《新智核》獲悉，近日，阿里健康旗下AI產(chǎn)品“氫離子”已完成內(nèi)測并開放下載，主要面向臨床、科研領(lǐng)域的醫(yī)生群體。據(jù)阿里健康官方介紹，該產(chǎn)品以“低幻覺、高循證”為核心特點，宣稱所有回答均具備權(quán)威出處，支持一鍵溯源功能，致力于打造醫(yī)療領(lǐng)域幻覺率最低的AI助手。

　　當下醫(yī)療AI賽道面向C端的玩家不在少數(shù)。截至2025年5月，國內(nèi)新增醫(yī)療大模型就有133個，累計總量突破288個，但是在面向D端（醫(yī)生群體）的AI應用卻少有布局，其核心原因在于AI“幻覺”風險難控，臨床信任嚴重不足。

　　據(jù)中國醫(yī)師協(xié)會的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，僅31%的基層醫(yī)生會完全信任AI輔助診斷結(jié)果；國外的《新英格蘭醫(yī)學雜志》的調(diào)研數(shù)據(jù)也顯示出，就算是頂尖大模型，醫(yī)療診斷的平均診斷錯誤率也將近一半。

　　技術(shù)跑得再快，沒法贏得醫(yī)生的信任，終究難以走進臨床一線。這道信任鴻溝，或成了醫(yī)療AI行業(yè)最大阻礙。

　　面對這一行業(yè)共性難題，在醫(yī)療領(lǐng)域深耕多年的阿里健康選擇迎難而上，推出“氫離子”App，主打“醫(yī)學循證+AI”特性，希望幫助解決醫(yī)生一切醫(yī)學問題。試圖探索一條以技術(shù)可靠性為核心的落地路徑。

　　最低幻覺率、全場景解答，氫離子如何直擊醫(yī)生痛點

　　醫(yī)療AI的“幻覺”問題，本質(zhì)是技術(shù)可靠性與醫(yī)療行業(yè)零容錯要求的天然矛盾。醫(yī)學循證AI助手的破題關(guān)鍵，在于找尋證據(jù)的邏輯、有效性、權(quán)威性。這對數(shù)據(jù)專業(yè)性、數(shù)據(jù)量、更新頻率、臨床適配度、篩選標準等各方面的要求極高，且它的受眾——一線臨床醫(yī)生們遠比普通C端用戶敏銳。

　　因此重構(gòu)醫(yī)療AI的可靠邏輯，搭建醫(yī)學循證體系、讓輸出內(nèi)容權(quán)威可信，被認為是關(guān)鍵路徑。

　　阿里健康CTO 祥志在介紹氫離子的技術(shù)支撐時談道：“ 有三個東西很重要：長尾的知識獲取、個性化診斷、決策信任。今天大模型+rag剛好符合醫(yī)生長期在循證醫(yī)學體系下獲取醫(yī)學知識、證據(jù)的范式。”

　　氫離子App基于阿里健康自研醫(yī)學大模型打造，每一條建議均可追溯依據(jù)，自帶的一鍵溯源功能可讓醫(yī)生直接查看結(jié)論對應的原始信源，提升診療決策的透明度。

　　為驗證這一特性，《新智核》開展了實測。在搜索框內(nèi)輸入“2024-2025年關(guān)于糖尿病新型治療藥物的研究進展”這句話，系統(tǒng)很快就返回了一系列高度相關(guān)的文獻，而且每個核心觀點都清楚標明了出處，從搜索到查證形成了完整的循證閉環(huán)。

　　經(jīng)過多輪臨床場景測試，“氫離子”在循證問答、病例分析、文獻解讀這些關(guān)鍵場景里，具有可靠的準確性。

　　多位參與內(nèi)測的醫(yī)生反饋，“氫離子”在循證問答、證據(jù)整合與分析總結(jié)等任務中表現(xiàn)出高度準確度，尤其在臨床、科研語境下的智能檢索和中英文獻研讀方面，貼合國內(nèi)醫(yī)生習慣。從產(chǎn)品本身看，這種把低幻覺率放在首位的設計，戳中了醫(yī)生對AI工具“先求可靠，再談高效”的核心需求。

　　作為醫(yī)學AI助手，“氫離子”App的功能布局，較為貼合醫(yī)生在臨床與科研上的實際需求。對于醫(yī)生而言，傳統(tǒng)文獻檢索中，關(guān)鍵詞提煉的高門檻常導致結(jié)果偏差，“氫離子”App種的AI語義搜索支持一句話自然語言檢索，不用過于復雜關(guān)鍵詞組合即可精準匹配需求，大幅降低了使用難度。

