零、导读
| 分类维度 | 详细说明 |
|---|---|
| AI技术 | 蚂蚁集团医疗AI采用国产化计算资源驱动 |
| 隐私保护技术 | 运用联邦学习与差分隐私技术保障数据安全 |
| 核心合作伙伴 | 与华为、阿里云等企业建立合作关系 |
| 医疗生态体系 | 联合东软集团、迪安诊断等企业，实现AI在医学检验报告解读等场景的深度整合 |
| 产品解决方案 | 推出"蚂蚁医疗模型一体机"，强化本地化AI医疗解决方案 |
| 落地应用案例 | 已在浙江省人民医院等机构成功部署 |
| 效率提升 | AI使医疗报告生成效率提升最高达3倍，准确率同步提高 |
| 数据安全 | “蚂蚁医疗大模型"通过本地化部署实现数据"可用不可见”，确保敏感数据不被未授权方获取 |
| 医学研究 | 支持医学数据结构化分析（如白内障诊断准确率达97.3%） |
| 用户服务 | AI健康助手提供报告解读、用药指导、日常健康管理等服务 |
| 区域拓展 | "安诊儿"模式已推广至湖南、上海等地区 |
| 技术聚焦方向 | 重点发展多模态数据融合（文本/影像/基因数据）及边缘计算技术，提升基层医疗AI应用水平 |
| 现存挑战 | 面临医疗数据标准化不足、模型泛化能力待提升、商业模式尚不清晰等问题 |
| 未来趋势 | 多模态健康数据融合、主动式健康干预、基于边缘计算的基层医疗应用将成为发展方向 |
| 蚂蚁集团在医疗人工智能（AI）领域推行“国产算力 + 生态共建 + 场景深耕”的三维战略，旨在通过自主可控的技术、协同合作的生态体系，以及深入实际的应用场景，全面推动医疗行业的智能化转型。 |
1. 国产算力：自主可控的技术基石
在AI医疗应用中，算力是核心驱动力。蚂蚁集团联合华为、阿里云等合作伙伴，推出了“蚂蚁医疗大模型一体机”全栈式解决方案。该方案集成了国产算力基础设施与主流大模型，如DeepSeek、Qwen等，实现了AI训练与推理的一体化私有化部署。医疗机构通过一键接入该一体机设备，能够在院内完成业务系统和患者服务的AI升级，确保数据安全可控。目前，该方案已在杭州市医保局、浙江省人民医院等多家机构成功落地。
2. 生态共建：协同合作的产业联盟
蚂蚁集团积极构建开放的医疗AI生态，与卫宁健康、迪安诊断等近百家企业合作，形成“硬件厂商 + 云服务商 + 医疗ISV（独立软件开发商）”的产业联盟。这一联盟实现了从硬件设备到算法模型，再到应用场景的全栈协同，提升了医疗AI的研发和应用效率。例如，东软集团将其医院信息系统（HIS）与蚂蚁大模型深度集成，实现了电子病历的自动生成，减轻了医生的工作负担，提高了病历的准确性和规范性。
3. 场景深耕：多端协同的应用实践
在应用层面，蚂蚁集团深入挖掘医疗机构、医生和用户三端的需求，推出了多款AI产品和服务。面向医疗机构，蚂蚁集团与浙江省卫生健康委合作推出了省级AI健康应用“安诊儿”，已覆盖超千家公立医院，服务超3000万人次。面向医生，发布了“AI病历助手”“AI科普助手”“AI科研助手”等工具，助力医生在临床、科研和科普等方面的工作。面向用户，推出了“AI健康管家”，提供体检报告解读、用药指导等12项核心功能，累计服务用户近4000万。
通过“国产算力 + 生态共建 + 场景深耕”的三维战略，蚂蚁集团正在重塑