文/叶檀财经团队
一天，多活一天，就有医疗行业的巨大进步
医疗健康领域的发展日新月异，活着，只是多活一天，医药技术的巨大进步就有可能拯救很多生命。
3月17日，高层发布会释放了新的财政信号，为医疗健康领域的技术变革埋下伏笔。2025年，中央财政计划投入805.5亿，提升基本公共卫生服务，296.5亿用于医疗救助资金。
这意味着：医疗AI将会成为政策落地的重要支撑点。
（图片由AI生成）
根据卫健委的《卫生健康事业发展统计公报》显示，当前基层医疗机构承担着53.5%的门诊量，但优质医生密度仅为三级医院的1/9，人工智能将让优质医生像孙悟空似的吹根毛，就能有百千万化身。
AI辅助诊断系统已经覆盖28个省区的3.2万家基层机构。
通过NLP病历分析、多模态症状匹配等技术，将30种常见病诊断准确率提升至92%，有效缓解了基层诊断洼地困境。
目前医保基金支出年均增长高达12.3%，这是难以承受的巨大压力，AI驱动的健康管理正创造结构性降本空间。
财政资金要符合民生导向，也要可持续，只有与医疗AI的技术红利产生共振，才能达成双重目标：重构医疗服务供给模式，降低优质医疗服务成本，顺便，培育孵化大健康赛道新的独角兽。
政策与科技的双轮驱动，将医疗AI的想象空间与潜力，抬升了一个数量级。
医疗AI的成功密码，大数据和真问题
从全球AI发展趋势来看，医疗与人工智能结合，是最热门的领域之一。它不仅有政策支持、学术界扶持、资本拥护、投资者看好，还有大量的初创公司迅猛发展。
国外有很多先行者成功吃到了第一口螃蟹。作为全球医疗AI标杆，先行者Tempus AI选择了数据、算法、服务三者联合的闭环商业模式。
简单来说，它的成功密码可总结成一句话：用好大数据，解决真问题。
第一步是积累数据。
Tempus AI的起点是做基因检测，逐渐获得了包含850万份电子病历、120万张医学影像的超级数据库，建起一座数字化医疗图书馆。
第二步是让数据变成治病救人的工具，Tempus将海量的数据转化为医生智能助手、药厂研发加速器和患者健康管家。这样的电子化数据解决了药厂的燃眉之急，目前来看，产品与服务的市场接受度很高。
除了这家公司之外，还有Hippocratic AI、Quibim、Abridge等许多同行，它们有的专注于AI健康助手、有的专攻某一特定领域，比如肿瘤方向的AI药物研发。
还有初创公司深度挖掘医学影像AI分析，或者是药物临床试验优化、医患高效沟通等。
国外先行者们像一面镜子，照亮了国内医疗AI企业前进的大方向。
（图片由AI生成）
我们国内的医院、机构、诊所和社区已经积累大量有效数据，犹如满地珍珠，只是缺少了串联起来的一根金线。
如果把这些医疗富矿挖掘开采出来，结合技术平权与市场化的数据，真正解决医护人员和患者的问题，医疗AI赛道有可能迎来全面爆发。
中国医疗AI行业有三大痛点
中国医疗AI行业，面临三大痛点。
第一是医疗资源分配不均和数据孤岛。
从机构端，也就是大企业端来看，医疗数据分散在不同医院和机构里，数据多但使用效率低。这种数据孤岛，导致AI模型训练缺乏高质量、多维度的数据支持。
举个简单的例子，上海的一家医院，医生在日常工作中积累起大量临床数据，这对于训练AI大模型来说很重要。
然而，数据是多点分散的。电子病历系统、检验科LIS系统、影像科PACS系统，每一个都有单独的数据格式与标准，无法有效整合共享。
（图片由AI生成）
第二是落地场景单一、适配性不足。
比如说，北京一家三甲医院的影像科，引入了一套AI辅助诊断系统，专门用于肺结节筛查，这个系统确实非常出色，大大提升了医生判断的准确率。
问题在于，这个系统只能做筛查，不能参与后面的诊疗，还需要医生手动输入信息，增加了工作量。
第三是产业生态割裂、协同能力差。
从机构端来看，AI技术企业、医疗机构和医生、患者没有形成闭环。
医院担心患者数据隐私泄露，AI医疗公司则需要大量高质量的医疗数据来训练和优化其模型。
