21世纪经济报道记者闫硕
这个春节，元宝、千问、豆包掀起AI红包大战，主打C端健康场景的蚂蚁阿福也迅速入局。另一方面，短视频平台的爆款内容让部分AI产品成功出圈，大模型这股风正加速吹向下沉市场。
在皖北一座小县城，用大模型当“健康顾问”已并不鲜见。49岁的秀梅前段时间体检时查出甲状腺结节，跑了好几家医院，医生都建议静养观察，但她心里始终不踏实。侄子给她推荐了一款垂类大模型，自此，她便频繁咨询，看着“不必过于担心”的回复，这款产品成了她康复路上的一颗“定心丸”。
有时候，使用大模型也会带来意外发现。30岁的小飞前两年偶遇一款“感冒神药”，服用后鼻塞流涕一夜缓解，却没记住药名。后来再感冒，只能硬扛一周。但近期通过大模型，他发现此前吃的并非什么感冒神药，只不过是对症下药，感冒症状可能是由过敏所致。这种误判，在日常诊疗中并不少见。
数据印证了这股热潮：目前，千问日活跃用户数（DAU）已超7000万，基本与豆包持平；元宝日活跃用户数也已近2000万；蚂蚁阿福每天解答用户健康咨询已达1000万次。由此可见，春节期间C端用户对大模型的使用已较为频繁且有特定场景。
那么，大模型“看病”到底怎么样？在平台与用户之间有哪些法律红线？未来，第三方平台与医疗机构应当如何协同，“人工智能+医疗卫生”又该如何更好赋能群众健康管理？面向C端的产品如何跑通商业化？一系列问题值得深入探讨。
蚂蚁阿福宣传广告｜图源-“蚂蚁阿福”官微
01看病
一个月前，体检报告上的异常指标让秀梅整宿睡不着，她揣着报告跑了县城、市区的三家医院，尽管医生均给出“良性，静养观察”的建议，但焦虑依旧笼罩着她。“结节会不会变大？会不会转成恶性？要不要直接做手术？”秀梅向21世纪经济报道记者坦言，身边一些负面案例，让她的担忧如潮水般涌来。
后来，侄子推荐给她一款大模型APP，“我最开始问的是‘良性甲状腺结节会不会转成恶性的’，输入问题后几秒便有了回复。”秀梅说，看着“恶变概率非常低，通常在5%以下，很多研究甚至认为低于1%”的回复，而且其中还附了多份权威资料链接，她松了一口气，反复读了好多遍。此后她又追问康复期间的各类注意事项，AI的答复总能接住她的细碎担忧。
用户对大模型的应用，早已不局限于健康咨询场景。记者通过走访线下药店了解到，有不少人已经开始拿着大模型推荐的药品进行咨询、购买。“不少人过年期间存有忌讳就医的习俗，即便出现小病小痛也不愿前往医院，大多会选择自行购药缓解。”有药房工作人员向记者说道，也有部分人面对一些常见病会自行购药治疗。
小飞向记者讲述了他发现的可能过敏原的经历。“前两天我吃了几块巧克力，随后出现鼻塞流涕的症状，便自行吃了一款感冒药。但第二天起来并未有好转。”小飞回忆道，当时他约了许久未见的朋友，担心传染对方，情急之下便在大模型上描述症状并查询用药。大模型根据他的情况推荐了几款药品，他购买服用后，症状很快基本消失。“我上次吃这款药有效时，也曾大量食用巧克力，平时我吃巧克力就总想打喷嚏。”
据此，他推断，自己应该是对巧克力轻微过敏，长时间不食用后突然大量摄入，才引发类似感冒的症状。如果直接去医院或自行购药，很可能只提出“买感冒药”的诉求，反而延误对真实原因的判断。目前他已经计划年后前往医院，最终确定过敏原。
事实上，AI辅助梳理健康问题、排查症状的案例已屡见不鲜。知名财经博主、盘古智库高级研究员江瀚日前在社交媒体分享了他的经历：家中老人曾长期被一种说不清道不明的头痛折磨，辗转上海多家医院、挂过专家号，但最终只能靠不断升级的止痛药度日。而这一难题，被一款AI健康助手一眼识破，老人也顺利开展对症治疗。
