文｜文波

排版｜小西

全球科技公司的跑马圈地，在 2026 年集体圈到了医疗赛道。

1 月 19 日，阿里研发、面向医生群体的 AI 产品氢离子上线，正式打通了医疗领域的 D 端布局。在此之前，海外科技巨头 OpenAI 于 1 月初发布了整合 Apple 健康数据的 ChatGPT Health，顶尖大模型独角兽 Anthropic 于 1 月 12 日正式推出面向医疗保健领域的新一代模型 Claude Opus 4.5。

放眼海内外，几乎所有头部玩家都在同一时期将目光投向了这块被誉为 "AI 终极应用场景 " 的领域，围绕 AI 医疗的研发浪潮已然成形。

不过技术热潮之下，临床一线的审慎之声与伦理层面的严肃质疑也随之而来，日益高涨的声量迫使 AI 巨头与医疗产业开始认真思考：当 AI 以前所未有的深度介入生命健康，这场轰轰烈烈的技术普及究竟应走向何方？

|  AI 热潮，全面席卷医疗产业  |

如果说过去的 AI 医疗更多是散落在影像科、实验室的单点工具，那么 2026 年的它则将进化为由全球科技巨头发起的、全生态的竞争，科技公司们开始将医疗健康视为 AI 技术落地的核心场景，试图在这片最难啃的 " 硬骨头 " 上构建起独一无二的护城河。

在中国，大厂们基于自身基因展开了各具特色的全生态布局。

阿里的打法充分体现了其电商和支付业务所沉淀的、对 C 端和 D 端的深刻理解，其 AI 战略呈现出清晰的 "C+D" 双线并进模式。

在以普罗大众为目标用户的 C 端，月活已突破 3000 万的蚂蚁阿福并不是简单的健康问答工具，反而更像一个健康管家，连接着用户的智能穿戴设备、体检数据和日常咨询需求，将低频的看病行为转化为高频的健康管理，从而牢牢占据 C 端用户市场。

在以医生为目标用户的 D 端，新上线的 " 氢离子 " 功能定位类似于美国的明星产品 OpenEvidence，通过整合海量中文医学文献、临床指南和药品说明书，为中国医生提供了能溯源、低幻觉的专业助手，意图在诊疗决策这一医疗核心环节构筑起专业壁垒。

腾讯则从其 " 连接器 " 的基因出发，选择了另一条深耕细作的路径。

早在多年前，腾讯便推出了 AI 医学影像平台 " 腾讯觅影 "，直接与医院等 B 端机构合作、深入临床一线，在肺结节、食管癌、宫颈癌等多个病种的筛查中扮演辅助角色，凭借其技术稳定性和广泛的合作网络，腾讯已成为国内 AI 影像领域的头部玩家。

▲   注：图片源于网络

与此同时，腾讯还将 "AI 健康问问 " 内置到微信小程序中，用户仅需在微信上搜索 " 腾讯健康 " 便能进入小程序、获得清晰的医疗建议，依托微信这一国民级应用，腾讯将 AI 咨询能力无缝嵌入到用户的社交生活中。

除此之外，百度的 " 健康 AI 管家 "、字节的 " 小荷 AI 医生 " 也持续发力，众多 AI 创业公司也将医疗视为最有潜力的垂直赛道，整个国内市场呈现出百花齐放、全面渗透的态势。

如果说中国大厂的布局是基于庞大本土市场的深耕细作，那么海外科技巨头的加码则更显其全球性的技术野心。

OpenAI 在意识到通用模型在处理敏感医疗信息时的局限性后，果断推出了独立的 "ChatGPT Health"。通过建立隔离的对话空间、承诺数据不用于通用模型训练，OpenAI 为 AI 医疗构建了一道 " 信任的防火墙 "，其目标不仅是提供一个工具，更是要成为全球用户个人健康数据的 " 长期托管人 "。

作为在 AI 医疗领域布局最早最深的玩家之一，谷歌持续迭代的 Med-PaLM 系列模型展现了惊人的技术实力。在美国医师执照考试中，最新的 Med-PaLM 2 不仅刷新了多个医学问答基准测试的纪录、达到 " 专家医生 " 水平，更在真实临床对话的评估中展现出比人类医生更强的共情能力和信息提供质量。

这些量化的技术数据和成果不仅是其技术实力的最佳背书，更不断抬高着行业的准入门槛、向世界展现 AI 医疗的发展潜力。从国内到海外、从 C 端的大众健康到 D 端的专业赋能，AI 正在以前所未有的广度和深度席卷医疗产业的每一个角落。

|  医疗产业，为何成为 AI" 新宠 "？ |

科技的每一次浪潮都会寻找最能体现其价值的 " 应许之地 "，AI 集体转向医疗并非偶然的商业选择，而是因为 AI 技术的发展恰好与传统医疗体系长期存在的诸多痛点形成了精准匹配。

AI 技术先是精准地切中了医疗服务资源不均与效率低下的核心矛盾。

根据新华社等媒体报道，中国约 80% 的优质医疗资源集中在城市大医院中，这直接导致了广为人知的 " 看病难 "：基层患者小病大治，涌向城市；城市居民则普遍经历着 " 排队三小时，看病三分钟 " 的窘境。