在医生端，没有一个相对完善的AI协同机制，比如说医生需要把AI工具生成的报告，手动输入到医院自己的系统里。
患者在不同医院看病，病历、就诊记录、处方等数据在医院之间是无法互相调用的。
如果只是解决三个痛点中的一个，相对简单。更高维度的思考是，如何从顶层设计切入，一次性解决三个问题。
有一家企业已经在做这件事，它就是蚂蚁集团。
蚂蚁医疗健康成立至今已有10年，联合超3600家医院，累计服务用户超8亿，是目前国内最大的医保支付服务平台、一站式医疗健康服务平台。从2023年开始，蚂蚁开始探索医疗AI领域，目前其医疗大模型是业内应用场景最丰富、与医疗机构、医生、医院共建最深的垂类大模型之一。
这种丰富的场景和多维的数据贯穿能力，有效打破了数据孤岛，为AI模型提供多维度训练基础。
另外，蚂蚁医疗大模型最近在MedBench测评上获得双料冠军，支持图文、语音、视频交互和医学推理能力。这种技术优势，让它能够覆盖从问诊到康复的全链条场景。
既有机构端，也就是监管部门、医院数字化平台的服务经验，又有与医生协同联合的体验，还支撑了病人端的服务。
蚂蚁集团长期的数字基础设施沉淀、技术实力和生态协同，正在推动医疗AI行业，从过去的单点突破，向全局优化转型。
蚂蚁做医疗AI三大核心优势
蚂蚁走了一条与绝大部分医疗AI公司不同的道路，它具备三个同行几乎无法复制的优势：
多年深耕数字医疗，厚积薄发；
AI大模型技术应用资源优势；
AI医疗产业做三端布局，协同发力相互促进。
2014年，全国第一笔线上挂号缴费，通过支付宝实现；2019年，第一张电子医保凭证出现；2023年冬天，北京协和医院的门诊大厅里，60岁的张阿姨能够熟练地点开支付宝，3秒钟完成挂号费医保结算。
看似简单的功能，背后是无数次突破的最终汇聚。
蚂蚁医疗健康团队与全国31个省级医保平台反复对接测试，逐步打通了医保结算、电子病历、药品追溯等38个核心系统。
目前已经有超7亿人使用过电子医保码，日均服务超3000万次，占全国门诊量的62%。
现在，这个入口还延伸出报告查询、慢病续方等20余项服务，形成了完整的就医闭环。
在大模型技术方面，蚂蚁创新融合架构，充分发挥技术应用资源优势。
蚂蚁医疗大模型采用了多模型驱动，DeepSeek模型的推理和拟人化表达能力领先，能够轻松分析长达200页的病历资料；通义千问则在多模态上表现出色，把CT影像转化为三维可视化报告。同时，结合蚂蚁的服务生态、专业医学知识加训，在知识精度上有显著优势，提高了诊断准确率。
技术有心，是为人服务之心。
做三端布局，即使放眼全球，也是行业的创新实践。
在医疗产业智能化升级的三个核心端口机构端、医生端和用户端，蚂蚁做了AI产品的全方位布局，让三端联动形成正向循环。
面向机构端，联合华为、阿里云等多家伙伴，推出AI医疗全栈式解决方案，北京,上海，浙江等多家公立医院首批接入使用，让看病就医更简单便捷。
面向医生端，在1月联合好大夫推出AI科普助手之后，3月又发布了AI科研助手，为29万在线医生提升工作和科研效率。
面向患者端，上线了半年的AI健康管家在接入Deepseek以后，回复变得更加专业。
这是一个庞大的市场，需要庞大的服务体系。中国医疗AI市场规模在2023年达到973亿元，2028年预计达到1598亿元。
蚂蚁凭借其强大的技术实力和创新能力，不断探索医疗AI的应用场景。通过整合8亿用户行为数据、29万医生资源和大模型技术能力，其打造的AI健康管家已形成强大的服务能力。
十四五规划将数字医疗列入重点产业，蚂蚁正在用科技重塑健康链条，为探索破解看病难、看病贵、看病准这个世界性难题，提供中国式解决方案。
健康是每个人都关注的问题，我们对这样的技术进步欢欣鼓舞。
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作者：叶檀财经团队编辑：旦旦
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