阿福把脉、医生兜底，AI看病的终局是「doctor in the loop」

今年初，科技富豪马斯克曾在一次公开访谈中放出话来：未来三年，特斯拉的人形机器人Optimus将“超越全球最好的外科医生”。“AI取代医生”这个话题总能引爆舆论。暂且不论这个时间表是否过于激进，一个明确的趋势已经摆在那里——AI正以前所未有的速度渗透进医疗领域。

一个典型的例子是，身体不舒服先问AI，已经成为很多人的下意识动作。而从专业医生的视角来看，今年初《生命时报》发布的一项覆盖全国超500位三甲医院医生的调研显示，超过七成受访者推荐大众用AI“解决日常基础健康疑问”，九成受访者看好AI医生的未来。

不过，医疗领域对严谨性和安全性的要求极高，不少通用AI的“幻觉”和判断偏差，让用户始终心存顾虑。毕竟，一次错误的诊疗引导，就可能带来难以逆转的健康损伤。此前网传，有网友按照通用AI的指导，把父亲的断指紧急浸泡在生理盐水里，结果导致断指无法接回，令人扼腕。

这正是AI落地医疗领域时，最核心的能力瓶颈和信任障碍。

为了赢得信任，市面上的AI各显其招。有些在回答末尾附上参考文献链接，有些会标注“仅供参考，不能替代医生诊断”，还有些产品会用置信度分数来提示不确定性。但这些做法，本质上还是让用户自己判断答案是否可信，把责任甩给了用户，治标不治本。

因此，在提高模型诊疗能力的同时，行业内逐渐形成一种共识：真正可靠的AI医疗服务，短期之内仍然离不开“医生”的参与。北京大学医学人文学院教授丛亚丽认为，专业的AI健康助手应该充分提示用户可能存在的风险，引导用户回到正规医疗系统，而不是让人误以为屏幕上的回答就可以替代医生。

那么，在不同科室场景下，人与AI协作的理想模式可能是什么样的？又该如何落地？

近日，蚂蚁阿福上线的“医生把关”功能，给出了一个务实的答案：用户获得AI分析结果后，可以选择是否邀请三甲医院的医生对回答进行复核，并补充意见。蚂蚁阿福的测试数据显示，大约15%的用户会选择这项服务，而医生复核的结果与阿福分析的一致率超过了90%。

这项功能目前还在皮肤科问题咨询上小范围测试，至于何时推广到更多科室，目前还说不准。

不过可以确定的是，这种“硅基+碳基”协作的模式，正是典型的“doctor in the loop”（医生介入闭环），有望让用户在使用AI阿福时，基本打消对AI的顾虑，感觉更放心、更安全。

01. 请医生给“阿福”检查作业

体验后发现，在阿福首页的“拍皮肤”功能中，用户拿到AI的诊断建议后，会在末尾看到“请真人医生确认”的选项。点击后，系统在数秒内就会匹配一位三甲医院的皮肤科医生。用户简单补充一些身份基础信息后，很快就能得到医生的反馈——可能是“我认可阿福的分析”，也可能是“这个状况出现多久了、有没有伴随疼痛”这样的追问。

蚂蚁阿福方面介绍，之所以率先选择在皮肤问诊场景测试这个功能，是因为这类问题是平台上咨询量较高的服务品类，而且比较依赖于图文的识别判断。AI的多模态识别能力在这方面具备优势，阿福经过长期运营，也积累了不少技术能力和经验。

蚂蚁阿福提供的数据显示，当前阿福“拍皮肤”可识别的皮肤病种类，已经从最初的50种升级到了100多种，能够覆盖99%的线上问诊常见皮肤问题。场景成熟度高，是新功能落地的理想试验田。

而在AI问答后的复核环节，医生可以看到用户和阿福的完整咨询过程，以及阿福的分析结果。同时，如果医生评估下来，觉得现有的病史信息不足以支撑临床判断，可以主动介入追问，确保信息充分，从而独立给出最终诊断。

作为第一批参与“医生把关”的真人医生，石家庄市人民医院皮肤科医生李建英，每天大概要把关上百个阿福的回答。在她的体感中，AI的准确率能达到90%到95%。即便如此，她仍然会仔细审阅每一份内容。“就像智能驾驶一样，我们可以相信它，但也会盯着它，不能闭着眼睛让它自己开。”

蚂蚁阿福提供的测试数据显示，当前大约90%的情况下，医生认可AI的分析是合理的；信息不足、需要发起对话要求用户补充更多细节的案例占比不到10%。这一协作流程兼顾了效率和专业度，既避免了让医生重复处理基础信息，也为特殊病例预留了人工深度干预的空间。

值得注意的是，“把关”这个动作由用户自主选择，用户也可以选择不需要医生把关。现阶段，每人每天有3次免费体验机会。

那么，为什么阿福能和医生达到90%的一致率？据了解，自底层模型研发之初，“阿福”就坚持与专业医生共建的思路，邀请顶尖三甲医院、学科带头人参与设计问答思维、评估标准等顶层规范，打造医学知识库，确保AI的回答有据可依、符合临床逻辑。

02. AI+医生，打开医疗“人机协作”想象空间

嵌入“医生把关”功能后，用户能感知到的最直接变化就是：拿到AI的回答后，终于有了一个“确认”选项。

在此之前，阿福已经能够完成“拍照—AI分析”的链条，但始终缺少一个轻量级的核实环节。现在，只需几分钟，一个从“问”到“判”再到“确认”的流程就完成了，用户能很快获得来自医生的复核结果。

医疗需求具有很强多样性。据蚂蚁阿福测试数据，15%的用户选择医生把关，85%的用户没有选。这恰恰说明了两件事：第一，大部分人对阿福的AI回答已经足够信任，不需要再花钱、花时间找医生确认；第二，确实存在一批对准确性有更高要求的用户，需要医生来打消他们对AI的顾虑。

如果把视角拉长一些，“AI+医生”的协作模式在皮肤科被验证可行后，它的想象力远不止于问诊这一种单一场景。

未来，在康养、居家护理，乃至慢病管理等领域，也完全有可能尝试“AI+真人”的组合。这里的“真人”未必一定是三甲医院的医生，也可能是康复师、营养师、健康管理师，甚至是社区护工。

AI负责大规模、标准化的信息处理和提醒，人类负责个性化判断、情感支持和现场操作。如果这套组合模式能渗透到更广泛的大健康赛道，那么，能撬动的市场规模和社会价值，也会随之提高。

正如凯文·凯利所预言的，未来最好的医疗服务，既不单纯来自AI，也不单纯来自真人医生，而是两者的结合。二者取长补短、优势互补，才能打造出更可靠、更普惠的医疗服务。而“阿福”的尝试，让这种结合在国内市场率先落地成了可操作的产品形态。

因此，“医生把关”本质上是蚂蚁阿福对未来医疗协作模式的一次提前演练。当行业还在争论“AI会不会替代医生”的时候，阿福用一次产品升级给出了自己的答案：不是替代，是搭档。而这对搭档的磨合，最终要解决的，可能是看病难、看病贵的问题。