　　在體驗過程中，《新智核》還測試了醫(yī)生查閱外文文獻時閱讀難、翻譯難的場景。發(fā)現(xiàn)氫離子App貼合中國醫(yī)生文獻研讀習慣上線了在線閱讀功能，不僅能自動把原文的核心內(nèi)容提煉出來，還可以中英文對照翻譯，醫(yī)生不用再逐字逐句啃原文，很快就能抓住關(guān)鍵信息。

　　《新智核》測試時找了一篇復雜的內(nèi)分泌領(lǐng)域外文研究，產(chǎn)品只用3秒就輸出了核心觀點提煉和全文翻譯，譯文準確無誤，專業(yè)術(shù)語也沒出錯，研讀效率一下提升上去了。

　　臨床輔助場景中，氫離子或許能帶來更深層的價值。醫(yī)生通過氫離子，可以用更高效的交互方式獲取更高質(zhì)量的臨床證據(jù)，比如國內(nèi)外頂刊的科研成果、基于循證邏輯的病理分析、更多的病例參考；最終讓基層醫(yī)生的診斷結(jié)果和頭部三甲醫(yī)院的主治相當，幫助醫(yī)生群體水平整體提升一點點，也能讓更多患者群體收益。

　　阿里健康堅定邁向 AI to D之路

　　醫(yī)學AI助手“氫離子”的推出，是阿里健康AI戰(zhàn)略布局的關(guān)鍵一步。

　　祥志透露早在“氫離子”立項初期，公司決策層就堅定的選擇醫(yī)生端。因為整個醫(yī)療體系中，醫(yī)生是最重要的決策者，但是長久以來他們的痛點并沒有被解決。醫(yī)學大模型的技術(shù)能力應該去幫助醫(yī)生解決問題，這樣才能延展出更多的價值。 被問起與同類產(chǎn)品競爭的核心優(yōu)勢時，祥志分析了幾個核心因素：第一是技術(shù)，氫離子背靠通義千問，大概率是領(lǐng)先的；第二是內(nèi)容，阿里健康從6年前做醫(yī)學知識圖譜，3年前做醫(yī)療大模型，內(nèi)容積累也有了；第三是有錢，有卡，有團隊；第四是藥企端的生態(tài)資源。

　　這幾個核心要素一盤，“氫離子”從這一賽道殺出來的確定性是非常高的。

　　祥志談及“氫離子”的未來方向時表示：“從長遠來看，“氫離子”一定是公司戰(zhàn)略級的產(chǎn)品。一個解決中國500萬醫(yī)生一切醫(yī)學問題的AI工具， 社會價值和商業(yè)價值的想象力都是巨大的。”

　　這一戰(zhàn)略選擇貼合行業(yè)本質(zhì)：醫(yī)生作為醫(yī)療服務的核心，其專業(yè)能力的提升是醫(yī)療服務質(zhì)量升級的關(guān)鍵。公開數(shù)據(jù)顯示，阿里健康已經(jīng)簽約了近25萬執(zhí)業(yè)醫(yī)師、執(zhí)業(yè)藥師和營養(yǎng)師，這么龐大的專業(yè)人才網(wǎng)絡，給“氫離子”的產(chǎn)品迭代提供了源源不斷的臨床反饋。

　　從應用場景來看，這類循證型AI工具的市場潛力正在釋放。在三級醫(yī)院，它可作為疑難病例診斷的“智能參謀”和科研高效助手；在基層醫(yī)療機構(gòu)，其豐富的知識儲備能彌補醫(yī)療資源不足，提升診療規(guī)范化水平，恰好契合我國醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)狀。

　　對于整個賽道而言，循證化轉(zhuǎn)型可能成為新的行業(yè)共識。只有將醫(yī)療行業(yè)的“零容錯”要求深度嵌入技術(shù)研發(fā)邏輯，通過權(quán)威數(shù)據(jù)支撐、透明化驗證機制降低“幻覺”風險，才能真正打破臨床信任壁壘。

　　但行業(yè)挑戰(zhàn)依然不能忽視，譬如循證體系的維護需要持續(xù)的權(quán)威數(shù)據(jù)更新，產(chǎn)品迭代需不斷吸收臨床反饋，而如何平衡免費模式與商業(yè)可持續(xù)性，也是所有to D醫(yī)療AI產(chǎn)品的長期課題。

　　隨著大廠持續(xù)加碼、技術(shù)不斷成熟，醫(yī)療AI的落地難題正在逐步破解。未來，只有那些真正解決臨床痛點、建立起可靠信任關(guān)系的產(chǎn)品，才能在這條“慢行業(yè)”賽道中真正走得長遠。（來源：新智核）

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