萬生態合作的醫生進行二次把關和簽字背書，但凡涉及用藥推薦，也都會由真人醫生完成。這時，醫療AI平臺所做的工作類似於「網約車平臺派單」，旨在減少醫患雙方調度成本、醫療資源不必要消耗並提升診療效率，而非用AI取代真人醫生。

　　而從商業化的角度，一種受訪業界觀點認為，儘管互聯網醫療已逐漸走出最初的「醫藥電商」邏輯，但對於用户端所提供的報告解讀、就醫諮詢、線下導診以及健康管理等方面，仍存在用户黏性不高、收費路徑不明等挑戰，與此同時醫保商保的可支付性仍待進一步暢通。相比之下，面向醫療機構拓展生態合作，或將在一段時間內成為入局AI醫療的平臺型和科技企業的發力重點。而院端路徑的暢通，也將為互聯網AI診療平臺鏈接到更多醫生資源，並可能由此打通創新葯械線上銷售。

　　「醫療機構會以安全為底線，對AI大模型的應用作出一些嘗試。以我們醫院為例，所謂安全為底線，最主要就是建立自己獨立的算力平臺，再通過對外購買服務器、軟件模具等模式，繼而落地了10個主流的大數據模型。」北京大學首鋼醫院副院長關振鵬表示。

　　華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院黨委副書記孫暉透露，目前，該院與百度健康共同探索的「AI智慧門診」運行至今，已覆蓋全院30余個臨牀科室。比如，在智能加號服務加號到院的患者中，手術患者佔比66.5%，惡性病理確診率71.4%，專家複覈準確率達91.9%，有效實現了醫療資源的精準分配，「患者減負、醫生增效」。

　　「前天，我在互聯網醫院‘秒回’了一個病人的問題，他説‘太快了，謝謝’，緊接着反問了一句：‘醫生，你該不會是人工智能吧’。我開玩笑稱，我是‘智能的人工’。」孫暉認為，在快速識別病人問題、輔助醫生提升工作效率等方面，人工智能對於醫院的作用正持續顯效。