全民AI健康管家來了！實測螞蟻AQ：追問識藥看皮膚，連醫院接硬件

白交 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

終于出現一款真正面向C端的AI醫療產品了。

在DeepSeek掀起全民AI應用浪潮之后，一些專業深度較高的領域也開始AI起來了，但在醫療這個領域大家還是謹慎得多。

結果這次螞蟻一出手，直接給C端撕開了一個口子。

他們上線了個APP，取名AQ。

（這里一定要說個諧音梗，AQ取名的來源是「如果你突然打了個噴嚏AQiu，那一定就是我在想你」，這時候你就可以問問AQ，有問必有答那種）。

這個APP光AI功能就有一百多項，包括不限于健康科普、就診查詢、報告解讀、健康檔案管理等，反正就是所到之處都是AI，妥妥的AI APP。

與其他通用AI APP不同的是，它還連接著現實，從根本上保障著它的專業性和嚴謹性——

全國超5000家醫院、近百萬醫生、近200個名醫AI分身都匯聚于此，共同提供全天不間斷的醫療服務。

比如，中國工程院皮膚領域專家廖萬清院士團隊，能夠為你的皮膚保駕護航；胸外科領域專家王俊院士團隊能夠為你平時的胸悶氣短癥狀提供專業解答。

它還打通了不少智能硬件，根據vivo、華為、蘋果等可穿戴設備所記錄的血糖、睡眠、運動等信息，提供個性化健康建議。

考慮到長輩的使用需求，AQ特別設置語音通話功能，老人無需復雜操作，張張嘴就可獲取健康幫助。

可以說，這是一款真正為全民打造的AI健康管家。

AI真就這么水靈靈地進入專業賽道了？！

面向全民打造的AI健康管家

AI醫療其實早早就有玩家參與，因為里面場景很多，又牽涉到國計民生，AI所能發揮的價值十分顯著?？赡芷渌I域需要找釘子，但醫療這塊肯定就沒有這樣的困境。

不管是上市公司科大訊飛，還是像字節京東這種大廠，以及百川這樣大模型創業公司，都有在這個領域布局。

但如果將他們的進展梳理起來，就會發現當前AI醫療呈現出明顯的「重B輕C」的格局。

大家瞄準的還是toB，以醫院、政府這種H/G端作為核心客戶；盡管存在面向消費端（toC）的產品，但沒有形成足夠的規模。

這種格局的呈現，源于兩個深層矛盾。

首先就是數據問題。醫療決策依賴海量高質量、多模態專業數據作為支撐。如果僅是基于公開互聯網數據，那么大模型的幻覺問題難以滿足診斷的準確性要求。

但高質量數據依賴于百萬真實的病歷，要么僅限醫院內部使用不公開，又或者屬于個人敏感信息，需要脫敏處理。而即便花很大功夫做好了匿名化、標準化的數據處理，可能會有各種豐富的模態，這也給模型訓練和生成提出了很高的技術要求。

其次就是服務閉環。B端可為效率提升買單，比如AI能縮短病歷撰寫的時間、幫助醫生輔助診療。但是C端而言，沒有與醫院、智能設備等打通形成「診前-診中-診后」閉環，加之用戶醫療需求碎片化、低頻化，且習慣免費服務，導致創業公司難以實現商業變現。

因此在這個賽道，瞄準toB服務者眾，卻缺少對用戶實用、友好的原生AI toC產品。

而螞蟻出品的AQ則打破了這一層局面，而且展現出充足的準備——

因為AQ在產品形態和設置上，精準回應了用戶在醫療場景中的核心痛點。

首先，不僅有問必答，而且還會追問。

像咨詢問題、解讀報告/病歷已經是基本操作，它還支持藥盒、皮膚這種精準性照片的識別和診斷。

比如拿家里很久沒有用的瓶子，測試一下。（PS，有刻意遮住關鍵字樣）

結果它也精準識別出來了，是治療鼻炎的曲安奈德噴霧劑。然后告訴了我它的用處。在下方，它還備注了一些你可能遇到的常見問題。

如果你或者身邊人最近正好需要用藥，那可以將用藥信息保存并設置用藥提醒。

再來看看它的皮膚識別。隨手貢獻一張臉，它能自動識別描述皮膚形態、顏色、分布及表面特征。

之所以能夠如此精準，據他們介紹，螞蟻醫療大模型一直在多模態能力上發力，構建了醫療領域最全面的多模態醫學數據體系，依托超萬億tokens專業醫療語料底座，支撐自主研發千億參數多模態模型。

