2025年12月4日黑龙江泡沫板胶，在江苏南京“AI·镜界—南京人工智能生态街区”，位女士在“AI诊所”进行健康检测。 新华社记者 季春鹏摄

2025年4月8日，在江苏锡滨湖区养老院，名老人(左)在工作人员的协助下使用AI健康检测仪。 新华社记者 柳文惠摄

参观者在2023年服务贸易交易会北京安定医院展台内排队体验AI抑郁测评系统。 新华社记者 李 鑫摄

当前，AI健康正从技术验证走向规模化落地，多互联网企业的AI健康应用进入大众视野。互联网企业为何纷纷布局AI健康？其商业化路径是否初现端倪？又面临哪些挑战？

差异化布局

2025年8月，国务院印发《关于入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出探索广人人可享的水平居民健康助手，有序动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提基层医疗健康服务能力和率。这政策为互联网企业进军“长周期、严监管”的医疗赛道注入信心。技术层面，2025年大模型能力与多模态技术取得显著突破；市场需求面，国民健康需求从“已病”向“、筛、诊、、康”全周期延伸，老龄化背景下居养老和慢病管理需求激增。在政策、技术、市场三重驱动下，AI健康加速发展，互联网企业依托自身生态与场景优势展开差异化布局。

蚂蚁健康于去年6月出AI健康APP“蚂蚁阿福”黑龙江泡沫板胶，为大众提供健康陪伴、健康问答、健康服务三类，通从日常健康咨询到在线问诊、线下就医的服务全链路。“蚂蚁阿福”支持30万真人医生在线问诊，链接全国5000医院，能在挂号、陪诊、医保支付等环节提供服务。

百度将“百度AI健康管”升为“文心健康管”，并将入口从单的搜索场景扩展至多个应用。百度健康相关负责人介绍，“文心健康管”采用“技术响应需求”思路，造“AI+真人”双轨机制，联动36万名公立医院医生，日均医疗模型服务8000万次。

京东健康出AI健康智能体“康康”，串联问诊、检测、购药全流程。京东健康探索研究院相关表示，京东健康的“京医千询2.0”大模型聚焦拟人对话、可信理、医疗全模态核心能力建设，已完成从全科到科模型的技术演变，助力医疗可及、诊疗业与医疗服务率的持续提升。

阿里健康的AI布局则聚焦医生群体，其出的“氢离子”是款面向医生的站式医学AI助手。阿里健康相关负责人表示，阿里健康在医学知识图谱和医疗大模型域投入多年，“氢离子”可以解答医生的临床、科研问题，每次解答背后都有可溯源、可信的证据链。

面对新考验

OpenAI透露，全球每周有过2.3亿人在ChatGPT上询问与健康和身心福祉相关的问题。据三研究机构预测，全球AI医疗健康市场规模有望在2032年突破5000亿美元。医疗健康服务具有信息不对称的特点，涉及大量业词汇与诊断指标，对普通人而言认知门槛较，而AI大模型恰好可以充当普通人的“翻译器”。

尽管AI健康赛道处于流量爆发期黑龙江泡沫板胶，但商业化与信任度仍是重大考验。兴业证券经济与金融研究院院长助理兼大健康研究中心总经理、医药席分析师孙媛媛认为，AI健康产品的商业模式仍在探索阶段，当前多数应用仍处于发展初期，或多或少存在错误或“幻觉”问题，这在健康尤其是严肃医疗域是难以接受的，产品仍需进步训练与磨。

“现阶段‘氢离子’的目标是解决500万医生的医学问题，短期不考虑商业化。”阿里健康相关负责人表示，未来商业空间广阔，尤其是在国内创新药快速崛起、药企加速数字化转型的背景下，商业化路径将加多元。

百度健康相关负责人表示，保温护角专用胶目前AI医疗商业化已步入“试点规模化、盈利待突破”的过渡阶段，正依托技术与需求牵引，逐步破解行业核心瓶颈。“目前，百度健康聚焦的是用户价值和安全，正积进‘AI+医生’的健康咨询服务。”上述负责人表示。

“整个AI健康域都处于发展早期，还未到商业化阶段。”蚂蚁健康相关负责人说，“我们当前先把产品服务做好，还没考虑商业化。只要产品创造了坚实的用户价值，自然而然会走出清晰的商业化道路。”

“健康服务不同于其他生活类服务，对隐私和安全的要求。”孙媛媛表示，AI科技公司需要大量规、脱敏的健康与医疗数据用于模型训练。在用户授权前提下，数据本身的价值可能远于短期变现，商业化并非当务之急。

技术待升

从长远看，AI对大众健康生活的影响是全位且层次的。新技术的运用不仅能动健康管理从被动疗向主动预、全周期管理转变，为个体提供个化的健康指与风险控案，还能大幅提升医疗服务的可及，缓解医疗资源分配不均的问题。但不可否认的是，技术仍在快速发展中，AI健康产业仍面临大模型幻觉、信任缺失、隐私保护及伦理道德等多重挑战。

“AI在诊断、手术疗、患者服务等多维度重塑了医疗行业的底层逻辑，但不意味着颠覆原有逻辑，而是通过AI助力医生好地服务于患者，尤其是疑难杂症的疗和全链条健康管理。”新里程健康集团席执行官林杨林表示。

对医生而言，AI健康域重要的问题是信任。“医疗场景容错率低，医生在使用AI医疗产品过程中旦发现错误就可能直接弃用。”阿里健康相关负责人表示，这就要求尽可能地压低产品的幻觉率，并针对医学场景反复调优。这过程仅靠技术远远不够，还须真正懂医学，证据的检索、问答的生成、证据的引用要符现代循证医学的理论。同时，也要建立符临床偏好和评价标准的体系。这需要依靠庞大的医学团队和外部医生共同优化产品。

“AI幻觉目前在技术层面仍法消除，人工甄别的难度也较大。”孙媛媛表示，在严肃的医疗域，幻觉所产生的后果难以承受，AI幻觉的降低有赖于法的优化与制度的保障。在隐私保护与伦理层面，则需依靠外部政策完善与企业内部加强技术审查及规范管控。

赛迪顾问医药健康产业研究中心总经理宁玉强认为，AI的核心作用是辅助医生开展工作，终临床决策仍由医生主。这模式既契医疗行业的业属，又能充分发挥AI在率提升与辅助面的优势。

可以预见，随着技术的不断进步和应用的逐步入，AI有望进步提升患者体验、破解医疗供需矛盾、动优质医疗资源下沉。中医科学院西苑医院院长庞博表示，应通过建立完善的监管与验证机制，让技术好地服务于医疗行业发展与大众健康需求，使AI成为医疗行业的“赋能者”而非“取代者”，从而动医疗岗位优化、服务模式创新与全民健康生活的升。(经济网记者 李  郭文培)

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