21世纪经济报道记者 闫硕 北京报道
随着AI技术的蓬勃发展，各行各业正迎来巨大的进步和变革，资本市场对“AI+医疗”赛道的关注更是持续升温，头部互联网企业加速入局，以期在这片蓝海中占据一席之地。其中，慢病管理作为AI+医疗的重要细分领域，正成为各方争夺的焦点。
国家统计局发布的数据显示，截至2024年底，我国60岁及以上人口占总人口比例达22%，65岁及以上老年人占比达15.6%，标志着我国已经处于中度老龄社会。与此同时，相关数据显示，75%以上的60岁及以上老年人至少患有1种慢性病。
方舟健客创始人、董事长兼首席执行官谢方敏博士向21世纪经济报道记者表示，老年人对慢病服务有很强的需求，目前很多患者都是通过医院的医疗资源来满足自身需求，但是我国优质的医疗资源分布并不均衡，慢病医疗服务的可及性和服务质量亟待改善，医疗资源的分配也需要进一步优化。
灼识咨询数据显示，长期受益于人口老龄化、慢病年轻化等宏观趋势，中国数字化慢病市场快速扩增，预计2030年可达6550亿元，赛道的长期机会具备确定性。
在此背景下，多家医疗企业纷纷尝试用AI赋能慢病管理，尽管入局者众多，但就医疗这一严肃专业的领域而言，相比“跑得快”，更需坚持专业主义和长期主义的实践。
如何赋能？
在以医院为中心的传统医疗模式下，患者尤其是慢病患者面临很多疾病管理难题。
在谢方敏看来，首先，医患之间的信息不太对称，患者可能对一种疾病或一款新药的了解非常有限，这就造成了其在就医过程中处于弱势地位；其次，由于优质医疗资源短缺，患者在问诊时想要获取优质医疗资源会存在一定的困难。
“对慢病患者而言，往往需要遵守医嘱用药才能更好地控制病情，但多数患者用药依从性并不是太好，也影响治疗效果。这也意味着，慢病患者需要一个更长期的健康管理方案。”他补充道。
近些年，基于大模型构造的AI产品加速落地，可以独立胜任多项任务，正逐步从“工具”变为“协作者”。其中，在慢病管理领域，一些企业通过技术创新和模式优化，已经初步取得一些成果。
以方舟健客为例，其“AI+H2H智慧医疗新生态”（“AI+H2H新生态”）包含AI医生助理、AI客服助理、AI采购助理、AI创作助理，为市场提供一整套“AI智能体”产品及解决方案。
其中的“AI医生助理”，可以在合理时间内给到用户针对性的用药建议。用户的在线咨询往往期望医生在线问诊速度快、问诊质量高，且能与其共情。但实际上，这对医生来说是难以兼顾的职业痛点。“AI医生助理就是一个集客服、助手、健康顾问为一体的团队，能最低成本为医生减负。”谢方敏介绍道。
随着大模型的普遍应用和发展，AI将变为一个很好的“协作者”，效率的提升不再是20%、50%，只要有足够的算力资源，便可以达到5倍、10倍，甚至100倍、1000倍的效果。
当然，AI应用的快速落地，能为互联网医疗的商业模式全面赋能。“AI赋能后，产业竞争格局也会发生变化，将从人力的密集型变为智能体的密集型。对企业而言，原来的竞争力更多是在‘人’这个资源的壁垒上，但是未来竞争力则是在智能体。智能体由算法驱动，因此便从人力资源的壁垒变成了算法的壁垒。”谢方敏说。
同时，谢方敏进一步举例称，如果“AI+医疗”的落地应用按100分来评估，要达到60分的及格线并不难，但达到60-80分，就取决于应用模型背后准确、专业的数据。而想要做到80-90分，则一定是依靠算法与对业务理解的深度结合才能实现，其中对业务的理解是企业长期差异价值的核心。
多重挑战
在实践中，AI+慢病管理存在诸多挑战，其中最大的挑战来自于模型幻觉，这背后是对AI可靠性的高压考验。
某三甲医院信息科主任认为：“AI的表现很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性，当这两者存在偏差时，就像人会产生错觉，AI有时会生成看似合理实则违背医学常识的结论。”
方舟健客技术负责人也认为，大模型之所以会产生幻觉，首先是因为内容的缺失，其次是训练内容互相有歧义。如果有准确的知识库，包括药品说明书、医学指南等，在此基础上指导大模型的输出，则可以一定程度上抑制模型幻觉。
“这种情况下模型可能比通用模型更‘傻’，因为它更加保守，但同时也会更准确，更符合医疗场景。”该技术负责人认为，医疗AI最重要的“特质”就是必须可信赖。
值得一提的是，业内专家均在强调数据对AI医疗的重要性。其实对一些专有数据而言，质量比数量更重要。
“在做模型训练时，往往用少量的优质数据比用大量的低质数据效果更好，甚至用几十个优质样本去训练，效果要好于用几百万的低质数据。”方舟健客技术负责人说。
数据质量之外，数据安全、合规等方面也需要业内有所突破。在方舟健客技术负责人看来，企业可以构建数据安全沙箱，像方舟健客除了传统的加密手段之外，还针对内部数据进行了分级控制，并针对敏感数据进行脱敏。而在合规方面，企业需要按照国家要求对输入输出的内容进行安全过滤，同时在个人信息保护和知识产权保护方面要严格遵循国家法律法规，避免AI生成内容的法律风险。
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