記者 張鈴
2026年10月17日，在一張病牀旁，上海東方醫院婦產科主任、醫學人工智能創新中心主任段濤掏出手機，向經濟觀察報記者展示一個名爲“人工智能”的文件夾。裏面裝着11個AI（人工智能）應用，包括DeepSeek、豆包、螞蟻阿福醫生版、氫離子等。
和段濤一樣，越來越多的醫生習慣了和AI一起工作。患者帶着AI給出的答案走進診室，醫生也用AI查文獻、寫病歷、管理患者，甚至輔助臨牀決策。
在各地給醫生講課時，段濤常問兩個問題：用AI嗎？感受到AI的威脅了嗎？2025年，回答“不用AI”的醫生更多。到了2026年，情況反了過來。
不少醫生告訴段濤，患者常拿着AI的回答來核對醫生的診斷。醫生給出解釋，患者會追問：“怎麼你說的跟AI說的不一樣？到底誰對？”讓醫生尷尬的是，有時AI給出的答案確實更準確。一位醫生曾對段濤說，遇到這種情況，恨不得地上有條縫鑽進去。“病人已經在用螞蟻阿福或豆包了，醫生不用AI的話，會丟人的。”段濤說。
互聯網大廠看到了這個變化。2026年以來，阿裏健康（00241.HK）、螞蟻集團和京東健康（06618.HK）相繼推出面向醫生的AI產品：5月，阿裏健康推出氫離子，試圖把醫學證據轉化爲臨牀決策支持；8月，螞蟻集團將好大夫更名爲螞蟻阿福醫生版，新增AI助手和醫生分身功能；9月，京東健康發布醫生AI工作臺MedWork，讓AI直接輔助醫生完成做科研、寫病歷、多學科會診等復雜任務。
三家公司從不同的入口切入同一個目標：進入醫生的日常工作流程。相比面向普通消費者的健康問答，醫生端的AI要面對更高的準確性要求、更復雜的專業場景，以及更難的商業化考驗。
段濤將醫生與AI的協作分爲三個階段：把AI當作工具，到把AI當作副駕駛，再到把它視爲可以信任的團隊成員。在他看來，醫療AI正處於從第一階段向第二階段過渡的過程中。對互聯網大廠而言，誰能讓醫生願意把更多工作交給AI，誰就更有可能在醫療場景中站穩腳跟。
把名醫裝進AI分身
段濤是最早在螞蟻阿福擁有AI分身的醫生之一。2025年初，螞蟻集團找到他合作打造分身。段濤爲分身提供了產科專業書、臨牀指南和研究文獻，還把自己過去十年的科普文章和短視頻喂給分身，讓它“會說人話”。段濤覺得，很多病人不必再專程到門診找他，有問題可以先問他的AI分身。
從知識體系搭建到測試、調整對話方式，整個訓練過程花了近半年時間。起初，技術人員過於謹慎。比如，孕婦詢問“我現在頭痛怎麼辦”，AI分身會連續追問年齡、孕周、既往病史，問上五六輪，仍不給出建議。段濤告訴對方，患者願意在診室配合醫生逐步排查，但在線上會缺乏耐心，因此，AI分身不能照搬線下問診流程。經過磨合，段濤要求系統必須在三輪對話內提供初步建議，再補充提問。
首都醫科大學附屬北京友誼醫院皮膚科副主任醫師徐宏俊也較早嘗試在螞蟻阿福打造他的AI分身。現在，患者可以先向他的AI分身描述病史和用藥情況，AI分身會將信息整理成結構化病歷交給徐宏俊。過去需要他逐項詢問、手動整理的信息，如今他交給AI來初步處理。
螞蟻健康AI健管就醫服務部負責人霍鍵說，醫生精力有限，難以兼顧更多患者，AI可以在預問診、病史梳理、診後隨訪等環節提供輔助，幫醫生拓寬服務半徑，這也吸引了許多名醫加入。目前，已有2000多位醫生在螞蟻阿福醫生版開設了AI分身，其中包括8位院士。
霍鍵介紹，在打磨AI分身時，醫生會向團隊提需求，比如，如何讓回答更專業、操作更簡單？爲此，團隊會和醫生團隊定期打磨AI模型，讓回答更貼近醫生判斷標準。
隨訪服務也是螞蟻阿福醫生版的重點功能之一。過去，很多人走出診室後，與醫生的聯系就中斷了。現在，醫生可以通過AI隨訪了解慢病患者和老年患者的情況。一旦患者出現異常，醫生就能收到AI的提醒。在基層醫療場景中，螞蟻阿福醫生版探索了另一種路徑：幫家庭醫生提升服務效率和深度，爲鄉村醫生提供診療輔助。
霍鍵介紹，在中國，一名家庭醫生需要負責2000至3000名居民，許多人忙不過來。螞蟻阿福嘗試幫家庭醫生承擔線上籤約、健康宣教、用藥引導等工作。居民日常通過AI諮詢基礎健康問題，有需要時再聯系家庭醫生。現在，相關功能已落地全國40多個城市，覆蓋數萬名家庭醫生。
