DeepSeek热潮之后，AI医疗领域也正不断升温，如今，一个进阶版的AI健康助手来了。

6月26日，蚂蚁集团发布了基于专业大模型研发的AI健康应用AQ。围绕百姓看病就医刚需、健康管理痛点，AQ不仅提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等上百项AI功能，也连接全国超5000家医院、近百万医生、近200个名医AI分身等专业医疗服务，还适配了鱼跃、三诺等旗下的居家慢病管理设备及华为、苹果等健康可穿戴设备。

更专业的AI，又不止于AI。“All in one的产品设计不是做差异化，我们是冲着用户体验去的，希望未来能更接近‘健康管家’这个角色。”蚂蚁集团副总裁张俊杰说。

PART 01

一个更像医生的健康助手

打开AQ，打一段字或说一句话，问健康相关的问题，就可以秒级应答。

“最近没什么胃口，也提不起精神，这是啥情况？”

“我理解你最近的状态一定让你很困扰。这种感受可能由多种原因引起，我们先从最常见的可能性说起……”

在检索+思考之后，AQ给出了一个完整的潜在原因和处理方法、调整小技巧，并引导进入AI诊室。

进入AI诊室，它通常会进行1到2秒钟的深度思考，随后会追问更多问题，在每个提问下方还列出多种可能的症状供咨询者选择。了解了饮食、生活习惯、近期用药和检查报告等情况，确认咨询者没有其他补充信息后，AI诊室提供了初步的可能性判断、应警惕哪些恶化信号、可以挂哪些科室、症状缓解技巧及生活调理建议，此外还弹出了在线问诊、医院挂号的服务选项。

同时，如果用户选择了医院挂号，AQ会精准推荐当地消化科专家及相关医院。AQ推荐的医生中，65%来自国内三甲医院，医生主页上能清晰看到其擅长的疾病领域、患者评价及接诊量等信息。

除此之外，AQ还提供检验报告解读、医保问答、医生推荐、药盒识别等服务。此外，AQ推出了一站式健康档案管理服务，涵盖就医资料、健康史、用药计划、运动健康、饮食健康和健康自测等内容。如果用户自主授权将AQ关联到健康管理设备，它可根据设备数据提供更个性化的健康状况建议。

AQ的“智能体”模块是其核心功能之一，如医生AI分身可通过学习名医的科普论文和问诊资料，模仿医生的问诊思维和方式，能与患者语音对话并提供健康咨询等服务。同时，AI分身还能将问诊内容同步到医生工作站，帮助快速采集患者医疗信息，从而提升医生的工作效率。

目前，AQ平台已上线了两款院士智能体，以及来自北京协和医院、浙江大学医学院附属第二医院等医疗机构的近200名医生智能体。杭州市第七人民医院副院长毛洪京的智能体，可以为患者提供AI诊前评估、睡眠日记、复诊配药、病情趋势预测等睡眠全病程服务，并结合个人健康状况给出个性化治疗和康复训练的建议。上线至今，这一智能体已服务全国342个城市的500万用户。

很多人寻求治疗时，希望能够见到顶尖医生。然而，顶尖医生资源有限，挂号难成为普遍现象。毛洪京指出，全国失眠人群数量庞大，在西藏等医疗资源相对匮乏的地区，许多人难以得到有效地治疗和缓解。AQ的名医智能体可提供一种解决思路，那就是帮助医疗资源不足地区的患者获得一定的医疗帮助。

蚂蚁集团AI医疗总经理刘军伟表示，借助AI技术，即便是偏远地区的患者，也能随时随地与医生的AI分身进行沟通。AQ还优化了服务流程，能快速调取相关医生和医院信息，进行挂号或在线问诊，及时满足患者需求。

他进一步解释，AI服务主要包括两大部分。首先，利用医疗大模型解答诊前和诊后的问题；其次，AQ与知名专科医生合作打造AI分身，提供更具有针对性的问诊咨询服务。名医智能体的研发，不仅涉及医生的形象和声音，核心还在于通过大模型学习医生的诊疗经验，从而使智能体的问诊逻辑尽可能接近真实医生。

