在外滩大会开幕式上，一场关于大模型应用落地的深度对话引发关注。蚂蚁集团CEO韩歆毅、小米集团手机部副总裁张雷、金沙江创投主管合伙人朱啸虎等业界领袖，围绕人工智能在医疗健康领域的实践与挑战展开探讨。其中，韩歆毅关于蚂蚁集团AI医疗战略的分享，成为全场焦点。
“医疗是低频需求，但健康管理是高频刚需，这种‘中高频’特性为AI提供了天然的应用场景。”韩歆毅指出，蚂蚁选择切入AI医疗健康领域，正是看中了这一领域“刚需+高频”的双重属性。他强调，医疗健康场景的特殊性，决定了专业垂类模型的核心价值——通用大模型在短期内难以替代具备专业能力的垂直模型。
针对“通用AI与专业AI谁更适合医疗”的争议，韩歆毅明确表示：“医疗健康的复杂性要求AI必须具备专业深度。用户选择AI医疗服务的核心诉求是解决问题，而专业模型能提供更精准、可信的服务。”他进一步解释，AI医疗的终极目标是像全科医生一样，既能理解用户健康状况，又能提供个性化用药建议和长期健康管理方案，这种能力需要垂直领域的数据积累和深度认知，远非通用模型所能覆盖。
对于“AI是否会取代医生”的疑问，韩歆毅给出否定答案：“AI的角色是医生的助手，而非替代者。”他透露，蚂蚁正通过两大路径赋能医疗：一方面，帮助专科医生拓展能力边界，向“全科化”转型；另一方面，成立医疗健康实验室，探索AI在MDT多学科会诊中的应用。例如，通过AI分身技术，名医可以同时服务更多患者，将精力集中在科研和疑难杂症治疗上；基层医生则能借助AI工具提升诊疗效率。
尽管前景广阔，AI医疗的落地仍面临三大挑战。首先是数据质量。“医疗数据的标注和训练成本远超想象，一条高质量数据的成本可能高达上百美元，且需要副主任医师以上级别的专家参与。”韩歆毅透露，蚂蚁为此投入了大量资源，以确保训练数据的专业性和准确性。
其次是“幻觉”问题。韩歆毅指出，抑制模型幻觉的关键在于“抑幻而不降能”——即在减少错误输出的同时，保持模型的服务能力。“这需要反复打磨平衡，不能因噎废食。”
最复杂的挑战来自医学伦理。蚂蚁为此专门成立了医疗伦理顾问委员会，邀请顶尖医学专家共同制定规范。“伦理问题是全新领域，没有现成答案，必须通过实践摸索。”韩歆毅坦言。
尽管医疗健康市场已达十万亿级规模，韩歆毅表示，蚂蚁短期内不会急于商业化，而是优先解决专业数据积累、模型可靠性提升和伦理规范建设等核心问题。“只要服务足够专业可信，用户自然会选择我们。”
据悉，蚂蚁集团自2023年起加速布局AI医疗，今年6月推出的AI健康管家AQ已取得显著进展：全端用户突破1.4亿，连接全国超5000家医院和近100万名医生，并为300余位名医打造了AI分身。这些数据印证了蚂蚁在AI医疗领域的实践成效。