这种结构性的矛盾为 AI 提供了巨大的应用空间，无论是阿里的 " 蚂蚁阿福 "、腾讯的 " 健康问问 " 以及海外的谷歌 Med-PaLM 等 AI 健康助手，都打破了物理时空的限制，能够 7*24 小时小时为用户提供初步的健康咨询、症状分析和就医指导。

对于身处偏远地区的居民而言，这意味着他们可以随时随地获得接近专业水准的健康建议；对于城市用户而言，AI 可以帮助他们进行有效的诊前分诊、避免无效奔波，缓解大医院的接诊压力。

这种无与伦比的普惠性和可及性，让 AI 得以将专业的健康管理能力下沉至更广泛的人群，" 人人拥有健康顾问 " 的愿景变得触手可及。

另一方面，医学是知识快速迭代、信息急剧爆炸的领域。2024 年《Nature》数据显示，医学知识的半衰期已经缩短到不足两年，一个医生很难完全掌握自己专业领域的全部最新进展，这种 " 知识诅咒 " 是人类认知能力的天然瓶颈，而 AI 恰好是处理海量信息的利器。

从业者正确使用 AI，就相当于为破解医疗领域的 " 知识诅咒 " 提供了强大的外挂。

临床端的 AI 可以成为医生的 " 第二大脑 "，无论是阿里 " 氢离子 " 提供的循证医学支持，还是 " 腾讯觅影 " 在海量医学影像中精准识别早期病灶，AI 都能在短时间内处理和分析远超人类极限的信息，为医生提供决策辅助、提升诊断的准确性与效率。

医院的运营管理、病历的结构化处理、医保的智能控费等过去需要大量人力投入的环节，也正在被 AI 重塑，通过高效梳理繁杂的流程，AI 能将医护人员从重复性劳动中解放出来，回归到与患者的沟通和关怀中去。

而在科研端，传统的药物研发周期长、失败率高，平均需要 10 年时间和超过 10 亿美元的投入，腾讯 AI Lab、英矽智能等机构利用 AI 模型进行靶点发现、化合物筛选可以将早期研发的时间缩短数年，极大地提升了新药研发的效率。

从服务到技术、从临床到科研，AI 几乎在医疗产业的每一个环节都找到了 " 对症下药 " 的场景，它对整个医疗服务范式的颠覆性重塑，以及对拓展医学知识边界的强大助推，正是全球科技巨头要抢滩登陆这片新大陆的根本原因。

|  AI" 幻觉 "，撞上生命 " 红线 "  |

当 AI 医疗的热潮以不可阻挡之势向前奔涌时，来自临床一线的冷静思考也从未停止。张文宏医生在最近的公开演讲中明确表示，他 " 拒绝 AI 进入医院病历系统 "，因为 AI 若成为赖以使用的工具，医生则容易忽略思考过程。

▲   图注：国家传染病医学中心主任，复旦大学感染与健康研究院院长，华山医院感染科主任张文宏

这一看似 " 逆时代潮流 " 表态并非是对技术的全然否定，而是精准地指向了 AI 技术的消极影响，不仅让医疗赛道更加关注年轻医生的成长，也让技术研发者将目光重新聚焦到幻觉这一 AI 技术的致命软肋上。

AI 幻觉是当前大模型技术无法根除的技术原罪，它指的是模型在生成内容时可能会毫无根据地捏造事实、歪曲逻辑。

在日常应用中，幻觉的代价可能只是错误的搜索结果或不合逻辑的诗歌，然而在医疗这个对准确性要求极高、每一个决策都与生命健康息息相关的领域，看似微小的 AI 错误却可能通过复杂的诊疗链条被放大，最终引发灾难性的后果。

正因为医疗领域的零容错特性，AI 医疗的普及不能走 " 先污染后治理 " 的野蛮生长路线，在技术真正成熟可靠之前必须前置性地构建保障机制，为这匹奔腾的 AI 野马安上坚固的 " 安全缰绳 "。

一方面，任何用于临床的 AI 模型都不应该仅仅满足于实验室里的高分数据，它需要像新药上市一样经历大规模、多中心、符合伦理规范的真实世界临床试验，由独立第三方机构对其安全性、有效性和稳定性进行严格验证。

另一方面，AI 的进化离不开海量医疗数据的 " 投喂 "，但这不能以牺牲患者隐私为代价，而是应该建立严格的数据分级、脱敏和使用规范，确保数据在安全合规的环境中流通。

▲   注：图片源于 AI

而当 AI 辅助诊疗出现失误并造成损害时，责任该如何划分也是 AI 医疗商业化落地前必须厘清的关键。权责清晰的法律框架才能让医生敢于使用 AI、在出现问题时为患者提供有效的救济途径。

面对这柄锋利的 " 双刃剑 "，全盘接受的技术乐观主义和因噎废食的技术保守主义都同样不可取，毕竟 AI 医疗未来发展的核心命题早已不再是 " 要不要用 " 的二元选择题，而是如何掌控这股强大力量的实践题。

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