OpenAI推出健康服務，只因每周2.3億人用它看病！但還差這關鍵一步

抓住風口

本期要點：醫療領域，AI應該做到什么水平才行？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

猜一猜，大家最常用AI干什么？

答案很有可能是健康咨詢。

根據OpenAI官方統計，全球每周有超過2.3億人次向ChatGPT提問健康與保健相關問題，所有ChatGPT提問中超過5%都是醫療保健類內容相關。有大量用戶甚至會上傳病歷、化驗單和保險賬單來向AI尋求幫助。

于是，前段時間，OpenAI正式推出了ChatGPT健康功能，一個專為健康與醫療設計的獨立的對話空間。用戶可以在此安全連接自己的電子病歷、可穿戴設備（如Apple Health、MyFitnessPal等）及各類健康應用，并且讓AI解讀驗血或體檢報告、準備看診提問清單，甚至根據血糖和運動記錄來分析健康狀況。

我們認為，OpenAI推動醫療知識平權的嘗試值得肯定，但醫療健康的底層邏輯不是碎片式的問答，而是需要專家級、個性化且持續的健康管理。OpenAI的模式仍停留在單次對話的層面，難以深入滿足用戶的真實需求。

認知平權

首先，可以看出，AI進入醫療領域，已經是大勢所趨。

OpenAI披露的更多數據顯示，每周美國用戶都會提出150萬至190萬條關于醫保方案、理賠或賬單的問題，偏遠地區的用戶就占了其中的60萬條。

換言之，ChatGPT健康的上線，很可能不是一個精心設計的業務，而是公司審視后臺數據后做出的反應。

不過，這一舉措推動了醫學知識的“認知平權”，普通人現在可以更便捷地獲取和理解專業醫學信息。這提升了公共健康素養的基礎水位，哪怕患者做不到依賴AI自主治病，但也可以跟醫生進行更順暢的溝通。

我們一名同事的案例就非常典型。

他的外公不幸罹患惡性腫瘤，全家一度陷入慌亂與無助。

由于沒有任何醫學背景，他們不太聽得懂醫生的專業解釋，交流效果很不理想。基因檢測報告也動輒幾十上百頁，更是充斥著各種專業名詞，讓人無從下手。

但他們通過將檢測報告以及醫生的錄音發給了元寶和豆包等AI進行分析，AI快速梳理了關鍵信息，清晰地解釋了各種指標和術語，很快幫助他們理順了思路，從而與醫生順利確定了治療方案。由于準備充分且積極配合治療，療效也很不錯。

我同事說，AI不僅非常耐心地解釋各種術語，還不忘高情商地安慰大家，為遭遇這場不幸的家人帶來了一些溫暖。

如今，OpenAI更是提供了一個更規范、更強調隱私和安全性的健康咨詢通道，或許其答復會更加準確，也會給大家帶來更多幫助。值得一提的是，中國不少公司也推出了類似的AI健康服務，也走在了應用的前沿領域。

健康服務的基石

但我們也要注意的是，“認知平權”雖然有價值，卻也有邊界，OpenAI還應該要更進一步。

醫生的核心價值之一，往往源于對患者長期病史的了解、生活習慣的洞察和對治療反應的持續追蹤與調整。這本身仍然需要一定的專業性。

如果沒有醫學背景，用戶很可能在向AI描述情況時遺漏關鍵信息。AI也就會忽略未被提及的重要禁忌，從而推薦不適合該用戶具體情況的藥物或療法。

特別是，在技術上，目前大語言模型的架構就難以避免幻覺問題，這種健康咨詢的模式就很難保證準確性。

問答中，AI既無法看到用戶健康的時候什么樣，也不知道病情的前因后果，就像是要通過幾張影片截圖去推斷一整部電影的情節，難免產生誤解。

更重要的是，信任才是健康咨詢服務得以成立的基石。

就像是OpenAI的Deep Research，號稱是全網最嚴謹的AI功能，但我們仍然發現了偶爾幾次的事實性錯誤和不嚴謹。

這讓我們很難對其建立完全信任，不得不在每次輸出后再手動對關鍵數據和事實進行核實。即便如此，也很難保證完全正確。可想而知，沒了信用，Deep Research就很難形成可靠的服務閉環，就沒有了收高價（比如一個月2000美元）的基礎。

同樣的道理，醫生和醫院能收服務費，是因為背后有一套嚴謹的醫療制度和責任體系來保障結果的可靠性。

但問答模式為主的AI健康服務面臨卻是另一種情況。每一次交互都是獨立的信任測試，AI可能連續對了九十九次，但第一百次在關鍵問題上出錯，此前積累的信任也就崩塌了。

如果這樣，這種AI就只能當個輔助工具，幫患者理解醫學術語、對比不同治療方案的利弊等等。OpenAI也強調，其健康服務并不能替代醫生，但這同時意味著，它很難在此基礎上構建起一個穩固的商業模式。

更關鍵的是，我們要強調，健康的核心在于持續管理，而非單點咨詢。

雖然OpenAI引入了專業醫生的反饋進行強化學習，可是醫療，尤其是健康管理，效果很大程度上依賴于連續性。一次孤立的血糖分析意義有限，連續三個月的血糖變化曲線則能揭示藥物或生活方式的真實效果。

目前，ChatGPT健康可以連接病歷系統和健康數據，但還是依賴用戶的主動性、數據上傳的完整性以及提問的透徹性，而且需要用戶自己去維持健康監測的連續性。

可是，現實是，大部分用戶通常不會主動做到持續的健康數據監測，并以此建立個人健康基線，往往是明顯感到不適或拿到報告時才會找AI咨詢。

因此，要從源頭減少錯誤，在業務構建時就要把個體健康數據的持續監測和實時更新設為必選項，并且AI背后的模型要針對健康監測數據分析和醫療咨詢進行優化。

這才能讓AI像專業醫生一樣，每天關注病人的脈搏、血壓、睡眠和用藥情況，并對微小異常進行準確預警。也只有這樣，用戶才會對它產生真正的依賴，并形成難以撼動的護城河。

當下的ChatGPT健康還遠未到這一步。如今的OpenAI就像是一戰末期擁有坦克的英國軍隊，雖然有最先進的武器，戰術仍局限于傳統壕塹戰，沒能持續發展裝甲部隊，也沒能打出閃電戰。

更遺憾的是，OpenAI肯定不是沒有技術能力打出閃電戰，而是面臨戰略聚焦與資源分配的難題：面前有太多事情要做，他們沒法為某個領域的業務投入大量資源，而且我們以前就點評過Sam Altman不是個懂市場的企業家。

但這是否也意味著，在AI健康領域，反而存在著屬于創業者和初創企業的獨特機會？歡迎在評論區分享你的觀察與想法。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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