数智新工具|AI能治好世界的“看病难”吗？中美给出两种答案

“AI孔明”制药平台的发布现场。据新华社

当4000万美国人将ChatGPT视为“私人医生”，当中国“AI孔明”制药平台向全球免费开放，当蚂蚁阿福月活突破1500万，AI医疗正从技术探索演变为全球民生实践的竞逐。

这场变革背后，是全球共通的医疗资源供需矛盾，但中美却走出了截然不同的发展路径——美国是民众自发推动的“效率优先”突围，中国则是“政策规范引领、创新锚定民生、安全底线筑牢”的技术向善之路。

美国的“药”：技术自发补位，效率与风险并存

深夜，一位因胸痛而焦虑的美国乡村居民，因无力承担高昂的急诊费用，转向ChatGPT寻求帮助。这样的场景正在全美上演——OpenAI向Axios独家分享的报告显示，4000 万美国人已经把 ChatGPT 当成了他们的日常医生和保险代理人，医疗咨询已占到ChatGPT全球总消息量的5%，其中七成对话发生在门诊关门后的深夜，偏远农村低收入群体借助AI判断是否需支付昂贵急诊费，甚至通过AI识别医疗账单乱收费、完成保险理赔申诉。

在发达国家中，美国是唯一没有实行全民健康保险或国家卫生服务制度的国家。研究表明，美国在医疗保健上的支出远高于其他发达国家，但并未获得相应的效益。经合组织 (OECD)发布的数据显示，2022年美国的人均医疗保健支出估计为1.27万美元，是经合组织内其他富裕国家平均水平的两倍，但人均寿命在OECD所有国家中排名倒数。2022年，美国医学协会发布的研究指出，越来越多的美国人难以负担医疗费用。2023年，《纽约时报》报道，越来越多的医生对病态的医疗系统感到沮丧；同年美国一项民调显示，52%的受访者认为美国医疗保健系统不合格，21%的人认为很差。

4000万美国人用ChatGPT问诊，本质上是美国高昂且繁琐的医疗体系催生的“民间自发突围”。然而，这种模式虽显著提升效率，却暗藏致命风险：因AI给出错误心理健康建议，OpenAI正面临多起诱导自杀相关法律诉讼，倒逼GPT-5引入“追问病史、查阅前沿研究、提示线下诊疗”的谨慎机制，陷入效率与安全的两难。

美国已在联邦与州层面推进AI医疗监管引导。联邦层面，FDA（食品药品监督管理局）已授权超1000款AI医疗器械，2025年1月发布AI医疗器械全生命周期管理草案，还上线生成式AI助手Elsa优化审评流程；HHS（卫生与公共服务部）通过儿童癌症数据倡议、医疗科技发展计划等引入AI加速诊疗研究，推动医疗数据互操作性以夯实AI应用基础。

州级监管探索更为活跃，加州要求医疗机构披露生成式AI使用情况，AB489法案已于2025年10月生效，禁止AI虚假宣传医疗资质；科罗拉多州SB24-205法案将医疗AI列为高风险范畴，要求实施风险管理、影响评估与信息披露，新规延迟至2026年6月生效。但联邦层面尚无专门AI医疗立法，联邦与州监管协同存在争议，对ChatGPT等通用AI自主健康咨询的监管仍存空白，FTC（联邦贸易委员会）已启动相关调查。

中国的“方”：政策为创新划定跑道与边界

虽然我国已建起以基本医疗保险为主体、多种补充保险为支撑、医疗救助为托底，多层次、广覆盖的医疗保障体系，但优质医疗资源供给有限，《2024年全国医疗服务能力调查报告》显示，东部省份三甲医院数量占全国50%，西部省份占比则不足5%，农村地区执业医师占比不足全国20%，而城市人均医疗资源是农村的2.5倍以上。

与美国“野生生长”形成鲜明对比，中国AI医疗的发展始终在政策规范框架内有序推进。

2025年11月，国家卫生健康委、国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，不仅明确“AI赋能而非替代”的核心定位，更划定清晰的阶段性目标：到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用；到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。

在此之前，我国已形成多部门协同的政策框架：2018年《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》推进AI临床决策、影像识别应用，强化数据隐私保护；《全国医院信息化建设标准与规范》明确AI在疾病预测等场景应用要求；2021《关于推动公立医院高质量发展的意见》推动AI与医疗服务融合；2025《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，部署AI在辅助诊疗等场景应用，提升基层医疗能力……

