當(dāng)美股AI醫(yī)療龍頭Tempus AI的股價在2025年持續(xù)攀高時，全球資本市場的目光正被一股暗流牽引——這場由數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療革命，正在重構(gòu)人類對抗疾病的邏輯。
這家以2.5億患者基因圖譜和臨床數(shù)據(jù)筑起壁壘的獨(dú)角獸，用AI將破碎的醫(yī)療數(shù)據(jù)編織成網(wǎng)：從為藥企精準(zhǔn)篩選臨床試驗(yàn)患者的Tempus Time，到為醫(yī)生提供個性化診療方案的Tempus Next，再到追蹤用戶健康指標(biāo)的Tempus Olivia，其商業(yè)版圖完整覆蓋了藥物研發(fā)、臨床決策、患者管理的全周期。
而就在6月26日，螞蟻集團(tuán)推出的AI健康管家AQ，以直面14億國民健康需求的姿態(tài)，將這場技術(shù)革命推向新維度——當(dāng)中國科技巨頭將大模型植入普惠醫(yī)療體系，市場猛然驚覺：AI醫(yī)療已跨越概念驗(yàn)證階段，正以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為燃料、臨床場景為軌道，開啟一場關(guān)于生命質(zhì)量的效率革命。
當(dāng)中國工程院院士廖萬清在AQ發(fā)布會上講述福建農(nóng)村患者輾轉(zhuǎn)七小時求醫(yī)的故事時，一場靜默的醫(yī)療革命正在數(shù)據(jù)與算法間加速演進(jìn)。
這個承載著8億用戶醫(yī)療需求的平臺，不僅見證著中國醫(yī)療數(shù)字化進(jìn)程的十年跋涉，更揭示了全球資本熱捧AI醫(yī)療的核心邏輯——當(dāng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源成為稀缺品，技術(shù)正在重構(gòu)健康服務(wù)的供給范式。
中國醫(yī)療體系的深層矛盾，在廖院士的講述中顯露無遺：總量不足與分布失衡的雙重困境，讓普惠醫(yī)療長期陷入保基本與提質(zhì)量的兩難。螞蟻集團(tuán)用11年醫(yī)療數(shù)字化布局給出解題新思路：從線上掛號到醫(yī)保電子憑證，從智能導(dǎo)診到AI健康管家，技術(shù)迭代始終圍繞一個核心——如何讓專業(yè)醫(yī)療服務(wù)突破物理邊界，實(shí)現(xiàn)可及性與公平性的雙重突破。
AQ的誕生正是這種探索的集大成者，它用多模態(tài)交互、服務(wù)閉環(huán)連接、個性化決策三大能力，直擊醫(yī)療場景中的真實(shí)痛點(diǎn)：患者面對檢驗(yàn)報(bào)告的茫然無措，醫(yī)生陷入重復(fù)勞動的精力消耗，以及優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源始終存在的最后一公里鴻溝。
這場技術(shù)革命的深層價值，在于它正在改寫醫(yī)療資源的配置邏輯。當(dāng)AI分身讓頂尖專家經(jīng)驗(yàn)觸達(dá)基層，當(dāng)智能陪診破解獨(dú)居老人就醫(yī)困境，當(dāng)90%常見健康問題獲得專業(yè)指引，技術(shù)正在創(chuàng)造新的醫(yī)療公平。
螞蟻集團(tuán)構(gòu)建的技術(shù)-場景-臨床鐵三角模式，展現(xiàn)出中國AI醫(yī)療的獨(dú)特路徑：既非單純堆砌技術(shù)參數(shù)，也非盲目追逐商業(yè)變現(xiàn)，而是將十年醫(yī)療數(shù)字化沉淀轉(zhuǎn)化為可信賴的AI基座，通過連接3600家醫(yī)院、聚合百萬醫(yī)生資源，在數(shù)據(jù)安全與臨床有效性間尋找平衡點(diǎn)。
全球醫(yī)療AI市場預(yù)計(jì)將以43%的年復(fù)合增長率沖向4910億美元規(guī)模，但中國方案的意義遠(yuǎn)超商業(yè)數(shù)字。當(dāng)韓歆毅強(qiáng)調(diào)醫(yī)療是人命關(guān)天的行業(yè)，當(dāng)廖院士期待讓老百姓看病不再難，技術(shù)倫理與專業(yè)信任的雙重考驗(yàn)，正倒逼行業(yè)走出一條更穩(wěn)健的發(fā)展道路。
這PG電子通信條路上，AI醫(yī)療不是冰冷的算法堆砌，而是要成為患者床頭的智能助手、醫(yī)生診室里的效率工具、健康管理中的貼心管家，用技術(shù)溫度消解醫(yī)療資源的地域鴻溝，讓專業(yè)醫(yī)療服務(wù)真正成為普惠時代的公共品。
從螞蟻集團(tuán)的布局可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的核心矛盾正從“大模型與算力競爭”向“數(shù)據(jù)價值深度挖掘”遷移。
