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螞蟻集團(tuán)醫(yī)療戰(zhàn)略升級(jí)背后:醫(yī)療健康憑何成為AI打響的產(chǎn)業(yè)第一槍?

 

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未來,隨著AI深入醫(yī)療健康體系,其角色將從“輔助工具”變成“服務(wù)入口”,成為用戶健康管理的第一觸點(diǎn);醫(yī)療資源也將隨之重新分配,基層能力在AI的幫助下將被快速放大。

站在當(dāng)下來看,那些數(shù)字化改革十年未能撬動(dòng)的深層問題,有可能在AI時(shí)代率先迎來突破。真正屬于AI+醫(yī)療健康的下半場(chǎng),才剛剛開始。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

醫(yī)療健康,似乎正在成為AI優(yōu)先落地的場(chǎng)景之一。

最新的信號(hào)來自螞蟻集團(tuán)。這家以金融科技起家的公司,最近宣布將醫(yī)療健康上升為戰(zhàn)略主航道,成立健康事業(yè)群,與支付、財(cái)富保險(xiǎn)、信貸等核心業(yè)務(wù)并列。對(duì)于一個(gè)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的大型科技企業(yè)來說,這是一次戰(zhàn)略方向的重新下注。

驅(qū)動(dòng)這次轉(zhuǎn)向的底層邏輯,螞蟻集團(tuán)CEO韓歆毅給出了一個(gè)清晰解釋:“AI為破解社會(huì)醫(yī)療健康痛點(diǎn)提供了關(guān)鍵路徑。”顯然,真正讓螞蟻敢于將醫(yī)療健康升級(jí)為主航道的,是AI的出現(xiàn)。

螞蟻不是唯一的押注者。中國科技巨頭們正在同步加快動(dòng)作:京東健康推出“AI醫(yī)院 1.0”,試圖用智能診療與供應(yīng)鏈重組參與醫(yī)療底層;百度將“AI健康管家”推向前臺(tái),把搜索入口變成健康入口;騰訊、字節(jié)、美團(tuán)也在分別從支付、內(nèi)容、本地服務(wù)等方向切入,以不同的方式重新塑造與醫(yī)療的關(guān)系。

當(dāng)多家巨頭在同一時(shí)間段集中發(fā)力,一件事變得愈發(fā)明確:醫(yī)療健康正在從一個(gè)難做的行業(yè),變成一個(gè)不做不行的行業(yè)。

一些問題也隨之而來,在這個(gè)充滿高風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)監(jiān)管、重倫理的行業(yè)里,為何巨頭們?nèi)赃x擇義無反顧地沖入?醫(yī)療健康,究竟承載了怎樣的AI終局想象?

一、AI醫(yī)療第一槍里,“剛需+商業(yè)確定性”

為什么是醫(yī)療健康?

要知道,AI想要真正落地,從技術(shù)實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)世界,需要大量、結(jié)構(gòu)化、能驗(yàn)證對(duì)錯(cuò)的數(shù)據(jù),而大部分場(chǎng)景只能提供短期行為數(shù)據(jù),比如某次購買、某次瀏覽、某次互動(dòng),導(dǎo)致很難支撐長期學(xué)習(xí)。

相比之下,醫(yī)療健康的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全不同。一個(gè)患者從發(fā)病、診斷、治療到復(fù)查,天然構(gòu)成一個(gè)可觀測(cè)的閉環(huán)。數(shù)據(jù)不僅有時(shí)間跨度,也有明確的結(jié)果驗(yàn)證。對(duì)于AI技術(shù)落地來說,醫(yī)療健康是不可替代的訓(xùn)練場(chǎng)。

醫(yī)療之所以對(duì)AI的價(jià)值尤其突出,是因?yàn)樗旧砭褪且惶捉Y(jié)構(gòu)性缺口極為明顯的系統(tǒng)。

長期以來,醫(yī)療供需之間的存在強(qiáng)烈的不對(duì)稱。數(shù)據(jù)顯示,我國75%老年人患慢性病,近1.9億人帶病生存,一名基層醫(yī)生人均覆蓋5000名老人。慢性病這一頭“灰犀牛”不斷累積,最終吞掉了全國近80%的醫(yī)療費(fèi)用。

