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北京觀察》中國AI醫療大爆發!從「螞蟻阿福」到智慧醫院:是救命神器還是數位牢籠?

風傳媒

更新於 02月12日08:25 • 發布於 02月12日08:11 • 田暢
大陸民營互聯網企業螞蟻集團旗下的「螞蟻阿福」。(田暢提供)

2026年初,中國大陸的醫療健康領域正迎來一場由人工智慧(AI)驅動的變革浪潮。從北京的「AI+醫療健康」新政,到杭州螞蟻集團旗下的「螞蟻阿福」健康聊天機器人,這股浪潮不僅承諾提升醫療效率,還成爲重塑整個中國公共衛生體系的開始。

從表面上看,中國正在沿著「十五五」規劃的步驟,逐漸將人工智能引入到各行各業,但這場「智能化」轉型雖令人驚豔,卻也引發數據隱私與政府監控的疑慮,尤其在兩岸關係緊張的背景下,中國的AI醫療發展是否會進一步擴大數位鴻溝,或成為地緣政治工具,值得持續關註。

政策驅動下的AI醫療爆發成中國公共醫療改革的新亮點

中國大陸自2024年起就大力推動「AI+」行動計畫,將醫療健康列為優先領域。根據大陸國家衛生健康委員會於2025年11月發布的「關於促進和規範『人工智能+醫療衛生』應用發展的實施意見」,指出到2027年建立高品質醫療資料集與專業AI模型,並在2030年實現基層醫療機構的AI普及化。

根據意見綱要,中國將從2025年11月至2026年3月的基礎設施規劃,到2026年4月至12月的試點實施,涉及50家醫院與500個鄉鎮診所。

一些大陸醫療行業的咨詢公司預測,2026年將是中國AI醫療商業化深化的一年,應用場景也從臨床診斷、患者服務到醫療研究與運營管理全面擴展。

2023年11月24日,北京市民帶著孩子準備到醫院看診。中國官員強調,他們並未發現任何「異常或新型疾病」。(美聯社)

從目前來看,這一政策並非空談。早在2025年上半年,清華大學人工智慧產業研究院推出全球首個「代理醫院」系統,能處理21個科室、超過300種疾病場景的診斷與治療,準確率超過93%。這類創新不僅提升基層醫院的診斷效率,還幫助緩解醫師短缺問題。

在新冠疫情之後,中國醫療AI初創企業也如雨後春筍般湧現,受益於龐大的生物資料市場與成熟的生物科技產業。其中,AI在腫瘤篩檢與慢性病管理等高價值場景的應用,將成為未來三年的成長引擎。

北京市衛生健康委於去年年底發布了《北京市支持醫療健康領域人工智慧應用發展行動計畫(2026—2027年)》及相關措施,明確到2027年建成「需求精準對接、資料高效流通、技術快速轉化、生態協同發展」的AI產業支撐體系。擬於2026年底前實現全市二級以上醫療機構門急診、住院電子病歷及醫療影像等資料全面接入全民健康資訊平台,建設多模態、多病種資料集。大陸國家醫保局也在昨日發佈類似公告顯示,在2026年將實現「醫保跨省共濟」和「醫療影響資料共享互認」兩項工作項目。

互聯網企業巨頭領跑AI醫療,政策紅利逐步顯現

大陸民營企業是這場公共衛生革命的主力軍。螞蟻集團的健康聊天機器人「螞蟻阿福」(原名AQ),自2025年推出以來,已吸引3000萬月活躍用戶,其中一半來自中小城市,更成爲今年馬年春節前大陸社交媒體上熱門討論的話題。

這個AI助手能回答健康問題、建議就醫、分析化驗結果,甚至提醒用戶運動或服藥,體現AI從「工具」向「夥伴」的轉變。截至2026年初,阿福單日處理健康疑問已超1000萬次,並有超過1000名醫師開設「AI分身」,去年提供2700多萬次專業健康解答。

其他類似的項目包括上海瑞金醫院與華為聯合發布的RuiPath病理大模型,依托百萬張高品質數位病理切片資料,單切片AI診斷時間僅需數秒,已覆蓋中國每年全癌種發病人數90%的癌癥類型。百川智能的Baichuan-M3醫療模型在全球權威醫療基準測試中排名領先,醫療幻覺率降至3.5%。

瑞銀認為螞蟻集團重啟IPO可能屬為時過早,因公司仍處重組中。(AP)

在政策支持上,北京市提供高達1000萬元人民幣的專項資金支持AI藥物研發,深圳則建立「AI+生命健康」產業園,提供免租辦公與實地測試。這些舉措成爲不斷吸引國際製藥巨頭湧入中國,利用其資料與人才資源。

根據大陸國家統計局的數據顯示,中國AI醫療市場從2020年的9億美元增長到2023年的15.9億美元,預計到2030年達188.8億美元,年複合成長率42.5%。

AI醫療下的「挑戰與隱憂」,資料安全與倫理困境

儘管前景樂觀,中國AI醫療產業仍面臨多重挑戰。在政府主導的「智能化社會」框架下,AI+醫療被視為社會治理工具,中共高層稱AI為「領頭雁」,成爲推動經濟社會創新的關鍵。

在AI醫療密集爆發下,首當其衝的就是個人隱私問題。雖然大陸《個人資訊保護法》與《資料安全法》已經實施,但龐大的生物資料收集(如電子健康記錄)卻引發擔憂。但從台灣視角來看,這可能強化大陸的監控體系,尤其在兩岸資料流通受限的情況下,台灣企業難以參與,卻可能面臨技術外溢的風險。

其次,區域不均衡問題突出。大城市如北京、上海、深圳佔據市場份額的近半壁江山,而農村地區雖有試點,但基礎設施落後。此外,AI的倫理問題不容忽視:診斷準確率雖高,但演算法偏見或黑箱決策可能導致醫療失誤。

中國在醫療AI的監管沙盒雖加速審批,但需平衡創新與安全。

與台灣相比,大陸的AI醫療更重注規模化與政策驅動,而台灣則強調隱私保護與國際合作。例如,台灣的健保資料庫雖豐富,但使用受嚴格規範,避免政府過度介入。這凸顯兩岸在數位健康治理上的差異:大陸追求「生物經濟領導地位」,台灣則更注重人文關懷。

AI醫療的快速崛起對兩岸既是機遇也是挑戰

美國與歐盟在AI倫理標準上領先,中國需應對出口管製與技術壁壘。對台灣而言,這場變革不僅是醫療進步,更是大陸科技自主的象徵。若兩岸能加強合作,或許能共同應對老齡化挑戰;否則,AI醫療可能加深數位分歧。(推薦閱讀)別再亂問Dr. ChatGPT!牛津大學最新研究發現,AI醫療建議「僅3成準確率」

中國AI醫療的快速發展,展現了科技賦能公共衛生的潛力,但也提醒衆多業者,在追求「智能化」的同時,需警惕隱私與公平的陷阱。

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