撰文| 吴坤谚

编辑| 吴先之

作为少数互联网化却未展示显着商业远景的板块
，除了卖药便被视作边沿资产的医疗
，乘着AI站了起来。

配景是相关政策有了松动的迹象。2025年国家医保局在医疗效劳价钱项目中预设“互联网首诊”条目
，这意味着恒久被局限在“咨询”的线上问诊以致AI问诊看到落地曙光
，搅动一度止于卖药的互联网医疗。

日前
，一直注重支付宝超等App流量入口位置的蚂蚁
，一变态态推出AI医疗自力应用AQ
，即是这场迟来的风的注脚。据悉
，该应用主打小我私家康健管家定位
，向用户提供千位差别领域的AI医生两全的线上问诊、导诊与康健治理效劳。别的
，其还承继了支付宝买通医保、医院HIS系统的“医疗接口”效劳。

蚂蚁医疗保存两个要害转折。去年9月
，蚂蚁集团收购好医生在线
，做厚了此前身为数字接口而力有不逮的效劳端
，更是揽下了足量的专业医生资源；今年3月
，蚂蚁集团总裁韩歆毅提倡组织调解
，拆分数字政企事业部为医疗、出行、民生三个自力营业部分
，强调板块自力自主。

前者为AI医生数字两全提供现实基础
，后者则跳出了“毗连”的中台定位
，就像数字商业部拆分后
，部分职员认真NFC支付“碰一下”一样平常。

组织调解是营业生长的主要驱动
，现在聚光灯打到了蚂蚁医疗身上。

宣布会上
，相关认真人曾诠释AQ这个名称的由来之一是“answer question”。遵照循证逻辑的医疗
，在大都场景自然拒绝大模子的进入。医院院墙之外
，互联网医疗对用户的渗透同样有限。

医疗赛道自己似乎承载不了太高期望。这么来看
，有待AQ和蚂蚁回覆的问题不止一个。

留了缝的闭环

多年媳妇熬成婆
，20年互联网跑出了无数个闭环的生意。迄今仍不得其法
，处于“大开环”状态下的
，一个是社区
，一个是医疗。

社区难以构建闭环的缘故原由在于商业生态自然与社区自然生长相悖；医疗闭环则无关“平衡术”
，泉源在于其对线下资源的强依赖特征——线下的商业模式远比线上更稳固。

问诊检查要去医院
，治病要买药
，互联网企业能“问鼎”的也是当下最成熟的医药电商形态
，然而这条路已经由阿里、京东抢占了身位。因此
，蚂蚁面临着的是自然倒运的开局。这倒逼其试图解决已往线上问诊的堵点
，即环节伶仃与效劳过浅问题。

前者很好明确
，已往互联网医疗不乏提供在职医师、药师线上问诊的效劳
，但实质上更偏向诊前咨询。有限的效劳能力下
，患者将在后续转诊流程中被导向线下。已往互联网医疗一直没能很好地解决“导流”
，但这关于充当政企医疗接口10余年的支付宝而言并训斥事。

蚂蚁最早切入医疗行业
，即是以支付端口的身份从旁“辅助”阿里康健。随着政务效劳“互联网+”的深化
，支付宝快速接入各地医保、政务系统以致医院HIS（医院信息系统）
，仅效劳而言
，足以完成挂号-导诊-缴费-报销的闭环。

只是在现实就医场景中
，钱的流转容易
，信息的流转难。支付宝的已往能为AQ提供医保系统的支持
，却欠好买通电子病历、处方流转——某地医科大一附院主任告诉光子星球
，自互联网医疗普及以来
，不乏线上咨询后问诊的患者
，每次都需要医生详细过一遍咨询纪录
，再连系现实诊断
，历程耗时艰辛。

“几年前是好医生的咨询纪录
，我们桌子上还会摆上互联网医院的二维码。现在是大模子的对话纪录
，但患者不懂自己的症状
，和AI对话多轮
，才华有我们问两三个问题的效果”
，他说
，“现在有AI天生的电子病历可以省点心
，但我们也怕AI禁绝确
，照旧要把通例诊断流程走一遍。”

