撰文| 吳坤諺

編輯| 吳先之

作為少數互聯網化卻未展示明顯商業前景的板塊，除了賣藥便被視作邊緣資產的醫療，乘著AI站了起來。

背景是相關政策有了松動的跡象。2025年國家醫保局在醫療服務價格項目中預設“互聯網首診”條目，這意味著長期被局限在“咨詢”的線上問診乃至AI問診看到落地曙光，攪動一度止于賣藥的互聯網醫療。

日前，一向注重支付寶超級App流量入口位置的螞蟻，一反常態推出AI醫療獨立應用AQ，便是這場遲來的風的注腳。據悉，該應用主打個人健康管家定位，向用戶提供千位不同領域的AI醫生分身的線上問診、導診與健康管理服務。此外，其還承繼了支付寶打通醫保、醫院HIS系統的“醫療接口”服務。

螞蟻醫療存在兩個關鍵轉折。去年9月，螞蟻集團收購好大夫在線，做厚了此前身為數字接口而力有不逮的服務端，更是攬下了足量的專業醫生資源；今年3月，螞蟻集團總裁韓歆毅發起組織調整，拆分數字政企事業部為醫療、出行、民生三個獨立業務部門，強調板塊獨立自主。

前者為AI醫生數字分身提供現實基礎，后者則跳出了“連接”的中臺定位，就像數字商業部拆分后，部分人員負責NFC支付“碰一下”一般。

組織調整是業務發展的重要驅動，現在聚光燈打到了螞蟻醫療身上。

發布會上，相關負責人曾解釋AQ這個名稱的由來之一是“answer question”。遵循循證邏輯的醫療，在多數場景天然拒絕大模型的進入。醫院院墻之外，互聯網醫療對用戶的滲透同樣有限。

醫療賽道本身似乎承載不了太高期望。這么來看，有待AQ和螞蟻回答的問題不止一個。

留了縫的閉環

多年媳婦熬成婆，20年互聯網跑出了無數個閉環的生意。迄今仍不得其法，處于“大開環”狀態下的，一個是社區，一個是醫療。

社區難以構建閉環的原因在于商業生態天然與社區自然生長相悖；醫療閉環則無關“平衡術”，根源在于其對線下資源的強依賴特性——線下的商業模式遠比線上更穩定。

問診檢查要去醫院，治病要買藥，互聯網企業能“染指”的也是當下最成熟的醫藥電商形態，然而這條路已經由阿里、京東搶占了身位。因此，螞蟻面對著的是天然不利的開局。這倒逼其試圖解決過去線上問診的堵點，即環節孤立與服務過淺問題。

前者很好理解，過去互聯網醫療不乏提供在職醫師、藥師線上問診的服務，但本質上更偏向診前咨詢。有限的服務能力下，患者將在后續轉診流程中被導向線下。過去互聯網醫療一直沒能很好地解決“導流”，但這對于充當政企醫療接口10余年的支付寶而言并非難事。

螞蟻最早切入醫療行業，便是以支付端口的身份從旁“輔助”阿里健康。隨著政務服務“互聯網+”的深化，支付寶快速接入各地醫保、政務系統乃至醫院HIS（醫院信息系統），僅服務而言，足以完成掛號-導診-繳費-報銷的閉環。

只是在實際就醫場景中，錢的流轉容易，信息的流轉難。支付寶的過去能為AQ提供醫保體系的支撐，卻不好打通電子病歷、處方流轉——某地醫科大一附院主任告訴光子星球，自互聯網醫療普及以來，不乏線上咨詢后問診的患者，每次都需要醫生詳細過一遍咨詢記錄，再結合實際診斷，過程耗時費力。

“幾年前是好大夫的咨詢記錄，我們桌子上還會擺上互聯網醫院的二維碼。現在是大模型的對話記錄，但患者不懂自己的癥狀，和AI對話多輪，才能有我們問兩三個問題的結果”，他說，“現在有AI生成的電子病歷可以省點心，但我們也怕AI不準確，還是要把常規診斷流程走一遍。”