地方层面，北京市专项行动计划更明确红线：禁止AI完全替代医务人员专业判断，构建全流程风险预警体系。政策先行的思路，既为技术创新划定安全边界，也为破解资源不均、推进医疗普惠指明方向。

普惠攻坚：从AI制药到健康管家，全链条的民生渗透

政策引导下，中国AI医疗的创新活力持续释放，且始终以“普惠民生”为核心落点，实现从新药研发到日常健康管理的全链条渗透。

在产业攻坚端，2025年12月11日，全球健康药物研发中心(GHDDI)发布了自主研发的开放式、普惠性AI制药平台——AI孔明。该平台融合了生成式人工智能技术与多模态大模型技术，覆盖“靶点结构分析、AI分子生成与优化、活性筛选、成药性评估”全流程，已在结核病、疟疾及罕见病等数十条真实研发管线中完成系统验证。相较传统流程，候选分子命中率与优化效率实现了数倍至数十倍的显著提升，有望将传统药物研发的“10年10亿美元”模式彻底改写。

据全球健康药物研发中心首席运营官陆漫春介绍，该平台通过原创算法覆盖药物研发全流程，候选分子命中率较传统流程提升数倍至数十倍，其疟疾、结核病相关数据库向全球免费开放，为全球健康挑战提供中国解决方案。北京中关村学院首席科学家刘海广指出，AI正帮助研发人员定位最优路径，更快找到有效安全的药物。

在临床诊疗端，技术创新正破解民生痛点：中国科学院软件所研发的AI功能性音律辅助系统，已在北京协和医院等机构完成临床试验，帮助偏瘫患者步态恢复至接近正常水平；AI辅助CT检测早期胰腺癌、AI眼镜治疗弱视等技术持续落地，为精准医疗注入新动能。

在AI健康管理领域，多家互联网大厂已推出成熟的AI问诊应用。蚂蚁阿福（原AQ）已连接全国30万真人医生和5000多家医院，月活用户突破1500万，日处理健康咨询超500万条，已成为国内最大的健康管理类AI应用；京东健康推出的AI健康智能体“康康”累计服务超3000万人次，整合了5.2万家医疗机构挂号资源和190多项健康服务，实现“问诊即送药”的一站式服务；百度健康AI管家采用“AI+真人医生”双保障模式，整合36万医生资源，支持127种皮肤问题识别和多模态医疗报告解读，已在武汉协和医院等机构落地应用；腾讯健康基于混元大模型推出AI医疗咨询平台，AI预问诊准确率达87%，影像筛查可在2秒内处理肺炎等疾病，门诊效率提升55%。

中国模式的核心成分：产学研用“协同一体化”

中国AI医疗的高质量发展，更离不开“产学研用”协同的创新生态支撑。企业端，石药集团、恒瑞医药等药企设立AI研发部门加速药物研发，海尔大健康打造医工科技创新产业化平台，打破数据、学科、机构壁垒，海尔集团董事局副主席谭丽霞表示，通过融合创新生态，正打通临床需求到成果落地的“最后一公里”。平台端，苏州工业园区医工结合创新成果转化平台启用，进一步释放生物医药产业先发优势。

“大力推动医学科技创新生态建设，需要构建开放共赢的协同机制，打破数据壁垒、学科壁垒、机构壁垒，让创新要素自由流动。”中国研究型医院学会会长何振喜表示。

与此同时，行业正通过自律与技术攻坚筑牢用户信任。面对商业广告猜测，蚂蚁阿福2025年12月29日发布官方声明，明确问答结果无广告推荐、不受商业因素干扰。蚂蚁CEO韩歆毅在2025外滩大会上也坦言，正重点攻坚AI医疗的高质量数据获取、抑制模型幻觉和医学伦理三大核心难题——医疗数据标注需副主任医师以上级别专家参与，单条数据成本可达上百美元，唯有如此才能保证建议的精准性。这背后，是中国AI医疗对“技术向善”的坚守：既通过技术创新破解医疗资源不均、人口老龄化等民生痛点，又以合规自律规避技术滥用风险。

“人工智能对科技发展与人类生活的影响不可估量，在诸多应用场景中，医疗或许正是其覆盖最广的领域。” 中国工程院院士、上海交通大学医学院院长范先群表示。面对全球共同的医疗挑战，中国模式能否为全球AI医疗的健康发展提供一种新的范式参考？如何在保障安全的前提下，让AI医疗真正惠及更多人群？这不仅是技术问题，更是关乎亿万民众生命健康的时代答卷。

（资料参考：新华网、中国经济网、光明网、上游新闻、新浪财经等）

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