在垂直模型開發(fā)階段，醫(yī)療企業(yè)通過采購算力或基于開源模型自研，試圖構(gòu)建技術(shù)壁壘，但這一路徑逐漸暴露出專業(yè)適配性不足的短板。隨著DeepSeek等低成本開源大模型普及，產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向如何釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)要素價值——具備高質(zhì)量、多模態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)及稀缺性場景的企業(yè)，正迎來重構(gòu)競爭格局的關(guān)鍵窗口。
在數(shù)據(jù)層，個人健康檔案、醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療記錄、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行為日志及可穿戴設(shè)備實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)成多維數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，為AI建模提供底層支撐。模型層PG電子通信通過異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗、關(guān)聯(lián)與建模，基于開源大模型訓(xùn)練出垂直領(lǐng)域應(yīng)用模型，形成覆蓋疾病預(yù)防、診療輔助、康復(fù)管理的全周期健康管理閉環(huán)。
應(yīng)用層已呈現(xiàn)三大方向：預(yù)防階段通過早篩服務(wù)與慢病管理降低發(fā)病率；診療階段實(shí)現(xiàn)線上復(fù)診開方與遠(yuǎn)程咨詢；康復(fù)期結(jié)合日常監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化干預(yù)方案。生態(tài)層則通過B端合作(如藥企新藥研發(fā)、商保產(chǎn)品定制、醫(yī)療機(jī)構(gòu)電子病歷互通)與C端服務(wù)(健康方案定制、智能問診、商品推薦)構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)。
傳統(tǒng)醫(yī)療IT企業(yè)憑借長期積累的醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(如EMR、HIS、CDSS系統(tǒng))，在數(shù)據(jù)授權(quán)后可通過垂類模型訓(xùn)練快速落地AI應(yīng)用，形成“系統(tǒng)服務(wù)+數(shù)據(jù)智能”的復(fù)合競爭力。但企業(yè)間差距顯著：頭部廠商憑借高線城市三甲醫(yī)院覆蓋率獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源，而AI戰(zhàn)略投入強(qiáng)度與研發(fā)進(jìn)度直接決定場景落地效率。
醫(yī)療服務(wù)企業(yè)則依托業(yè)務(wù)積累的海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過開源模型加速AI賦能。例如，診斷類企業(yè)(如潤達(dá)醫(yī)療、金域醫(yī)學(xué))利用檢驗(yàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化輔助診斷模型，設(shè)備廠商(如樂心醫(yī)療、萬東醫(yī)療)結(jié)合可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)拓展健康管理場景。
這一過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量、規(guī)模及稀缺性成為核心壁壘，而AI應(yīng)用的迭代速度與商業(yè)化推廣能力將決定企業(yè)能否在數(shù)據(jù)驅(qū)動的新賽道中搶占先機(jī)。
隨著AI平權(quán)時代到來，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)正從“模型軍備競賽”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)”，掌握多維數(shù)據(jù)融合能力與場景落地效率的企業(yè)，將成為產(chǎn)業(yè)變革的最大受益者。
