当医生拥有数字分身，AI如何帮助医生和患者 E.104
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这里是万物生长 FM 一段有关生命死亡与爱的播客讲述生命科学及一切我是玉米欢迎收听本期播客自从大模型浪潮以来医疗 AI 成为我们这个行业创新发展绕不开的一个话题

我们一直关注医疗 AI 技术的应用和发展听过我们节目的朋友应该知道我们之前做了好几期节目来探讨相关的话题我自己也非常愿意找到行业里的入局者和探索者来聊一聊他们在这个场景中可以说是摸过的石头吧今年 9 月份我看到了一个新闻支付宝发布了他的 AI 健康管家

同时还宣布开放医疗智能体协作生态当时我看的时候还是有点懵的也确实引发了很多行业的讨论就比如说支付宝到底在做什么其实很多人都非常好奇我自己也非常好奇医疗 AI 究竟如何落地应用才能真正发挥它的价值毕竟医疗行业里有太多东西或者说有太多问题亟待技术或者亟待创新带来新的可能

所以这期播客,我特地飞到了杭州,也邀请了两位嘉宾,分别是支付宝医疗 AI 业务拓展的负责人真帅,以及我们的老朋友,医疗行业战略咨询专家 Jonathan。我特别想向他们请教一些关于医疗 AI 的问题,特别是在现在这个互联网医疗时代向 AI 医疗时代迈进的这个路上,AI 应用究竟如何落地?

AI 的终极形态是智能体吗或者说 AI 医生还是 AI Copilot 它究竟什么样的技术路线才是在医疗这个场景里更合适的反正总归而言 AI 到底怎么样改变医疗服务行业可能是我们这期重点讨论的问题

首先请两位嘉宾给我们的听众打个招呼吧大家好我是支付宝数字医疗健康事业部的真帅负责医疗健康管家的拓展工作

大家好,我是 JonathanJonathan 是老朋友了我们跟真帅是第一次来录音我们可能会探讨一些这个行业发展中我们现在正遇到的问题或者说未来可能预想的一些问题我之前在做互联网医疗话题的时候我经常会说我希望探讨一些真问题就是比照移动互联网带来的我们所谓的医疗行业的改变那 AI 可能带来哪些改变

我在想这个问题有点宏观我觉得可以两位嘉宾可以从不同的维度来聊一聊比如说过去互联网医疗可能改变了一些医疗供给的模式或者说就医的流程或者说医患关系还有包括一些老百姓的一些健康的素养等等可能从不同的维度我们来聊一聊 AI 可能能给医疗行业带来哪些特别是医疗服务行业要不然先从申师帅开始

各位大家好因为我也是医疗服务的背景平时也会做一些思考我觉得核心就是医疗服务的主体还是人是人给人的服务所以说 AI 这个技术其实它本身是一个人工智能它其实是可以替代人的一部分功能所以说它本质上应该是可以我们认为是可以改变一部分医疗服务的生产力

同而影响基础上关系的就是说他可以作为医生的一部分或者作为医疗机构的一部分来

相对独立的为人这个提供服务所以这是第一第一个最重要的核心呢我们一个判断然后第二就是说呃 AI 其实现在呃曝光是在医疗这个这个流程里面在这个健康啊包括日常的知识还有一些问答包括新闻里面都会更好地去渗透到这个老百姓的生活中嗯就是他本身对于老百姓的这个健康

健康服务的这个理念也会有一个嫌疑默化的影响包括对于他就是用户对于这个健康问题的一些寻找的方式啊包括这个趣味存珍对吧对比的方式都会有一些变化我觉得这个第二就是说健康的这个素养上另外的话就是对于机构的这个

能力的提升上这个我觉得也是一个比较大的一个点就是说医院作为现在中国医疗的一个服务的整体一个主体那么它整个 AI 可以使医院整个的服务流程包括数据的流程更为顺畅和监管和平台测都可以更为通畅所以这个应该我们觉得可能也会改变一些目前医疗行业的形状对 主要这几个方面

我其实挺想追问您一个问题因为我知道您是医疗的背景你经历过互联网医疗时代现在正在来探索这个 AI 医疗的时代您觉得像你刚才讲到的这几点就是 AI 时代或者说未来我们即将到来的这个 AI 医疗时代跟互联网医疗时代它最大的不同或者说它最大的能给医疗行业带来的改变跟那个时代不同的点在哪

这个我尝试回答一下因为互联网医疗我们也做了很久以前的互联网医疗主要还是用这种平台化模式去做服务的链接链接患者和服务提供方所谓的服务提供方可能是主要是以医生为主现在随着大模型这波浪潮的兴起其实技术能力会展现出一些新的可能就是说可以为整个医疗行业提高效率

就无论是说在医生端在这个 AI 影像识别领域的一些探索还是说我们为行业开放的一个智能体不管是对医生还是对企业我们相信这波技术是从链接到体效的一个转变然后第二就是说其实线上线下现在本质上还是断的嘛

就是说那是不是有可能说在线上线下通过 AI 能够把整个的服务链路做整合比如说我在线上做的问诊的这个能力是不是也可以复应到线下然后两方一起互相促进

对我理解这可能是会不一样的点这可能稍微就是偏那个影响上啊就我觉得可能从目标的角度就可能是不是未来可能会有一个新的一个形态就是说有一个虚拟的或者说混合的一个医院那这个医院中部分的角色可能是由 AI 所替代的然后

医生只需要专注于他自己应该做的那一部分然后这个医疗机构可能就是现在现在都有的那么可能是一个多 agent 的家人类混合的这样的一个模式是不是说五年十年是不是能到这样的一个可能性这是我个人所谓的数字医院行业里提的对对大概是这个逻辑或者是以前说叫数字孪生但不一定真的孪生我一部分把它数字化掉或者是叫 AI 化掉那 Jonathan 呢我说两点我的感受吧

我觉得第一点感受是相比于当初互联网医疗出现的这个时候现在大家对于 AI 医疗的认可度也好宽容度也好是相对要高一些的这个其实源自于整个社会对于 AI 这件事的一个期待

大家如果有印象还记得我们之前聊互联网医疗的时候大家说过刚出来的时候其实有各种来自于互联网行业的来自于医疗行业的大家之间的各种不服气论战等等一系列的情况然后还有很多人可能有各种质疑之类的但是其实在 AI 医疗这事上面

我目前个人的感受是我完全没有看到大家会对这个事情有一个很强的反对意见大家其实可能都在判断他说他能做到什么他应该怎么做这个可能也是来自于

如果我们用事件来比例的可能也是来自于当时 ChatGPT 出现之后就大家整个好像震撼对有这种震撼感然后所有人都没有人会怀疑 AI 对我们很有帮助但是它怎么帮助那这个其实对于我们从服务的角度来讲我们其实扫掉了很多障碍换句话说如果我们从比如从 BD 的角度来讲我们不太需要去洗脑医院的领导者们也好或者相关的各种决策者们说 AI 很有用之类的不用你要拥抱 AI 对对对这个其实已经 pass 了

下一步就是 ok 那你给我的解决方案是什么所以我觉得这个可能是我认为第一个与当时互联网医疗出现的时候一个很大的一个不同就整个舆论环境非常好这是第一个第二个事情呢是呃其实跟前一个也相关啊就当时在互联网医疗推出来的时候整体的一个一个路径实现的路径呃

我不敢说百分之百啊但大部分还是一个线下的业务或者线下流程的线上化在做这么一件事情我们只是把一些可能认为比较适合于拿到线上的服务一些流程然后拿上来所以这个的话冲击力其实没有那么强但是 AI 这一块呃

就跟刚才前面第一个观点是一样的大家其实在探索他到底能做什么东西就大家现在对于 AI 的理解我是指不是从技术层面的理解是从这种业务层面的畅想的这种理解大家都认为他一定能解决很多问题但是他到底能解决什么问题可能需要类似于比如说像支付宝或者其他的大厂们或者是参与者们大家去回答这个问题用时间来回答嗯

特别好你刚才说到这个应用就跟我接下来非常想问的一个问题非常的类似啊就是在因为大模型或者说 ChatGPT 出来之后到现在为止也有一年多了嘛我们都在想我们比如说以聊天机器人的那种形式那是在公众各种行业里的探索

那具体到这个 AI 在医疗行业里它具体都有哪些应用无论是国内的国外的是支付宝探索的还是说整个行业在探索的可以给我们的听众举一些例子要不然还是从真帅开始明白因为在那个蚂蚁的视角来看包括个人视角我们确实也看了一些国外的一些

可能性因为确实第一波是在国外嘛一个就是 AEI 是具备大量文档就是这种增强检索的能力的那么实际上现在很多国外的会去做一些类似于科研助手来去支持这个医生的科研这是我理解第一波最快的出来的这一波应用然后在这个基础上就是说下一步他们会去做一些病例生成和病例管理来辅助这个医助

帮医生写冰历的这样的一个工具这样的一个定位然后在这个上面再延伸出来它就会变成一个服务于医生在医院里的一个全流程的一个我们原来叫 Co-pilot 就是说那个一个扶助手他不光可以写冰历还可以帮你报到患者整理患者的档案包括整理号这这样一个助手的一个角色这是一端就是

就是那个别偏机构侧的我们叫机构侧一星侧工作站的一个增强我理解是这一块另外就是在患者端患者端的话就最简单的一块其实就是一个相对好的一个温达助手国外会有一些这样的一些案例