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慢病高發(fā)與醫(yī)生稀缺形成巨大的供需壓差,加上醫(yī)院之間長期的信息壁壘,醫(yī)療體系因此呈現(xiàn)出典型的高風(fēng)險(xiǎn)、弱效率結(jié)構(gòu)。在這樣的系統(tǒng)里,AI只要提升一個(gè)環(huán)節(jié),帶來的價(jià)值往往比其他行業(yè)更明顯。

因此,醫(yī)療健康是一個(gè)天然需要AI參與的行業(yè)。也正因?yàn)榇,醫(yī)療機(jī)構(gòu)成為最早系統(tǒng)性試用AI的行業(yè)之一。國家藥監(jiān)局的備案數(shù)據(jù)顯示,到2024年底已有100余款醫(yī)療AI產(chǎn)品通過注冊(cè)。從預(yù)診、問診到藥品選擇,再到康復(fù)隨訪,醫(yī)療體系的每一個(gè)環(huán)節(jié)都成為模型真正“產(chǎn)生作用”的節(jié)點(diǎn)。

畢馬威研究數(shù)據(jù)顯示,68%的醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)已經(jīng)大量使用智能體,并正在為應(yīng)用下一階段人工智能技術(shù)“自主智能體”進(jìn)行準(zhǔn)備。當(dāng)前,84%的機(jī)構(gòu)放心讓人工智能為特定流程進(jìn)行端到端自主決策。

而當(dāng)這些節(jié)點(diǎn)被AI逐步接入后,巨頭們開始意識(shí)到,醫(yī)療健康不僅是一塊高壁壘行業(yè),更是完善自身生態(tài)閉環(huán)的關(guān)鍵拼圖。

例如螞蟻嘗試用健康數(shù)據(jù)與風(fēng)控模型鏈接保險(xiǎn)定價(jià),把醫(yī)療健康作為金融生態(tài)向前延伸的基礎(chǔ);京東健康則以供應(yīng)鏈能力為核心,用AI實(shí)現(xiàn)用戶慢病風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn),再反哺醫(yī)藥零售和健康險(xiǎn)。百度、字節(jié)、美團(tuán)則分別把醫(yī)療入口與搜索、內(nèi)容流量、即時(shí)配送結(jié)合,形成貫穿用戶生活方式與疾病管理的連續(xù)觸點(diǎn)。

醫(yī)療健康由此成為巨頭構(gòu)建“全生命周期AI服務(wù)能力”的關(guān)鍵橋梁。 

總的來說,無論是AI對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的迫切需求,還是醫(yī)療健康行業(yè)的結(jié)構(gòu)性特征與市場(chǎng)壓力,抑或巨頭尋找新增長敘事的現(xiàn)實(shí)需要,AI醫(yī)療健康都是巨頭必須先走、必走的一步,是它們構(gòu)建超級(jí)AI平臺(tái)時(shí)繞不過、也必須啃下的一塊“硬骨頭”。

二、新AI戰(zhàn)場(chǎng)下,巨頭醫(yī)療Agent的路徑分野

如果說第一階段的競爭,是巨頭們涌入醫(yī)療健康這塊必爭之地,那么第二階段則在于誰能更深入、更精準(zhǔn)地切入體系。

雖然目標(biāo)相同,但巨頭們走出的路徑已經(jīng)開始明顯分化。

分化的源頭在于,醫(yī)療健康并不是一個(gè)單入口行業(yè),而是橫跨患者端、醫(yī)院端和醫(yī)藥供應(yīng)鏈的多層結(jié)構(gòu)。AI想要產(chǎn)生規(guī)模化影響,不可能只做其中一端,就必須同時(shí)抓住患者端與醫(yī)院端,并把供給與需求真正連接起來。比如從醫(yī)院側(cè)切入做能力底座,從用戶側(cè)延伸做健康入口,從醫(yī)藥鏈條入手重組流通。

百度和騰訊選擇了最底層路徑,直接進(jìn)入醫(yī)療系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。百度依托搜索,把“AI健康管家”放在用戶自然觸達(dá)的入口,同時(shí)把底層模型送進(jìn)醫(yī)院,讓AI參與質(zhì)控、影像、問診等關(guān)鍵流程,把自己變成醫(yī)療智能化的底層設(shè)施。

