蚂蚁集团正逐步把医疗板块视为核心业务之一。

6月26日，蚂蚁集团推出了AI健康独立应用“AQ”，这款应用在蚂蚁集团眼中相当于AI版的“健康管家”。它主要通过对话框的形式，为用户提供健康科普、就诊咨询、报告解读以及健康档案等AI服务。此外，该产品还实现了与全国超过千家医院以及近百万医生的连接，并且兼容了鱼跃、三诺等家用慢病管理设备，以及华为、苹果等品牌的可穿戴设备。

蚂蚁集团自2023年起，在医疗AI领域展开了一系列重要布局。随后，它接连与浙江省卫生健康委员会携手，共同开创了数字健康人项目“安诊儿”，并推出了医疗领域的巨型模型，同时发布了“AI健康管家”服务。此外，蚂蚁集团还收购了知名的健康咨询平台好大夫在线，并共同研发了AI医生助手。

值得注意的是，在推广这款新应用程序的过程中，蚂蚁集团董事长井贤栋与CEO韩歆毅难得地一同出现在公众视野，这一举动充分展现了该应用在公司整体战略布局中的重要地位。

名医AI分身是否靠谱？

该应用以名医作为其核心优势，蚂蚁集团力推此策略，并在发布会上有幸请到了享有院士头衔的知名医师助阵。在APP内，用户还有机会与这些医生的虚拟形象进行互动交流。

这些由名医打造的AI分身，究竟是否可靠，抑或仅仅是具有“形象代言人”的属性呢？

针对此事，蚂蚁集团副总裁张俊杰以及蚂蚁集团AI医疗部门总经理刘军伟向笔者详细阐述了名医AI分身技术的内在机制。

名医AI的支撑之一是稳固的大模型基础和专业的数据训练。刘军伟指出，AQ系统的根基在于蚂蚁公司自主开发的医疗大模型。在数据方面，蚂蚁公司打造了“医疗行业最为完备的多模态医学数据体系”，该体系以超过万亿个tokens的专业医疗语料为基础，支撑着公司自主研发的千亿参数级多模态模型，同时融合了千万级别的医疗知识图谱。这使其具备“对疾病特征、诊疗逻辑和医学表述的深度理解”。

此外，所谓的名医AI分身并不仅仅是形象与声音的授权使用。刘军伟指出，其核心在于“通过大模型对医生在科室中的诊疗经验进行有针对性的学习”，并且要“确保这个智能体在问诊时的逻辑与医生本人高度相似”。

杭州市第七人民医院的毛洪京主任医师，作为首位开通AI分身的医生，其团队经过100小时的强化训练，积累了丰富的结构化诊疗经验，并研究了超过5万篇科普文章和学术论文，使得其AI分身的能力日渐提升，逐渐逼近毛洪京本人的诊疗水平。蚂蚁集团方面透露，毛洪京医生本人会每日审视线上数据，对AI分身的表现进行监督，并参与改进工作，他甚至戏称AI分身已能发挥出他自身80%的技能。

为了确保其可靠性，AQ在产品设计中整合了医学证据支持的原则。无论是何种结果，我们都会进行引用，并向用户展示这一逻辑是如何得出的。此外，我们还特别标注了RAG（检索增强生成）的来源，所有这些来源均来自医学领域的最新、最前沿知识。刘军伟如此介绍。

除此之外，经过AI诊室咨询，AQ会依据得出的具体结果，主动推荐线上咨询、医院挂号以及医生智能助手等服务。同时，当用户步入线下诊疗流程时，AQ还会持续关注相关信息，并提供云端陪诊、医疗保险服务以及诊疗后的随访等全方位支持。

蚂蚁的AI医疗布局，是一场生态战

尽管蚂蚁对AQ的功能范围有着清晰的划分，限定其职责在于咨询与协助，不涉及诊断领域，主要职责是提供专业的科普信息和解答患者就诊前后的疑问，然而，蚂蚁在医疗领域的整体布局以及AQ所努力整合的医疗能力，其范围远远超出了这些界限。

张俊杰指出，在过去十年里，蚂蚁首先接入医保支付系统，随后又与医院挂号服务接轨，接着又与知名医生平台建立了联系，并成功连接了多数省份的医疗数据。在构建起用户就医所需的基础服务网络后，该公司正尝试利用人工智能技术，为用户提供更加优质的体验。

张俊杰更进一步地将AQ比作“智能体的管家”，旗下已涵盖医保智能体、医院智能体、医生智能体等多种类型。这些智能体在用户提出需求时，可由管家调度以处理具体事务，如医保支付、挂号等。据悉，Q3蚂蚁计划推出智能体开放平台，旨在引入更多医疗智能体。

蚂蚁集团亦在积极探索，旨在实现其医疗服务的全面覆盖，涵盖所有环节与场景。该公司特别指出，其首要服务对象为广大的个人消费者。蚂蚁集团致力于将支付宝APP的功能扩展至独立应用，并与华为、vivo、鱼跃等硬件制造商建立合作关系，同时也在PC端市场进行战略规划。其最终目标是实现AQ技术的“无处不在”，确保在任何场合、任何地点、任何设备上，用户都能便捷地使用AQ提供的功能。

显而易见，蚂蚁集团的AQ并非单一的产品形态，它依托于自身的生态根基，通过广泛合作、资源融合以及技术支持，力求打造一个涵盖医疗健康全流程的服务网络。

尽管具备优势，蚂蚁的AI医疗大模型布局仍面临多重挑战：

医疗AI领域新兴且监管严格，目前该领域的大模型标准尚在摸索与成长阶段，面临标准不统一和不足的挑战。刘军伟强调，目前评估AI医疗产品在可信度、安全、合规及专业方面的标准较为分散。他透露，正在积极推动行业标准的制定工作，预计今年内将有重大进展。

然而，这种不确定性可能会对产品的更新速度和推广规模造成影响。特别是关于“AI不进行诊断”的界限如何保持、责任如何划分等问题，仍需在实践过程中不断探索。

与此同时，实现与传统医疗体系的深度融合并非易事。尽管蚂蚁已经与若干机构和医生建立了联系，然而医疗体系的复杂性以及地域间的巨大差异构成了巨大挑战。如何进一步优化院内核心流程，解决医疗机构自身面临的问题，这或许将成为其能否在医疗垂直领域达到更高成就的关键。

在商业发展的道路上，蚂蚁集团明确表示，在短期内将商业化视为次要任务。然而，如何在未来构建一个可持续发展的商业模式，成为了所有AI医疗企业必须面对的根本挑战，而目前这个领域尚无现成的解决方案可供借鉴。（本文首次发布于钛媒体APP，作者：蔡鹏程，编辑：胡珈萌。）