去帮忙去查找一些专业的这个权威的医学文献再做一些服务另外的话就会延伸到说从患者的角度来讲如果我就医需求我怎么样更好的理解患者就医需求比起推荐他更合适的医院把医院全流程做一些结合对我们看到的其实主要还是在这两方向张森可以做一些补充其实这个刚才甄帅之前也提到了就是整个的

AI 的发展跟医院的数字化的整个发展也是相关的原本的医院的一些如果大家对我们之前其实聊过关于医院新婴化 9HIT 这个体系里面其实大家比较熟悉的话像早期的 CDSS 临床角色支持等等跟这些都是关联起来的包括医院管理类的像原来的叫 BI 现在可能跟 AI 相关等等都是关联起来的但是在市场上如果我们讲到偏商业化的公司这个层面这些年探索比较强的还是在影像领域是比较

就是怎么讲商业闭环的故事是讲的比较清楚的跟医院传统的 PEX 系统的结合然后包括一些现在一些手持的智能比如说超声设备等等在这个层面因为它的 AI 的这种增强的这种识别的能力要一方面可能是比很多医生要强一些特别是一些基础水平比较差的医生另一方面是它能够其实是节省很

因为医生如果长期比如我们就讲看片子用俗话来讲会比较疲惫然后可能要看很多的片子然后又从不同的角度进行分析 AI 在这个层面来讲是比较能够帮助到这些医生的而在商业化层面也有很多专门的这些公司目前来讲算是成功比较成功的案例至少我们就讲整个业务闭环包括商业化闭环来讲在这个领域还是做的比较突出的

刚才提到的无论是影像的 AI 包括刚才提到的温达助手等等等等确实不光国外在探索其实国内的很多公司也都是这样做的因为我们前面聊了两个比较宏观一些的问题那我们回到具体一点的 9 月份的时候支付宝发布了他的那个 AI 健康管家也宣布了要开放医疗智能体协作的生态一个是产品一个是开放生态我们想分开聊一聊首先先请真帅给我们介绍一下支付宝做的 AI 健康管家他是什么

它有哪些作用然后它的主要用户是谁以及它希望解决哪些问题确实我们 AI 健康管家这个概念支付宝还是非常的笃定的其实我们的最终的愿景是希望给每个人一个健康管家

其实这个愿景里面不一定有 AI 为什么没有不一定有 AI 是因为 AI 可能是我们觉得是健康管家的一部分它可能是核心能力核心的交互这个界面或者说它其中的润滑器所以说我们可能认为它是一个综合的一个体系首先基于这个愿景它这个服务的对象一定就是用户而且是全民每个人

每个人因为每个人大家都会有这个健康上的问题预防啊我们叫这个诊治啊包括康复啊其实都会有我们希望能够贯穿每个人的健康的全流程然后希望解决的问题呢其实核心还是在于在用户对健康的这个关注以及真正到了就医的过程中就大家面临的现在的一些体

体验上以及这个可信性权威性上面的一些综合的问题这里面我们把它先分为几个场景啊一个就是就医的环节中一个是非就医的环节中就是日常的健康管理这两个应该是相对有区分的两个我们把它叫做三个定位啊叫做一个叫做这个问答咨询助手

就是说在我没有就医需求的时候可能需要日常问包括健康的管理第二我们叫做数字陪诊师就是说能在就医的流程不管是线上还是线下我们能够全程的陪伴和支持然后第三其实我们探索的叫做 AI 数字医生当然这个数字医生是引号的数字医生他不一定能替代医生但是我们希望他具备一部分支持医生或者和医生共同工作的能力

这是我们的三个定位在这三个服务用户的定位的基础上其实我们一直没有忘的就是医生一定是永远的医疗服务的主体所以说我们会在用户服务基础上来去提供一些支持医生的一些能力举个例子就是说如果数字陪诊师全程陪下来的患者患者可能看过一些客户视频或者反馈了一些问题他应该把他收集到的问题

给到医生在医生的这个助手中有这样的一个处理和展示然后 AI 能够更好地去给医生服务去诊治这个患者啊大概是这样的一个流程以用户为主以医生为辅这是一个 AI 健康管家我们整体宏观上的一个定位另外还有一个点很重要就是所谓的智能性生态嗯啊

因为我们认为说整个的医疗体系它是复杂而且非常深度的中国不可能靠一己之力就把所有问题解决掉那么一定市面上有大量的医院医生学术机构还有一些企业他们有大量的 know-how 就可以支持我们一起解决用户的问题那么这里面的生态是非常重要的其实 agent 也是特别好的一个负载体

第一它有 AI 的属性第二它本身就有一个数字服务的载体的作用可以通过整个支付宝的数字化平台一起去服务整体的用户

这是我们一个大的一个设想那我这儿有一个问题我想追问一下就在你刚才提到的无论是 AI 健康管家这种问答类的产品还是说那种智能体的医生智能体的这种模式我感觉行业里其实有两条路线现在也在争论一条路线有点参考像智能驾驶的 L2 到 L3 那种我做 Copalit

然后还有一类就是直接就是 L5 这是完全两条智能化的路线因为 L5 的话就是纯自动驾驶然后对医生来说就是纯 AI 医生支付宝是怎么想这个问题怎么选这个技术路线因为它目前肯定还在探索中理解支付宝首先第一就是说我们一直崇尚的一句话我个人也很喜欢叫一个真人一生加一个数字一生大于三个医生

因为一定是大家共同协作解决问题这样的一个概念相对来讲我们对于医疗本身还是比较敬畏再加上任何医生的存在的价值的因为我们认为说其实医疗并不是一个完全可标准化经验化的东西它这里面一定是有

一方面是个性化的诊疗思路医生的不同的水平以及不同的区域化的比如说流行病学这些所带来的不同的医生的诊治习惯再加上一些情绪价值我们叫情绪价值这些都不是 AI 能够提供的所以说我们主打的还是希望能够在医生和患者之间做一个

医疗服务支持的角色更好的助力整个原有的这个医疗服务的链路所以说具体到刚才您说的这个 LG 的这个模式上我们一定是从 L1 开始做

对 L1 L2 可能到 L3 的时候呢我们是希望能够确实切实能解决一些医生大就可能部分医生发现或者解决不掉的一些部分的问题嗯啊目前就是规划的 L3 不会再往后去想到替代医生或者甚至是说替代整个医疗体系我觉得这个可能恐怕是目前这个知识体系也好技术技术体系也好我们觉得是比较麻烦的一个事情嗯

张先生你觉得这个问题你会怎么样预测比如说我们我们就不按五年后我们就按十年后来想这个事您觉得就是纯的 AI 医生或者说医生加 Copelit 这个它未来可能会是并存的吗还是说某一个模式或者某一种形式它会占主导地位因为我们首先有一个前提是我们一定相信 AI 会在未来的医疗行业里

那个渗透的非常的全面又到了我们神棍的时刻了预测 20 年之后了这个问题我其实是这么考虑的就是我们不说一些品牌的名字吧就确实市场现在有一些品牌然后声势也比较浩大也在去想做你说的 L5 甚至更高啊对就是一个真正的不打引号的数字医生或者叫 AI 医生这个概念我个人对于这些事情的判断是

其实我当不了神棍我判断不能做那样的预测但是我其实很期望看到不同类型的东西出现这个是我比较我个人比较好奇的想看到的是什么为什么呢因为坦白讲因为回到前面跟互联网医疗关联的这个话题就是很多的声音认为互联网医疗已经

这个故事讲完了或者讲不下去了对吧然后有人认为 AI 医疗是对这个事情的升级或者讲出了一个新的故事大家其实行业里面我个人是希望有一些新的这种因素出现然后让大家能提一口气的然后也让大家重新关注到各种新技术在医疗行业的应用这是一个我说一个底层的逻辑从你回答你刚才的问题来讲

我其实一直是认为可能要两条腿走路的这可能跟个人的观点是相关的我不太喜欢那种市场上只有一种玩法或者一种模式我举个例子比如说之前出来类似于对话式的这种医疗服务的这种逻辑的时候当时我就设想我不知道你们两位怎么想我当时就在想如果今天真的有一个数字医生一个 AI 医生

我个人愿不愿意使用它我个人愿不愿意为此承担可能出现的各种各样的风险各种各样的问题我后来想了一下我觉得我 OK

当然你知道他肯定不成熟你知道他肯定有各种各样的问题然后我借着这个问题我就往下一步引申我说有多少人会愿意像我一样愿意去尝试他愿意去承担他或者说可能我不敢称之为新潮但是说有没有可能有一些群体或者说我们再往上想一下有没有可能年轻的群体对 AI 接受度更高的这些群体

会愿意去用这种新模式来突破因为我们之前的很多设想是基于我们讲的大数原则或者基于我们对于医疗行业的传统认知的就比如说我们认为大家是要去公立医院的要去三甲医院的要去找专家的这个没有问题这个逻辑我相信在你所说的五年或十年后依然成立这一点上我丝毫不怀疑但是在另一个层面我们其实可能也要看到很多的变化的趋势比如说

年轻人对于权威的认可到底是一种什么样的逻辑年轻人对于新技术的接受到底什么逻辑有的时候我都觉得有点沮丧是好像我们接受这件事情有点慢了你会发现现在年轻人上班已经开始用 AI 做很多事情了但我们这些比较老派的人我们可能还是觉得好像要自己怎么做其实说到底是我们不会或者说我们有的时候会有一些所谓的抗拒在这个里面

