AI公司纷纷下场做健康,他们在赌什么样的未来?E.191万物生长FM

AI公司纷纷下场做健康,他们在赌什么样的未来?E.191

115分钟 ·
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这一期我们继续来聊聊AI健康,如大家看到的一样,从2025年12月到2026年1月这一个多月,中美的AI公司们纷纷都宣布了自己关于AI健康的动作:无论是海外的OpenAI、Anthropic,还是国内的蚂蚁、京东、阿里。可能很多人都会问:为什么是医疗健康领域?为什么是这个时刻?会走出什么样的路径?中美的差异在哪里?未来的医疗服务体系会如何改变……

带着这些问题,我和乱翻书播客的主理人潘乱、科技博主阑夕,一起聊了聊我们的观察和思考,希望对你有所启发。

我们在讨论中有几条共识值得分享:

  • 互联网医疗只解决了医患连接的问题,但没有解决医疗服务资源扩容的问题,而AI健康很可能创造服务增量,这是全行业的期待。
  • 大模型浪潮以来的AI可以实现自然语言对话,AI健康产品的信息收集和追问能力也让用户行为从"搜索关键词"到"多轮对话",从"被动查询"到"主动陪伴",在诊前、诊中、诊后环节,AI都有望提升效率和质量。
  • 潘乱提出来了一条“暴论”——中国有可能把医疗服务干成制造业。因为医疗产业链上的各方都在被中国制造业优势改造,目前已经有越来越多物美价廉的创新药、医疗器械、医疗设备出现,未来如果AI可以把医疗服务环节大幅优化,那“高可及、低价格、高质量"这个不可能三角有可能被突破。
  • 关于通用模型是否会吃掉垂直模型,阑夕的回答值得从业者参考。他不赞同模型即产品的观点,为用户提供陪伴、安慰这些情绪价值,以及为用户提供的预防-治疗-康复全链条服务等等这些功能并不取决于模型有多聪明,而是做产品的人能不能精准发掘出用户痛点。另外,潘乱和阑夕他们两位都认为创始人的意志决定了一个公司在某一个领域的投入,进而决定了是否会在某一领域胜出。

关于AI健康还有很多问题值得我们持续观察,2026年开了个好头。

阑夕(科技博主,欢迎大家阅读“阑心一言”对这期播客的总结,点击查看 weibo.com

潘乱(「乱翻书」主理人)

本期节目由「乱翻书」×「万物生长FM」共同制作

【内容时间轴】

01:15 为什么2026年这个时间点中美都看好AI+健康?

05:17 AI行业的RAG(检索增强生成)技术越来越成熟,这是挺关键的

06:21每周有2.3亿人向ChatGPT咨询健康问题

08:28 AI进入健康之后,核心的变化都有哪些?

10:43过去互联网医疗一直没有解决一个问题,就是创造医疗服务增量

12:12 AI让大家最兴奋的是它能够创造新的供给

13:51 好医生没有闲时,AI技术是让医生的一秒钟能够当成3秒钟、5秒钟来花

18:31 “排队两小时、看病三分钟”

20:00 如果能先跟AI聊30分钟、50分钟,AI很会问,最后总结给医生看,医生们绝对愿意。

24:24 中国人不会看病——普通人并不能很好地描述自己的症状

27:34 AI把80%的主诉废话过滤掉,给医生简明版的结构化信息

29:18 健康与医疗的边界怎么划?

31:42 边界在于:医生会给你开出处方单、检查单、手术单,AI只能给建议和提醒。

33:14 权责对等——如果你有行医的权利,就必须承担责任,但目前AI承担不了这个责任。

33:54 偶尔治愈、常常帮助、总是安慰

36:29 中国医生太忙了,没时间做人文关怀

37:40 AI能否成为陪伴型的理想医生?

41:03 中美模式差异:To C vs To B

42:26 中国公司愿意做To C,有C端应用的基因

43:57 美国公司:把足够好的专业工具卖给专业用户——医生成为付费方。

46:06 蚂蚁阿福:永远不插入广告

49:19 “让中国人有钱花、有命花”

51:50 中国的家庭医生

54:44 “小病在社区,大病跑三甲”

55:10 阿福这种垂直大模型的差异化能维持多久?

58:24 用户用的是产品,不是模型,模型只是产品后面的供应商

59:58 通用AI在深度专业领域不可能吃下所有

62:56 创始团队的决心、认知、资源投入才是第一位的。

64:41 为什么是蚂蚁来做阿福?

