作者 | 傅斯特
智谷趨勢出品 | ID：zgtrend
我們似乎正面臨一場“慢性崩潰”，不分地域。
地球分裂成兩個世界：一半人口，缺醫少藥，連最基礎的醫療服務都得不到;另一半人口，即使是曾經被人羨慕的高福利國家，也在高成本、低效率的系統失衡中疲于應付。
即便是自由市場的“旗手”，也逐步成為被市場反噬的患者。
在美國，特朗普最近很惱火。
一瓶中國研發的抗癌新藥，在中國的年治療費用不到5萬元人民币，在美國卻要120萬元人民币，差價近25倍;一款常見的糖尿病藥，在英國法國的售價大約是300元人民币，在美國卻要花1300元人民币……
歐洲的免費醫療排隊成災。一個非急診預約，動辄等數月，多則半年，等病患見到醫生，也許已經差不多見到上帝的微笑了。
至于中國的醫療，在Tiktok上倒是頗讓老外羨慕。
然而數據道出了另一面現實：僅廣東一個省的三甲醫院數量，已幾乎等于整個西北地區的總和;一位醫生每周平均要接診155名患者，是OECD國家平均接診量的4.4倍。
普通人看病，終究要為橫亘在地理、信息和資源之間的鴻溝，一次次奔赴。
醫療，本該是讓人類生存得更有質量的系統，如今卻成了被仰望的高牆，澆築出這個時代最殘酷的真相——人人亞健康，個個撐極限。
熬，成了跨越邊界、人種、性别、民族……大多數人處理健康問題時最理性的選擇。
被普通人撐起的“健康極限”
年輕人不敢請假，中産不敢生病，老人不敢添麻煩……普通人正在用“三大精神内耗”，撐出當下千瘡百孔的醫療現實。
調查顯示，68%的年輕人有病不敢請假。别人扶搖直上，年輕牛馬們隻能“扶着腰上”。
工作日難請假，周末難挂号，他們隻好把希望寄托在泡枸杞、八段錦，試圖用成本掌控超負荷的身體。
他們強撐着“脆皮”體質，提前拐入慢性病車道：脂肪肝、高尿酸成了畢業三年的體檢标配;腰突、脫發、肥胖、失眠全面年輕化……
同樣撐得力不從心的，還有中産。都說中産背後四座山：房貸、孩子、父母、體檢單。
在有車有房、有穩定工作的“體面”背後，多少中産曾在腦海裡反複推演生活的變數和後果?倘若房子真成了紙面财富，倘若工作不再有“鐵飯碗”一說，那麼一場病，可能就會壓垮全家的财務結構。
紙面富貴，生活易碎。既怕小病拖成大病，又怕一查出點什麼，影響工作、打亂家庭節奏。
“這點小病，忍忍就好”，是中産焦慮之下的精神自保。
老年人也很無奈，醫院成營地，理解成壁壘。
他們被慢性病反複侵襲，是醫院各大門診的排隊主力。可是一旦沒有子女陪同，看病就成了他們孤獨面對的“迷宮”——
檢查報告看不懂、藥盒說明看不清、不會描述症狀、記不住醫生說什麼……有調查顯示，超過九成老年人建議醫院應設置顯眼的老年人專屬地标，以摸清看病的線路。
一次誤吃藥，一場延誤治療，随時可能演變成全家人的精神内耗。
冷冰冰的數字背後，落在個人身上，都是的消耗。
其實很多健康問題并非無法診斷，而是當前的醫療資源體系尚不足以高效處理每一個診療需求。
但硬撐的身體，跟硬撐的醫療系統，任何一方不堪重負，都将是“慢性崩潰”的開端。
30年前的日本，便曾真實走到崩潰的邊緣。
危中看“機”
上世紀90年代的日本，經曆了一場被稱為“黑色醫療”的十年危機，一度引發日本社會對“醫療費亡國”的恐慌。
一切的起點，是對人口老齡化速度的嚴重誤判。
日本政府在80年代認為，醫療資源已相當充足，甚至提出要削減10%的醫生數量。
萬萬沒想到，進入90年代，老齡人口加速增長，以慢病為主的老年患者數量急速攀升，醫療需求遠超預期，14%的老齡患者長期占據60%的病床資源，醫院幾乎成了養老院。
當時日本經濟增速已經放緩，醫療費用卻一直高速增長。到了1995年，日本醫療支出突破27萬億日元，僅三年增長了近5萬億。
如果再不對醫療費用進行有效節制，按照其老齡化速度計算，有社會學者提出，日本财政将在十五年内破産。
日本政府不得不“削足适履”，采用強硬的控費措施，這也令日本的醫療系統陷入惡性循環——病人淪為低成本醫療的犧牲品，醫藥造假、醫療事故頻發，醫生超負荷工作，醫患關系跌至冰點……
這場始于誤判的危機，最終釀成醫療系統長達十年的慢性崩潰。
今天的中國，面臨着相似的結構性壓力。
3億老齡人口，9億亞健康群體，1億慢病人群;人口老齡化加速、慢病年輕化提前到來，而醫療資源配置仍然高度集中。2022年，我國三級醫院數量占醫院總數的9.5%，卻承擔了全國58.4%的就診量。
當大醫院像高速，社區醫療像縣道，所有人隻能堵在有限的入口上。
不過，與30年前的日本相比，今天的中國更早意識到結構性挑戰的複雜性，也更早擁有技術路徑上的備選答案。
從大醫院調峰，到推進分級診療，過去三年，整個體系都在尋找新入口和“減壓閥”。
2023年，全國三級公立醫院的門診患者，平均等待時間減少至17.72分鐘(2021年為20.12分鐘，2022年為18.09分鐘);全國急診留觀患者的平均滞留時間，在短短一年内縮短了1.81小時。
而比日本更幸運的是，我們正好趕上全球性的技術拐點——
AI，究竟能在多大程度上幫全球醫療系統減壓?
