随着AI技术的飞速发展，医疗AI正逐渐成为推动医疗行业变革的关键力量。本文深入分析了医疗AI的未来发展趋势，探讨了其在医疗健康领域的广泛应用，供大家参考。
医疗AI在AI领域备受瞩目，讨论热度持续高涨。各类AI技术在医疗健康领域均有用武之地：复杂诊断依赖推理能力；全病程管理需要长窗口记忆，未来甚至可记录个人一生的健康信息；医疗影像理解、听诊等需多模态技术；询证、查论文则要用到RAG（检索增强生成）等。
然而，目前医疗AI领域始终缺乏“领头羊”，主要原因有三：
数据飞轮构建难题：医疗行业需要大量特殊数据，而通用模型中缺乏这些数据，如何获取足够丰富且优质的医疗数据成为AI医疗发展的一大阻力。同时，医生是复杂的人类职业之一，提升模型的“医疗含量”仍处于探索阶段。
评估标准缺失：缺乏统一标准来评估医疗AI大模型的能力，导致发展和改进方向不明确，且试错成本高昂。
行业特征制约：AI医疗严格受伦理等客观因素制约，厂商面临严格的权限和资格审查。
中国医疗市场潜力巨大，一年就诊人次达84亿，百度一天的健康搜索请求超5000万人次、4亿多次。长期来看，慢病和健康管理有望成为超级应用。在C端，该超级应用可成为用户的“医生朋友”，熟悉用户、了解用户，实现平等无顾虑交流，并成为贴身专属健康管家；在B端，它将是医生的助手，辅助进行诊断和全病程管理。
具体到医疗场景，涵盖以下环节：
就诊前：智能院务客服、科室导诊、医生推荐、预问诊。
就诊中：医患对话、病历自动生成。
就诊后：随访管理、患者档案流转至体检机构等服务。
二、前沿AI医疗应用拆解分析
这篇文章，选取了让我觉得耳目一新的、具有代表性和领先意义的两个AI医疗应用，我会对其进行一些拆解分析，希望给正在做AI医疗健康的你和我一些启发。
1.森亿智能在沙特阿拉伯落地的全球首家“AI诊所”
1）产品定位：
这是一款基于AI的标准化初诊产品，让AI迈出“独立看病”的第一步。传统大模型（如GPT类）系统在对话中多为“被提问者”，而现实中医生是主动发问的一方。
AI要真正代替医生问诊，必须具备“诊断型对话系统”的能力。例如，ChatGPT等通用大模型面对“打完新冠疫苗第一针第二天得了急性咽喉炎怎么办？”这类问题时，往往只是分析病情并建议就医，而人类医生会追问症状，进一步排除可能性较低的疾病。
现阶段，AI诊所并非替代顶级医生，而是针对基层医疗中大量的“普病常病”场景，尤其适用于医生短缺、诊疗能力薄弱、信息化程度不足的地区，旨在“解放医生”。
2）产品架构：
AI诊所集成语音识别、多轮问答逻辑、医学知识图谱、疾病推理和标准化路径控制，形成“由AI主导、医生复核”的三层架构：AI负责初诊与判断，医生最终签发诊断意见。这一闭环结构使AI能在真实临床场景中独立运转并承担初诊责任。患者进入AI诊室后，通过“AI+人类助手”的协作机制完成诊疗——AI发出指令，人类助手采集数据，AI实时接收、分析并更新诊断判断。
3）策略设计：
系统设定多重安全机制，AI无需具备治疗癌症的能力，但必须能识别“这可能是癌症”。遇到任何潜在复杂病情或疑难症状，AI会自动触发转诊或医生复审流程，避免漏诊或误诊风险。
4）AI与医生的协作模式：
这种“以AI为主”的诊疗结构实现了效率的颠覆性提升。传统门诊中，医生平均接诊一位患者需10-15分钟，而在AI诊所，AI可独立完成问诊、信息采集与初步判断，医生仅需较少时间进行最终审核签发。“AI主导问诊+人类医生兜底确认”的模式使效率提升十倍，为资源紧张的基层医疗体系提供了新的“放大器”。
2.好伴AI
另一款AI应用是杭州的一家科技公司“智诊科技”所推出的产品——好伴AI，具有一些令人眼前一亮的医疗AI功能和差异化技术。它具备7×24小时随时在线的AI专家分身，并且具备慢病管理、智能导诊、数字健康顾问等功能。
1）产品功能：
检测单解析：上传胆红素/乳腺结节报告，2分钟内完成关键指标提取与复查建议，结论与三甲诊断完全吻合
长报告处理：对于30页体检报告PDF，10分钟生成异常项分析报告，精准定位心电图ST段异常等风险
专家数字分身：模拟浙大二院王利权等主任医师诊疗风格及专家水平，24小时随时随地在线
全科咨询：中医气血诊断提供“察舌观色”自检法，现代医学视角同步分析疲劳成因，双重方案解决健康焦虑
2）技术架构&模型：
其背后是一个拥有730亿参数的全科医学通用大语言模型WiseDiag-Z1，具备更深度的思考能力、更专业的报告解读、更个性化的健康管理体验，因此我们可以像对话一样，让其帮忙提供症状分析、用药咨询以及个性化健康指导。
（1）上下文和长记忆能力：
作为一个线上医疗产品，必须要具备的是能长期陪伴，能够对用户过往问诊记录有记忆，不必每次都重新表达。好伴AI借助多层记忆存储+动态知识库（1.2万种疾病），跨周期健康追踪也不在话下，WiseDiag可实现长期记忆的精准信息回溯，能存储和回忆用户的既往健康信息，并且每个重要的信息都会被模型所记忆并形成个性化内容这种记忆和上下文联想的能力，基本上能够实现长期健康追踪与个性化服务。
（2）模型能力：
基座模型：好伴AI团队给模型“喂”了超3万亿token的专业医学数据，包括权威教材（如《内科学》、《妇产科学》）、最新临床指南（如NCCN、中华医学会系列）、50万篇医学论文及真实病例库。通过医学编码模型（Med-Embedding）精准区分临床语义差异（如“反复低热”与“高烧三日”）。
微调：团队还邀请了临床医生深度参与。通过监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），对齐人类医生的诊疗思考逻辑。
推理能力：它采用了独特的多层次推理机制，能够像专家医生一样，进行深入细致的分析思考和反复权衡；且在病因分析、鉴别诊断、制定治疗方案等关键环节，它能模拟专家医生层层思考，直至找到最优解。
（3）知识库：
通过融合三甲医院主任级专家的临床经验、医学手记、科研论文、授课视频等个人独有的资料，利用AI技术打造而来，完美复刻专家真实思维。
3）未来规划：
计划推出儿科与慢病管理专项模型，并探索与医保系统对接。未来可能整合智能穿戴设备数据，实现健康预警与实时监测。
写在最后
相信未来，医疗会朝着这三个方向发展：以医生为中心到以患者为中心、从医院为中心到居家为中心、从疾病为中心到健康为中心。最终，大模型会「造医生」，形成全新的供给。