在鄉村，螞蟻集團發現村醫的煩惱是不被鄉親信任。無論得大病還是小病，大家都跑去縣醫院看病。在貴州普安、廣東梅縣等地區，螞蟻阿福定期組織村醫AI技能培訓，也幫他們教村民用AI。現在，遇到復雜報告等情況，村醫可以拍照上傳，讓AI輔助自己判斷。
霍鍵介紹，除了和醫生直接合作外，螞蟻集團還和部分醫院合作開發智能體，探索預問診功能，直接和醫院的信息系統打通，患者去醫院之前，就可以上傳個人基本情況。
讓AI走進臨牀決策
2026年5月的一天，廈門弘愛康復醫院院長邵明在互聯網上檢索一篇論文，偶然點開搜索結果中的醫學AI氫離子鏈接。他發現氫離子能調取大量文獻原文，同時完成智能拆解、要點提煉與研究脈絡梳理，也支持中英文翻譯。
邵明並非一開始就對AI足夠放心。前兩年，他在使用豆包查找醫學資料時踩過坑：AI輸出的內容看似邏輯完備，文末還羅列了參考文獻，可他逐一核對之後，發現部分參考文獻和論述並不匹配。“人命關天的事情，連參考文獻都能出錯，我怎麼敢信？”邵明說。起初，他也逐條核對氫離子的每一篇引用文獻，經過多次驗證，確認工具調取的文獻均可真實檢索，引用內容和輸出觀點基本吻合，他才逐步放下顧慮，成爲氫離子的深度用戶。
徐宏俊也是氫離子的早期使用者。2026年初，這款醫學AI工具在正式發布前，阿裏健康請他試用並提出建議。他告訴經濟觀察報，目前，氫離子向醫生收取360元的VIP服務年費。
阿裏健康氫離子產業生態及商業戰略負責人殷傑告訴經濟觀察報，氫離子立項前，該團隊與大量醫生進行深度訪談，覆蓋基層醫生、三甲醫院醫生、臨牀科學家和醫院管理者，發現醫生有很多散點需求，比如做PPT、查說明書、查指南。團隊沒有簡單將這些需求拼成一套功能，而是爲氫離子定了一個核心目標：在診療和科研過程中，爲醫生提供更可靠的決策建議。現在，在部分頂尖醫院，使用氫離子的醫生佔比已超過15%。另外，氫離子已有一批每月提問超百次的“極高頻用戶”。
中國每年有超過100億次診療行爲，醫生需要根據知識和經驗下判斷。以前，遇到疑難問題，醫生往往請教導師和同行，或自行推演。如今，他們開始試着把某些問題交給AI。
這也決定了氫離子對話式AI的主要形態。殷傑介紹，檢索並非目的，關鍵是能否基於醫學證據，給出符合循證醫學原則的建議。爲此，氫離子將醫學證據、循證醫學和AI能力視爲三個支柱。
2026年5月，氫離子公布與BMJ Group英國醫學期刊集團的合作，此後又陸續與NEJM《新英格蘭醫學雜志》、JAMA《美國醫學會雜志》等醫學出版機構合作。殷傑說，和醫學頂刊合作全文內容而不是只拿摘要，是氫離子和一些競品的重要區別，氫離子的答案會深入全文裏的關鍵細節，比如有統計學意義的亞組數據。
與醫學頂刊的合作並非水到渠成，雙方需要從頭建立理解和共識。殷傑說，合作前，氫離子與幾家頂級期刊分別開過幾十場會，它們反復追問氫離子如何看待醫學、AI能爲醫學帶來什麼價值，以及產品的應用邊界。
產品上線後，團隊定期面向醫生羣體調研使用反饋。在連續的調研中，氫離子發現，醫生提問的重心正從“幫我查一下”變成“這個病人該怎麼處理”“這類病人最新的診療意見是什麼”，甚至有醫生一次上傳四五千字的脫敏病案。在殷傑看來，這種變化意味着醫生開始嘗試讓AI參與更復雜的臨牀思考。
段濤會用氫離子查文獻、找指南，有時也會問自己的AI分身。光是妊娠期用藥，就涉及成千上萬種藥物，相關知識還在不斷更新，把所有知識都記在人腦裏不太現實。
但段濤認爲，垂類醫療模型距離真實臨牀應用仍有差距。現實中的患者往往同時患有多種疾病，情況遠比臨牀研究復雜。另外，垂類模型雖較少出現幻覺，但拆解復雜問題的能力可能不如ChatGPT、Claude等通用大模型，後者更強的推理和上下文分析能力，能在一定程度上彌補文獻檢索工具的短板。
從答問題到做任務
相比國內其他醫生AI工具，MedWork更強調任務執行。京東健康智能算法負責人胡浩源打比方說，有的工具提供食材，有的負責調味，MedWork希望串聯各個環節，最後端出一盤菜。胡浩源舉了寫論文的例子。過去，醫生需要反復向AI提問，找研究進展、理文獻綜述，再自己梳理思路、設計實驗。MedWork把這些環節串起來：先與醫生討論方向、確定切入點，再列提綱、設計實驗，拿到數據後繼續統計分析、建立模型、繪制圖表，最終形成論文初稿。“我們是醫生的輔助駕駛，而不是全自動駕駛。做決策的始終是醫生，醫生隨時可以喊停。”胡浩源說。
