全球科技公司的跑馬圈地，在2026年集體圈到了醫(yī)療賽道。

1月19日，阿里研發(fā)、面向醫(yī)生群體的AI產(chǎn)品氫離子上線，正式打通了醫(yī)療領(lǐng)域的D端布局。在此之前，海外科技巨頭OpenAI于1月初發(fā)布了整合Apple健康數(shù)據(jù)的ChatGPT Health，頂尖大模型獨角獸Anthropic于1月12日正式推出面向醫(yī)療保健領(lǐng)域的新一代模型Claude Opus 4.5。

放眼海內(nèi)外，幾乎所有頭部玩家都在同一時期將目光投向了這塊被譽為“AI終極應(yīng)用場景”的領(lǐng)域，圍繞AI醫(yī)療的研發(fā)浪潮已然成形。

不過技術(shù)熱潮之下，臨床一線的審慎之聲與倫理層面的嚴(yán)肅質(zhì)疑也隨之而來，日益高漲的聲量迫使AI巨頭與醫(yī)療產(chǎn)業(yè)開始認(rèn)真思考：當(dāng)AI以前所未有的深度介入生命健康，這場轟轟烈烈的技術(shù)普及究竟應(yīng)走向何方？

| AI熱潮，全面席卷醫(yī)療產(chǎn)業(yè) |

如果說過去的AI醫(yī)療更多是散落在影像科、實驗室的單點工具，那么2026年的它則將進化為由全球科技巨頭發(fā)起的、全生態(tài)的競爭，科技公司們開始將醫(yī)療健康視為AI技術(shù)落地的核心場景，試圖在這片最難啃的“硬骨頭”上構(gòu)建起獨一無二的護城河。

在中國，大廠們基于自身基因展開了各具特色的全生態(tài)布局。

阿里的打法充分體現(xiàn)了其電商和支付業(yè)務(wù)所沉淀的、對C端和D端的深刻理解，其AI戰(zhàn)略呈現(xiàn)出清晰的“C+D”雙線并進模式。

在以普羅大眾為目標(biāo)用戶的C端，月活已突破3000萬的螞蟻阿福并不是簡單的健康問答工具，反而更像一個健康管家，連接著用戶的智能穿戴設(shè)備、體檢數(shù)據(jù)和日常咨詢需求，將低頻的看病行為轉(zhuǎn)化為高頻的健康管理，從而牢牢占據(jù)C端用戶市場。

在以醫(yī)生為目標(biāo)用戶的D端，新上線的“氫離子”功能定位類似于美國的明星產(chǎn)品OpenEvidence，通過整合海量中文醫(yī)學(xué)文獻、臨床指南和藥品說明書，為中國醫(yī)生提供了能溯源、低幻覺的專業(yè)助手，意圖在診療決策這一醫(yī)療核心環(huán)節(jié)構(gòu)筑起專業(yè)壁壘。

騰訊則從其“連接器”的基因出發(fā)，選擇了另一條深耕細作的路徑。

早在多年前，騰訊便推出了AI醫(yī)學(xué)影像平臺“騰訊覓影”，直接與醫(yī)院等B端機構(gòu)合作、深入臨床一線，在肺結(jié)節(jié)、食管癌、宮頸癌等多個病種的篩查中扮演輔助角色，憑借其技術(shù)穩(wěn)定性和廣泛的合作網(wǎng)絡(luò)，騰訊已成為國內(nèi)AI影像領(lǐng)域的頭部玩家。

與此同時，騰訊還將“AI健康問問”內(nèi)置到微信小程序中，用戶僅需在微信上搜索“騰訊健康”便能進入小程序、獲得清晰的醫(yī)療建議，依托微信這一國民級應(yīng)用，騰訊將AI咨詢能力無縫嵌入到用戶的社交生活中。

除此之外，百度的“健康A(chǔ)I管家”、字節(jié)的“小荷AI醫(yī)生”也持續(xù)發(fā)力，眾多AI創(chuàng)業(yè)公司也將醫(yī)療視為最有潛力的垂直賽道，整個國內(nèi)市場呈現(xiàn)出百花齊放、全面滲透的態(tài)勢。

