本报特约记者 成 仲
6月26日，蚂蚁集团正式发布全新医疗健康AI应用——AQ，一款由大模型驱动、直面用户健康需求的AI健康管家。这不仅是一次产品发布，更是中国在科技推动普惠医疗领域迈出的重要一步。AQ的发布，标志着“普惠医疗”全面走向AI技术路径。
AI，普惠医疗的实现路径
中国工程院院士廖万清26日在AQ发布会上回忆了一件往事:“有一年，我在福建龙岩市第二医院义诊时，门诊大厅来了一个中年妇女，拉着护士的手说，‘义诊是不是快结束了？我赶了6个多小时才到这里，能不能让专家给我看看？’她来自福建一个偏僻农村，被皮肤病困扰了多年，那天她凌晨3点多就出了门，辗转70多公里才来到这里。”
当前，我国面临着优质医疗资源服务供给总量不足、分布不均衡的问题，人们常将“普惠医疗”理解为保障慢病、覆盖基础诊疗。但普惠的意义不止于服务范围的广，更在于服务质量的可得性与公平性。让更多人有机会接触到专业、可信、及时的医疗服务，是普惠医疗的应有之义。
这也是AI的独特价值所在。对患者而言，AQ等新一代医疗AI产品能提供覆盖90%以上常见健康问题的初步判断和就医指引；对医生而言，它能在病历采集、检查解读、用药提醒等环节协助处理大量事务，释放医生的时间与精力，去解决真正复杂的疑难重症，实现资源配置逻辑的重构。
AQ是蚂蚁在医疗领域长达11年的技术沉淀与场景释放。从2014年中国第一笔线上挂号缴费业务起，支付宝开启了互联网巨头的医疗数字化征程。2019年，全国首个医保码在山东省济南市激活使用。目前，支付宝聚合超3600家医院，为超过8亿用户提供医保、购药、挂号等数字化服务。
2023年，蚂蚁与浙江卫健委合作首创医疗健康智能体“安诊儿”，累计服务1700余万人次。去年底，全新升级的“安诊儿2.0”也正式上岗。
今年3月，蚂蚁医疗AI再次迈进一大步，升级发布面向机构、医生和用户的AI产品体系，至此，借助大模型机遇，正式形成“三端一体”的医疗AI战略布局。
AQ入局，要解决哪些痛点？
如果说还有什么能提供某种实现普惠医疗的路径，那无疑是技术本身，尤其是以AI为核心的智能医疗基座。而技术的价值，在于它对现实痛点的回应。如今，一个普通用户的需求，可能不再只是“我是不是生病了”，而是“我该去哪个医院”“这个检查值正常吗”“这药吃完了要不要再买”。这些细碎却真实的焦虑，需要系统地接住。
据悉，AQ不仅具备“医学思维”推理能力，还能完成图、文、音视频等多模态交互，在HealthBench与MedBench两大全球、中国权威评测中达到行业领先水平。与通用AI相比，AQ具有问答更专业、能连接服务、兼具个性化三大特点。
这三大特点，分别击中了当下医疗体验中的三大痛点。“问答更专业”回应的是大众在海量医疗信息中“辨不清、听不懂、信不过”的焦虑；“能连接服务”解决的是线上线下割裂的就医现实，从健康咨询到挂号指引、报告解析、购药推荐，AQ试图让“建议”真正落地为“行动”；而“兼具个性化”则打破了传统问诊中的标准模板，结合用户历史信息和身体状况，提供更贴合个体的健康建议，避免千人一方、药不对症。
值得一提的是，AQ的名医“AI分身”，这并不是一个噱头，而是以真实专家的临床数据、诊疗逻辑、用词习惯等为素材，通过模型“精调”出的特定诊疗风格。对用户而言，它意味着你在任何时间、任何地点，都能“遇见”那位你没挂上号的专家。
目前，两名中国工程院院士——胸外科专家、北京大学人民医院院长王俊和中国皮肤与真菌病领域知名专家廖万清，以及北京协和医院、复旦大学附属华山医院、浙江大学医学院等三甲医院二十大科室的150余位医生都在AQ上开通了自己的“AI分身”服务患者。
当你到了医院，AQ就不只是一个“答题机器人”，而变成了一个“智能陪诊员”。尤其是当前子女普遍不在身边，这对独自就诊的老人尤其重要。目前，AQ围绕大众日常健康管理普遍诉求，提供健康科普、报告解读、就诊咨询、健康档案管理等超100项AI服务。“看病难”的痛点，正在被逐一击破，而医院和医生，也在这个过程中得到了自身资源和能力的最大化利用。
普惠医疗的“中国方案”
2025年初，世界经济论坛发布报告《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》，认为全球医疗体系正站在重大转折点，AI的广泛应用或将重塑医疗生态。这是一个注定将被科技改写的万亿级赛道，但也是一个至今未有标准答案的世界性难题。
在医疗领域，低价、高质、便利，一直被视为“不可兼得的三角”。人们始终在等待一场真正意义上的技术革命，能打破这三角结构，推动医疗服务“质价双优”。AI，可能正是“中国方案”拿出的那把钥匙。不过，要真正破解基层医疗困局，把AI从“用得上”做到“用得好”，挑战远不止技术本身。政策、伦理、数据、安全、产业协同，缺一不可。
目前，中国的“AI+医疗”已显现出潜力。在政策红利与技术突破双轮驱动下，各类AI医疗产品不断落地。但不少业内专家指出，目前AI医疗仍处于“工具赋能”阶段，要走向深水区，还需在三个方向突围：数据获取、临床有效性、商业化路径。
以数据为例。医疗数据天然敏感，涉及基因、病史等核心隐私。一旦管理不当，可能引发严重社会风险。如何打破“数据孤岛”，在保障安全的前提下调动数据要素，是AI医疗迈向专业化、精细化的基础。
真正能留下来的AI产品，必须站在病人身边，也要走进医生心里。以AQ为例，它在用户触达、数据积累、模型构建方面具备长期优势。更重要的是，它不单打独斗，而是联合华为、阿里云等科技企业，以及浙江省人民医院、上海仁济医院等优质医疗资源，共建医疗AI生态。这种“技术-场景-临床”多元联动的打法，有望加速AI产品的规模化应用和可信度建立。
AI医疗不是一锤子买卖，而是一场任重道远的时代接力。医疗是人命关天的行业，哪怕是最细小的AI建议，也要承担巨大的伦理责任与信任成本。但也正因为如此，才更需要有人愿意走一条更慢但更稳的路，把技术做得温和、做得可靠、做得可持续。