為什么我們希望阿福能成？

今年YC活動上，微軟CEO納德拉聊起狂熱的AI行業(yè)，在這個資本開支換股價的人工智能時代，最讓他感觸的變革是一個發(fā)生在他的家鄉(xiāng)印度的故事。

2023年初的印度，一位當?shù)亻_發(fā)者用ChatGPT以及構(gòu)建了一個聊天機器人，交到當?shù)剞r(nóng)民手上，讓他們訪問政府網(wǎng)站來獲得農(nóng)業(yè)補貼——美國西海岸的科技漂洋過海，正在惠及遠方具體的人。

在納德拉的觀察里，當下的科技領域，一些模型能力被過度炒作，而這樣體現(xiàn)AI真正價值的故事正在被低估[1]。早在2016年的微軟Ignite大會上，他就表達過類似的觀點[2]：

AI研究不是為了擊敗人類，而是為了賦能每個人類。

每一輪的科技發(fā)展最終都將落地到現(xiàn)實生活，普惠賦能也許是AI能帶給這個時代最大的驚喜。

2023年，比爾·蓋茨用一篇名為《The Age of AI has begun》的長文，系統(tǒng)闡述了自己對AI的見解。在文章中，他將醫(yī)療和教育單獨拎出來，認為在這兩個勞動力嚴重不足、資源分配嚴重不均的領域，人工智能有著廣闊的用武之地[3]。

商業(yè)世界的日新月異的技術競賽中，螞蟻集團旗下的AI健康應用螞蟻阿福也把注意力投向了醫(yī)療健康這個深邃的命題。

自6月份推出獨立App后，螞蟻阿福月活用戶六個月突破1500萬大關。這個數(shù)字有兩層含義：

一方面，健康與醫(yī)療依然是最能觸動用戶神經(jīng)的場景之一；另一方面，人工智能在其中扮演的角色，恐怕比人們想象中的更加重要。

被忽視的中間地帶

2024年，得益于在AlphaFold 2中的開發(fā)貢獻，谷歌DeepMind高級科學家Jumper和創(chuàng)始人Hassabis共同獲得諾貝爾化學獎。

AlphaFold2模型的重要突破在于能預測2.2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，幾乎覆蓋了地球上所有已知的生物體，與普通人息息相關的好消息是，它能高效輔助癌癥新藥的研制。

醫(yī)學發(fā)展日新月異，醫(yī)生要用有限的精力追趕知識更新的速度越來越難。1950年時，醫(yī)學知識翻倍的速度是50年，但到了2020年，則只需要73天[20]。這種情況下，恐怕不得不再另啟一個AI大腦。

Hassabis認為，如果沒有人工智能的介入，要花費10億年的時間，才能預測這么多蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)[4]。

在醫(yī)療這個語境下，人工智能帶來的進步并非只在學術前沿。如果說AlphaFold 2正在給醫(yī)學的未來以希望，那么借助AI改善普通人的健康管理，就是個技術帶動下的全新領域。

作為螞蟻旗下定位健康管理的產(chǎn)品，螞蟻阿福定位“AI健康助手”，其技術底層來自螞蟻醫(yī)療大模型，后者在HealthBench等評測中，都處于行業(yè)領先水平。

阿福所瞄準的需求，來自一個反復被談及，但一直未能解決的區(qū)間：大眾和醫(yī)院之間的“中間地帶”。

一方面，“健康”和“生病”之間存在著跨度非常廣的亞健康地帶，身體發(fā)出的信號沒能被感知，并不是因為“正常”，而是因為“習慣”。

另一方面，醫(yī)療健康天然存在信息壁壘，與之對應的健康管理是個高度專業(yè)性的事務。大部分普通人對健康管理的認知停留在知道吸煙有害健康、趕緊抽一根壓壓驚的狀態(tài)，基本談不上成體系的管理。

“預防勝于治療”的道理誰都懂，但從公開信息來看，大型體檢機構(gòu)年度接待量滿打滿算也就不到1000萬人/次。體檢做什么項目，往往也不取決于醫(yī)生，而是公司人事部門買的什么套餐。

與之對應，每天有超2億人在互聯(lián)網(wǎng)搜索醫(yī)療健康問題，但碎片化的信息混雜著真假難辨的廣告，讓90%的人都難以實現(xiàn)有效搜索[12]。

換句話說，目前的體檢覆蓋率都尚未覆蓋最廣大的人群，體檢項目的框架之外，對應的“健康管理”是一個規(guī)模非常龐大的市場需求。

《衛(wèi)報》 報道：超100萬應該老年患者去年在急診室等待超過12小時[9]