騰訊則更進(jìn)一步,把大模型嵌入醫(yī)?刭M(fèi)、智能理賠、病案審核等重度場(chǎng)景,通過深度共建獲得醫(yī)療體系的長期信任。

兩者雖然做法不同,但目標(biāo)一致:從系統(tǒng)深處站穩(wěn)腳跟,成為難以替代的基礎(chǔ)能力提供者。

而另外一些巨頭選擇讓AI先從用戶側(cè)切入,再向醫(yī)療體系擴(kuò)散。

螞蟻則依托支付體系,將AQ健康管家作為入口,把個(gè)人健康管理與醫(yī)保和商業(yè)保險(xiǎn)定價(jià)聯(lián)動(dòng)起來,讓醫(yī)療成為金融生態(tài)的新增長支點(diǎn)。

京東健康以供應(yīng)鏈和藥品零售為基礎(chǔ),將“AI醫(yī)院1.0”作為連接醫(yī)、藥、檢、養(yǎng)的中樞,通過智能問診和慢病預(yù)測(cè)能力,將用戶需求反哺給配送網(wǎng)絡(luò)、藥品庫存和健康險(xiǎn)定價(jià),實(shí)現(xiàn)從消費(fèi)入口倒推醫(yī)療供給的閉環(huán)。

字節(jié)與美團(tuán)分別利用內(nèi)容流量與本地服務(wù)體系,將健康咨詢、家庭醫(yī)療與即時(shí)藥品配送結(jié)合,形成一種圍繞“日常健康”構(gòu)建的輕入口生態(tài)。

當(dāng)路徑越走越深,巨頭之間的戰(zhàn)略意圖也愈發(fā)清晰。

百度、騰訊押注的是B端能力的重構(gòu);京東、螞蟻、字節(jié)、美團(tuán)押注的是C端入口的重建。前者要在醫(yī)療體系中搭建基礎(chǔ)設(shè)施,后者要在用戶生活中搶占健康入口。

這種差異也體現(xiàn)在產(chǎn)品形態(tài)上。京東、百度、字節(jié)側(cè)重打造面向用戶的智能助手,模擬醫(yī)生問診思路,成為用戶的第一健康觸點(diǎn);騰訊、螞蟻則更像在建設(shè)醫(yī)療行業(yè)的大模型平臺(tái),為醫(yī)院、藥企、保險(xiǎn)方提供專業(yè)的數(shù)據(jù)底座與解決方案。

總的來說,所有巨頭都試圖借助AI在醫(yī)療體系中建立新的信任機(jī)制和效率機(jī)制。一端讓用戶愿意把健康問題交給平臺(tái),另一端讓醫(yī)療機(jī)構(gòu)愿意把某些能力交給AI,并逐步形成一個(gè)從需求側(cè)到供給側(cè)的閉環(huán)。

雖然選擇了不同路徑,但都在試圖讓醫(yī)療從信息化升級(jí)到智能化,并借此重寫自身生態(tài)邊界與增長敘事。

三、AI醫(yī)療“跑起來”簡單,“跑通”難

盡管巨頭們正全力推動(dòng)AI醫(yī)療落地,但一個(gè)更真實(shí)的問題正在浮出水面,那就是技術(shù)在前端跑得再快,也難在體系內(nèi)形成閉環(huán)。

這一矛盾在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域表現(xiàn)得最為鮮明。

AI 在CT影像中輔助篩查肺結(jié)節(jié)已經(jīng)是行業(yè)里技術(shù)最成熟的應(yīng)用之一,數(shù)據(jù)顯示部分項(xiàng)目的準(zhǔn)確率甚至可達(dá)99%,顯著提升閱片效率、降低漏診風(fēng)險(xiǎn)。在阿里云發(fā)布的療健康分場(chǎng)景市場(chǎng)潛力及成熟度分析中,影像智能分析顯示為成熟度最高、市場(chǎng)潛力最大的細(xì)分場(chǎng)景。

可以說,這是一個(gè)幾乎“最不該被質(zhì)疑價(jià)值”的場(chǎng)景。

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然而即便如此,它仍未找到穩(wěn)定的付費(fèi)方式。

11月20日,國家醫(yī)保局一則“放射檢查類價(jià)格項(xiàng)目立項(xiàng)指南(試行)”發(fā)布,在整合規(guī)范現(xiàn)行放射檢查項(xiàng)目的同時(shí),順便對(duì)影像AI的商業(yè)模式進(jìn)行了界定。內(nèi)容簡單來說,國家醫(yī)保局支持影像AI在臨床之中廣泛應(yīng)用,但不允許醫(yī)院將調(diào)用AI產(chǎn)生的費(fèi)用轉(zhuǎn)嫁給患者。

