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(圖片來源:攝圖網)
(記者 陳洲)自生成式人工智能興起以來,醫療健康一直是AI最常被提問的領域之一,把AI當作“健康顧問”的人也越來越多。目前已有健康AI應用開設了真人醫生的智能體“AI分身”,它們能像這些有名有姓的名醫一樣,以其個性化的診療思維和交流語氣,與用戶展開專業、持續的問答交互。
在人口老齡化加速、居民健康意識提升、醫療資源分布不均的背景下,AI技術正成為重構醫療健康服務體系的重要力量,吸引了互聯網行業頭部企業紛紛入局,推動行業快速升溫,但與此同時,商業化瓶頸與信任危機也成為制約其發展的關鍵,唯有通過多維度發力補齊短板,才能推動AI健康行業行穩致遠。
互聯網大咖加碼AI健康行業
隨著生成式AI技術的不斷成熟,醫療健康領域的智能化轉型需求日益迫切,互聯網頭部企業憑借技術、流量、資源等優勢,紛紛加碼AI健康賽道,推出各具特色的產品與服務,形成了多元化的競爭格局,推動AI健康從概念走向實際應用,讓普通用戶能夠便捷獲取智能化健康服務。
螞蟻健康于2025年6月正式推出AI健康APP“螞蟻阿福”,該應用前身為支付寶小程序,升級后聚焦百姓看病就醫剛需和健康管理痛點,打造了健康科普、就診咨詢、報告解讀等上百項AI功能。其背后的螞蟻醫療大模型學習了超萬億tokens專業醫療語料,接入了王俊院士、廖萬清院士領銜的近200位三甲名醫AI分身,可7×24小時答疑,同時連接全國超5000家公立醫院及近百萬可掛號醫生,提供全流程就醫指引,上線不久月活躍用戶便突破1500萬,成為AI健康領域標桿產品。
百度將原“百度AI健康管家”升級為“文心健康管家”,定位于24小時“全能家庭醫生”,依托文心大模型構建覆蓋輕癥咨詢、復雜疾病規劃、泛健康管理的全鏈路服務體系。其基于海量權威醫療數據構建知識體系,支持全天候咨詢名醫AI分身,可直聯公立醫院執業醫生,還推出原子開放計劃,向行業免費開放100+核心能力,鞏固技術優勢。
京東健康推出AI健康智能體“康康”,依托4000萬份醫學指南與文獻構建的循證醫學庫,提供個性化咨詢、報告解讀等服務,同時整合“醫+檢+診+藥”全場景資源,依托京東物流實現藥品28分鐘本地急送。此外,阿里健康、騰訊健康等也紛紛布局,推出AI問診、慢病管理等產品,形成群雄逐鹿的競爭態勢,推動行業持續迭代。
AI健康商業模式仍在探索階段
盡管AI健康賽道迎來流量爆發期,互聯網大咖的持續加碼也讓行業熱度攀升,但當前行業仍處于發展初期,商業模式尚未成熟,商業化變現與用戶信任度建設仍是亟待解決的重大考驗,諸多問題制約著行業可持續發展。
興業證券醫藥首席分析師孫媛媛認為,AI健康產品商業模式仍在探索,多數應用存在錯誤或“幻覺”問題,這在嚴肅醫療領域難以接受。這一痛點直接引發信任危機,進而影響商業化進程——AI的“幻覺”可能導致誤診誤判,比如糖尿病患者查詢用藥時,若AI未識別惡意指令,可能推薦錯誤劑量引發風險。這種隱患讓用戶僅將AI作為健康參考,不愿付費,限制了產品商業化價值。
從變現模式來看,當前AI健康產品盈利方式較為單一,主要集中在廣告、增值服務、藥品銷售等方面,尚未形成盈利閉環。多數APP采取“免費基礎服務+付費高級功能”模式,但用戶付費意愿低;廣告變現易降低用戶體驗;藥品銷售需強大供應鏈與合規管控,多數企業仍在探索。同時,研發投入巨大而變現能力不足,多數企業面臨“投入高、回報慢”的困境。
此外,數據安全與隱私保護也影響用戶信任。AI健康產品需收集用戶敏感健康數據,若泄露將損害用戶權益;不同企業數據標準不統一,形成“數據孤島”,影響模型準確性;行業監管體系不完善,準入標準、責任界定等存在空白,給行業發展帶來不確定性。
多維度加持,破解AI健康短板
面對AI健康行業的短板,唯有從技術、機制、安全等多維度發力,構建完善發展體系,才能推動行業高質量發展。解決相關難題,核心是權威人機協同校驗、數據閉環、持續的安全技術打磨,三者相輔相成,筑牢AI健康服務可信防線。
建立AI生成+醫生復核的雙軌機制,是破解信任危機的關鍵。需明確AI作為醫生輔助工具的定位,AI負責基礎咨詢、風險預警等工作,高風險問答、復雜診療建議強制真人醫生復核。百度文心健康管家采用“AI生成+真人核驗”模式,螞蟻阿福聯動名醫AI分身與百萬真人醫生,同時建立醫生反饋機制,形成“訓練—輸出—復核—優化”的良性循環,提升服務準確性。
多模態數據融合訓練,是提升AI模型專業能力的核心。當前AI錯誤率高,源于訓練數據單一,需打破“數據孤島”,整合電子健康記錄、醫學影像、可穿戴設備數據等多模態資源,加強與醫院、科研機構合作,保障訓練數據權威真實。螞蟻阿福打通可穿戴設備數據,京東健康依托海量醫學文獻,均通過多模態訓練提升AI建議的精準度與個性化水平。
迭代模型安全架構,是筑牢安全底線的保障。一方面,采用隱私脫敏、加密存儲等技術,確保用戶數據“可用不可見”,符合相關法規,螞蟻阿福便通過信通院最高等級安全測評;另一方面,構建風險攔截體系,優化防御架構,攔截惡意輸入,結合真實場景持續迭代安全規則,及時排查隱患。
此外,需完善行業監管體系,明確準入標準與責任界定,加強行業自律;同時開展用戶教育,普及AI使用邊界,引導用戶理性看待AI作用。隨著多維度措施落地,AI健康行業短板將逐步補齊,商業模式不斷成熟,最終實現“技術賦能健康,智能守護民生”的目標,讓AI健康服務走進千家萬戶。
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