過去幾年間，這片“中間地帶”還在慢慢擴大：

一是許多疾病顯現(xiàn)出年輕化的趨勢，比如15-39歲2型糖尿病新發(fā)病例的增長速度，超過了全年齡段，而心血管疾病高風險人群中，20-29歲人群占比15.3%[15]；

二是社交媒體放大了很多健康細節(jié)，以前說不清哪里難受，現(xiàn)在小紅書逛一圈，確診了10種病，突然咳嗽了幾下，搜索結(jié)果顯示肺癌晚期。這也難怪ChatGPT和DeepSeek橫空出世時，大部分用戶都會第一時間求醫(yī)問診。

螞蟻阿福的定位有一部分像日常生活中輕量化體檢機構(gòu)的角色，既不是醫(yī)院的“診療”，也不是體檢機構(gòu)的“檢查”，更接近診療和檢查的前端，即醫(yī)療與健康的科普顧問。

在泛濫成災的互聯(lián)網(wǎng)廣告和社交媒體上求醫(yī)問藥的人群之間，螞蟻阿福正在快速成長。

少一片健康的荒漠

爬過了移動互聯(lián)網(wǎng)的草地，走到了人工智能的雪山，產(chǎn)業(yè)界對醫(yī)療領域興致重燃，原因在于大模型技術的成熟。

在“健康管理”這個語境下，由于醫(yī)患之間天然信息差的存在，如何把用戶的主觀感受，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學語言，長期是個難以逾越的技術鴻溝。

舉例來說，“汽車有異響”是用戶的主觀感受，“下擺臂總成老化”是病因，通過感受尋找病因，是個高度專業(yè)化的場景，“線上化”無法解決全部問題。

2017年Transformer架構(gòu)橫空出世后，大模型對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力大幅增強，從而實現(xiàn)了從識別能力到?jīng)Q策能力的大跨步。具體到健康領域的應用，技術打通了主觀感受到醫(yī)學語言的鴻溝，產(chǎn)業(yè)界摸索多年的“數(shù)字醫(yī)生”逐步雛形。

作為最早以“支付”為標簽的公司，螞蟻在醫(yī)療領域的積累其實非常多。

從2014年中國第一筆線上掛號繳費，到2019年助力國家醫(yī)保電子憑證落地，再到2024年收購好大夫在線并推出AI健康管家，目前，螞蟻健康已連接5000家醫(yī)院、30萬注冊醫(yī)生。

而在后端技術層面，螞蟻醫(yī)療大模型學習了超萬億專業(yè)醫(yī)療語料，融合千萬級醫(yī)療知識圖譜，才能達到精準理解疾病特征、診療邏輯和醫(yī)學表述。

基于專業(yè)的醫(yī)療大模型，再結(jié)合針對性的小型專業(yè)樣本訓練，螞蟻阿福開發(fā)了一系列醫(yī)生AI智能體。比如基于杭州市第七人民醫(yī)院主任醫(yī)生毛洪京的智能體，額外訓練了毛洪京醫(yī)生100個小時的結(jié)構(gòu)化診療經(jīng)驗，以及超過5萬篇科普及論文資料。

在精神心理疾病科室從業(yè)二十余年，毛洪京平均每年能接待1萬個病人。他成為首批在阿福上線AI智能體的醫(yī)生，不到一年時間，“毛洪京智能體”服務的用戶就超過360萬人。

無獨有偶，上海東方醫(yī)院婦產(chǎn)科主任段濤的“AI分身”，上線半年已為16萬人提供過咨詢，相當于重慶一家醫(yī)院產(chǎn)科門診一年的接診量。段濤醫(yī)生說，很多產(chǎn)科門診豎著“男性禁止入內(nèi)”的牌子，AI讓男性也能更積極參與到孕產(chǎn)過程中來。數(shù)據(jù)顯示，在阿福上咨詢段濤醫(yī)生“AI分身”的用戶中，有24%是男性。

對大部分普通人來說，“看病難”主要集中在三個環(huán)節(jié)：就診前的優(yōu)質(zhì)資源難接觸、就診中的反復奔波、就診后的恢復與護理不到位。

阿福瞄準的環(huán)節(jié)，其實是就診前的“自我健康管理”，這其實也是整個醫(yī)療健康體系里，最容易被忽視也最關鍵的環(huán)節(jié)之一。

通過專業(yè)模型結(jié)合人工智能時代“對話”這個最常見的交互，阿福把醫(yī)學科普和醫(yī)生真實的診療經(jīng)驗，融入了“咨詢”這個最普適的醫(yī)療健康場景，最大限度解放了醫(yī)生的工作負荷。

