文｜罗曾
“全上海累计家庭医生签约数超1100万人，常住人口签约率达45%，老年人和慢性病患者等重点人群签约率更是突破84%。与此同时，社区门诊量占据全市近四成。”上海市卫健委的这一系列数据，反映出基层医疗需求的显著增长。
然而，与之相对应的是医疗资源供给的挑战。曜影医疗创始人兼首席执行官、心血管内科主任史浩颖指出，可及性受限、资源分配不均以及24小时服务缺失等问题，是深化家庭医生制度面临的核心瓶颈。
“实际上，每个人都有这样的刚性需求——希望有一位值得信赖、水平卓越的家庭医生照顾全家人的健康。但现实中，即便与医生关系再好，半夜遇到健康问题时，我们都会犹豫是否打扰他们。”史浩颖深有感触。
而优质医疗资源获取的差异，进一步放大了健康管理的难度。在此背景下，曜影医疗与上海人工智能实验室联合研发的全新产品——AI家庭医生于2025年5月29日正式上线。这款基于大语言模型技术的产品，通过“AI智能体+真人医生”双轨服务模式，试图打破家庭医生服务的时空限制，探索家庭健康管理的新路径。
需求倒逼创新：AI家庭医生的诞生
“即使与医生关系再好，半夜遇到健康问题时，我也会犹豫是否打扰他们休息。”史浩颖以自身经历揭示了家庭健康管理的核心痛点：当母亲身体不适或孩子生病时，“院前场景”的咨询需求尤为迫切，但传统家庭医生难以提供24小时响应。
这种需求并非个例——中研普华数据显示，2025年中国AI+医疗市场规模将突破900亿元，过去五年年复合增长率达58.3%。这一增长并非单纯的技术红利，而是由老龄化加剧、医疗资源错配、医保控费压力三大社会矛盾倒逼的必然结果。
曜影医疗儿科主任黄海娟进一步指出，这种“健康焦虑”在儿童医疗中尤为突出，尤其夜间分诊是家长的高频痛点——新手父母面对发烧幼儿时，常陷入“去医院交叉感染”或“居家延误病情”的两难。
“在了解他所有的数据和病史情况下，AI家庭医生是最有可能在夜间承担分诊的功能，给他一些基本的判断，把未来发生的情况，需要就诊的情况给他做一个清晰的解答，同时有一个患教的情况，第二天全科医生再进行综合判断，这才是比较完整的服务。”黄海娟表示。
除患者端的需求外，医生同样苦于服务范围受限。传统家庭医生模式面临双重困境：一方面，优质医生资源稀缺，史浩颖提到“能接触到高水平医生的机会并非人人都有”；另一方面，医生服务能力受时间限制。
那么，“能否将全科主任、儿科主任的专业能力复制？能否将他们看诊的思路和方法通过AI智能体传递给更多家庭？”一系列设问下，始于对核心资源的“数字化复制”探索，曜影医疗AI家庭医生诞生。
双轨服务背后：AI与医生的共生系统
事实上，AI家庭医生并非新概念，市场上开发此类产品的成员并不在少数。
在史浩颖看来，曜影医疗AI家庭医生产品最具价值的核心在于“AI医生+真人医生”的协同服务体系。
如何将AI技术无缝接入实际诊疗场景？“我们的方案是——AI承担高频、常规的健康咨询，而医生专注于关键决策和治疗方案制定。”史浩颖表示。
据介绍，AI家庭医生是基于前沿的大语言模型技术为用户提供智能图文对话，多轮交互以及个性化的健康建议，并且与现有医疗体系无缝连接，首次实现“AI智能体+真人医生”双轨服务的全场景应用。
为何是双轨服务？
“医疗服务要求极其严谨，我们不能让患者盲目采纳AI的建议。“史浩颖称，AI的"幻觉"问题仍存在，如果十个建议中有九个正确，一个错误，对健康而言可能代价极大——健康问题没有试错的余地。
因此，曜影医疗仍坚持"AI建议+医生审核"的双重保障机制，即AI仅提供初步判断，最终决策权始终掌握在专业医生手中，通过完整的流程体系，确保重要医疗服务的最终落地仍由线下专业团队执行。
上海人工智能实验室领军科学家、香港中文大学教授成宇指出，大模型的通用能力与医疗专业需求存在鸿沟：
“AI若想在医疗领域落地，必须解决‘幻觉’问题与个性化服务挑战。”为弱化AI幻觉问题，成宇介绍，在技术层面，其团队通过意图识别过滤无效问题，并优化RAG技术，确保AI回答时锚定患者真实数据，而非编造信息；数据层面，则融合曜影医疗庞大的数据积累。
曜影医疗从2016年创立至今，已发展成拥有9家门诊部和1家医院的医疗集团。从最初的院内HIS系统、数据中台，到慢病管理平台、可穿戴设备整合，其数字化能力在不断积累深化。“我们的全职医生有超过160位，兼职两三百位，总共有400多位全科+专科的医生，这还是个非常庞大的医生团队。”史浩颖透露。
双轨制的终极价值，在于将单点技术转化为医疗服务的生态能力。眼下，这种“双轨制”模式正通过商保渠道加速渗透：曜影超50%客户来自商业保险，其新型HMO产品已嵌入AI医生服务。而在上海人工智能实验室，成宇称，也在考虑标准和安全规则的制定。
人效提升之下：合规边界的探索发展
“如果没有AI，我们的服务能力有限，难以覆盖更多患者。”曜影医疗门诊部主任、全科医生代表严轶文坦言。
从市场潜力看，AI家庭医生的价值在于突破“人力天花板”。例如，通过AI承担高频咨询，医生可将节省的时间用于复杂病例。
史浩颖透露，有全科医生使用AI产品后，病史书写时间从5分钟缩短至1分钟，服务效率提升4倍。这种效率提升在慢病管理中尤为显著，史浩颖称，其心血管慢病患者血压控制率达80%以上，核心依托于数据平台对患者日常指标的实时监测与预警。
成宇预测，AI不会取代医生，但能重构协作模式。
“假设健康问题是张试卷，AI现在是75分，未来它往80分或者90分方向努力，剩下的那20分，我们的解决方案可能就是真人医生，尽量让这张卷子能够达到100分的状态。”曜影医疗数字研发部负责人陈峰表示。
而随着可穿戴设备普及与医疗数据结构化升级，AI家庭医生的服务边界将持续拓展，从健康咨询向数字疗法（Digital Therapeutics）延伸，甚至参与个性化治疗方案的制定。
值得一提的是，作为新生事物，AI家庭医生的法律定位尚未明确。
对此，史浩颖强调：“AI不能替代线下诊疗，所有建议必须经过真人医生审核。”这种定位与成宇提出的“自动驾驶类比”不谋而合——如同L3级以下自动驾驶需人类接管，AI家庭医生始终作为辅助工具，不涉及诊断、治疗等核心医疗行为。
谈及AI家庭医生的未来，陈峰指出将沿“技术+数据”双轨推进。一方面，大模型迭代使AI处理医疗数据、生成建议的精准度持续提升；另一方面，业务数据的量与维度增长，将推动健康评估从基础咨询向个性化方案升级。他认为，未来智能体将在医疗细分场景专业化分工，如AI医生助手、运营助手等，研发端通过专属数据集优化各智能体功能，最终形成“每个场景都有专属智能助手”的协同生态，持续为医疗服务提效。
