来源：饭统戴老板

今年YC活动上，微软CEO纳德拉聊起狂热的AI行业，在这个资本开支换股价的人工智能时代，最让他感触的变革是一个发生在他的家乡印度的故事。

2023年初的印度，一位当地开发者用ChatGPT以及构建了一个聊天机器人，交到当地农民手上，让他们访问政府网站来获得农业补贴——美国西海岸的科技漂洋过海，正在惠及远方具体的人。

在纳德拉的观察里，当下的科技领域，一些模型能力被过度炒作，而这样体现AI真正价值的故事正在被低估[1]。早在2016年的微软Ignite大会上，他就表达过类似的观点[2]：

AI研究不是为了击败人类，而是为了赋能每个人类。

每一轮的科技发展最终都将落地到现实生活，普惠赋能也许是AI能带给这个时代最大的惊喜。

2023年，比尔·盖茨用一篇名为《The Age of AI has begun》的长文，系统阐述了自己对AI的见解。在文章中，他将医疗和教育单独拎出来，认为在这两个劳动力严重不足、资源分配严重不均的领域，人工智能有着广阔的用武之地[3]。

商业世界的日新月异的技术竞赛中，蚂蚁集团旗下的AI健康应用蚂蚁阿福也把注意力投向了医疗健康这个深邃的命题。

自6月份推出独立App后，蚂蚁阿福月活用户六个月突破1500万大关。这个数字有两层含义：

一方面，健康与医疗依然是最能触动用户神经的场景之一；另一方面，人工智能在其中扮演的角色，恐怕比人们想象中的更加重要。

被忽视的中间地带

2024年，得益于在AlphaFold 2中的开发贡献，谷歌DeepMind高级科学家Jumper和创始人Hassabis共同获得诺贝尔化学奖。

AlphaFold2模型的重要突破在于能预测2.2亿种蛋白质结构，几乎覆盖了地球上所有已知的生物体，与普通人息息相关的好消息是，它能高效辅助癌症新药的研制。

医学发展日新月异，医生要用有限的精力追赶知识更新的速度越来越难。1950年时，医学知识翻倍的速度是50年，但到了2020年，则只需要73天[20]。这种情况下，恐怕不得不再另启一个AI大脑。

Hassabis认为，如果没有人工智能的介入，要花费10亿年的时间，才能预测这么多蛋白质结构[4]。

在医疗这个语境下，人工智能带来的进步并非只在学术前沿。如果说AlphaFold 2正在给医学的未来以希望，那么借助AI改善普通人的健康管理，就是个技术带动下的全新领域。

作为蚂蚁旗下定位健康管理的产品，蚂蚁阿福定位“AI健康助手”，其技术底层来自蚂蚁医疗大模型，后者在HealthBench等评测中，都处于行业领先水平。

阿福所瞄准的需求，来自一个反复被谈及，但一直未能解决的区间：大众和医院之间的“中间地带”。

一方面，“健康”和“生病”之间存在着跨度非常广的亚健康地带，身体发出的信号没能被感知，并不是因为“正常”，而是因为“习惯”。

另一方面，医疗健康天然存在信息壁垒，与之对应的健康管理是个高度专业性的事务。大部分普通人对健康管理的认知停留在知道吸烟有害健康、赶紧抽一根压压惊的状态，基本谈不上成体系的管理。

“预防胜于治疗”的道理谁都懂，但从公开信息来看，大型体检机构年度接待量满打满算也就不到1000万人/次。体检做什么项目，往往也不取决于医生，而是公司人事部门买的什么套餐。

与之对应，每天有超2亿人在互联网搜索医疗健康问题，但碎片化的信息混杂着真假难辨的广告，让90%的人都难以实现有效搜索[12]。

换句话说，目前的体检覆盖率都尚未覆盖最广大的人群，体检项目的框架之外，对应的“健康管理”是一个规模非常庞大的市场需求。

《卫报》 报道：超100万应该老年患者去年在急诊室等待超过12小时[9]

