蚂蚁卖医不卖药

撰文| 吴坤谚

编辑| 吴先之

作为少数互联网化却未展示明显商业前景的板块，除了卖药便被视作边缘资产的医疗，乘着AI站了起来。

背景是相关政策有了松动的迹象。2025年国家医保局在医疗服务价格项目中预设“互联网首诊”条目，这意味着长期被局限在“咨询”的线上问诊乃至AI问诊看到落地曙光，搅动一度止于卖药的互联网医疗。

日前，一向注重支付宝超级App流量入口位置的蚂蚁，一反常态推出AI医疗独立应用AQ，便是这场迟来的风的注脚。据悉，该应用主打个人健康管家定位，向用户提供千位不同领域的AI医生分身的线上问诊、导诊与健康管理服务。此外，其还承继了支付宝打通医保、医院HIS系统的“医疗接口”服务。

蚂蚁医疗存在两个关键转折。去年9月，蚂蚁集团收购好大夫在线，做厚了此前身为数字接口而力有不逮的服务端，更是揽下了足量的专业医生资源；今年3月，蚂蚁集团总裁韩歆毅发起组织调整，拆分数字政企事业部为医疗、出行、民生三个独立业务部门，强调板块独立自主。

前者为AI医生数字分身提供现实基础，后者则跳出了“连接”的中台定位，就像数字商业部拆分后，部分人员负责NFC支付“碰一下”一般。

组织调整是业务发展的重要驱动，现在聚光灯打到了蚂蚁医疗身上。

发布会上，相关负责人曾解释AQ这个名称的由来之一是“answer question”。遵循循证逻辑的医疗，在多数场景天然拒绝大模型的进入。医院院墙之外，互联网医疗对用户的渗透同样有限。

医疗赛道本身似乎承载不了太高期望。这么来看，有待AQ和蚂蚁回答的问题不止一个。

留了缝的闭环

多年媳妇熬成婆，20年互联网跑出了无数个闭环的生意。迄今仍不得其法，处于“大开环”状态下的，一个是社区，一个是医疗。

社区难以构建闭环的原因在于商业生态天然与社区自然生长相悖；医疗闭环则无关“平衡术”，根源在于其对线下资源的强依赖特性——线下的商业模式远比线上更稳定。

问诊检查要去医院，治病要买药，互联网企业能“染指”的也是当下最成熟的医药电商形态，然而这条路已经由阿里、京东抢占了身位。因此，蚂蚁面对着的是天然不利的开局。这倒逼其试图解决过去线上问诊的堵点，即环节孤立与服务过浅问题。

前者很好理解，过去互联网医疗不乏提供在职医师、药师线上问诊的服务，但本质上更偏向诊前咨询。有限的服务能力下，患者将在后续转诊流程中被导向线下。过去互联网医疗一直没能很好地解决“导流”，但这对于充当政企医疗接口10余年的支付宝而言并非难事。

蚂蚁最早切入医疗行业，便是以支付端口的身份从旁“辅助”阿里健康。随着政务服务“互联网+”的深化，支付宝快速接入各地医保、政务系统乃至医院HIS（医院信息系统），仅服务而言，足以完成挂号-导诊-缴费-报销的闭环。

只是在实际就医场景中，钱的流转容易，信息的流转难。支付宝的过去能为AQ提供医保体系的支撑，却不好打通电子病历、处方流转——某地医科大一附院主任告诉光子星球，自互联网医疗普及以来，不乏线上咨询后问诊的患者，每次都需要医生详细过一遍咨询记录，再结合实际诊断，过程耗时费力。

“几年前是好大夫的咨询记录，我们桌子上还会摆上互联网医院的二维码。现在是大模型的对话记录，但患者不懂自己的症状，和AI对话多轮，才能有我们问两三个问题的结果”，他说，“现在有AI生成的电子病历可以省点心，但我们也怕AI不准确，还是要把常规诊断流程走一遍。”