影响了你说这个我特别好玩就是前几天看了一个标题说现在年轻人已经开始用通忆什么豆包看病了

对是有这个可能所以我就在想我不说支付宝我就说有没有可能真的有一些公司真的推出了一些那种医疗产品因为我们原来的逻辑是希望它能够非常完备非常强大甚至在能力层面已经能够替代医生然后我们来解决一些问题这是我们对于行业的尊重对于医学本身的尊重但是从另一个角度想如果客户本身他知道这个东西不完善

就像我们拿到你像你刚刚举的比如说用豆包或者其他的应用然后可能要去写一些文章或者做一些自己的工作其实年轻人拿过来也不是直接照本宣科的他也是要进行二次修改的当然在医疗领域很多东西我们作为患者是没有能力去修改它但是如果说这就是猜测了这是神棍了如果说有一些年轻人或者很多的年轻人越来越愿意接受 AI 医生他不愿意去跟真人医生打交道不愿意去被

我们现在讲叫爹味十足的很多的因为很多医生有这个习惯这也很正常不愿意去接受这些或者愿意去尝鲜那有没有可能就真的有一些相对比较可能我就告诉你我这就是 AI 医生我可能准确率大概是什么样子能够帮助你解决什么问题你也要接受我的不足有没有可能有这样的尝试这是我比较喜欢看到的其实我在来之前包括 9 月份发布 AI 健康管家之后我就去那个界面看过

里面有些功能我还觉得挺好玩的就比如说那个智能导诊我本来以为它会给它给我分到一个真的那个叫什么呀就是陪诊员陪诊师结果它是一个基于那个 AR 现实的一个给你引路的一个工具我觉得那个挺好玩的包括还有一些报告解读我还去试了试我发了一个体检报告然后他给我那个非常长的一个解读然后我还觉得还挺全面的

我其实挺想问像这类产品其实行业里挺多的很多公司都在做基本上每一家互联网公司都做一个类似的这种产品我挺想问真帅你觉得支付宝的差异化优势在哪就是做这一类像 AI 健康管家这类产品首先这个从我们支付宝的一个定位来讲它其实最初的这个建立叫普惠以前叫普惠金融

后来叫现在我们希望从普惠医疗开始做其实很多时候珠宝承担了普惠的责任那么它一定就承担了把一些好用的东西给相对普惠的这个地区和没有接触过 AI 的人来去尝鲜而且相对稳妥的

给他一个结果的一个责任让人可能很多跌味很足的也会用 AI 导致觉得不错或者问问我们的医保助手觉得这个回答的政策比较专业可能他第一次使用 AI 场景可能就是在支付宝慢慢

我们也会为 AI 这个医疗去教育更多的这个用户这是我们的一个一定是我们的第一职责所以说其实刚才提到的很多场景其实本身它本身就具备这样一个定位就有一些这个同类的产品可能会做的很

很新锐或者是很不一样或者说甚至说会有一些风险可能珠宝在这种相对大家同质化的产品上我们会做的相对稳妥让人第一次用 AI 的时候觉得这个东西还不错我发现可能别人家也有大家对比对比觉得这事还挺有意思的这是珠宝的其实第一个顶位叫普惠

然后第二就是我们还是希望能探索出一些不一样的场景我们差异化的东西的这里面支付宝其实有几个不太一样的点对第一就是说支付宝对于整个呃

我们叫动物态和这种图像影音识别我觉得是可能会有更多的探索的空间我们之前做了一个比较有意思的功能叫毛发检测也是跟一个大专家一起合作的就拍几个照片然后

有的时候可能要录一些东西来然后最后给你一个脱发的一个指南也会用一个相对生动的方式去表达那这类的能力可能他放在支付宝上之后然后我们既有科技能力又有专家背书的同时这个东西可能会成为爆款这是我们觉得第一个可能有差异化的点

第二个就是刚才您提到的比如说 A2 导航就是常规的导诊可能就是说几句我给你一个科室就算了但支保不一样支保可能我点了这科室完能挂号我点了这科室完能推荐这个科室好的医生到底在哪哪个医生离你远离你近哪有号然后挂了这个号之后我还可以现场给你去引导全程的引导包括到取药到检验包就是说支保的服务的优势是更强的

它不光是一个对话也解决问题所以我理解差异化可能在这两方面然后第三个我还是对像杰尔·杰伦森刚才的点题第三个其实还是智能体这个逻辑就是说其实有很多公司在做一些很多好的态度但是它不一定让很多大量的用户都知道那只不过可以用自己的科技能力和他们一起加持第一把这能力做得更好第二让更多用户知道那其实很多公司可能做了一些专科 L5 的东西

我可以把它做得更好之后一起推给用户这可能也是支付宝一个特点另一个优势就在于我们和公立医疗服务体系的一个连接我们认为 AI 是带来新时代的一个下一代的交互方式从以前的这种阵地变成这种动态的一个交互

其实过去 10 年我们积累链接了全国 3600 家公立医院还有众多的这种不同级别的医疗机构这实际上是给我们 AI 健康管家的产品优势去打下基础就是我们可以直接链接到服务

所以现在 AI 健康管家上是有类似浙江等地的卫健委包括上海北京大医院他们是可以深入到这个医院场景里面去做全流程的陪诊导航挂号缴费的服务就比如浙江的安治尔其实现在我们已经服务了 1000 多万人次

同时我们也链接了各地的医保局医保局会把他们的服务能力经办能力跟我们去做赋能然后去面对各地复杂的用户提供的一些问的一些医保问答的服务同时我们也连接了一些各个专科领域的医生这样的话在各个专科病种的这些领域做一些深入的学科建设那么也给患者最终提供更专业更好的一个服务

因为你刚才提到了这个医生智能体这一点因为我看到现在那个页面里已经有一些医生甚至还有一些什么卫健委地方卫健委的合作包括还有一些医院的合作像这些你可以跟我们透露一些你们现在有没有什么数量上的这种规划比如说未来会拓展多少个医生啊还是说你们还是希望先跟一些专家合作成熟之后再做大规模的推广

对这个问题其实特别好就是说其实我作为用户看到我们的智能体的那个页面的时候其实我也不知道那是什么那个可能会跟豆包按照那个点击量排名的那种小工具有点类似但是医疗其实还不是工具的概念

因为他不是随时随地都有需求的他一定是用户需要的时候他才会去找所以说我们一方面会对整个的智能体会有一个更好的一个规划而另一方面的这个整个智能体的这个分类和他所需要不同的场景我们还会做一些整体的引导

对于我大概整体的方向就是说第一就是说在机构类的服务不管是公立医院还是卫健委它一定是越多越好我们希望把更多的这类叫普惠服务或者是体系内的这个公立的服务更好的去传达给用户提升他的体验在医生和专科方面的话我们会把它往两个方向做第一的话就是让更多老百姓真实的去理解医生这个群体

因为医生其实本身他有很多自己个性化的东西也有很多专业性的东西我们希望用 AI 的这个能力能够让老百姓感觉和医生离得更近嗯不管是说有没有就就诊需求我是想在他那科普还是真的想跨他的号就是拉近和医生的这个这个距离的这个这个方向我们就会去努力另一方面呢就是说呃

用户在日常生活中还是会有很多健康的一些问题比如说女生可能要关注自己每个月这个一些一些变化对吧然后可能会有一些怎么说年轻人现在也会关注自己的中医的这个体质那这些我们会做一些相对有趣味的一些工具然后结合智能体的能力来去给用户服务这两个方向因为无论是智能体还是 AI 健康管家

在大模型或者说在这个逻辑下它最主要的核心还是数据就是你们需要海量的数据专业的数据然后来让它变得更准确让它的回答不飘忽我想问支付宝的数据来源是什么特别是可以分成两类吧一类是 AI 健康管家类这样的更全的这种产品另一个是跟某一个专科某一个医生合作的这种产品就是你们的数据是怎么样来做的

OK 支付宝会有一点其实比较好的就是说支付宝其实在原来互联网医疗这个时代我们是一个平台的定位其实坦率地讲我们并不存在或者拥有大量的业务数据那么这个既是薄弱的一点其实又是好的一点当我们在做第一天在做百灵大模型的医疗模型的时候我们就开始从头开始规划整个的数据体系

因为医疗的数据一个很大的特点就是你要一定要可信因为我们现在看到互联网医疗的一些科普问答包括甚至是一些词条其实还是会有一些鱼龙混杂的情况的那么你让大模型去喝这些虽然说不一定有毒但可能没那么健康的药不一定效果是好的所以

所以我们在第一天就开始去找权威的文献的来源找最核心的教材然后去和权威的医院和媒体合作这样把整体的数据的专业性我们先提到一个水位线上然后再慢慢去发展主要是几个

这个事情我们从去年开始做第一的话就是我们跟人民卫生出版社有一个整体的战略合作那么大家会在知识体系上做一个联合的攻坚并且在健康管辖里面用到人为的数据

然后第二就是我们会和一些头部的医院和医学院有一些联合合作的课题这样的话有一些不是到患者临床隐私上就是一些常规的一些诊疗流程指南这些医生会帮我们再做一轮审教和鉴别

然后第三就是传统的一些互联网医疗的问答包括问诊的数据我们是经过医学团队真的是严选严标而且每一波数据使用的时候都会去看它是到底是正反悔还是不反悔真的有些数据进去之后整个的问题正常变差了我们会及时的去去止损

