摘要：《黑镜》第七季《凡夫俗女》中，脑肿瘤患者阿曼达被迫成为“行走的广告牌”——她的意识被科技公司控制，一旦触发关键词就会无意识地念出广告词，甚至需要额外付费才能关闭这些干扰。
网络医疗信任危机！
要得到靠谱有信息多难？
《黑镜》第七季《凡夫俗女》中，脑肿瘤患者阿曼达被迫成为“行走的广告牌”——她的意识被科技公司控制，一旦触发关键词就会无意识地念出广告词，甚至需要额外付费才能关闭这些干扰。
这看似荒诞的情节，却精准讽刺了现实中的医疗信息困境：我们想获得的健康方案，得到的不是答案，而是一场精心设计的“付费游戏”。
在现实中，互联网上随处可见的医疗广告，早已让“搜索看病，癌症起步”成为全民调侃的黑色笑话。你输入“头痛”，跳出来的可能是“脑瘤早期信号”；输入“脚疼”，大概是患了“趾甲癌”；搜索“失眠”，“三天根治养生茶”位列首屏。
更讽刺的是，这些广告往往伪装成真情实感的病患分享或医生建议，利用患者的焦虑精准收割，毕竟每天有超亿人次在互联网搜索医疗问题，但其中海量信息真假难辨。
病已经难治了，医疗广告更加添乱
在全面互联网的大趋势下，最脆弱的群体恰恰是最需要靠谱医疗信息的患者人群。
一项调查中，近九成受访者称，自己的父母曾经遭遇过网络谣言、网络诈骗、网络赌博等风险。手机中“莫名其妙”的APP越来越多，老年人暴露在养生视频、神药直播、温情关怀等骗局里的风险也在增加。虚假广告是老年人上网时最常见的风险，占比超过了30%，其次是网络诈骗，占比约为22%[1]。轻则被“特效药”骗走数万元养老金，重则因延误治疗危及生命。而当代“脆皮”年轻人们也难逃医疗骗局的陷阱，在互联网种草平台问到医疗问题的时候，不乏出现正文诉苦和评论区推销的“双簧”桥段。
这种乱象的背后，是一个畸形的医疗信息产业链：部分劣质医疗服务提供方通过付费让广告优先展示，权威医学信息只能靠边站；然后通过话术包装，将普通保健品吹嘘成“修复神药”，或是虚构“三甲专家坐诊”人设；最后“伪科普”冒充专业医生，吸粉涨粉后，再推销三无医院或者高价保健品。
AI正成为普通人获取可靠医疗知识的直通车，有望填平这一信息鸿沟。与此同时，AI技术在医疗领域的应用正逐步深入，从影像识别到辅助诊断，再到健康管理，AI的潜力已被广泛认可。然而，大多数AI医疗产品仍聚焦于专业医疗场景，面向普通用户的健康咨询工具仍存在信息可信度不足、交互体验不友好等问题，难以真正满足患者的需求。
医疗AI的探索
其实医疗AI并非新鲜事物，但以通用大模型为代表的健康咨询服务长期以来面临三大核心挑战：一是数据质量参差不齐，比如在FDA批准的AI算法中近一半未经过真实患者数据的训练[3]；二是技术与临床需求的脱节，许多AI产品功能仍停留在影像识别等单一场景；三是商业化压力可能导致潜在的广告植入问题，损害了用户体验[4]。图片来源：参考资料[2]
这种情况下，医疗垂类大模型探索的必要性就体现了出来。
6月26日，蚂蚁集团正式发布全新AI健康应用AQ，提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等超百项AI功能，同时可与全国超5000家医院、近百万医生、近200个名医AI分身等专业医疗服务实现高效链接。
想象一下这样的场景：当你输入“拉肚子”时，AQ不会像一些app那样直接甩出“肠癌前兆”的吓人结果，而是会像图片中展示的那样，一步步追问关键细节：“腹泻持续多久了？大便是什么性状？生活压力大不大？”这种模拟真实医生问诊逻辑的方式，让健康咨询变得更有针对性，也避免了过度恐慌。
能做到“持续追问，全面理解”是因为AQ基于蚂蚁医疗大模型开发——它通过三个维度构建了完整的医疗知识体系：首先，它学习了包含报告、影像、药品等百亿级中英文图文数据，以及千亿级医疗文本语料；其次，由上千名专业医学人士和专家团队标注的千万级高质量医疗知识图谱，确保了数据的专业性和准确性；最重要的是，它深度整合了真实医疗场景中的诊疗数据，包括与全国近200位知名医生合作开发的“AI分身”所积累的问诊经验。