不难发现，AI已在特定场景有所突破。健康通副总裁、首席发展官张畅向21世纪经济报道记者表示，目前医疗大模型对于科普、轻症咨询和处理意见、慢病监测管理、就医导诊“扫盲”、检查报告解读“框架”、诊后指导及生活方式干预等应用已经比较扎实。
但是，用大模型“看病”还是个比较激进的提法。张畅指出，“幻觉”问题是一个大的限制。尽管技术层面可以通过权威素材加所谓“安全围栏”进行输入质量提高和输出逻辑更可检视，也可以通过人工审查等方式作为补充，但这类应用还只能被视为广义的健康需求，似乎离老百姓定义的“看病”不完全一致，也不能替代医生的诊断。
02合规
大模型的普及和使用在这个春节不断实现突破。苹果App Store中国区免费榜显示，千问、蚂蚁阿福、元宝、豆包曾一度包揽榜单前四名。相关应用日活也均达千万级别，其中千问和豆包日活更是达到7000万级水平。
在用户规模快速扩张的背景下，如何在提供便捷健康建议与严守监管红线之间找到平衡，成为各大平台亟待破解的现实难题。小飞告诉记者，他此前使用的药品，正是通过大模型直接推荐药名后查询、购买的。
值得警惕的是，“从合规红线的禁止性规定看，大模型一旦针对特定人的具体症状，给出了明确的药品名称、剂量或疗程，就构成了事实上的诊疗行为，用户和平台都需要谨慎对待。”上海德禾翰通律师事务所律师张晓欣向21世纪经济报道记者表示，普适性的、知识性的健康科普/建议通常处于“绿灯区域”。
张晓欣进一步举例区分边界：若AI告诉用户“一般感冒可选用某某成分的药”，这属于健康科普；但AI针对用户“我咳嗽有痰三天了”的信息输入直接回复“建议服用氨溴索，一次30mg”，这就是越界了。
“若平台纵容这种‘打擦边球’的行为，面临的不仅是行政处罚，一旦发生用药损害，将承担民事赔偿，情节严重的甚至可能构成非法经营罪等刑事犯罪。”张晓欣说。
除用药合规外，医疗健康信息的隐私合规同样暗藏风险。秀梅在咨询时曾将自己的报告全部上传至平台，尽管平台明确提醒对图片有“隐私保护”，她仍担心个人健康信息被泄露。“我们其实很忌讳这一点，不想让太多人知道我生病了，哪怕不认识，感觉也不舒服。”
张晓欣指出，普通用户很容易踩一些隐私合规坑，首先是信息收集环节，用户可能不了解使用规则，以为问诊必须填完所有项目才能用，于是把CT片、血常规、过往手术史全部上传，不知道提供的信息已超出了与当前咨询直接相关的信息。
其次在同意环节，打开APP弹出一大篇隐私政策，直接点“同意”。用户以为只是同意“看病”，其实可能同时同意了“把数据给第三方保险公司”“用于AI模型训练”“跨境传至境外服务器”。
再者在脱敏环节，用户以为平台把姓名、身份证号抹掉，数据就是“匿名”的了。殊不知，这只是“去标识化”，而不是真“匿名”，这些去标识化的信息还是用户的个人信息。
此外，共享环节，用户大概率不知道问诊页面内嵌多个第三方SDK，比如广告插件、数据分析工具、云服务商。在用户点“开始问诊”那一刻，这些插件可能同步把其症状关键词传给了广告商。
不仅如此，平台过度收集用户个人信息，或者要求用户一揽子授权，目前仍是行业普遍现象，也是近几年App专项治理的重点打击对象。
张晓欣表示，2025年之前，监管部门主要是在“立规矩”，像“强制、频繁、过度索取用户信息权限”与“未提供撤回同意途径”“未取得单独同意即向第三方共享”都是查处频率最高的违规行为。2026年，个人信息综合治理向“严执行”纵深推进，网信办明确要求“分功能场景配置同意”与“以结构化清单逐项披露”，可见一揽子授权终将成为历史。
03共舞