這其實非支付寶之過，醫療HIS從業者李迅表示，各地預算與指標的差異導致醫院HIS建設呈現比政企還“非標”的狀態，有互聯網企業能啃下區域HIS接口已屬不易，遑論全國。

目前，螞蟻方面表示目前完全接入（實現云陪診）的醫院在全國范圍內僅200余家。這折射出互聯網醫療的錯配境遇：曾經的互聯網醫療多數執業醫生是醫療擠兌不嚴重的新線城市，一二線城市的患者圖方便線上問診；AQ接入的少數醫院自身便有內部導診服務，反而覆蓋不到新線城市。

病歷信息已經足夠棘手，涉及藥物流通的處方更甚。目前，允許線上開具處方的僅有阿里健康、京東健康等具備實體資質的互聯網醫院，且僅限于復診與輕癥患者。

發布會上，螞蟻對AQ的定位清晰，“在患者端做每個用戶的健康管家”。在AI醫療走向醫院之外的道路上，螞蟻在支付寶基礎服務上的優勢顯而易見，但這并不足以建立完善的閉環。

閉環與否影響的是商業化能力，畢竟基礎設施難以盈利，這是支付端口起家的螞蟻最清楚不過的事。

同質化的海

互聯網醫療的起始愿景是解決醫療資源不平等，頗具當年“赤腳醫生”的理想主義色彩。想象力亦無二，即通過“醫帶患”（醫生連接患者），依靠足量醫生群體成比例覆蓋患者需求。

于是，當一個打通醫保與支付端的醫療服務聚合平臺突然間收獲大量醫生資源，能迸發出什么增量，是螞蟻收購好大夫后，業內最大的暢想。

曾經“醫帶患”模式難以跑通的緣由是線上問診流程難以設置付費點，不論是會員訂閱還是按咨詢輪次，都難以撬開患者錢包。一面是依靠“螞蟻雄兵”拓展的醫生資源池，一面是在線診療較低的付費意愿，“傳統”互聯網醫療或是沉寂或是如丁香園一般轉型內容。

這是螞蟻接手好大夫后需要破的第一道題

隨著AQ的上線，我們看到了螞蟻解題思路：借助AI對知識與數據的整合能力，將過去較重的線下資源拓展“輕量化”；另一方面，產品上將醫療與服務做出明顯的區分，醫療交給實體承接，自己則聚焦服務角色。

前者是大模型帶給醫療的最大變量。不同專科的知識被大模型壓縮后高效輸出，讓AI在醫療領域應用走出影像診斷與略帶指標特性的期刊，也將互聯網從過去受制于一定比例的“醫帶患”中解放出來。“大一統”的醫學大模型讓醫生的人海戰術失去戰略意義。

至于醫患信任問題，AI分身則可以在一定程度上覆蓋。我們從一位開設AI分身的三甲醫院醫生處了解到，目前醫生AI分身的責任方屬于模型服務商，能力已經可以覆蓋絕大部分輕癥需求，出錯率極低。

只是這些能力，而今儼然成為不同AI醫療服務的“基礎件”——京東與字節早在AQ推出前數月便推出了AI醫生分身。光子星球分別與中西醫不同專科的醫生對話，他們分別體驗了螞蟻AQ、抖音醫學KOL與京東京醫的醫生AI分身，發現即使是專科醫生都不太能鑒別這些產品的診療建議與計劃的專業性高低。

“問病循序漸進，包括既往史、檢查和其他疾病鑒別的癥狀，能力偏重西醫與內科”，其中一位醫生表示，“UI問題比較明顯，比如字體偏小，不適合老年人使用”。

如果從業者對其的感受都大同小異，在用戶層面則更加難以做出區分。更別提獨立App的形式還面臨通用AI工具與小紅書這樣的綜合搜索平臺的挑戰。

行業模型能力競爭的前置環節是數據，目前，模型廠商“掘金”醫療數據還是個不折不扣的苦活兒——在HIS非標化背景下，電子病歷還處于國家層面倡導、地方積極推廣的階段，而手寫病歷結構化提取的成本可想而知。進一步的數據標注則成為各大廠暗自發力的基建，目前是直招與外包齊發力的狀態。