这个是你们的自由医疗团队吗是的所以从整体数据平台数据来讲的话主要这几个来源我们现在的模型也大概有将近 100 个币这样的才术规模我们觉得还是能保证一些的医疗的专业程度的另外的话就是在这种垂内的合作上我们一般会使用这种课题合作的方式

去和医生或者说对应的垂类的企业来去共同去做一个专科的诊疗的一个我们叫小模型也好或者是诊断这个模型也好然后把这整体的数据体系做得更完善目前的话这部分的进展我们没有放得太快现在同步在做的只有三个专科你们首先选了哪几个这个里面从医学的逻辑来讲其实

先选简单的简单的呢更多的是这种就是相对我们说在系统上相对独立的一些部位比如说乳腺比如说这个常规的假装腺比如说泌尿这种系统相对独立的那么它的诊疗规则相对会简单一些其实比如说你感冒咳嗽听起来挺简单但实际上在诊断上它

原因有无数种所以说它其实两个流程反倒比较复杂我们会先选这些来去往前走那张总我问你一个需求端的问题吧你刚才你看支付宝算是供给端了我过去有一个算是有个朋友跟我讲他说

我们现在推 AI 医疗这个事太难了就是我们产品做出来之后向用户来推广向用户来做这个市场教育太难了为什么呢你看现在大量的老百姓或者大量的患者他连那种所谓的高级搜索都还费劲的就是真的要搜这个病到底是怎么回事

我们常常被某些网站的那些竞价排名的广告所误导然后很多人是解决不了这个问题的那真的给他一个 AI 他能用好吗就类似这种问题你怎么看

这个问题其实面向 C 端所提供服务包括我们讲宣传在内一直以来都是医疗行业可能最根本的一个问题我是指在做业务这个层面因为我们之前其实一直也聊过包括医疗行业本身的这种刚需低频的这种特性也包括这种我们讲终端消费者

其实不太会在自己健康的时候去主动搜索一些什么相关的这些信息所以他没有这种我们叫日常的训练他很难形成一个比较好的搜索的能力或者搜索的习惯这个就是我猜到你说的某些平台某些网站对这些网站呢那他因为本身是天然的流量的入口然后他的那种操作习惯并不是基于大家为了医疗行业建立的是大家日常搜索的习惯建立起来的

所以直到今天为止这种模式依然是大家比较常用的一种模式放到 AI 搜索这个事情上来

对话式的我们讲 chat GPT 引导的这种对话式的这种模式其实大家还是我觉得接受度反而是相对还好一些的但是它在使用端或者需求端最大的问题是大家不知道怎么问这是一个问题如果说我们可以讲的高级一点就像我们讲信息化的时候有个叫用户的信息化素养是一样的这个可能也有一个所谓的 AI 素养我们假设定义这个事情

但是不知道怎么问这个问题呢其实之前很多的公司做过一些尝试比如说我不知道两位记不记得很早的时候向一些互联网公司推出过那种身体的图这种数字人的那种然后你不知道你什么问题你就点选我这里疼或者那里不舒服然后进一步点选它是大概是这么一个决策术的这么一个逻辑然后不断的去缩小这个范围这个模式呢

我个人的判断是在当时确实出来的时候大家很多人是好奇但是并没有真正推行下去或者说它的最终的效果其实并不是太好因为患者可能就觉得说我太麻烦了或者说我也讲不太清楚因为它有的时候的这种主素的模糊程度可能就模糊到我只是觉得我肚子疼我可能分不清我到底是胃疼是哪个器官疼上腹还是下腹对它只能这样去描述所以这些问题

跟有没有 AI 技术的出现其实也都没有关系我们本身上其实作为一个患者如果一定要讲它的问题所在其实更多的问题就来自于行业本身的这种高度信息不对称性所决定的我们作为一个如果完全不懂医学的人我们真的是很难去描述我们大概是一个什么样的情况除非它非常的明确所以这个事情我回答你刚才的问题就是我觉得可能

即便 AI 的应用我们讲比如像真算总他们供给端不管做什么样的努力在这个层面来讲我觉得可能

都不太容易或者说如果真的有一个 AI 的管家不是现在这种对话式的就是一个就像一个真人是一样的你真的是用自然语言你真的是用你的一个最朴素的主诉的方式跟他对话然后他真的能即刻像一个真的有一个医生或者一个分诊员一样跟你来应对如果能发展到这个程度我觉得可能能缓解很多如果现在只是这种对话式的或者需要他自己去输入一些文本信息的都很困难因为他自己描述不出来嗯

但是我觉得你说的这个也不难也不远比如说我现在真的用那个通译的一些功能吧比如说我能跟他练口语就是因为他有那个语音那个功能嘛

那你既然说了你的这个体会啊那我们问一下真实的这个业务因为从 9 月份发布到现在也过去两个月了我其实挺想问问从真实的那些用户的反馈上无论是从数据反馈还是一些好不好评的那种反馈上你们的这个体感是怎么样的嗯这个里面分享一个蛮有意思的点就一开始嗯

AI 健康管家的这种我们的用户反馈其实是用户比较懵的啊不知道这是个什么东西嗯啊但是慢慢发展下来我们一批一批的再去做这个用户反馈的调研会发现用户对于这个东西的尤其是第一批当时骂的这批用户后来用户喜欢之后他真的对这个东西有好评呢比如说觉得很智能啊可能很聪明然后而且有的时候我们会有一些主动的一些服务啊

会慢慢变好起来其实它是一个确实它是一个接受的过程那么这里面有几个我是比较具体的印象还是比较深刻的第一就是我们在这个微博上面经常会看到说用户在讨论医保问题的时候因为医保的政策是很复杂的我们其实

医保这个服务其实是一直没有很好的数字化的因为各地的医保政策不一样报销政策不一样然后各帐管理的政策因为它跟钱相关相对来讲也没有那么公开

那么其实我们费了很大的力量就是说每一个城市我们去收集医保政策然后把它整理到大模型里面去训练现在我们几乎可以做到说在全国任何一个城市去问医保政策他都可以相对准确的回答并且有一个比较好的一个政策依据比如说什么时间医保局发了什么样的文

这个东西在微博上的反响我们看到是最好的他们就有时候网友在讨论一些医保问题的时候就会有网友跳出来说这个问题你去治保找健康管家有个医保助手那个回答很好对这是我们第一个感受第二个感受是什么呢就刚才庄子成提到的其实用户自己主动去问 AI 他很难知道怎么问但是有一个场景就很好就是我们的就诊场景因为我们现在做了一套能力叫安诊儿嘛

人是在浙江卫健委去做全流行就医的陪阵驻守的

那么其实用户就会在使用安哲尔的时候比如说他的报告已经出来了他第一时间直接推送给患者说你这报告已经出来了打开报告之后下面直接挂一个报告解读这个时候用户去点 AI 报告解读对于 AI 的理解马上就不一样了这其实是个用户教育的过程但这个也是最能打动用户的一个过程觉得珠宝真的很方便对我们看到的

用户直接的反馈主要就是这些方面我觉得真帅刚才讲的非常的就是务实啊就觉得 AI 产品的推广真的需要某一些小点能真的打动用户他可能才会相当于一传十传百嘛就是我会介绍给别人来用这个是很关键的全靠自己一个公司一个公司去推去花很多钱去营销可能

并没有那么因为你现在钱还得用在技术上的还没有那么多的钱去花在营销上然后我接下来还是挺想问问关于智能体的问题其实你刚才也讲了你们的智能体包括有专科的医生的智能体然后也有那些卫健的智能体然后还有一些医院的智能体我其实是比如说像那个医生的智能体我可以很好的理解像卫健的智能体你们能大概做哪些事儿

和这些各地的卫健委怎么合作然后以及能输出哪些能力其实智能体在业务上我们理解它就是一个独立的服务主体比如说我把医生的助理把它形象化我把医院的助手把它形象化其实卫健也是一样为什么我们做了安枕其实它是卫健造出来的一个概念就是浙江省卫健跟我们在做工创的时候说我就要一个数字家庭医生是一个年轻的女生就叫安枕儿

然后它可以满足用户的家庭的很多问题它还可以陪诊它赋予了这个形象这些功能然后我们把它变成一个智能体然后反过来再给用户主动去出达服务其实我理解智能体大家也很简单就是一个不管虚拟的还是现实的还是从现实到虚拟的一个服务主体它要么是一个人的形象要么不是一个人的形象或者一个团队的形象来去给大家服务对

那像浙江卫健他这个角色更像是一个怎么说来帮助他们这个体系更好的服务他当地居民的这样一个角色是的那其他的比如说我看你们还跟湖南是吗就是等等每一个地方的这个诉求都差不多吗还是说他们有每个都有个性化的一些诉求

因为微建委本身的呃管理的重心和他本身数字化的程度可能会略有不同嗯所以他在他当前的工作重点里面会去有不同的业务设想啊举个例子安整他在整个全省都已经连成网络的时候他需要就是一个统一形象去服务啊当然如果回到呃

其他的一些省市可能它现阶段的重点在于比如说普及它的某些业务或者是做一些疫苗的一些管理它可能会稍微把它的范围做得更聚焦一点

所以几乎每一个卫健委这类的机构都会有自己的一个诉求但是最后的诉求都是不变的就是为人民服务嘛对就只是说服务的方式和服务的能力各有不同就是你们和医生合作的一些专科的智能体比如说我看到你们和北大人民的张涛医生