现有互联网诊疗、生成式AI、医疗器械相关规定，对AI健康咨询的监管仍然存在一些空白，相关制度各管一段，不构成诊疗、只是陪用户聊天、又不注册医疗器械的通用健康大模型成为“灰色地带”，目前近乎零门槛准入。
对此，张晓欣建议，首先要明确责任归属。按照“谁部署、谁获利、谁负责”的原则，对直接面向消费者的通用医疗咨询AI，应当由服务提供者承担产品责任或服务侵权责任，不得以“仅供参考”完全免责。
其次，明确准入底线。建立“高风险健康咨询AI”强制备案与内容基线审查制度。这方面，可以参考欧盟《人工智能法案》，对涉及疾病症状判断、用药指引的大模型，必须经过安全性测试，算法更新需报备。
另外，明确监管协同。哪些话AI能说、哪些绝对不能碰，不应由平台自己摸索、自己猜，而应由卫健等部门出具负面清单，网信等部门负责执行。目前《人工智能拟人化互动服务管理办法》征求意见稿已提出跨部门协同机制，但尚缺落地细则，仍待进一步完善。
毋庸置疑，随着技术发展与监管完善，AI健康咨询有望迎来规范化快速发展。张畅向记者表示，未来若能打通患者照片、视频、病历、检验、影像、病理等全链条数据，可能会更加整合成一个具体患者的健康“顾问”。未来，或许能展望相对更加个性化的AI意见，促成更好的健康管理。
“另外，从对医生的C端而言，目前的病例分析讨论、文献管理、循证查询等，走专业化的发展战略应该也能更加可持续发展。”张畅补充道。
这也指向另一关键命题：医院尤其是基层医院如何借助AI实现提质升级。2025年11月发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》提出目标，包括到2027年，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。
张畅认为，AI对于基层的正面作用更加突出，政策推动下，基层可能成为AI落地的主战场。C端健康软件与这一方向的协同，可以放大优质内容和资源的辐射半径、提升赋能的方式和效果。“例如我们所观察到的‘AI预问诊+基层医生复核’模式、‘AI辅助诊断系统+基层机构’模式、‘云端专家资源池+线下终端’模式等。”
这一过程中，应做好两方面的协同：一是医生与AI的协同；二是线上线下的协同。
对于医生与AI的关系，国家传染病医学中心主任、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏教授近期提出担忧，认为过度依赖AI可能会破坏医生培养体系，弱化年轻医生临床思维的培养。
对此，张畅认为，假如AI替代了“分析框架搭建、假设提出和初步判断、求证方法论设计”等关键的思考过程，并且总是这样的话，是值得担心的。
他进一步指出，但这里要考虑两方面，一是站在什么观察水平——假如使用者本身对于分析框架、假设的丰沛程度、求证的方法论等了解并不充分，那么AI就起到一个帮助的正面作用；二是如何使用——假如使用者确实得到了AI的帮助，并且把这些正面作用“内化”成为自己的一部分，那整体上也是个螺旋式的上升。“我相信大部分情况还是向着正面发展的良性协同。 ”
“在线上咨询和线下诊疗的衔接方面，主要的观察点包括数据互通与互认、患者和患者信息转诊、支付联动和处方流转、供应链跟踪支持等。”张畅说。
04可持续
当前，包括蚂蚁阿福在内的各类大模型应用纷纷通过红包补贴+广告轰炸争夺用户市场，动辄数十亿元的营销费用，也引发外界对其底层商业逻辑的疑问。
张畅向记者指出，近期的“营销战”，底层商业逻辑是互联网流量思维在医疗领域的再次探索，回到了抢占流量入口的逻辑。对于科技公司，也有把AI医疗加入业务组合的资本市场逻辑。