如果說中國大廠的布局是基于龐大本土市場的深耕細作，那么海外科技巨頭的加碼則更顯其全球性的技術(shù)野心。

OpenAI在意識到通用模型在處理敏感醫(yī)療信息時的局限性后，果斷推出了獨立的“ChatGPT Health”。通過建立隔離的對話空間、承諾數(shù)據(jù)不用于通用模型訓(xùn)練，OpenAI為AI醫(yī)療構(gòu)建了一道“信任的防火墻”，其目標(biāo)不僅是提供一個工具，更是要成為全球用戶個人健康數(shù)據(jù)的“長期托管人”。

作為在AI醫(yī)療領(lǐng)域布局最早最深的玩家之一，谷歌持續(xù)迭代的Med-PaLM系列模型展現(xiàn)了驚人的技術(shù)實力。在美國醫(yī)師執(zhí)照考試中，最新的Med-PaLM 2不僅刷新了多個醫(yī)學(xué)問答基準(zhǔn)測試的紀(jì)錄、達到“專家醫(yī)生”水平，更在真實臨床對話的評估中展現(xiàn)出比人類醫(yī)生更強的共情能力和信息提供質(zhì)量。

這些量化的技術(shù)數(shù)據(jù)和成果不僅是其技術(shù)實力的最佳背書，更不斷抬高著行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、向世界展現(xiàn)AI醫(yī)療的發(fā)展?jié)摿�。從國�?nèi)到海外、從C端的大眾健康到D端的專業(yè)賦能，AI正在以前所未有的廣度和深度席卷醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的每一個角落。

| 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，為何成為AI“新寵”？ |

科技的每一次浪潮都會尋找最能體現(xiàn)其價值的“應(yīng)許之地”，AI集體轉(zhuǎn)向醫(yī)療并非偶然的商業(yè)選擇，而是因為AI技術(shù)的發(fā)展恰好與傳統(tǒng)醫(yī)療體系長期存在的諸多痛點形成了精準(zhǔn)匹配。

AI技術(shù)先是精準(zhǔn)地切中了醫(yī)療服務(wù)資源不均與效率低下的核心矛盾。

根據(jù)新華社等媒體報道，中國約80%的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源集中在城市大醫(yī)院中，這直接導(dǎo)致了廣為人知的“看病難”：基層患者小病大治，涌向城市；城市居民則普遍經(jīng)歷著“排隊三小時，看病三分鐘”的窘境。

這種結(jié)構(gòu)性的矛盾為AI提供了巨大的應(yīng)用空間，無論是阿里的“螞蟻阿�！�、騰訊的“健康問問”以及海外的谷歌Med-PaLM等AI健康助手，都打破了物理時空的限制，能夠7*24小時小時為用戶提供初步的健康咨詢、癥狀分析和就醫(yī)指導(dǎo)。

對于身處偏遠地區(qū)的居民而言，這意味著他們可以隨時隨地獲得接近專業(yè)水準(zhǔn)的健康建議；對于城市用戶而言，AI可以幫助他們進行有效的診前分診、避免無效奔波，緩解大醫(yī)院的接診壓力。

這種無與倫比的普惠性和可及性，讓AI得以將專業(yè)的健康管理能力下沉至更廣泛的人群，“人人擁有健康顧問”的愿景變得觸手可及。

另一方面，醫(yī)學(xué)是知識快速迭代、信息急劇爆炸的領(lǐng)域。2024年《Nature》數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)學(xué)知識的半衰期已經(jīng)縮短到不足兩年，一個醫(yī)生很難完全掌握自己專業(yè)領(lǐng)域的全部最新進展，這種“知識詛咒”是人類認(rèn)知能力的天然瓶頸，而AI恰好是處理海量信息的利器。

從業(yè)者正確使用AI，就相當(dāng)于為破解醫(yī)療領(lǐng)域的“知識詛咒”提供了強大的外掛。

臨床端的AI可以成為醫(yī)生的“第二大腦”，無論是阿里“氫離子”提供的循證醫(yī)學(xué)支持，還是“騰訊覓影”在海量醫(yī)學(xué)影像中精準(zhǔn)識別早期病灶，AI都能在短時間內(nèi)處理和分析遠超人類極限的信息，為醫(yī)生提供決策輔助、提升診斷的準(zhǔn)確性與效率。