这着实非支付宝之过
，医疗HIS从业者李迅体现
，各地预算与指标的差别导致医院HIS建设泛起比政企还“非标”的状态
，有互联网企业能啃下区域HIS接口已属不易
，遑论天下。

现在
，蚂蚁方面体现现在完全接入（实现云陪诊）的医院在天下规模内仅200余家。这折射出互联网医疗的错配境遇：一经的互联网医疗大都执业医生是医疗挤兑不严重的新线都会
，一二线都会的患者图利便线上问诊；AQ接入的少数医院自身便有内部导诊效劳
，反而笼罩不到新线都会。

病历信息已经足够棘手
，涉及药物流通的处方愈甚。现在
，允许线上开具处方的仅有阿里康健、京东康健等具备实体资质的互联网医院
，且仅限于复诊与轻症患者。

宣布会上
，蚂蚁对AQ的定位清晰
，“在患者端做每个用户的康健管家”。在AI医疗走向医院之外的蹊径上
，蚂蚁在支付宝基础效劳上的优势显而易见
，但这并缺乏以建设完善的闭环。

闭环与否影响的是商业化能力
，事实基础设施难以盈利
，这是支付端口起身的蚂蚁最清晰不过的事。

同质化的海

互联网医疗的起始愿景是解决医疗资源不一律
，颇具昔时“光脚医生”的理想主义色彩。想象力亦无二
，即通过“医带患”（医生毗连患者）
，依赖足量医生群体成比例笼罩患者需求。

于是
，当一个买通医保与支付端的医疗效劳聚合平台突然间收获大宗医生资源
，能迸发出什么增量
，是蚂蚁收购好医生后
，业内最大的畅想。

一经“医带患”模式难以跑通的缘由是线上问诊流程难以设置付费点
，岂论是会员订阅照旧按咨询轮次
，都难以撬开患者钱包。一面是依赖“蚂蚁雄兵”拓展的医生资源池
，一面是在线诊疗较低的付费意愿
，“古板”互联网医疗或是悄然或是如丁香园一样平常转型内容。

这是蚂蚁接手好医生后需要破的第一道题

随着AQ的上线
，我们看到了蚂蚁解题思绪：借助AI对知识与数据的整合能力
，将已往较重的线下资源拓展“轻量化”；另一方面
，产品上将医疗与效劳做出显着的区分
，医疗交给实体承接
，自己则聚焦效劳角色。

前者是大模子带给医疗的最大变量。差别专科的知识被大模子压缩后高效输出
，让AI在医疗领域应用走出影像诊断与略带指标特征的期刊
，也将互联网从已往受制于一定比例的“医带患”中解放出来。“大一统”的医学大模子让医生的人海战术失去战略意义。

至于医患信任问题
，AI两全则可以在一定水平上笼罩。我们从一位开设AI两全的三甲医院医生处相识到
，现在医生AI两全的责任方属于模子效劳商
，能力已经可以笼罩绝大部分轻症需求
，蜕化率极低。

只是这些能力
，现在俨然成为差别AI医疗效劳的“基础件”——京东与字节早在AQ推出前数月便推出了AI医生两全。光子星球划分与中西医差别专科的医生对话
，他们划分体验了蚂蚁AQ、抖音医学KOL与京东京医的医生AI两全
，发明纵然是专科医生都不太能判别这些产品的诊疗建议与妄想的专业性崎岖。

“问病循序渐进
，包括既往史、检查和其他疾病鉴别的症状
，能力着重西医与内科”
，其中一位医生体现
，“UI问题较量显着
，好比字体偏小
，不适合晚年人使用”。

若是从业者对其的感受都大同小异
，在用户层面则越发难以做出区分。更别提自力App的形式还面临通用AI工具与小红书这样的综合搜索平台的挑战。

行业模子能力竞争的前置环节是数据
，现在
，模子厂商“掘金”医疗数据照旧个不折不扣的苦活儿——在HIS非标化配景下
，电子病历还处于国家层面提倡、地方起劲推广的阶段
，而手写病历结构化提取的本钱可想而知。进一步的数据标注则成为各大厂暗自觉力的基建
，现在是直招与外包齐发力的状态。