他主要关注两个方面：一方面是获客成本和服务成交的平衡：做哪些服务能成交、能保持合理的利润？还需要观察。第二是数据层面，这些新的医疗AI工具会记录咨询甚至健康数据，但对于数据长期的使用、开发，是否能获得完全的自由度？当然，还有一个观察点：通过补贴等“加速”方式获取的用户及数据，在数据清洗和探查、可持续的商业需求适配本身，可能也要多花一些心思。
而在短期获客成本与长期用户留存的ROI（投资回报率）方面，张畅判断，在一定时期内，首先会有各类的（轻）健康服务、咨询服务、保险服务等涌现，但落实的抓手还得回到药品/器械的“提供”本身——可能是生产、也可能是供应链。
“因此，增量业务的关键，在于能不能正确识别此前未满足的健康需求，落实到检验、药品、器械的‘提供’本身，这样才有可能在我们的严肃医疗生态里可持续发展。”张畅说。
从盈利模式来看，张畅表示，似乎利用大模型进行纯粹问诊的盈利模式还在探索，可能还需要整个生态的摸索进化，走出医疗类似于中国互联网、电商、科技等行业已经实践的盈利模式发展道路。面向政府和支付方、医院和医生、企业、病人和消费者等现在都有一些商业化的场景了，大模型问诊是个补充的工具。
“可持续发展的方向，恰好是盈利模型的清晰化：用什么产品和服务、解决什么问题、向谁、定何种（水平和方式的）价格等。当然，技术方面也要在大模型幻觉和监管及临床接受之间找到平衡点。”张畅补充道。
整体来看，近期的大模型健康咨询热潮，既印证了大众对便捷健康服务的迫切需求，也让AI在健康科普、轻症排查、诊后指导等场景的价值得到充分释放。但需要强调的是，人工智能与医疗的融合，从来不是简单的技术叠加，而是需要在守住安全底线的基础上，让技术适配医疗的专业属性，才能推动“人工智能+医疗卫生”行稳致远。
（秀梅、小飞均为化名）
无缘无故咳嗽、有时嗓子痒有痰可能是由于环境因素等非疾病因素引起。也有可能是上呼吸道感染、急性支气管炎、慢性咽炎、过敏性鼻炎、胃食管反流病等疾病因素导致。一、非疾病因素如果室内空气比较干燥或 几个月前感冒后，一直偶尔有咳嗽可能是由于感冒没有完全恢复、支气管炎、肺炎等原因所导致。建议患者及时就医，在医生指导下进行治疗。一、非病理因素1.感冒没有完全恢复：如果在感冒期间用药不彻底或者护理不 风湿病一般指风湿性疾病。目前临床上治疗风湿性疾病的药物种类较多，包括非甾体抗炎药、糖皮质激素类药物、生物制剂等。一、非甾体抗炎药1.布洛芬：该药物具有解热镇痛的作用，在临床上常用于缓解各种关节炎症 出现深呼吸时想咳嗽、有点发痒的症状，并不一定是肺炎引起的。如果症状较轻，可能是由于环境因素等非病理原因导致的，一般不需要特殊治疗。但如果患者还伴有其他不适症状，则可能与肺炎有关。一、不是肺炎的情况 肝癌手术两年复发了，通常还可以进行治疗。建议患者及时就医，在医生的指导下选择合适的治疗方法，以控制病情进展。肝癌手术是临床上治疗肝癌的重要手段之一，通过手术切除病灶可以达到根治的效果。但肝癌具有易 鼻中隔偏曲是指由于各种原因导致两侧鼻腔之间的软骨或硬组织向一侧倾斜，造成鼻内空间不均匀。这种情况可能会引起一系列症状和并发症，如头痛、鼻塞等。虽然鼻中隔偏曲可能会影响鼻子的外观，但并不是所有患者 。本文链接：春节掀大模型“看病”热，AI化身大众健康“新顾问”http://www.sushuapos.com/show-9-78535-0.html
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