PART 02

一场技术与医学的双向奔赴

与向DeepSeek等通用AI产品提问仅获得一份详尽的“疾病攻略”不同，AQ能模拟线下诊室的互动过程，像真人医生一样通过询问给出分析和建议。

但做到这一点并不容易，“单靠技术驱动还不够，还要有医学的支持。”张俊杰说。

2022年底ChatGPT横空出世，这一年也成为他所在业务团队的转折点。那一年，算法技术工程师的招聘之外，组建医学背景的专业团队也加快了速度，越来越多岗位上都有了医学背景的员工，如曾经的专科和全科临床医生、医学专业毕业生、医疗产品研发工程师等。

程德美曾是一名全科医生，她所在团队的首要任务，是依照医学基础框架建立医学知识体系，这也是医学生的第一课——构建知识框架和医疗行为的科学逻辑。

“比如，用户说肚子疼，它得知道马上问性别、年龄、腹痛时间、程度、位置等关联信息才能分析，并且能通过用户回答的信息知道再去哪个地方‘翻书’拿到准确结果，就像是让大模型有了医生感，而不是拿出医学文献里的说法挨个罗列给用户自己学。”她说。

从上海交大医学院临床医学专业毕业的陈子潇，加入蚂蚁后，一开始是做线上导诊，随后加入了蚂蚁将大模型应用于医疗健康领域的探索，他开始搭建一支具有医学背景的专业标注团队，目标是不断提升模型处理疾病咨询的专业度。

除了数据处理阶段的打标工作，更重要的是帮模型找到当前的问题并对应优化。

要看大模型的回答好与不好，好在哪里、差在哪里，原因分别是什么，以及好医生的回复应该是怎样的。“这样做，一方面是要教它循证思维，另一方面是找到不够好的原因。比如，医保问题的回答更大程度依赖政策内容的填补和准备检索分析；有些具体症状的问题，如果大模型没有给出正确的病情分析，说明它还没有消化这个医学知识，就要针对性补足。”

作为曾经的临床医生，在程德美看来，用户向AI咨询健康问题还需要建立信任。“AQ考虑到了这个问题，也做了两个关键设计。一是要把模型思考中增强检索部分标注出专业的信息来源，展示循证过程不是单纯的思考过程。二是要和医院共建专家专科智能体，用户更信任，大模型也会更懂有特色的专科思路。”

专家智能体怎么干？

上海交通大学医学院附属仁济医院（以下简称“上海仁济医院”）是首个和蚂蚁医疗大模型合作的医院，从搭建专科数据集、专科模型到专科智能体，历时近2年时间。

蚂蚁医疗大模型团队的申月负责跟进合作，她回忆，“科室医生告诉我们，顶尖医生诊疗不是依赖于医学指南等理论知识，更重要的是丰富的临床经验和技巧。要让大模型像医学专家一样看病，必须提炼这些经验并让模型学习。”那是她和团队第一次意识到，要做好专业大模型，不能仅靠技术路径。

蚂蚁集团的工程师们首先从过去五年内的泌尿科相关文献入手，搭建了一个基础的模型框架。随后，借由泌尿外科经匿名化、标准化处理的病例库，构建了一个代表泌尿科诊疗水平的数据库，进一步训练模型。构建这一数据库的过程中，最大难点在于如何将医生的临床经验转化为大模型可以理解的语料，这在此前没有相关行业经验可供借鉴。

医疗场景数据量大，但极为分散且标准化不足。上海仁济医院泌尿外科主治医师迟辰斐介绍，单是构建专业语料库就花费了数月时间。每一类疾病，团队都参考了上万条病例信息，要整理涉及的症状、影像资料和化验指标，进行标准化处理形成高质量数据，然后结合专家意见在模型给出的结果上进行标注。