在AQ產品應用中識別報告、藥品、皮膚病等圖像準確率達90%以上，可精準識別痤瘡、銀屑病、白癜風等50種常見皮膚疾病，包括對超過100多種復雜的、多頁的醫學檢驗檢測報告進行識別和解讀。

如果這些還只是AI應用層面的秀肌肉，那么它能夠追問，則真正還原了真人醫生的問診邏輯。

多數患者在咨詢健康問題時，經常會因為癥狀復雜、共病干擾等因素，不知道如何準確表述病癥，又或者表述得很模糊。

AQ會像醫生一樣一步步引導你回答、提供必要準確的信息。而且問的問題也很有條理，在上方你能看到它的詢問進度。

還是剛才的皮膚問題，在問答的最后，它推薦了「AI診室」，然后就開啟了問診模式。

當詢問進度達到100%后，意味著它已經獲得很全面的信息了，然后就可以給出更為精準的回答。

以上還只是展現它融會貫通處理問答的能力，但要是能作為健康管家，要求其實遠遠不止這些。因為管家不光要能說，還得做。

這也是AQ第二個比較吸引我的點，那就是它的服務很全面，將用戶的各種碎片化需求一站式地連接起來。

就在給出需要及時去皮膚科就診的提醒之后，它又直接調出「在線問診」或者「預約掛號」。

它可以根據你的所在地、問的癥狀以及個性化需求推薦醫生和醫院。

目前，AQ已經連接了超5000千家醫院、全國近百萬醫生、近200位名醫AI分身，但凡有需求就能獲得更專業的醫療服務。

線下就診過程中，目前在全國200多家醫療機構內，AQ還能為患者提供就醫陪診服務。診后再針對醫生出具的病歷、報告給出康復建議。

與此同時，它還邀請了一波名醫「AI分身」。

來自中國工程院的兩大院士（胸外科專家、北京大學人民醫院院長王俊，中國皮膚與真菌病領域泰斗級專家廖萬清），以及北京協和醫院、復旦大學附屬華山醫院、浙江大學醫學院等三甲醫院20大科室的200余位醫生，都在AQ上設置了自己的分身服務患者。

這樣一來，不用到現場，人人都可以享受到名醫的資源。

而為了更具個性化，它還支持一站式的健康檔案管理服務——

根據你之前上傳的記錄，像報告病歷還有藥盒啥的，都可以一鍵保存在你的健康檔案里。

更關鍵的是，它打通了硬件設備，支持魚躍、三諾、硅基動感、華為、蘋果、vivo、榮耀等這些居家檢測/可穿戴設備，還能根據你個人的血糖、健康等更多信息來提供健康建議。

當然也不止你一個人，還可以加上你父母長輩的檔案，這樣也能關注到他們的健康狀況。

從「診前咨詢 – 診中陪診 – 診后康復 – 長期健康管理」，AQ構建了單一模型/Agent無法實現的全流程服務體系，真正成為「問答專業、服務全面的私人健康管家」。

在「AI進軍專業領域」這個節點上，為什么會是AQ，為什么會是螞蟻有機會突破AI醫療的瓶頸？

為什么會是AQ？為什么會是螞蟻？

要實現AI醫療的真正價值，技術是基礎，資源連接同樣重要。

醫療行業的特殊性正是在于其高度依賴系統性協作，數據、專家、機構、支付方等資源如同“孤島”。而螞蟻數十載的深耕，正好成為打通這些「孤島」的關鍵，也成為其他玩家難以逾越的行業壁壘——

自2014年首創線上掛號以來，目前已經連接超90萬醫生、5000家公立醫院，以及醫保、藥品等多維度知識體系和數據，構建了覆蓋“預防-診斷-治療-康復”的全周期健康生態。