醫(yī)院的運營管理、病歷的結(jié)構(gòu)化處理、醫(yī)保的智能控費等過去需要大量人力投入的環(huán)節(jié)，也正在被AI重塑，通過高效梳理繁雜的流程，AI能將醫(yī)護人員從重復(fù)性勞動中解放出來，回歸到與患者的溝通和關(guān)懷中去。

而在科研端，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)周期長、失敗率高，平均需要10年時間和超過10億美元的投入，騰訊AI Lab、英矽智能等機構(gòu)利用AI模型進行靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選可以將早期研發(fā)的時間縮短數(shù)年，極大地提升了新藥研發(fā)的效率。

從服務(wù)到技術(shù)、從臨床到科研，AI幾乎在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的每一個環(huán)節(jié)都找到了“對癥下藥”的場景，它對整個醫(yī)療服務(wù)范式的顛覆性重塑，以及對拓展醫(yī)學(xué)知識邊界的強大助推，正是全球科技巨頭要搶灘登陸這片新大陸的根本原因。

| AI“幻覺”，撞上生命“紅線” |

當(dāng)AI醫(yī)療的熱潮以不可阻擋之勢向前奔涌時，來自臨床一線的冷靜思考也從未停止。張文宏醫(yī)生在最近的公開演講中明確表示，他“拒絕AI進入醫(yī)院病歷系統(tǒng)”，因為AI若成為賴以使用的工具，醫(yī)生則容易忽略思考過程。

這一看似“逆時代潮流”表態(tài)并非是對技術(shù)的全然否定，而是精準(zhǔn)地指向了AI技術(shù)的消極影響，不僅讓醫(yī)療賽道更加關(guān)注年輕醫(yī)生的成長，也讓技術(shù)研發(fā)者將目光重新聚焦到幻覺這一AI技術(shù)的致命軟肋上。

AI幻覺是當(dāng)前大模型技術(shù)無法根除的技術(shù)原罪，它指的是模型在生成內(nèi)容時可能會毫無根據(jù)地捏造事實、歪曲邏輯。

在日常應(yīng)用中，幻覺的代價可能只是錯誤的搜索結(jié)果或不合邏輯的詩歌，然而在醫(yī)療這個對準(zhǔn)確性要求極高、每一個決策都與生命健康息息相關(guān)的領(lǐng)域，看似微小的AI錯誤卻可能通過復(fù)雜的診療鏈條被放大，最終引發(fā)災(zāi)難性的后果。

正因為醫(yī)療領(lǐng)域的零容錯特性，AI醫(yī)療的普及不能走“先污染后治理”的野蠻生長路線，在技術(shù)真正成熟可靠之前必須前置性地構(gòu)建保障機制，為這匹奔騰的AI野馬安上堅固的“安全韁繩”。

一方面，任何用于臨床的AI模型都不應(yīng)該僅僅滿足于實驗室里的高分?jǐn)?shù)據(jù)，它需要像新藥上市一樣經(jīng)歷大規(guī)模、多中心、符合倫理規(guī)范的真實世界臨床試驗，由獨立第三方機構(gòu)對其安全性、有效性和穩(wěn)定性進行嚴(yán)格驗證。

另一方面，AI的進化離不開海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的“投喂”，但這不能以犧牲患者隱私為代價，而是應(yīng)該建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)分級、脫敏和使用規(guī)范，確保數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的環(huán)境中流通。

而當(dāng)AI輔助診療出現(xiàn)失誤并造成損害時，責(zé)任該如何劃分也是AI醫(yī)療商業(yè)化落地前必須厘清的關(guān)鍵。權(quán)責(zé)清晰的法律框架才能讓醫(yī)生敢于使用AI、在出現(xiàn)問題時為患者提供有效的救濟途徑。

面對這柄鋒利的“雙刃劍”，全盤接受的技術(shù)樂觀主義和因噎廢食的技術(shù)保守主義都同樣不可取，畢竟AI醫(yī)療未來發(fā)展的核心命題早已不再是“要不要用”的二元選擇題，而是如何掌控這股強大力量的實踐題。

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       原文標(biāo)題 : AI沖向醫(yī)療，是良方還是猛藥？