胡浩源介紹，此前，京東健康已圍繞健康管理、嚴肅醫療問診等場景，形成面向普通消費者和醫生的產品矩陣，但缺少一個專門服務醫生的AI工作臺，MedWork正是爲了補上這一環。目前，MedWork發布一個多月，已開放訪問，但尚未大規模推廣，主要由合作醫院和醫生等種子用戶使用。
10月21日，邵明第一次體驗MedWork，覺得它和騰訊AI辦公智能體WorkBuddy有相似之處，但更加面向醫學專業場景。
胡浩源不避諱MedWork與Codex、WorkBuddy等通用AI工具的相似處。他說，京東健康要做的是將這類工具調用和任務執行能力適配醫療場景，在模型之外，加強醫學證據的檢索、引用和校驗，盡可能減少幻覺。在其他領域，AI或許需要“高情商”，但醫療領域更需要準確。他舉例，一些通用模型在缺少身高、體重等必要信息時，可能自行假設“中國平均身高體重”並繼續作答，這是MedWork要避免的。
誰來買單
目前，阿裏健康、螞蟻集團、京東健康均未公開旗下醫生端AI應用的用戶規模，也未向經濟觀察報披露具體數據。
截至10月21日，安卓應用市場顯示，螞蟻阿福醫生版、氫離子、京東醫生的安裝量分別爲1994萬次、489萬次、238萬次。
殷傑告訴經濟觀察報，梳理醫療產業鏈和價值鏈後，團隊認爲，醫生是AI最應該服務的羣體之一。中國有約500萬名醫生，相比面向全體消費者的互聯網產品，醫生的規模並不算大，但價值卻很高。阿裏健康不單純從互聯網業務的角度衡量這項業務，更看重醫生的強生產力屬性與AI作爲生產力革命的天然匹配，以及極高的社會價值。
氫離子立項前，阿裏健康就在思考，如何能更好地服務醫生，團隊曾嘗試構建醫學知識圖譜，但這類基礎設施難以轉化爲醫生常用的工具。殷傑說，大語言模型的出現，讓團隊看到了新的可能。
螞蟻集團也在規劃如何長期服務於醫生羣體。霍鍵介紹，集團將螞蟻阿福定位爲螞蟻集團未來十年最重要的產品之一，希望未來服務好三甲醫院、基層醫療機構和鄉村等不同場景中的醫生。
徐宏俊發現，盡管互聯網大廠投入了不少廣告，但是他身邊仍有很多醫生不了解這些產品。
段濤用“能用、好用、願用、離不開”四個尺度衡量AI應用，他認爲不少面向醫生的AI產品還停留在前兩個階段。
談到面向醫生的AI產品的商業模式時，多位受訪者提到成立於2022年的美國醫療AI平臺OpenEvidence，這是全球最受關注的AI醫療公司之一。OpenEvidence專爲執業醫師提供循證醫學檢索與臨牀決策支持，覆蓋美國超40%的醫生羣體，估值約120億美元。其商業模式是向醫生免費開放，向藥企出售廣告位。
段濤認爲，中國的醫療環境和政策與美國不同，難以直接照搬這一模式，因爲中國不允許處方藥做廣告。而如果只向醫生收費，收入空間會比較有限。
京東健康內部討論過MedWork的商業模式。胡浩源說，如果只是幫醫生更高質量、更簡單地搜索信息，那在商業化上確實會有挑戰，因爲搜索引擎是不收費的；但如果能幫醫生解決處理龐雜材料、寫論文、提高診療質量等復雜問題，情況就會不一樣。
“我們不避諱讓醫生付費這件事。只要提供的價值足夠厚，醫生不見得不買單。但從普惠的角度考慮，氫離子也在評估推出免費的基礎版，滿足醫生的基本需求。”殷傑透露，阿裏健康的調研顯示，在中國，約3%的醫生已付費使用一些國際模型解決日常臨牀問題，在部分三甲醫院中，這個比例甚至超10%。
另一條可能的商業路徑是爲藥企提供服務。殷傑說，未來，醫學AI平臺可以幫助藥企向醫生傳達最新的藥品臨牀數據，在符合國內的合規要求的前提下滿足醫生和企業的需求。他說，藥企的商業合作不應介入醫學AI的答案生成，氫離子仍按照時效性、權威性、全面性和相關性組織答案。可以探索的方式，是在答案之外提供延伸閱讀，讓醫生自行了解企業的最新研究數據。
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