互聯網企業為何紛紛佈局AI健康？面臨哪些挑戰？

　　當前，AI健康正從技術驗證走向規模化落地，多家互聯網企業的AI健康應用進入大眾視野。互聯網企業為何紛紛佈局AI健康？其商業化路徑是否初現端倪？又面臨哪些挑戰？

　　差異化佈局

　　2025年8月，國務院印發《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》，明確提出探索推廣人人可享的高水平居民健康助手，有序推動人工智能在輔助診療、健康管理、醫保服務等場景的應用，大幅提高基層醫療健康服務能力和效率。這一政策為互聯網企業進軍「長周期、嚴監管」的醫療賽道注入信心。技術層面，2025年大模型能力與多模態技術取得顯著突破；市場需求方面，國民健康需求從「治已病」向「防、篩、診、治、康」全周期延伸，老齡化背景下居家養老和慢病管理需求激增。在政策、技術、市場三重驅動下，AI健康加速發展，互聯網企業依託自身生態與場景優勢展開差異化佈局。

　　螞蟻健康於去年6月推出AI健康APP「螞蟻阿福」，為大眾提供健康陪伴、健康問答、健康服務三類功能，打通從日常健康諮詢到在線問診、線下就醫的服務全鏈路。「螞蟻阿福」支持30萬真人醫生在線問診，鏈接全國5000家醫院，能在掛號、陪診、醫保支付等環節提供服務。

　　百度將「百度AI健康管家」升級為「文心健康管家」，並將入口從單一的搜索場景擴展至多個應用。百度健康相關負責人介紹，「文心健康管家」採用「技術響應需求」思路，打造「AI+真人」雙軌機制，聯動36萬名公立醫院醫生，日均醫療模型服務超8000萬次。

　　京東健康推出AI健康智能體「康康」，串聯問診、檢測、購藥全流程。京東健康探索研究院相關專家表示，京東健康的「京醫千詢2.0」大模型聚焦擬人對話、可信推理、醫療全模態核心能力建設，已完成從全科到專科模型的技術演變，助力醫療可及性、診療專業性與醫療服務效率的持續提升。

　　阿里健康的AI佈局則聚焦醫生羣體，其推出的「氫離子」是一款面向醫生的一站式醫學AI助手。阿里健康相關負責人表示，阿里健康在醫學知識圖譜和醫療大模型領域投入多年，「氫離子」可以解答醫生的臨牀、科研問題，每一次解答背后都有可溯源、可信的證據鏈。

　面對新考驗

　　OpenAI透露，全球每周有超過2.3億人在ChatGPT上詢問與健康和身心福祉相關的問題。據第三方研究機構預測，全球AI醫療健康市場規模有望在2032年突破5000億美元。醫療健康服務具有信息不對稱的特點，涉及大量專業詞匯與診斷指標，對普通人而言認知門檻較高，而AI大模型恰好可以充當普通人的「翻譯器」。

　　儘管AI健康賽道處於流量爆發期，但商業化與信任度仍是重大考驗。興業證券經濟與金融研究院院長助理兼大健康研究中心總經理、醫藥首席分析師孫媛媛認為，AI健康產品的商業模式仍在探索階段，當前多數應用仍處於發展初期，或多或少存在錯誤或「幻覺」問題，這在健康尤其是嚴肅醫療領域是難以接受的，產品仍需進一步訓練與打磨。

　　「現階段‘氫離子’的目標是解決中國500萬醫生的醫學問題，短期不考慮商業化。」阿里健康相關負責人表示，未來商業空間廣闊，尤其是在國內創新葯快速崛起、藥企加速數字化轉型的背景下，商業化路徑將更加多元。

　　百度健康相關負責人表示，目前AI醫療商業化已步入「試點規模化、全面盈利待突破」的過渡階段，正依託技術與需求牽引，逐步破解行業核心瓶頸。「目前，百度健康聚焦的是用户價值和安全，正積極推進‘AI+醫生’的健康諮詢服務。」上述負責人表示。

　　「整個AI健康領域都處於發展早期，還未到商業化階段。」螞蟻健康相關負責人説，「我們當前先把產品服務做好，還沒考慮商業化。只要產品創造了堅實的用户價值，自然而然會走出清晰的商業化道路。」

　　「健康服務不同於其他生活類服務，對隱私和安全的要求更高。」孫媛媛表示，AI科技公司需要大量合規、脱敏的健康與醫療數據用於模型訓練。在用户授權前提下，數據本身的價值可能遠高於短期變現，商業化並非當務之急。

　　技術待升級

　　從長遠看，AI對大眾健康生活的影響是全方位且深層次的。新技術的運用不僅能推動健康管理從被動治療向主動預防、全周期管理轉變，為個體提供個性化的健康指導與風險防控方案，還能大幅提升醫療服務的可及性，緩解醫療資源分配不均的問題。但不可否認的是，技術仍在快速發展中，AI健康產業仍面臨大模型幻覺、信任缺失、隱私保護及倫理道德等多重挑戰。

　　「AI在疾病診斷、手術治療、患者服務等多維度重塑了醫療行業的底層邏輯，但不意味着顛覆原有邏輯，而是通過AI助力醫生更好地服務於患者，尤其是疑難雜症的治療和全鏈條健康管理。」新里程健康集團首席執行官林楊林表示。

　　對醫生而言，AI健康領域最重要的問題是信任。「醫療場景容錯率極低，醫生在使用AI醫療產品過程中一旦發現錯誤就可能直接棄用。」阿里健康相關負責人表示，這就要求儘可能地壓低產品的幻覺率，並針對醫學場景反覆調優。這一過程僅靠技術遠遠不夠，還必須真正懂醫學，證據的檢索、問答的生成、證據的引用要符合現代循證醫學的理論。同時，也要建立符合臨牀偏好和評價標準的體系。這需要依靠龐大的醫學團隊和外部醫生共同優化產品。

　　「AI幻覺目前在技術層面仍無法完全消除，人工甄別的難度也較大。」孫媛媛表示，在嚴肅的醫療領域，幻覺所產生的后果難以承受，AI幻覺的降低有賴於算法的優化與制度的保障。在隱私保護與倫理層面，則需依靠外部政策完善與企業內部加強技術審查及規範管控。

　　賽迪顧問醫藥健康產業研究中心總經理寧玉強認為，AI的核心作用是輔助醫生開展工作，最終臨牀決策仍由醫生主導。這一模式既契合醫療行業的專業屬性，又能充分發揮AI在效率提升與精準輔助方面的優勢。

　　可以預見，隨着技術的不斷進步和應用的逐步深入，AI有望進一步提升患者體驗、破解醫療供需矛盾、推動優質醫療資源下沉。中國中醫科學院西苑醫院副院長龐博表示，應通過建立完善的監管與驗證機制，讓技術更好地服務於醫療行業發展與大眾健康需求，使AI成為醫療行業的「賦能者」而非「取代者」，從而推動醫療崗位優化、服務模式創新與全民健康生活的全面升級。

來源：中國新聞網