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十年前,在醫療科技領域,人們熱衷于討論如何用互聯網做連接,像改變消費那樣改變醫療。如今,焦點轉向AI,人們討論如何用大模型、智能體改變醫療。
過去十年,互聯網醫療實現了高效的醫患連接,患者更容易找到好醫生,確定了線上診療在醫療服務體系中的法律地位。但始終繞不開一個現實困境:雖然激活了許多醫生的碎片時間,但資源總量有限,讓更多患者甚至所有患者都能找到好醫生,成為行業增長瓶頸。
2023年,大語言模型橫空出世,為行業撕開一道新口子;時至今日,互聯網醫療平臺無不談AI、無不做智能體。
在歷經了行業興衰起落、熱點迭代流轉后,未來醫生創始人王仕銳在新一輪的技術熱潮中,提出了冷靜的解法:醫療AGI。
01
解碼醫療AGI的核心特質
到底什么是醫療AGI?
前段時間,王仕銳與“科技預言家”凱文?凱利對話時,首次拋出了這個概念。在2026年5月19日未來醫療醫藥100強大會主論壇上,他再次闡釋,讓這個新興概念變得更具體可感:醫療AGI,是以最大化人類健康壽命和生活質量為終局目標的通用醫療智能系統。
在王仕銳的解讀里,醫療AGI絕非簡單的醫學問答工具,也不是單點功能的醫療AI應用,它更像一個全維度的健康守護體系:持續理解個體健康狀態、疾病風險、醫療需求和生活目標,整合醫學知識、最新研究、真實世界數據、個人健康數據和醫療資源,在預防、篩查、診斷、治療、康復、隨訪等全場景中,進行專家級醫學推理,并協同醫生推動執行“最安全、最有效、最低代價、最高生活質量”的方案。
更重要的是,醫療AGI會在實踐中持續進化:通過臨床反饋、真實世界療效評估和科研推理,持續優化診療路徑,發現新的醫學規律,推動藥物研發、疾病預防、早篩和醫療體系進步,最終減少疾病對個人和人類整體的傷害。
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未來醫生創始人王仕銳在未來醫療醫藥100強大會上解讀醫療AGI
這個宏大構想,幾乎囊括了行業對AI賦能理想醫療的所有期待,但其內核始終聚焦兩點:有責任能力,有真實臨床價值。
在OpenClaw、Hermes等技術浪潮的帶動下,智能體已成為醫療AI領域最受矚目的方向,被寄予重構醫療服務流程的厚望。
王仕銳對此解釋,醫療AGI是包括了智能體的新體系,它與智能體之間存在根本區別:智能體無法在嚴肅醫療場景中做出最終決策,更無力承擔法律責任;而醫療AGI作為一套人機協作體系,鮮明特質就是能負責、敢擔責。
與此同時,行業內各類醫療大模型評測榜單層出不窮,各家企業競相爭奪沖刺榜首。對此,王仕銳直言:“跑分固然能檢驗知識庫的精準度,是醫療AI的基礎能力,但醫學絕非簡單的答題競賽,更關鍵的是真正實現臨床價值。”
何為真正可落地、能負責的臨床價值?一個普通患者的真實經歷,給出了生動的答案。
一名攀巖愛好者在“果殼病人”上分享過他的故事。這名患者左胸曾被一種說不清、道不明的“豎向線疼痛”困擾三年,嚴重時夜間會被多次疼醒。他先后在心內科、呼吸科、骨科就診,一度被診斷為胸廓出口綜合征,但服藥后癥狀仍未緩解。
此后,他嘗試在各類AI應用上尋求解答。直到在未來醫生APP上咨詢,他再次描述了這種難以言說的“抽象”癥狀。經過多輪對話,系統提示組織多學科專家聯合會診后不久,給出了多位專家的一致意見:疼痛與胸壁結構受壓或牽拉高度相關。隨后,平臺匹配了一位胸外科專家的智能體持續跟進。在未來醫生平臺的全程介入下,這名患者的病情終于逐漸好轉。