造成這一結(jié)構(gòu)性停滯的根本原因在于,醫(yī)療行業(yè)并不是一個(gè)對(duì)效率提升高度敏感的體系。AI能夠讓醫(yī)生節(jié)省時(shí)間,卻不能直接為醫(yī)院帶來收入。

這直接導(dǎo)致醫(yī)院不愿為“效率溢價(jià)”買單。這一點(diǎn)通過醫(yī)院機(jī)構(gòu)在AI技術(shù)上的投資便可見一斑。畢馬威研究數(shù)據(jù)顯示,盡管醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)已開始將更多IT預(yù)算用于人工智能相關(guān)技術(shù)。但只有32%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)讓AI占到IT預(yù)算的10%以上,剩下的68%的機(jī)構(gòu),投入比更低。

投入不足的結(jié)果是顯而易見的,那些需要與醫(yī)院系統(tǒng)深度對(duì)接、才能產(chǎn)生真實(shí)臨床價(jià)值的 AI 產(chǎn)品,天然難以形成可交易模式。它們涉及流程改造、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)、系統(tǒng)耦合,而醫(yī)院既不愿承擔(dān)成本,也不愿為“未來效率”買單。這讓最能體現(xiàn)AI專業(yè)價(jià)值的診斷類能力反而變成最難商業(yè)化的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)顯示,2024年底,國內(nèi)已備案的101個(gè)醫(yī)療AI產(chǎn)品中,然而但問診對(duì)話就占比48%,而輔助診斷類產(chǎn)品僅占 5%。

上述限制并非問題的唯一來源。

一個(gè)事實(shí)是,醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在各級(jí)醫(yī)院的信息系統(tǒng)中,既缺乏標(biāo)準(zhǔn),也難以跨機(jī)構(gòu)流動(dòng);數(shù)據(jù)內(nèi)容既復(fù)雜又模糊,包含影像、病歷、結(jié)構(gòu)化指標(biāo)與大量非結(jié)構(gòu)化描述,每一類都難以直接高質(zhì)量用于訓(xùn)練;更關(guān)鍵的是,醫(yī)療數(shù)據(jù)本身是隱私保護(hù)最嚴(yán)格的領(lǐng)域之一,遠(yuǎn)超金融、電商與政務(wù),絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)需要本地存儲(chǔ),并且醫(yī)院不會(huì)輕易讓渡控制權(quán)。

畢馬威等機(jī)構(gòu)的調(diào)研顯示,62%的醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)獲取是AI落地的最大障礙。

因此,即便技術(shù)能力已經(jīng)成熟,AI想要真正取得增量效果,也必須穿過數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)可用性與數(shù)據(jù)合規(guī)性的三重約束。這導(dǎo)致AI醫(yī)療在中國幾乎在源頭就面臨被“卡死”的風(fēng)險(xiǎn)。

在這種背景下,AI醫(yī)療健康的價(jià)值難以在體系內(nèi)完全跑通。B端缺乏付費(fèi)動(dòng)力,C端缺乏付費(fèi)意愿,中間的供應(yīng)鏈、藥品、電商、保險(xiǎn)雖然能提供流量與場(chǎng)景,但很難單獨(dú)形成閉環(huán)。

四、醫(yī)療健康下半場(chǎng):讓AI成為醫(yī)療基建

醫(yī)療入口正在前移、資源正在重排,但要讓這些變化真正落地,前提是AI必須被醫(yī)療體系本身接納。

醫(yī)療行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、電商、金融等開放性行業(yè)不同,它是一個(gè)強(qiáng)監(jiān)管、強(qiáng)倫理、強(qiáng)專業(yè)的體系。在這樣的體系中,行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與行為邊界由醫(yī)療機(jī)構(gòu)與監(jiān)管部門決定,外部力量無法依靠定義場(chǎng)景或制定規(guī)則來主導(dǎo)行業(yè)變革。

正因?yàn)槿绱耍罱鼉赡昃揞^的策略開始明顯轉(zhuǎn)向,從做應(yīng)用、找流量,轉(zhuǎn)向做底座、補(bǔ)鏈條、接支付。這背后有一個(gè)清晰判斷:AI醫(yī)療的下半場(chǎng),比拼的不是產(chǎn)品,而是體系的嵌入能力。