世界經濟論壇指出，按需醫療、家庭診療、實時解答正在成為全球趨勢，在這樣的背景下，慢病管理的數字化，有望減少高達30%-40%的不必要就醫支出。
這是什麼概念?從全球的變化來看，答案越來越清晰。
在美國，近一半人口受到慢性病困擾，而休斯頓一項研究表明，接受遠程醫療服務的患者，一年内能減少6.7%的非必要就診，而每一次避免，能為患者節省2468美元的醫療開支。(來源：世界經濟論壇2023年報告)
英國國家醫療服務體系(NHS)也指出，四分之一的全科醫生預約，其實完全可以在線解決。
這些數據背後，指向一個共同的趨勢：
醫療資源，正在“去中心化”。
換句話說，要讓管健康這件事，從集中在大醫院，逐步流到每個人手中。
現代公共醫療清楚地知道，如果能把初步判斷、分診建議、健康管理等“醫療入口”盡早放到個人手中，不僅能成為醫療系統的“減壓閥”，也能幫助普通人少走彎路、少亂花錢。
對于擁有3億老齡人口、9億亞健康人群的中國來說，更是如此。
如果說，1949年後，我們曾經靠強制以及豪情萬丈，把赤腳醫生普及到了幾乎每一個村落。這一套在今天已經很難重現。
幸好，科學技術是第一生産力。
緩解醫療系統壓力的解法，必須是讓更多普通人能在AI的輔助下，對健康狀态預先識别、初步判斷，從而把線下醫療資源留給更有需要的人。
而在全球越來越多科技巨頭投入AI健康領域之際，一些AI産品，如螞蟻集團發布的AI健康APP“AQ”，可以說是一次恰逢其時的系統補位。
我們每個人幾乎都經曆過這樣的時刻：
· 拿着體檢報告一頭霧水;
· 對着藥盒發愣，不知道能不能和其他藥一起吃;
· 半夜胸悶頭暈，在“忍一忍”和“去醫院”之間糾結;
· 上網查症狀，要麼被虛假廣告吓得驚慌失措，要麼被複雜術語勸退。
42歲的張先生，是一名項目經理，剛拿到單位的年度體檢報告時，上面顯示血脂偏高。可即使人到中年，人生經驗足夠豐富，面對沒有解釋的報告，看不懂就是看不懂。
比起報告上用紮眼紅字标注的“健康異常”提醒，張先生更在意的是，有沒有人能告訴他，下一步該怎麼辦?信息是否可靠?
謹慎的他拍下報告，上傳到AQ，很快，系統生成了解讀反饋：
當前指标在什麼區間;
是否需要進一步就醫或調整飲食;
潛在的健康趨勢變化;
針對性健康管理建議……
這讓張先生對身體發出的預警信号有了清晰認知。而AQ生成的解讀背後，有着醫療大模型做支撐——
它會學了包含報告、影像、藥品等超萬億級tokens專業醫療語料，被上千位專業醫學人士、專家訓練，從而保障普通人在信息混雜的時代，能得到更準确可靠的回答。
而對于李女士來說，看病的困擾則在另一個維度上。
她在腫瘤術後康複期，每次複查都有一堆問題想請教專家，但三甲号源緊張，加之看病時間局促，她不得不一次次把問題咽回肚子。
一次偶然打開AQ，她嘗試和“名醫AI分身”對話：
那一刻我甚至有點感動，積攢許久的疑慮，終于有機會好好問清楚醫生，而且上面逐字逐句回應，非常有耐心，每個回應都标注了靠譜的信息來源，很放心。
這些“醫生AI分身”，是AQ基于全國近200名專科醫生專家的問診思路訓練而來，就像一位專業醫生坐在你對面，聽你說話、幫你判斷。
除此之外，AQ還接入全國超千家醫院、百萬級數量的真實醫生，把診斷入口從真實的醫院延伸到每一位普通人手裡。
但是說到AI應用，很多老年人乍一聽，“敬而遠之”。
在很多老人眼裡，手機是複雜的，醫院是遙遠的，每每碰到健康問題，考慮的還是不要麻煩子女。
73歲的李伯最近換了高血壓藥，不确定能不能跟其他藥一起吃。子女不在身邊，自己看說明書又吃力，得知AQ支持語音提問，他試着說了一段。
幾十秒後，他聽懂了解釋——這是他第一次，不用麻煩子女，也能判斷自己的用藥方案。
正如《健康中國2030》提出，“個人是自己健康的第一責任人”，而對健康狀态的判斷力，正是每個人履行這份責任的開始。
AQ的出現，是為了讓普通人在無數次對着報告發愣、對着體感猶豫、對着挂号系統手足無措時，能更準确地知道：下一步，該怎麼走。
拍個照，它能讀懂報告、解讀藥盒，甚至看懂皮膚變化;
說一句“我最近頭暈”，能收到像真人醫生一樣的追問和建議;
下一步要不要去醫院、應該挂哪個科，它都能給出耐心可靠的回答。
我們無法讓醫院在短期内多出幾倍資源，而AQ所構建的，是用技術和責任，連接起普通人跟醫療系統之間長期存在的那道縫隙。
不是每個人都能挂上專家号，但每個人都應該擁有更靠譜的數字醫生，更高效的線下診療機會。
結語
真正的醫療普惠，是讓每個人少生一次病、少跑一次急診、少做一次錯誤決定。
如今，随着AQ們的推出，健康中國2030的願景，真正有了落地的工具。
未來，醫療系統的韌性，也将取決于普通人是否擁有更簡單、更可靠、更平等的醫療入口，成為自己健康的第一責任人。
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