仁济医院泌尿科主任潘家骅表示，一个通用的医疗大模型会告诉你前列腺癌有多少种治疗方法，可以吃什么药。但是一个泌尿专科智能体，它能从病人描述的症状，比如尿频尿急、骨疼来推断你的病情可能性，给出建议和提醒，必要时会让你立即就医。

2年合作里，工程师和医生“互相授课”。医生们给工程师讲解“穿刺的指征”，程序员则拆解“大模型如何学习推理”。迟辰斐至今记得第一次听懂“注意力机制”时的震惊：“原来AI不是死记硬背，而是像医生一样，学习把关键症状标红思考。”

仁济医院智能体之后，AQ已上线200个医生智能体。今年6月，北京友谊医院与蚂蚁共建的消化内科智能体也上线了，以蚂蚁医疗大模型为基础，结合科室临床诊疗经验加训，打造出了李鹏医生的AI分身——李鹏团队@消化百事通。

参与项目的消化科医生陈奕均表示，“上线前，我们做了大量评测。不论是在文献知识引用的准确度，还是模拟问诊的严谨性，这个AI分身的水平是超出大家预期的。”

PART 03

一次更靠近患者的尝试

从支付宝里的AI健康管家到成为独立运行的App，AQ试运行的这10个月，是有备而来，也恰逢其时。

公开信息显示，近75%的中国人面临亚健康困扰，推动全民健康管理至关重要，但老百姓能用的工具很有限：每天有超2亿人次在网上搜索健康问题，广告鱼龙混杂、内容真假难辨，公众亟需更专业的医疗健康信息和服务。身体不适，仅是挂什么科、哪位医生、在哪里预约，就需要打开很多App、小程序才能完成。

而近两年，AI医疗领域快速发展，国内已有上百家医院接入DeepSeek。有些患者也开始在就医前，先用DeepSeek、豆包等通用AI产品进行预问诊。但这些医疗健康服务仍然是碎片化、断点式的，不能通过一个平台直接解决问题，AI对于用户健康管理的价值还没有显现出来。

“在大模型出现后，我们起初看到的目标——每个人都应该有一个健康管家，实现路径逐步清晰了，AQ是更靠近患者端的一次尝试。”张俊杰表示。

张俊杰将AQ比作一个智能体管家，涵盖多个专业智能体。例如，未来涉及医保相关问题时，AQ可唤起医保智能体回答；咨询医院和医生问题时，相关智能体也会提供帮助。他表示，AQ的发布只是一个起点，未来将深入细分领域，计划涵盖20多个专科，解决跨专科的医疗问题。

过去11年，蚂蚁集团整合了大量医疗服务资源。2014年，支付宝首次推出“未来医院”计划，支持线上挂号和缴费；2018年，推出了国内首张电子医保码；2023年，推出了第一个AI数字人云陪诊服务。

“今天看，过去11年的积累非常关键，医疗健康通常涉及多个机构、医生和平台，即便有AI，也必须有效连接这些医疗资源，才能更好地服务用户。”张俊杰表示，在他的设想中，AQ不仅仅是一款App。

“它应该始终以用户体验为中心，在任何需要它出现的地方。未来AQ或许是inside anywhere，在手机上、在手表上，或者在智能音箱上。”张俊杰说。

与此同时，在医疗健康领域，数据隐私保护和安全至关重要。在大模型训练中数据去标识化方面严格遵守安全隐私标准，在用户侧，AQ也会妥善处理好医疗责任边界和数据安全等问题。“数据的最终所有权是每个用户，产品的设计遵循用户充分知晓、主动授权，展示加密。”张俊杰表示，“AI医疗，尤其是面向用户，仍然还是一个新领域，行业规则尚未完全明确，蚂蚁会提升自身标准，积极探索行业标准。”

从一个挂号支付入口、一张医保码，到数字医院，再到一个医疗健康频道，这是前十年，蚂蚁在医疗领域探索的故事。面向未来，AQ或将成为蚂蚁在医疗健康领域从“互联网医疗”迈向“AI医疗”的关键一步。

作者：牛荷

编辑：杜玮

运营编辑：肖冉

让AI大模型去医院“进修”，AQ做对了

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