等等像跟他们的合作呃最终你们希望这个智能体它是一个什么形态比如你刚才提到一个词叫一柱最终就是这种形态吗还是最终会成为他的一个不一样的一个就是他超越助手的这种能力的一个事儿呃

这里边不知道大家有没有用过好大夫啊就是好大夫这个也是互联网医疗一个比较典型的应用那么它实际上你看到一个大医生之后它会有个医生团队这个医生团队呢甚至说医生服务的时候会有五个人拉个小群然后有人帮你录病历有人帮你问情况有人告诉你手术前应该注意什么其实它是一个团队服务的概念那从医生制定体的角度从目前的

法国要求来讲我们是希望能够替代除了医生之外的那几个人的核心功能来作为用 AI 替代来整体给他服务当然我们也希望能够助力到医生现在本身在做但是不一定是医生一定需要医生做的一些工作举个例子有很多大医生需要去

录科普视频因为这事本是国家健康中国对于这个每一个医疗机构和医生的一些要求这确实也是利国利民的那么这个东西是不是有可能 AI 做掉那医生就不用说录视频讲课这种有相关的这样的一些工作更多的聚焦在诊疗所以说定位就是说把诊疗部分相关的知识工作做得更好这样一个定位

刚才那个真帅提到了好大夫的那个团队诊疗其实这在互联网医疗时代有过很多探索啊

有所谓的团队问诊刚才这个团队里面的团队成员是一助然后还有一些团队成员他也是医生他们按排班比如说早上是这个医生下午是这个医生他们来排能及时的反馈用户一些信息那张老师你觉得像 AI 助理或者 AI 智能体这样的角色他能在这中间还有什么可以更大的想象空间吗嗯这个问题其实你在刚才问真帅的时候我也很好奇这个问题啊嗯

我不是想用问题来回答问题但我真的是很好奇为什么是因为在之前像我们刚才所提到的这种医生的团队的这个逻辑大体上在互联网的这个医疗的这个主流平台里面都是这样去操作的因为它需要和

核心医生来作为招牌作为引流的这么个点我们讲的实际一点但是医生是没有时间的越大牌的医生越没有时间所以他又需要医生的团队包括可能是他的学生可能是其他的包括一些平台的人客室里的小医生对 然后来辅助这个中间呢好处是在这个过程中间确实实际上形成了一个小团队内部的分级诊疗如果我们从这个角度理解

因为就是有初级的医生来回答来判断有一些问题很简单的问题其实本来也没有必要这个主任来讲对所以但是这个体系其实整个的运营的成本也是挺高的然后到目前为止

由于大家其实信息越来越透明 很多人而且心知肚明我不可能有这个医生这么多时间来回答这些问题所以在需求段来讲 在用户段来讲大家其实也知道那不是他本人至少很多人是知道的 也会跟他身边朋友讲不是他 可能是别的人来回答这个问题

所以这个逻辑其实一直以来就还在运行着但是其实没有达到他最开始预期的那样的一个效果那回到 AI 这个事情来 AI 这个事情跟刚才的那个团队的逻辑一个很大的区别是什么因为我不知道最后会演变成什么形态但是从他

开始定义成这个逻辑的时候大家就知道那很可能不是这个人本人或者说大家基本上认为的就是不是日本人那就是他的一个虚拟体但是这个虚拟体可能承载了这个医生很多的诊疗思路很多的诊疗的习惯然后很多的 know how 在这个里面所以这个是可能两者之间的一个很大的不同也就是说我压根就不用怀疑你是不是底下的小医生了我就直接知道这是你的一个数字分身一个数字人这么一个逻辑

那大家其实反过来要去挑战的是你这个数字人究竟继承了你本体多强的能力对吧然后以及你这个数字人能够提供就是到底能提供的服务边界到什么程度大家其实挑战这个问题就不会去怀疑说这是不是本人啊对这个可能是一个比较大的一个区别其实我借着这个问题我是想请教一下真帅就是因为刚才也讲了我们其实有很多种的智能体的存在但是

我不知道在真实的拓展过程中间比如说一个医院它对于自己建智能体的动机有多强这是我的第一个问题第二个问题是你看里面医院里面可能有医生也会建自己的智能体医院如果建了智能体底下的医生可能也建智能体然后医生跟医生之间的智能体又是什么关系

我把这问题再具体一点吧就相当于是我们比较理想的情况是智能体最终是以什么形态出现比如是一个机构的形态出现就像我们像一个医院一样对然后里面可能很多医生在上面出诊还是说其实我希望它的所有单元都是以医生为主体出现还是以科室为中体出现当然现在是一个刚刚出现的这么一个刚刚

萌芽的这么一阶段所以可能多种形态是并存的但是我们在整个的设计中间就是在支付宝的理想状态中间它的那个最小单位应该是什么是以医生为主体吗然后若干个智能体吗

这个又涉及到这个 10 年判断的问题其实我们也很难判断得了因为整个的我们说现实的医疗在中国至少是以这个公立机构尤其是公立机构为主体那么但是医生的也是有充分的影响力尤其是在一些重点的学科专科上那在这个 AI 或者说在这个未来

我们现在还是抱着一个开放的态度去往前走因为我们可能觉得说这跟整体下一步无论是行业的自我更迭还有 AI 的可能真正落地的一些各种因素都会有些关系但我整体的判断还是说要看用户的未来的整聊的链路是怎么走

就是说到底用哪个链路能够最好的解决用户的整体的问题因为医疗其实最躲不过的一个问题是什么呢就是说我到了一定的诊疗的深度的时候他一定要到线下无论是吃药还好就是做一些小的一些处置或者是做手术一定会有这样的过程那他一定是离不开这个机构的但是在进入机构之前实际上

可能是一个相对我们开放和不确定的一个状态现在来看的话就是说我们的定位还是努力去希望把医生的或者说医生的这个治疗思路就是在医学本身医疗本身的这部分能力最大化的

先把它利用在用户的身上然后我们再来看说这个能力的载体到底是什么举个例子就是比如上海人际医院上海交大附属的人际医院我们现在跟人际医院有合作一个智能体叫人小爱

它就类似于浙江卫健委的安诊它是这个人际医院的一个数字服务的一个主体它能够提供整个患者就诊全流程的陪诊导航挂号缴费这些服务那人际医院呢期待的就是能够让这个就医流程变得方便那么在这个人小爱同时我们还和人际医院做学科的共建在第一个学科就是这个泌尿外科我们和这个专科团队呢推出了专业的数据集

同时也共建了一些诊疗模型然后呢就能够基于这个人际的提供的一些数据对这个专科进行更专业的这个我们叫调教这个产品在杜伦问答啊报告解读这里面做的更专业

同时呢这个人机泌尿外科对他还有更远的期待就是说有朝一日是能赋能基层的医疗机构让基层医疗机构处理这种泌尿外科专病的诊疗的时候能够提供更标准化的服务对所以主要还是看这个解决什么问题载体其实都是可以去涉及的对

因为我看你们现在已经做了一些医生智能体各个科室的还挺多的我看有公立医院的也有一些民营医院的然后我其实是想让你讲一下比如说你们跟这些医生合作的过程中他们有哪些问题是说我跟支付宝合作我看看能不能解决我这个工作中的一些具体的问题他们有没有一些这样的场景或者案例对这个结合着刚才 Jonathan 那个点我们一起看一下

就是说其实我们跟医院在聊医生职能体的时候医院是很支持的医院认为说我一定是有大牌医生的我本身也有责任去服务好这些大牌医生那这些大牌医生的一个最大的痛点是什么呢就是说号很难抢而且医院也没有特别好的过滤不同需求的患者的这样的一个能力而且如果弄不好所有的号全留在黄牛市场上这个黄牛也很难处理

那么其实医院是希望说如果你有智能体能帮医生好好的筛选患者对医生对医院对支付宝都是三赢的事情这是一个非常确定的机构的诉求点这是第一第二的话大部分的医生是希望能够解决自己患者的管理的问题的因为之前的患者管理工具像互联网医疗时代大家会有一些诊后的一些

随房管理或者说这类的用药管理相关的服务但这些服务本质上还都需要人去服务对如果 AI 能够解放这部分生产力因为这些问题基本上还是一些可控范围可控的一些问题同质的一些问题对能够在这上面体效是一般医生都需要的一个点这是第二个点

第三个点就是医生一定也是希望做个人影响力尤其是在自己有一些独特的疗法确实效果很好但是又希望能够得到业界患者的认可的时候那其实这样一个智能体是可以更好的去有医生一些个性化的知识的沉淀的这个是很多大尤其是大牌的医生会期待的一个点嗯

因为我体验了一下你们的某一个医生的智能体啊然后我跟他沟通沟通沟通沟通到最后嗯我在想就是他有点像一个预问诊机器人他在收集我的需求然后以及来告诉我这个医生可能什么时候能在线接诊或者他什么时候在医院出诊

我想这肯定不是你们的最终形态你们希望在未来在这个上面的探索还是会朝着哪些个具体的应用或者说怎么样让患者和医生都受益这个方向发展这里面一个关键的一个大方向就是说我们要缩短医患之间的连接或者是助力医患之间的匹配