67:48 19亿收购好大夫是第一步,这是信心的证明。

72:37 他在找比钱更大的东西

73:20 中国能把医疗服务干成制造业吗?

77:17 现在中国创新药已经是全球第二了

79:56 在英国做核磁要排十几个星期,中国当天出结果。

81:15 医疗三难问题:看得起病/看得上病/看得好病

83:26 医患矛盾最大的痛点是觉得医生不重视我,不关心我

86:22 AI能让优质医疗资源下沉吗?

88:45 未来10年全球最强的医疗系统在中国?是不是暴论?

95:03 医生与AI的关系:替代还是赋能?

96:40 年轻医生如果完全依赖AI,会丧失诊断能力,无法从“小医生”成长为“大医生”

98:22 初级岗位向高级岗位的进步很重要,进步需要你去做事来实现——各行各业都面临的AI挑战。

101:45 如果AI能把医生需要10份时间的工作变成1份,让医生有更多时间投入到人文关怀上

104:00 医院与AI的未来矛盾:从看病中心到重症处理中心?

109:04 民营医院被莆田系污名化了,但它本应是医疗体系的补充

114:18 AI健康最大的价值是医疗资源普惠化,让更多人看得起病、看得上病、看得好病

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HD756339o
HD756339o
3天前
你的播客真的需要一名医生,完全缺少 医生的角度。 作为一名医生 医疗AI更重要。 会减去很多学习成本,减少误诊,减少过度医疗
张红亮-玉米
:
确实,我今年也会多跟医生聊聊医疗AI
lzj_JaiU
lzj_JaiU
3天前
感觉三个主播没有一个人懂医疗,医生在想什么,真实的问诊环节是怎样的,这些问题都没有基本的调研,一直在猜
lzj_JaiU:患者和ai的交流结果扔给医生,医生能信吗?出了问题谁负责?真的就能节省医生时间吗?多少患者是老年患者连手机都不会用?分诊台很大一部分工作是给患者指路,ai能做到吗?医院里的分诊台被ai取代划算吗?就算能取代谁付费?
张红亮-玉米
:
你懂的话,多分享🤓
12条回复
草莓121
草莓121
3天前
我很担心AI资源的隐私保护 曾在deepseek咨询过种植牙的内容 这几天就接到相关推销电话 第一句就是“我们发现您曾经询问过种植牙方面的问题” AI诊疗如果和商业医疗机构挂钩 会不会变成百度和莆田系医院的关系
张红亮-玉米
:
啊?这都能联系上。你说的没错,隐私保护在AI健康上更严峻,未来一定会逐步有团体标准、行业标准和国家标准
我觉得各位老师讲 ai 可以让病人去正确的医院和正确的科室看病这个,这个我觉得有点理想化了
张红亮-玉米
:
可能很难100%准确,但比过往的方式(百度、问朋友等)肯定是有提升的
Sarah_XeZc:打了一半就发出去了,病人的流转不只是是否正确的问题,各地医联体,联盟,学会,帮扶带教,通过各种名义形式有了比较稳固且竞争激烈的利益关系链,某某知名医院到落后城市开分院,那么 ai 会推荐病人去这家还是同等级的本地医院呢?如果医院想通过付费争取更多病源,AI 的平台能拒绝的了这样的诱惑吗
3条回复
lzj_JaiU
lzj_JaiU
3天前
06:03 主持人搜了rag是什么吗?不懂装懂啊
张红亮-玉米
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请赐教
lzj_JaiU:rag是retrieval augmented generation的缩写,在llm的外层接了一个知识库,让ai可以检索pubmed等文献数据库,让llm根据文献生成回答来降低幻觉。实现的效果是让医学回答可以带有参考文献的角标。和强化学习没有任何关系。
5条回复
内容做得很好,也很细致很专业 就是采访的时候音频处理得不好 感觉像是在佩戴降噪耳机声音忽高忽低的,听起来很难受!
张红亮-玉米
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收到🫡
leenaonao
leenaonao
3天前
27:32 内容很赞 如果这位主持人讲话如果不拖长音就更好了 听着略难受
张红亮-玉米
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感谢建议,希望内容能对你有启发😊
SSGates
SSGates
3天前
07:47 这嘉宾说所谓的互联网医疗,看来是充满了鄙视呀
张红亮-玉米
:
😂