中美AI医疗竞争：4000万美国人自救，中国拉开差距

据OpenAI披露的消息，全球每天有超过4000万人靠ChatGPT获取健康相关信息，其中美国民众的依赖度尤为突出。

一边是美国人自发用AI自救的窘迫，一边是中国在政策引领下有序推进的AI医疗布局。

中美两国在AI医疗这条赛道上，走出了两条截然不同的路径，背后折射的更是两国医疗体系的深层差异。

4000万人把AI当私人医生，这组数字的背后，是美国医疗体系积重难返的困境。

熟悉美国社会的人都知道，这里的医疗系统堪称复杂又烧钱，没有全民统一的医保，看病要先核对保险条款，医疗账单上的项目密密麻麻，随便一次急诊的费用就能轻松突破万美元。

数据显示，2022年美国人人均医疗支出高达1.27万美元，是其他发达国家平均水平的两倍，但换来的却是经合组织国家里倒数的人均寿命。

更让人无奈的是，超过一半的美国人觉得本国医疗系统不合格，不少人连常规诊疗都负担不起，医生也对这套繁琐的体系感到沮丧。

在这样的背景下，ChatGPT成了民众的救命稻草，大家用它做的事很实际：解读看不懂的医疗账单，找出里面不合理的收费项目。

保险理赔被拒绝时，靠它写申诉材料，甚至在晚上门诊关门、偏远地区就医不便时，直接输入症状让AI判断要不要紧，能不能等第二天再挂号。

数据能直观反映这种依赖，全球范围内，ChatGPT的对话里有5%都和医疗相关，其中七成发生在门诊下班之后。

仅医保相关的咨询，每周就有160万到190万条，在医疗资源匮乏的农村地区，每周的医疗相关消息也接近60万条。

这种自发的AI补位，确实解决了部分效率问题，但背后的风险却致命。最突出的就是AI给出的建议可能出错，尤其是在心理健康领域。

目前OpenAI已经因为相关问题面临多起诉讼，有原告称自己的亲友在参考了ChatGPT的建议后，出现了自伤或自杀的行为。

即便OpenAI在优化模型，让新一代模型更倾向于追问细节、查找最新研究，但这种先出问题再补救的模式，本质上还是把民众的生命健康当成了试错成本。

值得注意的是，美国也在尝试监管。联邦层面有专门的食品药品监督管理局授权了上千款AI医疗设备，还出了管理草案。

有些州也出台了规定，比如加州要求医院说清楚有没有用生成式AI，禁止AI冒充有医疗资质的人。

但问题在于，联邦层面没有专门的AI医疗法律，对ChatGPT这种通用AI的健康咨询服务，监管还是一片空白，到底该管谁、怎么管，各方都没达成共识，监管的漏洞依然存在。

和美国野生生长的情况不同，我国的AI医疗从一开始就走在了规范的轨道上。

其实我国也面临医疗资源不均的问题，优质的大医院大多集中在东部，西部省份的三甲医院占比还不到5%，农村地区的医生数量不足全国的20%，城市的人均医疗资源是农村的2.5倍以上。

但我国没有让民众自己找AI自救，而是通过政策引导，让AI成为医疗资源的放大器，而不是替代者。

早在2018年，我国就出台了相关意见，推动AI在看病决策、影像识别等领域的应用，同时强调要保护个人医疗数据。

之后又陆续发布了一系列政策，明确AI在医疗领域的定位，2025年11月，多个国家部委联合印发的实施意见，更是给AI医疗划定了清晰的目标。

到2027年要建一批高质量的医疗数据集，做出一批针对性的AI模型，到2030年，基层医院基本都能用上智能辅助诊疗，二级以上医院普遍实现AI辅助诊断和决策。

这种提前规划、分步推进的思路，从根本上避免了野蛮生长的风险。

地方层面也有明确的红线，比如北京就明确规定，AI不能完全替代医生做判断，还要建立全流程的风险预警体系。

这种政策先立、创新跟上的模式，既给技术创新留足了空间，又守住了安全底线，让AI医疗始终围绕普惠民生这个核心。

在政策的引导下，我国的AI医疗已经渗透到了从新药研发到日常健康管理的各个环节。

在新药研发领域，2025年底发布的AI孔明平台，把药物研发的全流程都用AI覆盖了，能大大提高候选药物的命中率，让原本需要10年、花费10亿美元的研发过程大幅缩短。

而且这个平台的疟疾、结核病相关数据库还向全球免费开放，帮更多国家解决健康难题。

在日常看病和健康管理上，AI的作用更是随处可见，有AI系统能帮助偏瘫患者恢复步态，有AI能检测早期胰腺癌，还有AI眼镜能治疗弱视。

互联网大厂推出的健康AI应用也越来越成熟，比如蚂蚁阿福已经连接了全国30万真人医生和5000多家医院，每月有1500多万人使用，每天处理500多万条健康咨询。

京东、百度等推出的AI健康服务，也整合了大量医疗资源，实现了问诊、挂号、送药一站式服务，而且都采用AI+真人医生的双保障模式，避免单一AI判断出错。

更关键的是，我国的AI医疗形成了企业、学校、医院、用户协同发力的生态。

药企设立AI部门加速研发，专门的平台帮助转化医疗创新成果，医院提出实际需求，企业根据需求优化技术。

同时行业也在自律，比如蚂蚁阿福明确表示问答结果没有广告，不被商业因素干扰，而且医疗数据都要由高级别医生标注，确保建议的准确性。

这种协同创新的模式，既保证了技术进步，又守住了医学伦理的底线。

中美AI医疗的两条路径，看似是技术应用的差异，本质上是发展理念的不同。

美国的模式是“效率优先”，民众因为医疗体系的缺陷，被迫寻找AI作为替代方案，虽然解决了部分效率问题，但却牺牲了安全性和公平性。

只有会用AI、能接触到AI的人才能受益，而最脆弱的群体可能依然无法获得可靠的医疗服务。

这种模式下，AI成了医疗体系漏洞的遮羞布，却没有从根本上解决医疗资源不均、费用高昂的问题，我国的模式则是民生为本，通过政策划清边界，让AI服务于医疗普惠的目标。

无论是推动AI向基层医院覆盖，还是用AI加速新药研发、优化健康管理，核心都是为了让更多人享受到优质的医疗资源。

尤其是让农村、西部等医疗资源匮乏地区的民众受益，这种模式不追求快，而是追求稳和准，把安全放在第一位，让AI成为医生的帮手，而不是民众的救命稻草。

从全球医疗发展的角度来看，AI无疑是解决医疗资源供需矛盾的重要工具，但工具的使用方向，决定了它能带来多大的价值。

美国的案例告诉我们，没有规范的AI医疗，可能会带来新的风险；而我国的实践则证明，通过政策引导、协同创新，AI完全可以成为推动医疗普惠的力量。

对于全球来说，我国的模式或许提供了一种新的思路：AI医疗不是要突破伦理和安全的边界去追求效率，而是要在规范的框架内，让技术真正服务于民生。

未来，随着技术的不断进步，AI在医疗领域的应用会越来越广泛，但无论技术如何发展，安全普惠都应该是AI医疗的底色。

毕竟，医疗关乎生命，每一步都不能马虎，这也是中美两种模式给全球的重要启示。