“按现在正常的接诊量，一年最多接诊一万人，但AI智能体三个月就能帮到百万患者。”杭州市第七人民医院主任医师、副院长毛洪京的感慨，直指我国医疗体系的核心矛盾：优质医疗资源长期供不应求，医生超负荷运转与患者服务体验不足形成鲜明对比。随着AI技术的突破性应用，“名医分身”不仅破解就医难，更是让医疗资源不足的偏远地区实现“名医面对面”。
一场以“AI+医疗”为驱动的行业变革正加速推进，吸引了科技巨头竞相入局。6月26日，蚂蚁集团上线AI健康管家“AQ”，连接全国超5000家医疗机构、近百万名医生，提供覆盖健康科普、就诊咨询、报告解读等上百项功能。此前，华为已组建医疗卫生军团，重点聚焦AI辅助诊断；科大讯飞也推出了星火医疗大模型V2.5国际版及升级版的讯飞晓医APP，进一步提升面向消费者的临床专科服务能力。
纵观这些布局，“AI+医疗”产品呈现两大趋势：服务模式从单点突破转向生态构建，融合专业度、多学科协作性与信任构建的复合型解决方案正成为行业共识；技术能力从可用向好用、耐用进行质变。支撑这一变化的是，多模态大模型技术的突破，它不仅赋予“AI医生”医学思维推理能力，更通过整合三甲医院临床数据与医师经验，构建专业知识图谱，从而大幅降低医疗建议的“幻觉率”，提升了服务可靠性和信任度。
然而，技术突破仅是这场变革的起点，商业化落地正成为企业的终极压力测试。高昂的算法研发成本、严格的医疗审批和漫长的盈利回报周期，都在持续考验着企业的耐心与韧性。在业内看来，尽管面临诸多挑战，但AI医疗的商业化前景十分广阔。未来，AI医疗有望通过C端硬件生态和B端基层医疗规模化落地探路破局。不过，其投入期将远比想象中漫长。
“AI+医疗”加速落地
据弗若斯特沙利文预测显示，中国AI医疗市场规模将从2023年的88亿元激增至2033年的3157亿元，十年间复合增长率高达43.1%。这片蓝海正吸引科技巨头与创企同台竞技。
继支付宝上线“AI健康管家”服务超7000万用户后，蚂蚁集团今年推出健康管家App“AQ”，集成智能问诊、报告解读及皮肤识别等功能，并与鱼跃、三诺等设备厂商及主流可穿戴品牌建立数据生态，构建起全周期健康管理体系；科大讯飞则推出星火医疗大模型国际版及讯飞晓医香港版，目前“讯飞晓医”APP下载量突破2400万，完成超1.4亿次AI咨询；华为组建医疗卫生军团构建临床AI辅助诊断体系；京东健康医疗AI数字人人工替代率超90%，年服务3500万人次。
面对不断涌入的竞争对手，蚂蚁集团副总裁张俊杰表示，蚂蚁AI医疗的核心差异在于连接重构生态。过去十余年，蚂蚁已整合全国医疗资源构建服务底座，而其他机构仍在各自开发散点式AI。用户真正需要的是跨机构、跨医生的统一服务入口，而非重复面对零散工具。这恰是AQ的突破点：将十年积累的供给侧资源生态化整合，通过AI串联为一站式健康门户。
在他看来，AI医疗真正的价值在于解决用户看不见的麻烦。当前各省健康数据孤岛、跨机构协作壁垒等供给侧难题，正是该企业联合医院和医生攻坚的重点。
虽然AI在疾病预测、健康管理、影像识别等领域表现出色，但是一些AI误诊事件仍引发人们对其可信度的讨论。如何让产品更加专业可靠，同时拉动全链路的应用，是当下AI医疗发展重心。
破解之道在于，AQ应用运用RAG（检索增强生成）技术，实现结论溯源，使AI决策过程从黑箱走向透明；讯飞晓医则通过星火医疗大模型的”快慢思考"融合机制，在保持实时响应效率的同时，整合循证医学所需的严谨论证能力，拓宽AI在复杂医疗决策中的能力边界。
在讯飞医疗科技总裁陶晓东看来，目前，医疗大模型仍处于爬坡过程，技术未到全面爆发的时候，在需要人文关怀的诊疗环节，AI仍显不足。
有分析人士指出，让医生放心使用、患者敢于信任是破局关键。AI医疗的下一阶段目标并非技术炫技，而是构建覆盖研发机制、场景适配、伦理规范的可信体系，这决定着千亿市场蓝图能否真正落地。
构建多模态体系 让名医“分身有术”
优质医疗资源紧缺与地域分配失衡长期困扰我国医疗体系。据《2024年全国医疗服务能力调查报告》显示，三级医院仅占医疗机构总数的7.8%，却承担了全国50%以上的门诊量，而广大农村地区的执业医师占比不足全国的20%。面对这一结构性矛盾，AI技术正成为破局的关键力量。
蚂蚁集团AI医疗总经理刘军伟指出，AI时代带来的是生产力革命，它从根本上解决了诸多医疗痛点，这与互联网时代仅实现资源连接有本质区别。AI不仅为医生高效释放时间，更为用户创造了新型生产力。尤其对偏远地区居民而言，过去挂毛洪京等专家号近乎不可能，既无号源，在线问诊费用又高昂。而通过AI构建专家分身，山区百姓得以24小时按需与"数字毛洪京"沟通；对专家本人而言，也能在零时间损耗下高效触达海量需求，持续积累临床反馈。
这种能力复刻带来显著的普惠价值：毛洪京的线下接诊量原本每月仅约600人次，而AI分身单日服务峰值已突破11万人次，服务范围从浙江省辐射至全国。