這種轉(zhuǎn)向首先體現(xiàn)在底層建設(shè)上。

阿里與多地醫(yī)院共建醫(yī)學(xué)大模型場(chǎng)景,用模型托起質(zhì)控、病案審核和影像識(shí)別,直接嵌入醫(yī)院的核心流程;騰訊則把醫(yī)保智能審核能力做成標(biāo)準(zhǔn)化模塊,和各地醫(yī)保局的系統(tǒng)深度對(duì)接,讓AI成為“必需能力”而非“可選工具”;百度智能云與頭部醫(yī)院合作搭建醫(yī)療專用知識(shí)圖譜,把診療邏輯沉到模型里,讓醫(yī)院把它當(dāng)作中臺(tái)能力來調(diào)用。

這些動(dòng)作有一個(gè)共同點(diǎn),AI不再停留在能用,而是要做到“離不開”。當(dāng)大模型進(jìn)入質(zhì)控、影像和病案審核這些不可替代的環(huán)節(jié),技術(shù)就從一個(gè)產(chǎn)品,變成了系統(tǒng)底層的一部分。

數(shù)據(jù)顯示,68%醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)已經(jīng)大量使用智能體,并正在為應(yīng)用下一階段人工智能技術(shù)“自主智能體”進(jìn)行準(zhǔn)備。當(dāng)前,84%的機(jī)構(gòu)放心讓人工智能為特定流程進(jìn)行端到端自主決策。

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真正的結(jié)構(gòu)性變化發(fā)生在產(chǎn)業(yè)鏈端。

醫(yī)療的低效從來不是單點(diǎn)問題,而是醫(yī)、藥、檢、養(yǎng)之間長期斷裂的結(jié)果。過去這些環(huán)節(jié)各自為政,誰也無法真正提高整體效率。AI的作用,將讓其能夠被統(tǒng)一調(diào)度。比如檢測(cè)結(jié)果不再是孤立文件,藥品流通能夠根據(jù)預(yù)測(cè)提前準(zhǔn)備,慢病管理不再依賴人工隨訪。當(dāng)鏈條開始連起來,醫(yī)療服務(wù)的邏輯也將從以醫(yī)院為中心,轉(zhuǎn)向以用戶的連續(xù)健康需求為中心。

而當(dāng)服務(wù)鏈條被串起后,支付體系的轉(zhuǎn)變便成為必然。

由于醫(yī)療資源的重新分配,將迫使醫(yī)保和保險(xiǎn)重新審視風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)。哪些疾病能提前發(fā)現(xiàn)、哪些行為能被量化、哪些費(fèi)用能夠被模型控制。AI恰好提供了這種量化能力,使醫(yī)療、支付和風(fēng)險(xiǎn)管理第一次能夠在同一套數(shù)據(jù)體系里對(duì)齊。支付端的變化,又將反向推動(dòng)醫(yī)療端的流程重建,讓整個(gè)體系進(jìn)入一個(gè)新的循環(huán)。

在這些方向的推動(dòng)下,AI醫(yī)療健康的落地將逐漸走出小范圍試點(diǎn)的階段,呈現(xiàn)出更明顯的規(guī);厔(shì)。

例如螞蟻的AQ健康管家以月活破千萬的成績“意外出圈”,正是因?yàn)樗氏日业搅四軌虮会t(yī)療體系、監(jiān)管體系與用戶需求同時(shí)接納的切入口,標(biāo)志著AI在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用開始具備真實(shí)的產(chǎn)業(yè)級(jí)勢(shì)能。

未來,隨著AI深入醫(yī)療健康體系,其角色將從“輔助工具”變成“服務(wù)入口”,成為用戶健康管理的第一觸點(diǎn);醫(yī)療資源也將隨之重新分配,基層能力在AI的幫助下將被快速放大。醫(yī)療價(jià)值鏈也將開始從醫(yī)院主導(dǎo)的碎片化結(jié)構(gòu),向覆蓋預(yù)測(cè)、預(yù)防、治療與康復(fù)的連續(xù)服務(wù)體系轉(zhuǎn)變。

站在當(dāng)下來看,那些數(shù)字化改革十年未能撬動(dòng)的深層問題,有可能在AI時(shí)代率先迎來突破。真正屬于AI醫(yī)療健康的下半場(chǎng),才剛剛開始。

       原文標(biāo)題 : 螞蟻集團(tuán)醫(yī)療戰(zhàn)略升級(jí)背后:醫(yī)療健康憑何成為AI打響的產(chǎn)業(yè)第一槍?

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