过去几年间，这片“中间地带”还在慢慢扩大：

一是许多疾病显现出年轻化的趋势，比如15-39岁2型糖尿病新发病例的增长速度，超过了全年龄段，而心血管疾病高风险人群中，20-29岁人群占比15.3%[15]；

二是社交媒体放大了很多健康细节，以前说不清哪里难受，现在小红书逛一圈，确诊了10种病，突然咳嗽了几下，搜索结果显示肺癌晚期。这也难怪ChatGPT和DeepSeek横空出世时，大部分用户都会第一时间求医问诊。

蚂蚁阿福的定位有一部分像日常生活中轻量化体检机构的角色，既不是医院的“诊疗”，也不是体检机构的“检查”，更接近诊疗和检查的前端，即医疗与健康的科普顾问。

在泛滥成灾的互联网广告和社交媒体上求医问药的人群之间，蚂蚁阿福正在快速成长。

少一片健康的荒漠

爬过了移动互联网的草地，走到了人工智能的雪山，产业界对医疗领域兴致重燃，原因在于大模型技术的成熟。

在“健康管理”这个语境下，由于医患之间天然信息差的存在，如何把用户的主观感受，转化为结构化的医学语言，长期是个难以逾越的技术鸿沟。

举例来说，“汽车有异响”是用户的主观感受，“下摆臂总成老化”是病因，通过感受寻找病因，是个高度专业化的场景，“线上化”无法解决全部问题。

2017年Transformer架构横空出世后，大模型对非结构化数据的处理能力大幅增强，从而实现了从识别能力到决策能力的大跨步。具体到健康领域的应用，技术打通了主观感受到医学语言的鸿沟，产业界摸索多年的“数字医生”逐步雏形。

作为最早以“支付”为标签的公司，蚂蚁在医疗领域的积累其实非常多。

从2014年中国第一笔线上挂号缴费，到2019年助力国家医保电子凭证落地，再到2024年收购好大夫在线并推出AI健康管家，目前，蚂蚁健康已连接5000家医院、30万注册医生。

而在后端技术层面，蚂蚁医疗大模型学习了超万亿专业医疗语料，融合千万级医疗知识图谱，才能达到精准理解疾病特征、诊疗逻辑和医学表述。

基于专业的医疗大模型，再结合针对性的小型专业样本训练，蚂蚁阿福开发了一系列医生AI智能体。比如基于杭州市第七人民医院主任医生毛洪京的智能体，额外训练了毛洪京医生100个小时的结构化诊疗经验，以及超过5万篇科普及论文资料。

在精神心理疾病科室从业二十余年，毛洪京平均每年能接待1万个病人。他成为首批在阿福上线AI智能体的医生，不到一年时间，“毛洪京智能体”服务的用户就超过360万人。

无独有偶，上海东方医院妇产科主任段涛的“AI分身”，上线半年已为16万人提供过咨询，相当于重庆一家医院产科门诊一年的接诊量。段涛医生说，很多产科门诊竖着“男性禁止入内”的牌子，AI让男性也能更积极参与到孕产过程中来。数据显示，在阿福上咨询段涛医生“AI分身”的用户中，有24%是男性。

对大部分普通人来说，“看病难”主要集中在三个环节：就诊前的优质资源难接触、就诊中的反复奔波、就诊后的恢复与护理不到位。

阿福瞄准的环节，其实是就诊前的“自我健康管理”，这其实也是整个医疗健康体系里，最容易被忽视也最关键的环节之一。

通过专业模型结合人工智能时代“对话”这个最常见的交互，阿福把医学科普和医生真实的诊疗经验，融入了“咨询”这个最普适的医疗健康场景，最大限度解放了医生的工作负荷。

目前，阿福App上已经有500余位名医开通了AI分身，对于真实就医人群，30万医生可以提供在线问诊服务，将医生的智慧和科技的力量凝聚在一起，能做到面向所有人、7X24小时在线，提供覆盖医保商保支付服务、数字化就医服务、AI医疗健康服务全环节的服务。

