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      阿里巴巴立功了,美國網民正經歷“跳崖式”落差……

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      2026開年不久,美國社交媒體上的一幕,足以用“魔幻”來形容。

      美國有全球市值第一、壟斷九成AI芯片市場的英偉達,有生成式AI市場第一的OpenAI,還有多模態與推理能力最強的谷歌。

      可就是手握這樣的王牌,美國網友卻因為《紐約時報》一篇關于中國醫療AI的整版報道,集體破防了。



      這還真是應了那句話,自家人拆臺比外人狠多了,先看看他們到底是因為什么吧。

      1月2日,《紐約時報》發布2026年首篇關于中國的報道, 題為《在中國,AI正在發現醫生可能漏掉的致命腫瘤》,內容大概就是一位身患糖尿病的泥瓦匠在寧波醫院做了常規檢查,沒想到事后接到醫生電話,說AI在他的平掃CT片里發現了胰腺癌。

      不過好消息是,腫瘤發現得早,順利做了手術切除。


      紐約時報整版報道

      是不是挺不可思議的?其實醫療AI早就不是多年前的”紙上談兵“,真正進入到醫療的實踐中,像這家寧波醫院就部署了來自阿里達摩院胰腺癌篩查模型PANDA。

      這項新篩查技術不需要進行專項的檢查,只是基于常規檢查或者正常體檢生成的平掃CT影像進行分析,并不會給醫院或者患者增加額外的成本。

      對此,《紐約時報》在報道中用了這么一段話進行解釋,成為美國網友破防的直接導火索。

      在中國,很多人把平掃CT作為年度體檢的一部分;在寧波這家醫院,一次平掃CT檢查在保險報銷前的費用大約是180元。

      為什么這句話有這么大的威力?美國網友看到的是中國僅需花20美元的平掃CT費用,就能用上最新的AI篩查技術,完成一次癌癥篩查,而同樣的錢在美國醫院只能停個車…


      說白了,他們看到的中國AI與他們心目中的美國AI發生了一次激烈的碰撞。

      雖然那些美國科技巨頭的AI,在國際競爭中無往不利,又是最強,又是第一,但在真實生活場景中,他們的AI卻沒有惠及生活,中國AI卻成功落地在民生場景,這種落差給他們帶來了巨大的沖擊。

      尤其是在癌癥篩查這么一個全球醫學界都頭疼的難題上,中國醫療AI用低成本的落地方式,直接戳中了他們的痛點。這里先給各位科普一下,世衛組織的研究數據顯示,有三分之一的癌癥可通過早發現、早診斷、早治療實現治愈。

      所以關鍵就在于早期篩查,可難就難在,此前沒有這么一種可及性高、通用型的篩查技術來對大規模無癥狀人群進行癌癥篩查,而這正是阿里達摩院醫療AI一直以來的研究方向。


      早在2022年,阿里達摩院初步驗證了AI與平掃CT結合的技術可行性。平掃CT大家肯定都不陌生,成本低、效率高,基本上的體檢場景都有這項。唯一的短板就是對比度、清晰度不行,以至于只能用來做一些日常疾病的診斷。

      經過研究,達摩院醫療AI團隊發現肉眼難以辨別,AI卻可以觀察到CT影像的密度差異,進而檢測癌癥病灶。

      終于在2023年11月,阿里達摩院發布胰腺癌早篩模型PANDA,率先提出以“平掃CT+AI”進行大規模胰腺癌早篩,據說現在不少國內外的醫院以及醫療機構已經用上了這個新技術。


      這項技術的快速落地,也讓不少人好奇,歐美在癌癥早篩領域又是什么進展?有,只是比較主流的方向“滴血驗癌”,不但價格過高,而且存在檢出率低等臨床難題,目前要進行大規模篩查不現實。

      既然如此,美國科技巨頭為什么不在醫療AI上突破?這個問題就有點復雜了,從美國網友的視角或許能找到一些答案。

      比如這位感慨他們沒有這樣的技術條件,即使有更先進的檢查,帶來的是更昂貴的費用,說得很痛心疾首,甚至上升到了對美國醫療體系的筆誅口伐。

      還有文章開頭那幾位,和中國AI在民生領域尋求突破不同,在他們視角里的美國AI,是唯利是圖,是取代人類崗位、是創造虛擬女友……



      這些話聽下來,感覺就是國外的信息繭房被打破,讓美國網友看到了不一樣的真相。 這就好比,待在家里只能看到幾室幾廳,站在外面看才知道家在幾樓。

      還記得去年年初的時候,大量自稱是TikTok難民的歪果仁涌入小紅書,其中美國人最多。中美網友一對賬,美國網友破防了,他們就跟發現了新大陸一樣。


      現在的情況也是如此,只不過這次他們看到的是中國的醫療水平,是阿里醫療AI實現突破,讓低成本的大規模篩查技術走進了普通人的生活。

      前兩年有互聯網大佬討論中美AI差距,3年?5年?我們普通人對這些的感知并不強,我們關心的是AI離世界第一越來越近,跟每個人的距離還有多遠?

      我們在AI、科技發展這條路上,追求的不是一聲驚雷炸響,像曾經120萬天價抗癌針問世時的 轟轟烈烈,而是潤物細無聲,能真正進入每一個人的生活。

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