那么我们肯定希望的是把好的有需求的患者匹配给相对好的医生然后把医患之间建立了一层联系

这个联系可以是轻的联系比如说这患者觉得这医生挺靠谱我以后就来问他这种问题这是一种联系另一种是我可以去线上问你或者说我可以去按照你的治疗思路去准备一些要准备的东西第三就是说我就想找你去做手术而且我也特别需要你就是不同程度的医患联系我们后续的重点一定是助力怎么样建立这种长期持续健康的医患联系的这样一个基础

刚才讲的那些能力包括我是科普也好多伦文诊也好还说把患者的资料传递给医生也好其实都是我们的手段大概会往这个方向去引导我们其实有一个自己内部讲的一个东西叫从 AI 到爱或者从爱到 AI

就说这两个东西是在医疗方面是可以连接在起来的起来的就是说本身就是建立一个人和人的联系 AI 去做助力本身就是一个助力爱的一个行为对对这样的一个方向我觉得这也挺是医疗的本质的因为我们老说医患关系怎么样其实是因为医生没有时间来处理这些事他的情绪也没有办法真的非常饱满的对每一位患者

其实刚才讲智能体这个事我还特别想问张老板因为你跟那个医院啊医生打交道比较多你觉得什么样的一个智能体是他们最需要的或者说他们的就是现阶段或者说在接下来几年里需求程度最高的就他们想用什么样的智能体来帮助自己的工作无论是从医院的角度还是从医生的角度

医院角度我就先不谈我就谈医生的这个角度啊嗯其实呃不说 AI 这个事情就我们一直讲心理化的工具这个层面或者数字化这个层面这中间其实之前已经有过很多类似于我们讲 CDSS 临床决策知识系统的啊这种工具在辅助医生使用但这个中间一直以来呃有一个有一个什么问题呢就是大家呃对他的这个价值的判断啊

是认为它很有价值但是又不常用它的这么一种状态为什么这样呢很多医生我说的这个我不敢说代表多少医生我只是说我知道的一些医生大家是不屑于有一个旁边的第三方系统来对我的决策指手画脚的尽管可能他比我更厉害

他们是不承认比我更厉害假如说这是一个很常见后来我也想其实很多时候是不是我们对医生的要求太苛刻了我们自己工作中间好像也挺讨厌旁边有一个人告诉你说不对啊这个应该这样那个应该那样就我们只是从工作习惯来讲

但是大家很多时候对于这种智能化系统比较称赞的点在哪呢在于它到底能不能节省我去做一些非常无聊的非常重复性机械性的工作如果能做到这一点让我能够相对来讲没有那么的

这个怎么讲就是让我情绪变得好一点让我把更好的情绪给到我的工作或者给到我的客户给到我的患者不要让我经常去做一些非常在我看来非常没有价值的一些基础性的工作这个在很多大医院里面包括一些大专家层面其实他们是用人力的方式来解决的比如说我给你配一个一个

一个助手对对吧陪诊护士对腾超病例包括路电子病例对吧这个都有专门的岗位的来解决这个问题但是这只是一些或者说一部分专家的一些待遇因为这有成本在里面对于很多的这种

小医院啊或者基层医院或者是一些年轻医生来讲他是没有这种待遇的所以他每天有大量的时间在疲于做一些在他看来完全没有价值其实很有价值啊但是很累的工作很重复性的工作所以这些工作如果能够通过 AI 技术来解决来实现对于他们来讲我觉得可能是他们觉得最好的一个点嗯我们刚才聊智能体聊的比较多我们

很清楚的知道他的用户是谁我其实挺想问真帅他的客户是谁我理解一下客户就是从商业角度对从商业角度来说目前是这样就是说首先我们先讲就讲服务对象是谁服务对象第一一定是用户这是支付宝的一个属性第二就是说目前我们的服务对象一定是医生就是说一定是让医生变得更好

服务的效率变得更好当然医生不一定会掏这个腰包来买这个东西或者说主动的去支付啊

从商业上的考虑的话其实可能不在医生对可能更多的还是在说怎么样能够提升这个医患连接之后的这个医疗效率的这些参与方案就是我可能说的会比较概括一点比如说一些数字医疗的这个服务的企业或者

或者说期待医生能够找到精准患者的这样的一些服务方比如说医生背后会做一些科研那科研其实会有相关的经费支持对就我们希望说

我们不会把它作为一个完全商业化的项目但是我们认为说对这些合作方有价值这个事情本身那他们其实就是我们间接的服务对象对这是第三要说绝对说客户是谁其实现在还没有到那个阶段对明白就是目前确实还是在做很多的探索是的

然后我刚才也问了一些比较实际的问题我们再回到一些稍微宏观一点的因为前段时间国家卫健委然后联合着几个部门一起印发了一个文件

那个文件发布了之后整个行业还是挺振奋的它发布的是人工智能应用场景的参考指引我看了那个文件巨长好像六七十页然后把每一个场景写的还是挺细的我其实首先想问 Johnson 你觉得你看完那个文件因为你肯定看了这个文件你觉得那个文件看完之后有哪些点你觉得是可以拿出来讨论讨论的或者说有哪些你觉得挺眼前一亮的点

因为给了一张图然后可能有 80 几个应用如果是熟悉医疗的朋友应该知道很像医院的应用架构那套体系然后这个事我个人是认为它最大的价值是从官方层面给予了探索的空间给了名分让大家知道可以在某一些领域进行探索然后表达的是一种官方的一个积极的态度这个在

我们讲这些公司跟医院进行 BD 的过程中间就还是比较有用的但是你要说它多么的指引性我客观来讲可能没有那么前沿为什么一个原因是你如果细看里面这几十个应用基本上都是市面上已经有相应的产品或者相应的企业在做的一些事情已经探索其实已经是出现了的

第二个就是从官方的角度来讲它的支持的态度很重要但是官方对于这件事情的推进也是保持谨慎的这个跟官方一贯以来的这种审慎的态度是匹配的所以其实不是很冒进的我用大白话翻译一下就是市场上已经有些应用了还不错还成熟了做出了一些亮点各地都有些实践了我们把它归拢在一起来告诉大家可以再往这些方面再去探索探索

我觉得大概这个文件在我个人看来就表达的是这么一种态度我觉得你说的给个名分这个词还挺合适的

那其实看到这个文件那支付宝作为本来就是在这里面探索的我如果问一个稍微笼统一点的问题就是你们支付宝对于这个 AI 医疗行业的发展有没有哪些期待首先这个文件其实在今年年初的时候我们自己也会做一些比较开放性的探讨我们把医疗里面的场景都列出来我们觉得说哪些

其实不一定是 AI 因为那个时代实际上是说大模型出来之后整个 AI 技术又一轮迭代的时候我们在想说真正的有突破的是哪几个场景其实我们也列了三四十个当时也觉得这个东西是要探索的但是看到卫健委的之后给我的感受就是说像刚才 Johnson 说的整体国家还是第一支持但不冒进

他给的场景更多的是在已有的信息化的场景里面去做智能化升级的这样的一个定位但是我们理解的真正的是未来的 AI 还是说是不是有 AI 能力能够系统性的集成性的替代某一个服务主体

比如说我能替代到医院的导诊台这是可能最浅的陪诊员对吧或者说某些职能改变生产力的这个角度其实我们是觉得是很期待的我们也觉得现在 AI 可能如果能去除本身现在的一些读

毒性啊一些这个模糊不清的一些问题的时候有可能能做到的所以这方面我会去持续的去探索和做一些这个布局但目前的话我们能看到的还是说我们去新增一些这样的服务主体其实安枕儿就是很好的一个厂室世界上本来没有一个省的这个数字家庭医生但是有了 AI 之后他就有了一个这样的一个定位这个定位确实可以帮到老百姓

就我们会从这个角度去我可能新建一个角色来去赋予他的能力看是不是能对现在的这样一个生产关系有贡献大概就是从大的方向上这是支付宝所期待和布局的东西确实

我来之前我对安诊儿这个产品是有误解的就是我以为他是来服务那个浙江卫健委比如说他的一些政府办事的那些流程浙江不是这些事做的比较好吗什么最多跑一次我以为是服务这个的结果你说他是一个全省级别的智能家庭医生那我一下就理解了那

他确实是一个新角色他不是替代原有的各社区的他不是以社区卫生服务中心的那个加上医生为单位就是类似的这种类似这种畅想那个张磊你有没有一些就是觉得他可能有一些新的应用层面的一些你最近看到的或者说你想象中的一些探索这个事儿其实之前跟我们在聊包括整个医疗体系改革也是相关的就是我非常同意甄帅刚才所说的

我们这个体系是非常非常艰难才能维持住的一个体系这个非常的不容易因为全世界一改都是一个难题回到我们这事上来我们如果说现在有一个新的技术不管是当时的信息化也好 互联网也好还是现在的 AI 也好我们当然希望它能够石破天惊对吧然后希望它能够大大阔阔的去改革

但是回到现实来讲这是不可能的我有这样的一个美好的期望但是如果真的有人跟我提出这样一个方案恐怕我也会是反对的那一方我实话讲这个事情因为这个体系不是需要那种大

大力去改革的或者说很难吧如果没有一个很好的机遇如果没有一个很好的方案的话可能非常的困难牵一发动全身所以从这个体系中间去创造出一个新的类似于安正儿这样的角色或者场景然后通过新的场景慢慢的对原有的场景进行渗透甚至进行更迭替换我觉得这种思路可能是