而这只是一个缩影。目前，北京大学人民医院院长王俊，中国皮肤与真菌病领域知名专家廖万清，以及北京协和医院、复旦大学附属华山医院、浙江大学医学院等三甲医院的近200位医生都在AQ上开通了自己的“AI分身”服务患者。
支撑这一变革的是底层技术的重大突破。刘军伟指出，名医AI分身的核心价值并非简单的形象或声音复刻，而是对医生专业能力的深度数字化延伸。这背后依托于蚂蚁自研的多模态医疗大模型。
刘军伟解释称，相比过去开发单病种模型（如眼底筛查需独立训练且依赖20万张标注影像）的低效模式，多模态架构进一步优化了研发效率。它能够整合跨领域医疗数据，仅需约2000例高质量样本即可快速扩展至新的专科领域，在降低数据依赖、缩短研发周期和提升迭代速度方面实现了指数级跃升，本质上破解了医疗AI领域长期存在的“数据孤岛”与“规模不经济”难题。
这一突破性进展，建立在扎实的数字化基建之上。据悉，蚂蚁集团历时五年，在浙江构建了覆盖全域的医疗机构的“数据高铁”，已贯通浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属第二医院、邵逸夫医院等三甲机构，并延伸至基层社区卫生服务中心，通过技术手段实现各级医院数据的互联互通，为多模态架构突破数据壁垒、在真实临床场景中释放效能提供了关键底座。
更关键的是，该模型已系统学习超万亿tokens专业医疗语料，具备医学思维推理及多模态交互能力，并建立严格信源分级机制。以毛洪京AI分身为例，通过专项学习其100小时结构化诊疗录音、5万余篇科普文章及学术论文，逐步掌握其独特的诊疗决策逻辑。
“毛洪京的名医AI分身相对走在比较前沿，已实现全病程管理闭环。”他进一步指出，对于轻症咨询需求，分身可独立完成健康科普与基础问诊；当识别中度风险病例时，系统自动转接至好大夫在线平台实施医生二次研判；若遇复杂病情，则直接开通名医挂号通道，并将前期咨询记录同步至医院诊疗系统，为线下就诊提供连续性支持。诊后阶段，分身还能持续跟进康复进展，完成用药提醒等长期健康管理工作。
在业内看来，从诊前的智能导诊与健康评估，到诊后的智能随访与健康管理，再到医疗资源优化，AI正在提升医疗服务的质量和效率。然而，AI在医疗中的普及仍然面临数据安全、可解释性等挑战，通过强化数据保护、提升算法透明度、完善医疗从业者AI技能培训及监管框架，AI将在未来医疗体系中扮演更核心的角色，真正实现技术普惠。
商业化仍处于摸索期
在AI医疗加速落地的进程中，商业化落地已成为企业必须直面的终极压力测试。数亿元的算法研发投入、严苛的医疗监管准入壁垒、平均5-7年的盈利等待期，叠加区域技术落地的差异化挑战，共同推高了商业化门槛。
在张俊杰看来，AI医疗领域并非缺乏商业模式，关键在于明确阶段性的“有所为有所不为”。当前AI医疗仍处发展早期，蚂蚁选择将优先级聚焦于夯实基础能力、优化产品体验，而非急于追求商业化。若在技术根基未稳时过早追求变现，反而会偏离核心目标，导致发展失衡。
他以仁济医院泌尿外科AI辅助诊断系统为例，其研发周期长达两年半至三年，严格按照“构建数据集-训练模型-开发智能体”的科学流程。毛洪京团队同样也历经两年沉淀。张俊杰强调，所有的成功案例均基于2至3年的持续研发才得以落地，不是今天才开始做的。医疗AI的成功应用是长期投入、循序渐进、水到渠成的过程，缺乏必要的积累与条件，成功率将大打折扣。
医疗服务的特殊性，进一步决定了其变革周期的漫长性。张俊杰以医保码推广为例佐证：2019年日活仅1万人次，次年增至10万，第三年跃升至500万量级。“若按企业常规的半年或一年考核周期推进，医疗创新必然夭折。”他坦言，未来商业化空间虽存，但投入期依然漫长。
面对困局，科技公司正探索差异化突围路径。
目前，蚂蚁集团正通过两条路径构建商业化壁垒：在B端，深化与医院场景合作，通过AI辅助诊断系统提升医生工作效率，以电子病历质控系统降低医疗差错率；在C端，联合三甲医院共建多模态医疗大模型，将专家经验转化为可规模化复制的智能服务，同时依托可穿戴设备与AI健康管家的数据联动，探索慢病管理新模式。这些看似远离短期变现的基建投入，实则形成了未来价值转化的核心壁垒。
与蚂蚁不同，讯飞医疗则提出场景驱动的商业化路径。“商业化落地要点在于，要深入医生工作场景了解真实需求，并看到患者需求，结合技术可实现的能力来实现商业化。”陶晓东指出，经过两年发展，B端、C端业务商业化机会日益清晰。其中，C端推出的智能助听器构建起硬件生态，B端辅助诊断系统在基层医疗机构实现规模化落地。
陶晓东预计，随着健康咨询、辅助诊断等场景的渗透率提升，讯飞医疗有望在未来一到两年内实现盈利。
一位不愿具名的科技公司相关人士指出，行业破局的关键在于构建多维度解决方案体系，系统性破解医疗服务“不可能三角”的深层矛盾，即在保障医疗质量、控制成本与提升可行性之间建立动态平衡。在下半场的较量中，需要同时具备技术穿透力、场景洞察力与生态整合力，方能实现商业价值与社会价值的共赢。