这其实非支付宝之过，医疗HIS从业者李迅表示，各地预算与指标的差异导致医院HIS建设呈现比政企还“非标”的状态，有互联网企业能啃下区域HIS接口已属不易，遑论全国。

目前，蚂蚁方面表示目前完全接入（实现云陪诊）的医院在全国范围内仅200余家。这折射出互联网医疗的错配境遇：曾经的互联网医疗多数执业医生是医疗挤兑不严重的新线城市，一二线城市的患者图方便线上问诊；AQ接入的少数医院自身便有内部导诊服务，反而覆盖不到新线城市。

病历信息已经足够棘手，涉及药物流通的处方更甚。目前，允许线上开具处方的仅有阿里健康、京东健康等具备实体资质的互联网医院，且仅限于复诊与轻症患者。

发布会上，蚂蚁对AQ的定位清晰，“在患者端做每个用户的健康管家”。在AI医疗走向医院之外的道路上，蚂蚁在支付宝基础服务上的优势显而易见，但这并不足以建立完善的闭环。

闭环与否影响的是商业化能力，毕竟基础设施难以盈利，这是支付端口起家的蚂蚁最清楚不过的事。

同质化的海

互联网医疗的起始愿景是解决医疗资源不平等，颇具当年“赤脚医生”的理想主义色彩。想象力亦无二，即通过“医带患”（医生连接患者），依靠足量医生群体成比例覆盖患者需求。

于是，当一个打通医保与支付端的医疗服务聚合平台突然间收获大量医生资源，能迸发出什么增量，是蚂蚁收购好大夫后，业内最大的畅想。

曾经“医带患”模式难以跑通的缘由是线上问诊流程难以设置付费点，不论是会员订阅还是按咨询轮次，都难以撬开患者钱包。一面是依靠“蚂蚁雄兵”拓展的医生资源池，一面是在线诊疗较低的付费意愿，“传统”互联网医疗或是沉寂或是如丁香园一般转型内容。

这是蚂蚁接手好大夫后需要破的第一道题

随着AQ的上线，我们看到了蚂蚁解题思路：借助AI对知识与数据的整合能力，将过去较重的线下资源拓展“轻量化”；另一方面，产品上将医疗与服务做出明显的区分，医疗交给实体承接，自己则聚焦服务角色。

前者是大模型带给医疗的最大变量。不同专科的知识被大模型压缩后高效输出，让AI在医疗领域应用走出影像诊断与略带指标特性的期刊，也将互联网从过去受制于一定比例的“医带患”中解放出来。“大一统”的医学大模型让医生的人海战术失去战略意义。

至于医患信任问题，AI分身则可以在一定程度上覆盖。我们从一位开设AI分身的三甲医院医生处了解到，目前医生AI分身的责任方属于模型服务商，能力已经可以覆盖绝大部分轻症需求，出错率极低。

只是这些能力，而今俨然成为不同AI医疗服务的“基础件”——京东与字节早在AQ推出前数月便推出了AI医生分身。光子星球分别与中西医不同专科的医生对话，他们分别体验了蚂蚁AQ、抖音医学KOL与京东京医的医生AI分身，发现即使是专科医生都不太能鉴别这些产品的诊疗建议与计划的专业性高低。

“问病循序渐进，包括既往史、检查和其他疾病鉴别的症状，能力偏重西医与内科”，其中一位医生表示，“UI问题比较明显，比如字体偏小，不适合老年人使用”。

如果从业者对其的感受都大同小异，在用户层面则更加难以做出区分。更别提独立App的形式还面临通用AI工具与小红书这样的综合搜索平台的挑战。

行业模型能力竞争的前置环节是数据，目前，模型厂商“掘金”医疗数据还是个不折不扣的苦活儿——在HIS非标化背景下，电子病历还处于国家层面倡导、地方积极推广的阶段，而手写病历结构化提取的成本可想而知。进一步的数据标注则成为各大厂暗自发力的基建，目前是直招与外包齐发力的状态。