比较现实的也是比较符合我们国家整个的改革的这种逻辑的对于我个人来讲在 AI 这一块我其实不是喜欢让 AI 去真的深入医学的那一拨人我为什么这么说这个话题是因为一方面是医学本身在发展医学本身它就有很多的自我更迭的这么一个地方它不是一个

很多人也讲不是个科学但是我们就打个引号因为我不想引战这个事情它也是在不断的发展前进的我们可以这么去讲所以如果今天我们要去学习的东西本身是不断发展前进的然后我们又希望它能够像有一些公司认为的一下子就去替代掉什么医生之类的我觉得可以尝试我依然说我欢迎尝试但是我个人其实对这个方向我觉得可能

我未必看得到我在想这个事情但是在此之上去设计一些场景去更多的为用户服务因为比如像支付宝这种作为一个国民级的应用我们其实有大量的用户沉淀在我们的平台上这些平台上的用户是需要得到一些相关的服务但这个服务是什么原本的时候在互联网医疗时代大家回答的是你不用去线下了你要可以到线上来我们不管是什么服务类型但是大概是回答了这么一个问题

那现在到了 AI 的这个时代我们到底要回答的是哪个问题我作为一个普通用户我到底你给我讲一个什么样的一个故事这个是我个人比较关心的之前其实在前面的一些节目中间我其实也一直提到过一些新的角色的设计比如说像就医规划师就是我们一直在讲说我们要解决这个患者的这个问题但患者看病本身诊疗是

或者下诊断是它的一个核心诉求但它不是全部甚至是中间很少的一个部分我们包括整个国家政策在推进分级诊疗这件事情的时候我们也在讲说我们不是要让每一个人找到最好的医生我们是要让医疗资源医患之间进行一个良好的匹配这个匹配是综合性质的一个患者他也非常清楚知道如果我现在是一个偏远地区的患者我想找到全国最好的专家来解决我这样一个问题我又想花最少的钱

这当然不现实嗯对我当然也是希望在我本地找到一个还不错的医生能解决我这个问题如果我出现更大的问题需要哪些专家一定要他的时候我再想办法解决就是这是一个匹配的问题在这个匹配的过程中间我认为 AI 作为一个基础或者作为一个底座应该是能发挥巨大的价值的嗯

如果说安真儿是一个官方性质的来解决这个就是从官方立场出发去解决一些问题的这么一个智能体的话那我个人比较期待的是看到一个比如说以支付宝或者以其他的生态伙伴们吧合作创造出来的比如说就诊儿或者教育我们起一个什么名字这就是我们的一个就医规划的规划师这么一个角色他就是能够清楚的告诉我我这种情况应该在

本地或者应该在什么地方找到什么样的一个合适的医生是我性价比最高或者与我真实最匹配的这么一个方案然后如果就此再衍生下去如果再能跟生态伙伴联合起来比如说呃

如果我需要跨城市或者是到省会或者是到北上广我应该怎么安排我的行程我应该怎么样最优化我的行程让我的整体的时间成本也好或者其他成本也好是降到最低的然后上面的所有的这些服务都可以通过这些因为可能中间会有变化对吧我的行程可能也不是一成不变的也可能我去了这个医院这个医生出国去讲课了可能会中间面对很多变化这些变化在传统的场景下患者是非常无助的他只能

立刻要做出决定但是他其实很难做出这个决定或者说他可能就没办法最后只能稀里糊涂的重新做了一个不太好的方案那有没有可能我们通过 AI 的强大的计算能力有没有可能通过我们背后链接的所有这些资源更好的帮助这个

这个客户在各种场景下在各种时间段里面去做出更优的这种选择同时这个选择如果能够跟国家政策相关联起来就是我们说大的分级诊疗的这种方向或者我们再讲抽象一点是资源优化匹配的这么一个方向如果能结合起来我相信对于这样的企业来讲也能够在跟政府谈判或者沟通的时候在交换资源或者去获取数据等等层面可能能够找到一个更好的切入点

这个场景假设我们能建立起来它有什么好处呢第一个好处就是它不是一个依赖于诊断能力的一件事情也就是它不是在走超级医生的逻辑它在走一个如果一定要应对现有的角色是超级分诊员的逻辑

可以这么去理解这个事情这是第一件事情第二件事情呢是它具备了你刚才所问的一个问题是什么它可能有客户就是有人会愿意为之买单买单的底层逻辑是因为你帮我节省了时间节省了我的付出的其他的这种成本我因为节省了所以我愿意把中间的一部分作为酬劳给到你给到平台第三件事情就是这件事情有可能真正的盈利点不在医疗本身而在于整个行程过程中间因为它可能涉及到交通住宿

谢谢大家

饮食它可能涉及到方方面面包括陪诊我是指实体的真人的陪诊可能一系列的服务这些服务都是超脱医疗服务或者超脱诊断吃药我们常规的服务以外的这些服务而面向这些服务去收费我们其实是有潜力可循同时在我们这个行业来讲并不太背负很多的道德压力的两位刚才讲的这些畅想我们

应该说不远的未来就能看到,为什么呢?我记得有一个非常有名的互联网医疗的老板他讲过一句话,他说我们平台上有一些什么信息呢?有一些一个人来问我看某一个病,什么医院,什么医生好这样的信息。这样的信息在过去所谓的互联网时代的搜索场景里,或者说他去找信息去那个什么贴吧或者说论坛那种场景里是不好找的。

但是这个事在 AI 时代是非常容易解决的因为它能吸收海量的信息然后并且来做一下它的一些认知排序等等这个事是非常有可能的然后我最后再问一个因为刚才我们讲了政策讲了畅想我们再问一个跟监管相关的问题啊

过去在互联网医疗时代的时候,我们有一个非常难解决的问题,其实刚才张总也提到了,就是我作为一个用户,我很难判断屏幕背后这个人是不是一个真实的医生,或者说我怎么找到他,或者说我怎么样让他给我负责任这个事。那其实在 AI 时代,我觉得这个问题其实是更严峻的。

它背后是一个机器它是一个 AI 就是那它的准确性或者说它给用户的这些建议无论是治疗建议还是诊疗建议那它怎么样来做这个事的最终负责是平台负责还是医院负责还是谁负责你作为 Copilot 你是这个医生负责吗等等等等类似这种问题

我挺想问问两个人我觉得真帅可以从支付宝的角度来聊一聊怎么样你们是怎么做来保障患者的医疗安全以及这个医疗责任的问题然后等会张子也可以做一些补充这个问题其实是医疗最核心的这个

这个本质就是说现在医疗体系应该说是医师注册职业在这个机构然后机构和医师去分别从不同方面为这个诊疗行为负责任这样的一个概念那么其实我大概的方向就是说未来其实还是这样的一个紧张关系这个是毫无疑问的因为 AI 是无法替代和保护这一点的

但是在这个刚才我们提到了很多畅想包括现在做的事情其实是助力提效包括解放生产力这个过程中实际上一定会碰到这个安全的一个问题所以我觉得现在可能相对现实的先说相对现实的策略就是应该和医生靠拢因为医生本身是这个事情的主体那同时在靠拢的同时呢也不能

说都责任都是医生的而是说尽量把一些能够标准化能够

抽象出来的东西把它体效然后把一些相对来讲没那么容易说得清的东西可能更多的还去看怎么样 AI 更多的去辅助而不是说把它直接接过来就是大概是这样的一个方向随着行业发展的成熟也期待行业监管社会对于这个权责有更清晰的划分和建议

我们也会配合整个体系去做积极的探索这是大概的方向从我们平台的角度来讲我觉得这个应该还是比较明确的就是第一的话就是说还是数据的安全就是说还有就是它背后的全面性其实要做好第二呢就是说有一个很重要的一点医学叫循证我们这边叫做可能叫做那个

有更多的依据就医生在或者说他的 AI 在说每一句话的时候他一定是有依据的说的比如说他可以基于文献去说基于指南去说基于这个医生本身既往的一些优秀的成功的病例以及他写过的一些著作来去说这样的话相对来讲会减少互联网上安全的一些问题这个东西也是之前互联网医疗可能很难做得了但是 AI 是可以做的

然后另外的话就是说安全可能就是线上和线下结合的这部分是容易有安全的问题的就是说我产生了一个比如说我判断你是急诊那到底是不是急诊如果判断你不是急诊那如果他真是急诊怎么办这个是实际上是要非常慎重去看的这个里面也是我们平台会加强和这个我们叫主流或者说叫核心的医疗领域去

合作的一些点包括一些分诊转诊的一些机制包括一些临时的应变和处理我们会尽量的去和比如说全科医生的要求去拉起刚才还有一些补充吗关于安全责任的问题就像真实刚刚讲的这是我们行业里面的一个底线也是要求所以在这个事上面我觉得从监管层上来讲一定还是相对保守的

但是从用户层来讲我个人既然咱们聊到 AI 也聊到一些畅想因为现在这个是整个这块刚起步我觉得现在的

舆论环境对于 AI 我刚才讲了是比较宽容的所以其实有没有可能在这个时候不妨大家给出一些新的参考标准和新的就医习惯的养成就是不要为了去接纳传统的医疗的资源然后很多的底层也是基于传统医疗资源这个事来做我具体讲一下这个逻辑是什么就比如说