整個過程中,患者幾乎感知不到AI的存在。若不是系統主動提示會診、轉診專科,他甚至不知道背后經歷了多輪復雜的智能匹配與專家研判。但結果足夠圓滿:一個難以精準描述的癥狀,歷經輾轉,最終獲得了安全、有效的解決方案,且其中的每一步醫療決策,都有真人醫生簽字背書、承擔責任。
與此同時,在目睹了各大測評榜單的局限性后,未來醫生結合自身實踐,牽頭國內32位頂尖醫學專家,制定了全球首個評估醫療AI臨床適用性的“臨床安全-有效性雙軌基準CSEDB”測評,其中安全維度設17項評測標準,有效性維度設13項評測標準,覆蓋真實、復雜的診療場景,讓醫療AI的臨床價值有章可循、有據可依。
上述案例與測評體系,讓醫療AGI“可負責、有臨床價值”的核心特質,變得更加具象和清晰。
02
人機協作,醫療AGI的必然形態
醫療AGI之所以能扛起“責任”二字,要依托它背后的人機協作模式。人機協作,也是王仕銳反復強調、認定醫療AGI可落地的必然形態,他認為這是醫療AI未來長期的主流模式。
這一判斷,首先源于法律層面關于真人承擔主體責任的硬性要求,更源于短期內難以突破的兩大技術壁壘:AI缺乏具身處置能力,也缺乏深層共情能力。
近兩年,具身智能風頭強勁,機器人跳舞、翻跟斗、跑馬拉松……創造了一個又一個社會熱點。然而,回歸日常,哪怕是人類眼中最簡單的疊被子,對機器人而言都是不小的挑戰。醫護人員的工作,遠比疊被子復雜瑣碎,AI能做到的有限。
“當前,AI復刻不了真人醫生‘望聞問切、視觸叩聽’的綜合感知能力。”王仕銳坦言,這種能力,是真人在多模態環境下持續學習與數十年臨場經驗沉淀的結果,數據樣本稀缺。
比具身能力更難突破的是共情能力,AI無法真正擁有情感溫度,就導致它難以精準洞察患者真實需求。人與人的溝通從來不止于語言文字,真實場景中,一個眼神、一個表情、一個肢體動作,甚至一絲情緒波動,都是傳遞信息的載體。
“患者嘴上說的需求,未必是他心里的真實想法。資深醫生能透過表象,讀懂患者沒說出口的顧慮,可能是經濟壓力、疼痛恐懼、治療偏好、風險擔憂或者其他。”講到這里,王仕銳分享了一個案例。
一名12歲女孩因“狐臭”就診,問診時故作樂觀,努力表現得懂事,不讓家人擔心。但醫生敏銳捕捉到她眼神里的閃躲與神態中的不安,讀懂了背后的隱情:或許她曾因此被同學孤立,內心早已自卑敏感,只是用堅強偽裝自己。察覺到這一點后,醫生耐心引導,讓女孩卸下防備、坦誠溝通,最終摸清了她的真實訴求。
“AI從未體會過人類疾病的痛苦,就無法真正走進患者的靈魂。”王仕銳的這句話,更直接地點出人機協作必然性的根源。
人機協作如何建立和運轉?未來醫生對此也已有探索。
目前,未來醫生已構建起四級診療體系,核心目標是實現主委級診療水準,同時將診療效率提升至傳統模式的100倍。
為達成這一目標,三年前,未來醫生就聯合超50位中華醫學會主委級專家,以專家經驗為核心標準搭建AI系統基座。基座采用快慢雙系統架構,模擬人類大腦分工:慢系統承載醫學知識庫、臨床思維與患者管理經驗,沉淀專家臨床智慧;快系統依托大模型優勢,實現語言識別、多專家辯論、快速多輪問答等能力,雙系統協同保障模型低幻覺、可監督、可進化。
在此基礎上,四級人機協作診療體系層層遞進:AI先識別患者意圖、分流簡單問題;再依次與自有醫生、專科醫生、三甲專家協作,層層精準診療;如果遇到一些疑難病例,在四層人機協作體系之上,還可以立即啟動跨學科專家聯合研判。這一套體系實現了患者需求的智能分揀匹配,診療決策由真人醫生簽字并承擔責任。