与之对应，阿福应用中55%的用户来自三线及以下城市和乡镇，目前每天回答500多万个健康提问。

据今年6月份的公开报道，以上海仁济医院的测试为例，蚂蚁与医院共建了RJUA泌尿外科智能体，在AI的辅助下，医生诊断正确率提升4%~8%。

相比在其他领域“降本增效”式的商业路径，人工智能在医疗健康体系内的应用，似乎更接近技术进步理想中的样貌。

每个人守卫自己的健康，不应该是一件奢侈品。

反复和摸索中进步

从医学探索到医疗平权，AI的介入正给长期负重前行的医疗行业带来曙光。

AlphaFold让解析一个蛋白质结构的时间从几年压缩到几个小时；谷歌用AI帮助乳腺癌筛查的误诊率降低5.7、漏诊率降低9.4%；微软的Dragon Copilot用于辅助临床工作，为每次就诊节省5分钟时间，为每位医生每月增加13个预约名额[21][22]。

蚂蚁阿福的出现，则是对健康管理领域长期存在的需求的回应。

健康领域“中间地带”问题之所以长期难以缓解，原因在于大部分创新模式的基础都在“医疗”而非“健康”，导致客观上以两件事为代价：一是增加医生的负担；二是增加患者的成本。

这种情况下，只要医疗资源供需的不平衡无法缓解，大部分创新的底色都会成为医患之间的零和博弈。

“医疗”和“健康”虽然都需要专业性，但其内容对应着截然相反的逻辑。“医疗”语境下，医院会假设患者有病，宁可错杀一千不能放过一个。“健康”则是假定一个人各方面身体机能都正常，能吵吵尽量别动手。

阿福的创新之处在于，通过技术手段让稀缺、专业的医疗资源低成本“分发”，让普通人也能尽可能接触专业的健康管理。

换句话说，阿福扮演的角色类似于一个“懂健康的朋友”，它既没有能力代替医生出具专业的诊疗方案，也没有动力取代医疗机构承担的社会责任，它更擅长用最简单的交互，让普通人也能清晰的了解自身的健康情况。

提及现代医学的使命，最广为流传的说法莫过于“有时治愈，常常帮助，总是安慰”，从现实的角度讲，普通人的大部分医疗需求，恰恰是对自身健康情况的掌握和理解，也即“帮助”和“安慰”。

人工智能是一门产业，以规模、产值、利润和就业为表征，但作为一门技术，它应该关乎平等、进步与人的尊严。

健康AI显然不是最性感的商业模式，但它带来了人工智能的另一种可能：让健康成为一种权利，而不是一种恐惧。

全文完，感谢您的耐心阅读。

参考资料

[1] TPK宸鸿，快、赶、抢，抓住苹果，天下杂志

[1] A conversation with Satya Nadella，Y Combinator

[2] Microsoft CEO Satya Nadella: ‘We are not pursuing AI to beat humans at games’，Geek Wire

[3] The Age of AI has begun，Bill Gates

[4] Driving Scientific discovery with AI，Demis Hassabis

[5] 全国人民上协和，新华社

[6] 2024年我国卫生健康事业发展统计公报，中华人民共和国国家卫生健康委员会

[7] Health at a Glance 2025，OECD Indicates

[8] One in 20 patients in England wait at least four weeks to see GP, figures show，The Guardian

[9] More than 1m older people in England waited over 12 hours in A&E last year，The Guardian

[10] 小地方也能看上“大专家”，蚂蚁阿福 聚集百大名医AI坐诊，河南日报

[11] 2024中国居民家庭医生需求调研报告，21世纪经济网

[12] 蚂蚁集团发布AI健康App「阿福」，普通人也能有健康管家了？红星新闻

[13] 超8成国人死亡源于慢性病！上观新闻

[14] 全球高血压报告，世界卫生组织

[15] 每6个人中就有一个患者，这种病为什么会盯上年轻人？新京报

[16] AI赋能，医疗的边界在何处？中国科学报

[17] 王宁利委员：人工智能助力打造眼科大模型，北京日报

[18] The AI doctor will see you…eventually，The Economist

[19] How AI is reshaping the future of healthcare and medical research，Microsoft Research

[20] Challenges and Opportunities Facing Medical Education，Transactions of the American Clinical and Climatological Association

[21] International evaluation of an AI system for breast cancer screening，Nature

[22] Meet Microsoft Dragon Copilot: Your new AI assistant for clinical workflow，Microsoft  AI

[23] 《2024年中国AI医疗产业研究报告》，甲子光年

[24] AlphaFold的下一步是什么？对话诺奖得主John Jumper，DeepTech深科技

作者：罗雪妍

编辑：李墨天

责任编辑：黎铮

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