我們了解到，當下醫療數據標注已經形成了明顯的分層體系。外包招攬規培與醫學專業學生兼職并負責首次數據標注，大廠則依靠薪資鉤子“套住”專科醫生。前者僅需具備考編需要的醫學知識基礎，后者基本要求一年及以上臨床經驗，如螞蟻方面海量社招的標注質量管理崗。

“現在醫療數據標注的單價已經到了13元/條，高于大部分自動駕駛了”，一位業內人士表示。

或許于螞蟻健康而言，收購好大夫最重要標的不是醫生，而是好大夫運營多年累積的結構化醫患對話、管理與病情追蹤的數據。

循證特性限制了醫療模型的迭代速度，是對不同模型服務一視同仁的“枷鎖”。倘若能力上難以做出區分，目前還看不到付費點的公共服務將在爭奪用戶心智的路上，演變成營銷混戰。

AQ的贏面在哪？

有待成環的商業模式與同質化的競爭狀態下，我們不難理解螞蟻將醫療自支付寶中“摘”出來的理由。

去年9月，螞蟻于支付寶上線AQ的前身，小程序“AI健康管家”。作為AI醫療to C的首個落地實踐，截至AQ發布，未經大規模推廣的AI健康管家累計服務人數7000萬人次。考慮到醫療服務本身的低頻性質，這自業務層面上論證了AI賦能下的醫療單獨作為入口的可行性。

另一層面的考量則無關入口深淺，而是要在心智上與支付寶過去的“接口”定位做出區分。

支付寶上打開醫療場景的鑰匙是醫保碼，延展出掛號-就診-買藥與醫-險兩個鏈條，對應的是低頻的醫療；AQ則以健康管理為核心，除了前述承繼功能外，更重要的是打造百川智能轉身醫療時提出的用戶健康全生命周期數據管理——創企最終沒能走到大廠射程之外。

光子星球注意到，在AI醫生、藥盒識別、報告解讀這些功能之外，AQ在發起新對話旁設計了一個“不起眼”入口：建立用戶個人健康檔案，囊括了來自硬件設備監測、就醫史、用藥計劃等類目的數據采集。螞蟻在AQ發布會上便宣布了其與魚躍、三諾等第三方智能硬件的合作。

既然線上問診難以商業化，索性將其開放為免費“鉤子”，用戶深度使用下開放數據采集權限。如此一來，進可將用藥推薦前置到搜索框之前，與“碰一下”一般構筑專屬供應鏈；退可向實體醫院提供全生命周期健康數據，便利醫生診斷與患者管理。

藥物推薦是一筆不為人知的好生意。以某大廠為例，其醫療商業化的重要錨點，便是在用戶搜索同名藥物時，優先展示那些購買了“坑位”的藥廠的產品。“藥廠不差錢，差錢的是醫院和藥店”。

值此，獨立App與入口便顯得更加重要。在這一層面，不是支付寶需要健康管理引流，而是AQ需要支付寶的引流。

此外，AQ的另一個贏面在于支付寶基于醫保碼打通的醫療支付體系。其不僅為患者提供一條龍服務，在覆蓋面上勝過微信，還有可能通過醫保控費把牢醫院終端。

繼DRG（疾病診斷相關分組）改革后，醫保將以診斷病種分組，以大數據計算的平均花銷進行覆蓋。在實際醫療場景，難免遭遇以并發為代表的復雜病情況，單病單治的“一口價”緩解了醫保基金壓力，卻造成了醫院經營壓力——打通醫保與地方接口的AQ存在為醫院提供智能控費的可能。

醫療to B與SaaS一樣，改造大多集中在難以量化的流程優化，面對的卻是有限的預算。基于控費，AQ乃至螞蟻醫療解決方案在醫院端的擴張，很可能較友商更快。

畢竟，繞不過去線下的醫療從始至終都是B to B to C的生意，兩端都抓牢的項目才具備長遠發展的能力。

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