過去一年,這套協作體系累計提供主委級高標準問診服務230萬次,既包括50%的常見病,也有25%的線上二診、5%的大病,服務效率已達到傳統模式的30-40倍。
“行業里一直存在兩種極端聲音,一種徹底否定AI價值,認為其對醫生毫無助益;另一種堅持技術至上,斷言AI終將取代醫生。”王仕銳直言,兩種極端觀點的本質,都是未能洞悉人機協作內核:共生互補,才是AI與醫生的終極關系。
03
醫療AGI讓人類奔向百歲時代
王仕銳預判,醫療AGI一旦成熟落地,將為醫療行業帶來一場從服務、知識到生命維度的深層變革。
最先被撬動的,是醫療服務體系的深層變革。醫療AGI推動頂級醫療資源規模化普惠,實現優質醫療服務觸手可及。
這一目標的關鍵價值在于強基層:農村患者無需遠赴大城市,即可獲得主委級診療服務。在提升服務觸達效率、保障診療質量的同時,成本也顯著下降。
服務之外,醫療知識體系進步也將迎來前所未有的提速,如臨床指南更新周期從3-5年縮短至3個月。
王仕銳介紹,傳統模式下,中國醫學指南更新周期為3至7年,納入世界頂尖成果也有滯后性,醫療AGI可大幅加快醫學知識更新、前沿醫學成果落地速度。
所有變革的終點,都指向一個樸素而莊重的命題:人類壽命的極限被重新定義。王仕銳篤定判斷:醫療AGI將推動人類壽命突破120歲。“我們這代人或許難以企及,但在醫療AGI體系下成長的新生兒,活到120歲并非奢望。”
這一判斷背后的現實邏輯并不難理解。
一直以來,城鄉人口壽命差距顯著,當醫療AGI持續賦能基層、普惠優質資源,農村人群的健康壽命將顯著提升,直接拉高整體平均壽命。
疾病層面,腫瘤、心腦血管疾病、阿爾茨海默病等是奪走生命的幾大元兇。醫療AGI推動早篩、早診、早干預,及時遏制病情發展,便能有效延長健康壽命,并改善生命質量。
放眼長遠,更要立足當下。王仕銳為團隊劃定了務實路徑,兼顧技術攻堅與落地推進,一步步把醫療AGI從理想推向現實。
技術維度,要力爭在同等條件下讓系統在疑難重癥上的判斷精度、方案合理性,達到甚至超越頂尖主委水平,吸收全球最新臨床證據,做到尊重指南、更能超越指南。
另一重要任務是工程落地,讓技術更“絲滑”地嵌入醫療一線,適配臨床。
王仕銳坦言,工程落地之路并非一帆風順,系統初期的效率一度不及人工,被專家認為“拖了后腿”,歷經不斷打磨迭代,最終有了現在提速30-40倍的效果。后續,團隊將持續優化產品體驗,更貼合臨床、交互更順暢,讓醫生使用AI如同賽車手馭車般人技相融、協同無間。
最讓王仕銳感慨的是,伴隨產品迭代,醫生態度發生了顯著轉變:從最初審慎觀望、需協議約束,到如今主動追著自己討論方案。他坦言:“初期過程中醫生愿意‘罵’我們,是一件開心的事,因為這也是真實反饋,更說明他們對AI投入了真感情。”
04
從連接到負責,初心未改
從互聯網醫療到醫療AGI,行業正在經歷從連接醫患到責任守護的躍遷。
王仕銳坦言,未來醫生深耕醫療AGI,正一步步靠近既定目標,但這并非一家企業的獨角戲。無論是對醫生工作模式的重塑,還是對基層醫療、分級診療的推動,都要依靠全行業參與者形成合力。
回望過去,互聯網醫療時代奠定了醫患兩端對線上醫療的認知基礎,也讓醫療AI基于在線問診的創新有了法規支撐。來時路的每一步,都為今天的突破埋下伏筆。再看未來,當醫療AGI促進普惠醫療進一步落地,當人類突破120歲壽命不再是遙遠的想象,我們終將深刻體會到,技術的終極價值,從來都是服務于人、成就于人。
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