因此說回到AQ，它成為健康管家的背后，是依賴于堅實的技術底座，還有生態的攜手共建。

AQ背后的技術引擎之一螞蟻醫療大模型，已經完成了推理能力升級。

在超萬億tokens專業醫療語料訓練之下，它不僅具備“醫學思維”推理能力，還具備圖片、語音、視頻等多模態交互能力——

特別針對報告解讀這一高頻場景，他們提出了Admire多圖多模態理解全新方法，無需修改底層模型架構即可提高性能和識別效率。

該論文入選全球頂會KDD2025，根據其在四個開放數據集和一個封閉行業數據集上使用兩種主流模型進行對比測評，效果達到業界SOTA水平。

在開源基準測試HealthBench中，用于挑戰性提問場景測試的HealthBench Hard、由醫生驗證評估的HealthBench Consensus兩項評測集中，螞蟻醫療大模型分別得分26.9、93.29，超過DeepSeek-R1，后者得分分別為22.64、91.04。

（HealthBench是OpenAI Hearth AI團隊推出的一個開源基準測試，用于衡量醫療保健領域大型語言模型的性能和安全性）

在國內權威醫療大模型評測平臺MedBench剛剛更新的評測榜單中，螞蟻醫療大模型評測榜以98.9分再度奪得雙榜冠軍，在醫學知識問答、醫學語言生成、復雜醫學推理三類單項中再創新高。

與此同時，它還集合了螞蟻在隱私安全風控方面的技術優勢，業內率先通過信通院醫療健康大模型雙領域可信評估，獲安全測評最高等級。

除了底座模型的持續迭代和升級，他們還邀請了頂尖名醫深度參與共創AQ。

據了解，每個AQ上的醫生智能體都需經過醫生及其團隊嚴格訓練與測評，才能上線為用戶提供服務。

而全國10余所頂級三甲醫院不同學科的帶頭人也組成專業顧問團，深度參與AQ?？茊柎鹪u估等工作。

就像與上海仁濟醫院共建的RJUA泌尿外科?？浦悄荏w。這是全國首個用疾病結構化數據訓練、在真實醫療場景中運行的?？浦悄荏w。

RJUA采用了上海仁濟醫院覆蓋97.6%疾病譜的標準化病例數據集，以及20多個?？漆t生撰寫的場景疾病知識圖譜。

上線前，仁濟醫院還專門設計了評估研究——

由150名不同級別醫生在千名患者真實診療中進行了評測，結果顯示，RJUA診斷準確率為69.81%，雖然略低于?？漆t生的73.65%，卻能讓醫生的診斷正確率提升4%-8%。

目前這個專科智能體能提供診前咨詢、多輪問診、報告解讀、治療推薦以及醫療掛號等全流程醫療服務。

上線半年，已經服務超30萬患者占門診量超50%。所以這相當于用AI再造了個仁濟醫院泌尿科？！

基于技術積累與生態勢能共振，螞蟻給出了C端新參考：一個有專業背書、實現服務閉環的全民健康管家。

相較于其他科技公司仍停留在“健康手環”或“通用問診”的淺層探索。AQ撕開了一個口子，讓AI實現了從技術工具到健康管家的角色躍遷。

從“技術工具”到“健康管家”的角色躍遷

已經形成行業共識的是，DeepSeek作為一個分水嶺，降低了技術門檻，重塑了行業生態。中小企業和開發者能以極低成本調用頂尖AI，垂直領域涌現出定制化解決方案，AI技術普惠化進程大幅提速。

如果說，ChatGPT、DeepSeek如同推開AI專業領域大門的“杠桿”，而螞蟻AQ正悄然構建AI落地的“生活化場景”，將專業醫療能力轉化為日常健康管理服務。

當上班族深夜拍攝皮膚照片可獲得三甲醫院院長級診斷；偏遠地區老人用方言喚醒AQ即可解讀血糖報告；慢性病患者足不出戶完成復診提醒與用藥指導……

這就不僅是產品創新，而是全面健康管理時代的開始。

就像杭州市第七人民醫院主任醫師、副院長毛洪京推出了他自己的專家智能體。目前已累計服務超400萬患者，幫助毛洪京醫生團隊篩查出約2萬睡眠障礙人群，進行咨詢的用戶從以前的省內為主，到覆蓋至全國342個城市。

過去，毛醫生每月最多接診600名患者，現在通過“AI分身”一天最多能服務超11萬人次，服務范圍也從省內拓展至全國。

毛醫生說：“如果讓西藏這些醫療技術相對不是那么強的地方，也能獲得比較好的醫療資源，這是我們的初心。”

當然這也是眾多案例中一個小小的側影。

而螞蟻作為行業先行者，已經為醫療AI普惠投下了第一枚路標。