目前，阿福App上已經(jīng)有500余位名醫(yī)開通了AI分身，對于真實就醫(yī)人群，30萬醫(yī)生可以提供在線問診服務，將醫(yī)生的智慧和科技的力量凝聚在一起，能做到面向所有人、7X24小時在線，提供覆蓋醫(yī)保商保支付服務、數(shù)字化就醫(yī)服務、AI醫(yī)療健康服務全環(huán)節(jié)的服務。

與之對應，阿福應用中55%的用戶來自三線及以下城市和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，目前每天回答500多萬個健康提問。

據(jù)今年6月份的公開報道，以上海仁濟醫(yī)院的測試為例，螞蟻與醫(yī)院共建了RJUA泌尿外科智能體，在AI的輔助下，醫(yī)生診斷正確率提升4%~8%。

相比在其他領域“降本增效”式的商業(yè)路徑，人工智能在醫(yī)療健康體系內(nèi)的應用，似乎更接近技術進步理想中的樣貌。

每個人守衛(wèi)自己的健康，不應該是一件奢侈品。

反復和摸索中進步

從醫(yī)學探索到醫(yī)療平權(quán)，AI的介入正給長期負重前行的醫(yī)療行業(yè)帶來曙光。

AlphaFold讓解析一個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時間從幾年壓縮到幾個小時；谷歌用AI幫助乳腺癌篩查的誤診率降低5.7、漏診率降低9.4%；微軟的Dragon Copilot用于輔助臨床工作，為每次就診節(jié)省5分鐘時間，為每位醫(yī)生每月增加13個預約名額[21][22]。

螞蟻阿福的出現(xiàn)，則是對健康管理領域長期存在的需求的回應。

健康領域“中間地帶”問題之所以長期難以緩解，原因在于大部分創(chuàng)新模式的基礎都在“醫(yī)療”而非“健康”，導致客觀上以兩件事為代價：一是增加醫(yī)生的負擔；二是增加患者的成本。

這種情況下，只要醫(yī)療資源供需的不平衡無法緩解，大部分創(chuàng)新的底色都會成為醫(yī)患之間的零和博弈。

“醫(yī)療”和“健康”雖然都需要專業(yè)性，但其內(nèi)容對應著截然相反的邏輯。“醫(yī)療”語境下，醫(yī)院會假設患者有病，寧可錯殺一千不能放過一個。“健康”則是假定一個人各方面身體機能都正常，能吵吵盡量別動手。

阿福的創(chuàng)新之處在于，通過技術手段讓稀缺、專業(yè)的醫(yī)療資源低成本“分發(fā)”，讓普通人也能盡可能接觸專業(yè)的健康管理。

換句話說，阿福扮演的角色類似于一個“懂健康的朋友”，它既沒有能力代替醫(yī)生出具專業(yè)的診療方案，也沒有動力取代醫(yī)療機構(gòu)承擔的社會責任，它更擅長用最簡單的交互，讓普通人也能清晰的了解自身的健康情況。

提及現(xiàn)代醫(yī)學的使命，最廣為流傳的說法莫過于“有時治愈，常常幫助，總是安慰”，從現(xiàn)實的角度講，普通人的大部分醫(yī)療需求，恰恰是對自身健康情況的掌握和理解，也即“幫助”和“安慰”。

人工智能是一門產(chǎn)業(yè)，以規(guī)模、產(chǎn)值、利潤和就業(yè)為表征，但作為一門技術，它應該關乎平等、進步與人的尊嚴。

健康AI顯然不是最性感的商業(yè)模式，但它帶來了人工智能的另一種可能：讓健康成為一種權(quán)利，而不是一種恐懼。

全文完，感謝您的耐心閱讀。

參考資料

[1] TPK宸鴻，快、趕、搶，抓住蘋果，天下雜志

[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] 全國人民上協(xié)和，新華社

[6] 2024年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報，中華人民共和國國家衛(wèi)生健康委員會

[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“大專家”，螞蟻阿福 聚集百大名醫(yī)AI坐診，河南日報

[11] 2024中國居民家庭醫(yī)生需求調(diào)研報告，21世紀經(jīng)濟網(wǎng)

[12] 螞蟻集團發(fā)布AI健康App「阿福」，普通人也能有健康管家了？紅星新聞

[13] 超8成國人死亡源于慢性病！上觀新聞

[14] 全球高血壓報告，世界衛(wèi)生組織

[15] 每6個人中就有一個患者，這種病為什么會盯上年輕人？新京報

[16] AI賦能，醫(yī)療的邊界在何處？中國科學報

[17] 王寧利委員：人工智能助力打造眼科大模型，北京日報

[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年中國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報告》，甲子光年

[24] AlphaFold的下一步是什么？對話諾獎得主John Jumper，DeepTech深科技

作者：羅雪妍

編輯：李墨天

責任編輯：黎錚

封面圖片來自ShotDeck