我们了解到，当下医疗数据标注已经形成了明显的分层体系。外包招揽规培与医学专业学生兼职并负责首次数据标注，大厂则依靠薪资钩子“套住”专科医生。前者仅需具备考编需要的医学知识基础，后者基本要求一年及以上临床经验，如蚂蚁方面海量社招的标注质量管理岗。

“现在医疗数据标注的单价已经到了13元/条，高于大部分自动驾驶了”，一位业内人士表示。

或许于蚂蚁健康而言，收购好大夫最重要标的不是医生，而是好大夫运营多年累积的结构化医患对话、管理与病情追踪的数据。

循证特性限制了医疗模型的迭代速度，是对不同模型服务一视同仁的“枷锁”。倘若能力上难以做出区分，目前还看不到付费点的公共服务将在争夺用户心智的路上，演变成营销混战。

AQ的赢面在哪？

有待成环的商业模式与同质化的竞争状态下，我们不难理解蚂蚁将医疗自支付宝中“摘”出来的理由。

去年9月，蚂蚁于支付宝上线AQ的前身，小程序“AI健康管家”。作为AI医疗to C的首个落地实践，截至AQ发布，未经大规模推广的AI健康管家累计服务人数7000万人次。考虑到医疗服务本身的低频性质，这自业务层面上论证了AI赋能下的医疗单独作为入口的可行性。

另一层面的考量则无关入口深浅，而是要在心智上与支付宝过去的“接口”定位做出区分。

支付宝上打开医疗场景的钥匙是医保码，延展出挂号-就诊-买药与医-险两个链条，对应的是低频的医疗；AQ则以健康管理为核心，除了前述承继功能外，更重要的是打造百川智能转身医疗时提出的用户健康全生命周期数据管理——创企最终没能走到大厂射程之外。

光子星球注意到，在AI医生、药盒识别、报告解读这些功能之外，AQ在发起新对话旁设计了一个“不起眼”入口：建立用户个人健康档案，囊括了来自硬件设备监测、就医史、用药计划等类目的数据采集。蚂蚁在AQ发布会上便宣布了其与鱼跃、三诺等第三方智能硬件的合作。

既然线上问诊难以商业化，索性将其开放为免费“钩子”，用户深度使用下开放数据采集权限。如此一来，进可将用药推荐前置到搜索框之前，与“碰一下”一般构筑专属供应链；退可向实体医院提供全生命周期健康数据，便利医生诊断与患者管理。

药物推荐是一笔不为人知的好生意。以某大厂为例，其医疗商业化的重要锚点，便是在用户搜索同名药物时，优先展示那些购买了“坑位”的药厂的产品。“药厂不差钱，差钱的是医院和药店”。

值此，独立App与入口便显得更加重要。在这一层面，不是支付宝需要健康管理引流，而是AQ需要支付宝的引流。

此外，AQ的另一个赢面在于支付宝基于医保码打通的医疗支付体系。其不仅为患者提供一条龙服务，在覆盖面上胜过微信，还有可能通过医保控费把牢医院终端。

继DRG（疾病诊断相关分组）改革后，医保将以诊断病种分组，以大数据计算的平均花销进行覆盖。在实际医疗场景，难免遭遇以并发为代表的复杂病情况，单病单治的“一口价”缓解了医保基金压力，却造成了医院经营压力——打通医保与地方接口的AQ存在为医院提供智能控费的可能。

医疗to B与SaaS一样，改造大多集中在难以量化的流程优化，面对的却是有限的预算。基于控费，AQ乃至蚂蚁医疗解决方案在医院端的扩张，很可能较友商更快。

毕竟，绕不过去线下的医疗从始至终都是B to B to C的生意，两端都抓牢的项目才具备长远发展的能力。

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