我们相识到
，当下医疗数据标注已经形成了显着的分层系统。外包招揽规培与医学专业学生兼职并认真首次数据标注
，大厂则依赖薪资钩子“套住”专科医生。前者仅需具备考编需要的医学知识基础
，后者基本要求一年及以上临床履历
，如蚂蚁方面海量社招的标注质量治理岗。

“现在医疗数据标注的单价已经到了13元/条
，高于大部分自动驾驶了”
，一位业内人士体现。

或许于蚂蚁康健而言
，收购好医生最主要标的不是医生
，而是好医生运营多年累积的结构化医患对话、治理与病情追踪的数据。

循证特征限制了医疗模子的迭代速率
，是对差别模子效劳一视同仁的“枷锁”。倘若能力上难以做出区分
，现在还看不到付费点的公共效劳将在争取用户心智的路上
，演酿成营销混战。

AQ的赢面在哪
？

有待成环的商业模式与同质化的竞争状态下
，我们不难明确蚂蚁将医疗自支付宝中“摘”出来的理由。

去年9月
，蚂蚁于支付宝上线AQ的前身
，小程序“AI康健管家”。作为AI医疗to C的首个落地实践
，阻止AQ宣布
，未经大规模推广的AI康健管家累计效劳人数7000万人次
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，这自营业层面上论证了AI赋能下的医疗单独作为入口的可行性。

另一层面的考量则无关入口深浅
，而是要在心智上与支付宝已往的“接口”定位做出区分。

支付宝上翻开医疗场景的钥匙是医保码
，延展出挂号-就诊-买药与医-险两个链条
，对应的是低频的医疗；AQ则以康健治理为焦点
，除了前述承继功效外
，更主要的是打造百川智能转身医疗时提出的用户康健全生命周期数据治理——创企最终没能走到大厂射程之外。

光子星球注重到
，在AI医生、药盒识别、报告解读这些功效之外
，AQ在提倡新对话旁设计了一个“不起眼”入口：建设用户小我私家康健档案
，席卷了来自硬件装备监测、就医史、用药妄想等类目的数据收罗。蚂蚁在AQ宣布会上便宣布了其与鱼跃、三诺品级三方智能硬件的相助。

既然线上问诊难以商业化
，索性将其开放为免费“钩子”
，用户深度使用下开放数据收罗权限。云云一来
，进可将用药推荐前置到搜索框之前
，与“碰一下”一样平常修建专属供应链；退可向实体医院提供全生命周期康健数据
，便当医生诊断与患者治理。

药物推荐是一笔不为人知的好生意。以某大厂为例
，其医疗商业化的主要锚点
，即是在用户搜索同名药物时
，优先展示那些购置了“坑位”的药厂的产品。“药厂不差钱
，差钱的是医院和药店”。

值此
，自力App与入口便显得越发主要。在这一层面
，不是支付宝需要康健治理引流
，而是AQ需要支付宝的引流。

别的
，AQ的另一个赢面在于支付宝基于医保码买通的医疗支付系统。其不但为患者提供一条龙效劳
，在笼罩面上胜过微信
，尚有可能通过医
？胤寻牙我皆褐斩。

继DRG（疾病诊断相关分组）刷新后
，医保将以诊断病种分组
，以大数据盘算的平均花销举行笼罩。在现实医疗场景
，难免遭遇以并发为代表的重大病情形
，单病单治的“一口价”缓解了医；鹧沽
，却造成了医院谋划压力——买通医保与地方接口的AQ保存为医院提供智能控费的可能。

医疗to B与SaaS一样
，刷新大多集中在难以量化的流程优化
，面临的却是有限的预算；诳胤
，AQ以致蚂蚁医疗解决计划在医院端的扩张
，很可能较友商更快。

事实
，绕不过去线下的医疗从始至终都是B to B to C的生意
，两头都抓牢的项目才具备久远生长的能力。

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