中美AI醫療競爭：4000萬美國人自救，中國拉開差距

據OpenAI披露的消息，全球每天有超過4000萬人靠ChatGPT獲取健康相關信息，其中美國民眾的依賴度尤為突出。

一邊是美國人自發用AI自救的窘迫，一邊是中國在政策引領下有序推進的AI醫療布局。

中美兩國在AI醫療這條賽道上，走出了兩條截然不同的路徑，背后折射的更是兩國醫療體系的深層差異。

4000萬人把AI當私人醫生，這組數字的背后，是美國醫療體系積重難返的困境。

熟悉美國社會的人都知道，這里的醫療系統堪稱復雜又燒錢，沒有全民統一的醫保，看病要先核對保險條款，醫療賬單上的項目密密麻麻，隨便一次急診的費用就能輕松突破萬美元。

數據顯示，2022年美國人人均醫療支出高達1.27萬美元，是其他發達國家平均水平的兩倍，但換來的卻是經合組織國家里倒數的人均壽命。

更讓人無奈的是，超過一半的美國人覺得本國醫療系統不合格，不少人連常規診療都負擔不起，醫生也對這套繁瑣的體系感到沮喪。

在這樣的背景下，ChatGPT成了民眾的救命稻草，大家用它做的事很實際：解讀看不懂的醫療賬單，找出里面不合理的收費項目。

保險理賠被拒絕時，靠它寫申訴材料，甚至在晚上門診關門、偏遠地區就醫不便時，直接輸入癥狀讓AI判斷要不要緊，能不能等第二天再掛號。

數據能直觀反映這種依賴，全球范圍內，ChatGPT的對話里有5%都和醫療相關，其中七成發生在門診下班之后。

僅醫保相關的咨詢，每周就有160萬到190萬條，在醫療資源匱乏的農村地區，每周的醫療相關消息也接近60萬條。

這種自發的AI補位，確實解決了部分效率問題，但背后的風險卻致命。最突出的就是AI給出的建議可能出錯，尤其是在心理健康領域。

目前OpenAI已經因為相關問題面臨多起訴訟，有原告稱自己的親友在參考了ChatGPT的建議后，出現了自傷或自殺的行為。

即便OpenAI在優化模型，讓新一代模型更傾向于追問細節、查找最新研究，但這種先出問題再補救的模式，本質上還是把民眾的生命健康當成了試錯成本。

值得注意的是，美國也在嘗試監管。聯邦層面有專門的食品藥品監督管理局授權了上千款AI醫療設備，還出了管理草案。

有些州也出臺了規定，比如加州要求醫院說清楚有沒有用生成式AI，禁止AI冒充有醫療資質的人。

但問題在于，聯邦層面沒有專門的AI醫療法律，對ChatGPT這種通用AI的健康咨詢服務，監管還是一片空白，到底該管誰、怎么管，各方都沒達成共識，監管的漏洞依然存在。

和美國野生生長的情況不同，我國的AI醫療從一開始就走在了規范的軌道上。

其實我國也面臨醫療資源不均的問題，優質的大醫院大多集中在東部，西部省份的三甲醫院占比還不到5%，農村地區的醫生數量不足全國的20%，城市的人均醫療資源是農村的2.5倍以上。

但我國沒有讓民眾自己找AI自救，而是通過政策引導，讓AI成為醫療資源的放大器，而不是替代者。

早在2018年，我國就出臺了相關意見，推動AI在看病決策、影像識別等領域的應用，同時強調要保護個人醫療數據。

之后又陸續發布了一系列政策，明確AI在醫療領域的定位，2025年11月，多個國家部委聯合印發的實施意見，更是給AI醫療劃定了清晰的目標。

到2027年要建一批高質量的醫療數據集，做出一批針對性的AI模型，到2030年，基層醫院基本都能用上智能輔助診療，二級以上醫院普遍實現AI輔助診斷和決策。

這種提前規劃、分步推進的思路，從根本上避免了野蠻生長的風險。

地方層面也有明確的紅線，比如北京就明確規定，AI不能完全替代醫生做判斷，還要建立全流程的風險預警體系。

這種政策先立、創新跟上的模式，既給技術創新留足了空間，又守住了安全底線，讓AI醫療始終圍繞普惠民生這個核心。

在政策的引導下，我國的AI醫療已經滲透到了從新藥研發到日常健康管理的各個環節。

在新藥研發領域，2025年底發布的AI孔明平臺，把藥物研發的全流程都用AI覆蓋了，能大大提高候選藥物的命中率，讓原本需要10年、花費10億美元的研發過程大幅縮短。

而且這個平臺的瘧疾、結核病相關數據庫還向全球免費開放，幫更多國家解決健康難題。

在日常看病和健康管理上，AI的作用更是隨處可見，有AI系統能幫助偏癱患者恢復步態，有AI能檢測早期胰腺癌，還有AI眼鏡能治療弱視。

互聯網大廠推出的健康AI應用也越來越成熟，比如螞蟻阿福已經連接了全國30萬真人醫生和5000多家醫院，每月有1500多萬人使用，每天處理500多萬條健康咨詢。

京東、百度等推出的AI健康服務，也整合了大量醫療資源，實現了問診、掛號、送藥一站式服務，而且都采用AI+真人醫生的雙保障模式，避免單一AI判斷出錯。

更關鍵的是，我國的AI醫療形成了企業、學校、醫院、用戶協同發力的生態。

藥企設立AI部門加速研發，專門的平臺幫助轉化醫療創新成果，醫院提出實際需求，企業根據需求優化技術。

同時行業也在自律，比如螞蟻阿福明確表示問答結果沒有廣告，不被商業因素干擾，而且醫療數據都要由高級別醫生標注，確保建議的準確性。

這種協同創新的模式，既保證了技術進步，又守住了醫學倫理的底線。

中美AI醫療的兩條路徑，看似是技術應用的差異，本質上是發展理念的不同。

美國的模式是“效率優先”，民眾因為醫療體系的缺陷，被迫尋找AI作為替代方案，雖然解決了部分效率問題，但卻犧牲了安全性和公平性。

只有會用AI、能接觸到AI的人才能受益，而最脆弱的群體可能依然無法獲得可靠的醫療服務。

這種模式下，AI成了醫療體系漏洞的遮羞布，卻沒有從根本上解決醫療資源不均、費用高昂的問題，我國的模式則是民生為本，通過政策劃清邊界，讓AI服務于醫療普惠的目標。

無論是推動AI向基層醫院覆蓋，還是用AI加速新藥研發、優化健康管理，核心都是為了讓更多人享受到優質的醫療資源。

尤其是讓農村、西部等醫療資源匱乏地區的民眾受益，這種模式不追求快，而是追求穩和準，把安全放在第一位，讓AI成為醫生的幫手，而不是民眾的救命稻草。

從全球醫療發展的角度來看，AI無疑是解決醫療資源供需矛盾的重要工具，但工具的使用方向，決定了它能帶來多大的價值。

美國的案例告訴我們，沒有規范的AI醫療，可能會帶來新的風險；而我國的實踐則證明，通過政策引導、協同創新，AI完全可以成為推動醫療普惠的力量。

對于全球來說，我國的模式或許提供了一種新的思路：AI醫療不是要突破倫理和安全的邊界去追求效率，而是要在規范的框架內，讓技術真正服務于民生。

未來，隨著技術的不斷進步，AI在醫療領域的應用會越來越廣泛，但無論技術如何發展，安全普惠都應該是AI醫療的底色。

畢竟，醫療關乎生命，每一步都不能馬虎，這也是中美兩種模式給全球的重要啟示。