你看传统层面来讲我们去医院如果去就诊我们不管是挂了哪个专家的号然后我们去完成了这个诊断你说这个消费者或者叫这个患者他能判断这个人的

诊断的准确率有多少吗就很量化吗这是不可能的我们只那个时候只有一个判断就是信不信他而已但大体上我们是基于对这个医院的信任或者是基于对这个专家的信任或者基于朋友推荐等等因素我们就默认这是对的基本上是这个流程那回到 AI 医疗这事上来讲也是一样的我们现在如果今天有一个我们叫消费者或者叫一个患者在现在这一个我们认为是真诚是必杀剂的这么一个时代

我们有没有可能通过这样一个建立这么一个 AI 诊疗的这么一个体系让患者能够从他的角度参与到这个诊疗过程中间来我觉得这个可能是我比较关心的就比如说什么概念呃

大家如果记得之前的时候有那个我们其实节目中也提到过像 patients like me 这种这种体系就是我们能够看到其他患者的选择能够看到其他的 case 其他的病例在保证患者隐私的情况下我们能看到的一些一些数据我们传统的逻辑是呃

病人去看病那我们现在如果今天比如说我我假设支付宝的智能体上面有一个智能体这个智能体就是类似于 Patients like me 的逻辑我在中间输入了我的主素我用最朴素的语言输入主素得出来的结论是与我相近的病例不是得出来医生的诊断不是找到哪些医生是得出来相近的病例这些病例中间的这些人给出的这些

主观的描述或主诉的逻辑跟我描述的是非常接近的我觉得他这个讲的有道理他这个医生诊断的可能不错我由此信任这个医生有没有可能这是一条路径就是我基于其他的患者的病例然后去判断了或者做出我自己的选择那这个有没有可能是一种智能体的类型因为我在试图揣测这智能体的样子这是一种类型那如果这种类型是成立的就变成什么就变成我们

使用的用户越多或者给出好评的用户越多它就能不断沉淀出这个平台自己的数据或者自己的一个筛选的一个分诊的体系这是一条路径第二条路径我比较关心的是什么呢就是你看这个平台上会聚集很多的专家医生但是

所有互联网医疗平台也一样都是在聚集很多专家医生然后如果沿着这个路线走最后又变成了专家医生没有时间然后我通过了一个智能体或者通过一个团队的形式来回应或者解答患者的问题

那还是有那些基层的水平比较好医德也比较高的医生但是因为他本身还没有在行业里面成长成为那种专家所以他依然得不到我们这样的平台的庇佑或者照顾我在想互联网时代这事已经过去了就是已经是这样子了在 AI 时代有没有可能类似于这种智能体的模式能够辐射到这些医生能够帮助他们去建立个人的

品牌也好或者是这种信誉也好那这个建立的逻辑是什么我举个例子我只随便畅想啊就比如说你看我们一直也提到 AI 医生的时候我们会想到 AI 医生要去做一些测试要去跟真人医生比对或者是呃跟指南等等比对去测准确率对吧才能证明他达到了某一种水平嗯

XZGBT 刚做了一个对吧什么他们的是 78%什么真人医生是就是准确率他们反正就是超越真人医生对就是我们先不管它的科学性是怎么样我们就假设有这么一套方法论在有这么一套评价体系在

那我假设我就是一个名不见经传的医生但我自认为我水平还不错我基于你的这个 test 基于你的这个测试有没有可能我能拿到 80 分或者我能拿到跟 AI 一样的分数如果能拿到的情况下你有没有可能作为平台去授予我一些类似于评价或者类似于一些呃

这种给我打一些标签就证明我符合了某种标准那这样的话有没有可能你在当地的患者当地的消费者就会被推荐到我这来因为我通过了层层考验得到了某一个第三方平台的认可这个就相当于什么呢如果我们抽象出来相当于是在国家的公立的这种评价直升评价体系以外建立了一个以平台为导向的以真实数据的或者客户评价为导向的一个另一套评价体系这套评价体系原来

在互联网医疗时代它其实是有什么有好评建立的就是客户判断建立但是它的一个问题是什么如果没有客户就建立不了好评

还有一个问题就是医生的工作或者医疗工作本身就很难有好评特别是一些重症的病可能跟这医生没有关系这个患者可能就是要到生命的终点了你说你怎么可能家属还上来给打个好评呢但是如果今天我们把 AI 的放进来把 AI 医生的评价体系放到这里来比如说就是有一个医生他确实水平很高他确实能达到像 AI 医生一样能达到很高的标准

那有没有可能在当地我们就把它授予它某一种头衔或者什么之类的然后有一些患者我们就会自动引流到它那边去帮助它积累更多的患者如果是这样的话其实从为平台方面来讲也在开拓一些新的场景我觉得总体而言我们今天

聊的还是很深入啊特别是一些很专业的问题我们都在很具体的在聊我在想这个 AI 医疗这个话题的时候我一直在想一条我们那个工作报告里的一句话其实提了很多年叫

助力医疗资源扩容和打破区域间不平衡过去互联网医疗时代的时候一直在想试图解决这个问题但是不平衡这个问题是能通过互联网这种打破时空关系打破这个时间地点这种关系来解决的但是医疗资源扩容这个事互联网好像很难解决但是今天听两位的这个解读我觉得 AI 可能在这个事上是有很大的发挥空间的

我觉得我们今天聊的也差不多了我最后我会通常问问一个问题就是有没有还有什么要补充的如果有补充的话可以再跟我们的听友聊几句对我刚才那个 Johnson 两个点其实第一个点我是特别认同的 Patient Like Me 我们看了很久对其实这个也是在我们的这个准备中其实我们是觉得这样的一个相对坦诚的一种

医患交流方式是智能体非常需要的其实患者在做医疗决策的时候也能看到说之前医生怎么做决策的用更快更高效的方式辅助患者去帮忙因为有些决策是要患者自己做的我做不做手术我要不要主院对吧那其实这里面助力医患的信任这个东西是我觉得智能体这种形式可以很好的完善的点

这第一个第二个可能是我们其实要想小做个广告就是说我们现在在珠宝上面那个搜医生实际上是可以把患者的评价病例这些都可以看得到的然后全网应该将近 100 万的医生应该都在珠宝上面来

然后这里面当然不是每个医生都有智能体因为这里面还是有很大的工作量去做的但是这样的一个方向是我们平台的一个主力的方向就无论是说透明的去展示这些医生本身的在互联网或者甚至说在线下的医疗行为和他的防备包括这一些相对比较细节的一些信息之外其实怎么样去帮

普惠的去帮区域性的这个小有名气的医生去扩大他的影响力这也是我们要做的大家可以关注一下我们新的产品的这些迭代你刚才说那个在支付宝上搜医生名字就可以搜一个名字再加医生因为支付宝相对来讲他的服务太广了你不加医生的话有可能搜到一个基金经理对张诺森呢还有什么补充的吗那我就简单收购尾巴

其实关于整个 AI 医疗包括刚才讲智能体这件事情我是长期在关注的我对 AI 医疗这个事情从整个行业来讲我最大的担忧在于数据质量本身

虽然我们一再强调医疗行业因为一直是结构化数据因为我们要录入很多的有国家要求的要录入很多包括电子病例这块住院这块的病例数据是最完整的但即便如此整体的医疗的数据的质量到底能不能支撑我们去做更多的事情我打一个问号我不敢说因为我最近在看很多包括大模型的文章大家其实行业里面我不是医疗行业其他行业大家也在反馈

数据最后其实卡住了脖子数据质量本身卡住了脖子好多大模型已经运转不下去了就是能拿到的相对质量高的数据都差不多用完了然后呢数据原来一直认为数据很大后来发现可能数据高质量数据这个生长的速度远不如被我们割掉去拿去训练的这一速度这是我对这事打一公号但是这个方向肯定是要坚持要做的第二件事情从这个支付宝的呃

这个健康的智能体这事来讲我确实来之前对他也有一些误解我说的误解在哪啊是我没有想到他可能有一个更好的整个生态的逻辑就是今天跟真帅交流之后我才知道可能还是要欢迎更多的合作伙伴进场然后大家可能去共同开发一些

新的智能体的这样一个尝试这个我是会持续关注的因为我特别想看看有什么样的企业跟你们合作然后能开发出什么样就是除了我们现在说这种医生或者医院的逻辑还有什么样的类型的智能体是能够达

达到我们想要的一些效果的其实关于数据这个事我再多说几句就比如说像上海现在他前一阵不是开了那个医疗数据的类似于交易平台之类的我感觉这可能是一些有益的探索过去我们都说真实的数据躺在公立医院里这个很难做这个真实的应用或者开发我觉得这些事可能都有一些可以预见的往前走的一些方向

然后就比如说刚才我们说到最后关于 AI 的这个我觉得我们三个都还是挺乐观的无论是从这些应用上还是从我们的用户的接收度上其实万物生长 FM 的听众们其实很多非常关注无论是互联网医疗还是 AI 医疗的发展我觉得大家关于这个方面有哪些问题我也非常推荐大家去体验体验那个支付宝的 AI 医疗健康叫 AI 健康管家

我自己确实试过很多它的小功能有些还是挺惊艳的然后大家也可以做一些比较真实的反馈无论是在我们的评论区还是在听友群里还是反馈给支付宝那觉得我们今天也聊得非常开心那我们差不多就到这好拜拜谢谢拜拜拜拜