AI浪潮下，慢病管理新征程，AI慢病管理：打破传统医疗困境的钥匙

本文聚焦于AI技术在医疗领域的应用，特别是在慢病管理方面的发展情况。详细阐述了当前我国慢病管理的现状、AI赋能慢病管理的方式、所取得的成果以及面临的多重挑战。

在21世纪，AI技术如同强劲的东风，推动着各行各业不断进步与变革。资本市场对“AI医疗”赛道的热情持续高涨，头部互联网企业纷纷加快脚步，投身这片充满机遇的蓝海。而慢病管理，作为AI医疗中的关键细分领域，更是成为各方竞相争夺的焦点。

国家统计局公布的数据显示，截至2024年底，我国60岁及以上人口在总人口中的占比达到22%，65岁及以上老年人占比为15.6%，这清晰地表明我国已步入中度老龄社会。与此同时，有相关数据指出，超过75%的60岁及以上老年人至少患有1种慢性病。

方舟健客创始人、董事长兼首席执行官谢方敏博士在接受采访时表示，老年人对慢病服务有着强烈的需求。目前，很多患者主要依靠医院的医疗资源来满足自身需求。然而，我国优质医疗资源分布不均衡的问题较为突出，慢病医疗服务的可及性和服务质量都急需改善，医疗资源的分配也有待进一步优化。

据灼识咨询数据显示，受人口老龄化、慢病年轻化等宏观趋势的长期影响，中国数字化慢病市场呈现出快速扩增的态势，预计到2030年规模可达6550亿元，这一赛道的长期发展机会具有较高的确定性。

在这样的背景下，众多医疗企业纷纷尝试借助AI技术来赋能慢病管理。不过，在医疗这个严肃且专业的领域，相比追求速度，更需要坚持专业主义和长期主义。

那么，AI究竟如何赋能慢病管理呢？

在以医院为中心的传统医疗模式下，患者尤其是慢病患者面临着诸多疾病管理难题。谢方敏认为，一方面，医患之间存在信息不对称的问题，患者对疾病和新药的了解有限，在就医过程中往往处于弱势地位；另一方面，由于优质医疗资源短缺，患者在问诊时获取优质医疗资源存在一定困难。

他还补充道：“对于慢病患者来说，通常需要严格遵守医嘱用药才能更好地控制病情，但多数患者的用药依从性并不理想，这也影响了治疗效果。这意味着慢病患者需要一个更长期的健康管理方案。”

近年来，基于大模型构造的AI产品加速落地，其功能日益强大，逐渐从单纯的“工具”转变为“协作者”。在慢病管理领域，一些企业通过技术创新和模式优化，已经取得了初步成果。

以方舟健客为例，其打造的“AI H2H智慧医疗新生态”（“AI H2H新生态”）涵盖了AI医生助理、AI客服助理、AI采购助理、AI创作助理等，为市场提供了一整套“AI智能体”产品及解决方案。

其中的“AI医生助理”，能够在合理时间内为用户提供针对性的用药建议。用户在线咨询时，往往希望医生问诊速度快、质量高且能产生共情，但这对医生来说是难以兼顾的职业痛点。谢方敏介绍：“AI医生助理就像是一个集客服、助手、健康顾问为一体的团队，能以最低成本为医生减负。”

随着大模型的广泛应用和发展，AI将成为出色的“协作者”，其效率提升不再局限于20%、50%，只要有足够的算力资源，甚至可以达到5倍、10倍，乃至100倍、1000倍的效果。

当然，AI应用的快速落地也能为互联网医疗的商业模式全面赋能。谢方敏表示：“AI赋能后，产业竞争格局会发生变化，将从人力密集型转变为智能体密集型。对企业而言，原来的竞争力主要体现在‘人’这个资源的壁垒上，而未来的竞争力则在于智能体。智能体由算法驱动，因此竞争壁垒也从人力资源转变为算法。”

同时，谢方敏进一步举例说明，如果将“AI医疗”的落地应用按100分评估，达到60分的及格线并不困难，但要达到60 – 80分，就取决于应用模型背后准确、专业的数据。而要做到80 – 90分，则必须依靠算法与对业务理解的深度结合，其中对业务的理解是企业长期差异价值的核心。

然而，在实践中，AI慢病管理也面临着诸多挑战，其中最大的挑战来自于模型幻觉，这背后是对AI可靠性的严峻考验。

某三甲医院信息科主任指出：“AI的表现很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性，当这两者存在偏差时，就如同人会产生错觉一样，AI有时会生成看似合理实则违背医学常识的结论。”

方舟健客技术负责人也认为，大模型产生幻觉的原因，一是内容缺失，二是训练内容存在歧义。如果有准确的知识库，如药品说明书、医学指南等，并以此指导大模型的输出，在一定程度上可以抑制模型幻觉。

该技术负责人表示：“这种情况下模型可能比通用模型更‘傻’，因为它更加保守，但同时也会更准确，更符合医疗场景。医疗AI最重要的‘特质’就是必须可信赖。”

值得注意的是，业内专家都强调数据对AI医疗的重要性。对于一些专有数据而言，质量比数量更为关键。

方舟健客技术负责人称：“在进行模型训练时，使用少量的优质数据往往比大量的低质数据效果更好，甚至用几十个优质样本训练，效果要好于用几百万的低质数据。”

除了数据质量，数据安全、合规等方面也需要业内取得突破。方舟健客技术负责人认为，企业可以构建数据安全沙箱，像方舟健客除了采用传统的加密手段外，还对内部数据进行分级控制，并对敏感数据进行脱敏处理。在合规方面，企业需要按照国家要求对输入输出的内容进行安全过滤，同时在个人信息保护和知识产权保护方面严格遵循国家法律法规，避免AI生成内容带来的法律风险。

本文围绕AI在慢病管理领域的应用展开，先是介绍了我国老龄化及慢病现状，凸显慢病管理需求。接着阐述了AI赋能慢病管理的方式及带来的变革，包括提高效率、改变竞争格局等。最后指出AI慢病管理面临模型幻觉、数据质量、安全合规等挑战。总体而言，AI为慢病管理带来了新机遇，但要实现其在该领域的有效应用，还需克服诸多难题。