以中国工程院院士、胸外科专家王俊团队的AI分身为例，AI分身不仅学习了王俊院士发表的大量学术论文和临床指南，还通过分析其数十年积累的诊疗案例，精准复刻了院士的问诊思维和诊疗路径。
这种深度学习模式使AQ的每一个回答都建立在循证医学基础上。当用户咨询健康问题时，系统不仅会给出结论，还会标注参考来源，如临床指南、权威期刊或三甲医院诊疗数据。例如在解读体检报告时，AQ会同时显示相关指标的医学定义、正常范围，以及引导用户采取医院、研究所等权威机构的诊疗建议，让用户获得堪比面诊的专业体验。
在实际使用场景中，AQ更像是一个专业的医疗小帮手——它的“多模态识别”功能让普通人也能轻松理解专业医疗信息。上传体检报告，它能标注出异常指标；拍摄药盒照片，它能自动识别药品信息并设置用药提醒；甚至皮肤问题也能通过拍照获得专业评估……这些功能大大降低了医疗信息的理解门槛。
果壳编辑部的小伙伴就分享了自己的首次使用体验：“有次孩子半夜发烧，试着用AQ咨询了省儿保的医生AI分身，不仅得到了专业指导，还直接预约了第二天的门诊，省去了排队挂号的麻烦。”
这样的故事正在全国发生。以上海仁济医院的泌尿外科专科智能体为例，上线8个月服务30万人次，相当于再造半个科室的门诊量。更关键的是，仁济医院泌尿外科团队组织150名不同级别医生在千名患者真实诊疗中进行了评测，结果显示，在AI的辅助下，基层医生诊断正确率提升4%-8%，已初步具备“下基层”的能力[5]。AI在这个时代不是要替代医生，而是要让优质医疗资源像水电煤一样触手可及。AI能否成为医疗信息的“净水器”？
在医疗信息良莠不齐的当下，医疗AI正在展现其作为"信息净水器"的潜力。数据显示，上线仅9个月，AQ已累计服务超7000万用户，日均处理健康咨询超百万次。
在用户欢迎背后，医疗AI的净化之路仍面临双重挑战：技术层面，医疗大模型需要持续优化——即使在MedBench评测中得分96.1位居第一的蚂蚁医疗大模型，面对罕见病咨询时仍有提升空间；国家卫健委2024年发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》就在多处明确指出：医疗AI的发展只能辅助决策，不可替代诊断。因此在伦理层面，必须严守"辅助"边界，避免滑向AI诊疗的法律风险。
《黑镜》的警示与启示在此形成奇妙呼应：技术可以是利益操控的工具，也可以是普惠大众的利器。当虚假医疗广告仍在收割焦虑时，AQ正在用技术重建信任——通过名医AI分身让偏远地区患者获得顶级专家建议，通过用药提醒避免每年百万例级的药物伤害，通过无广告的流畅体验还原医疗本该有的样子。这或许就是“科技向善”的最佳注脚：不是创造炫目的概念，而是用扎实的技术解决真实世界的痛点。
未来已来，但远未普及。要让AI真正成为医疗信息的“净水器”，需要更多像蚂蚁AQ这样既懂技术又尊重医疗本质的探索者。当技术回归服务本质，当创新聚焦真实需求，“上网看病，癌症起步”的搞笑段子，终将成为历史。
参考文献：
[2]http://health.people.com.cn/n1/2023/0517/c14739-32688059.html 中消协：全国打击整治养老诈骗专项行动追回赃款308亿元
[3]https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28538205 FDA批准的AI算法近乎一半未经过真实患者数据的训练
[4]https://m.huanqiu.com/article/4LdD8br4cvu 记者实测AI看病，是“超级外挂”还是“玩命盲盒”？
[5]http://iot.china.com.cn/content/2025-04/22/content_43090763.html
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来源：果壳
