不能落地的AI，還不如吹牛
1
我住杭州嘛，從年前開始，整個城市似乎人人都開始在AI里沖浪了。
浪到什么程度？
出門散個步，總能見到大爺發語音問AI這個景點的典故。
下樓倒個垃圾，都有鄰居大姨在撿我瓶子的同時，說自己外甥明年高考，去哪個學校學AI比較好。
我自己一身花里胡哨的小毛病，醫院也跑的也勤，浙江省衛健委和螞蟻集團合作出了一個叫安診兒的APP，我對這個東西都產生了沉迷。
它能幫忙掛號就不說了，去醫院它都能給我導航到醫院的某一樓層某一大夫處，看病的全程像是有熟人在陪診。。
就是每次熬夜后有點不舒服，對猝死的本能恐懼都讓我在上面問長問短，如果不是切實在照著它說的做，我都以為我在跟它玩奇跡暖暖。
2
螞蟻集團在醫療健康這個賽道上，已經走了很遠，并且非常久。
AI+醫療的概念并不冷門，有無數玩家想要擠進來，但只要了解了具體詳情，都覺得自己太大聲了，想要抓緊出去。
說到底，過去患者、醫生、機構這三端有很多問題是客觀存在且難解的。
你是患者，生病脆弱的時候，你這朵嬌花就是需要專業、及時、直接的醫療服務，生理心理和金錢時間成本都要照顧到；
你是醫生，學習周期長，需要積累經驗，等資深了以后更想研究疑難雜癥的治理，可就是有無數重要卻又瑣碎的事情會把你的工作亂成一鍋粥，還要你趁熱喝；
你是醫療機構，都想提供好的服務，可不同機構在醫療資源和科研深度就是有客觀差距的，這得認。
AI在很多領域里可以不精準，甚至這些不精準的內容本身也會造成快樂，例如很多文字藝術本身從語法上就有問題，但不妨礙藝術。
可在醫學這種極小容錯率的行業里，AI更需要大量垂直精準的數據訓練，快，穩，準，狠，才能把風險降低。
不然手術中出點偏差，AI又不能幫你看廣告復活。
別說患者麻了，醫生都麻了。
從螞蟻搞出支付寶線上掛號、醫保電子憑證、醫療數字人開始，到它們今天發力用AI做患者、醫生、醫療機構三端解決方案的這件事，就成了必然。
3
醫學本身很考驗知識的積累，而模型正巧是學得多，記得牢，用得快。
此外，無論是語音還是文字、圖片，它都能識別廣，解讀精，交互快，遇到難題，還有多輪問診能力。
它的底層大模型能集眾家架構之所長融為一體，不僅有螞蟻自己的大模型，還融合了DeepSeek和通義千問。
無論需求怎么變，它都能以各種形態出擊。
如今螞蟻又與華為醫療衛生、阿里云、蘋果等硬件服務商及近百家產業伙伴，一起推出全新“醫療大模型一體機”全棧解決方案，實現了軟硬結合。
患者可以及時獲取到醫院的專業服務和信息，醫生可以在診斷中得到幫助、提高工作效率；
醫療機構也可以提高服務患者的能力，三端的很多困境，突然不再是難題了。
三端也可以三贏，賽道，也可以變成坦途。
4
對于醫療機構來說，這是一個好事兒。
畢竟大模型精準強大，有助于控制風險和成本。
由于更多頭部品牌硬件設備能夠與螞蟻醫療大模型融合，能力本身也上來了。
過去整理病歷，科研上整理分析數據，都是很折磨人的事情。
有了AI病歷幫忙一鍵整理病歷，整個過程更精準沒遺漏，搜索病例像點菜一樣容易。
而且，螞蟻又推出了AI科研助手，讓科研也不再吃力。
醫生能把時間花在刀刃上，這種輕松感，突出一個愉悅。
最終受益的，還是廣大患者。
AI的應用的落地，讓就診的過程，也變得沒有那么難熬。
AI能夠在你脆弱，無助的時刻，給你出出主意，甚至細化到去了醫院該怎么走；
哪怕此時你不方便去醫院，也有無數個醫生智能體在給你提供切實可靠的建議。
成年人知道沒有永遠二字，但螞蟻集團，要陪你走的盡可能遠。
5
為了醫療這三端全面智能化升級這一步，螞蟻競走了十年，積跬步，行千里，現在回頭看，一切沒有白費。
未來不光是三端發力，提高用戶的就醫體驗，巨大的想象空間是提升用戶的生命健康。
從活下來，到活得好，到整個好活。
舉個例子，螞蟻可以為用戶提供更個人化的治療和健康管理方案，甚至可以幫助用戶提供食補療養建議，配置更合理更有性價比更快賠付的保險方案。
因為參與了醫生的科研工作，螞蟻能夠幫助醫生成長進步，甚至能倒逼上游醫藥企業快速研發藥物，檢測設備更加精準輕量化。
別說醫院，鬧不好汽車、家具家居、食品快消、游戲等領域也能被螞蟻醫療大模型加持，畢竟誰不想開著開著車把血管開順了，刷著刷著怪把血脂刷低了。
這，才是真正的驚喜。
每個行業都是大道至簡的，你先去做，時間是最無情的東西，也會成為你最公平的裁判。
螞蟻搬山，量變總會在某個節點引起質變。
這不是大道理。
是物理。
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