北京觀察》中國AI醫療大爆發！從「螞蟻阿福」到智慧醫院：是救命神器還是數位牢籠？

2026年初，中國大陸的醫療健康領域正迎來一場由人工智慧（AI）驅動的變革浪潮。從北京的「AI+醫療健康」新政，到杭州螞蟻集團旗下的「螞蟻阿福」健康聊天機器人，這股浪潮不僅承諾提升醫療效率，還成爲重塑整個中國公共衛生體系的開始。

從表面上看，中國正在沿著「十五五」規劃的步驟，逐漸將人工智能引入到各行各業，但這場「智能化」轉型雖令人驚豔，卻也引發數據隱私與政府監控的疑慮，尤其在兩岸關係緊張的背景下，中國的AI醫療發展是否會進一步擴大數位鴻溝，或成為地緣政治工具，值得持續關註。

政策驅動下的AI醫療爆發成中國公共醫療改革的新亮點

中國大陸自2024年起就大力推動「AI+」行動計畫，將醫療健康列為優先領域。根據大陸國家衛生健康委員會於2025年11月發布的「關於促進和規範『人工智能+醫療衛生』應用發展的實施意見」，指出到2027年建立高品質醫療資料集與專業AI模型，並在2030年實現基層醫療機構的AI普及化。

根據意見綱要，中國將從2025年11月至2026年3月的基礎設施規劃，到2026年4月至12月的試點實施，涉及50家醫院與500個鄉鎮診所。

一些大陸醫療行業的咨詢公司預測，2026年將是中國AI醫療商業化深化的一年，應用場景也從臨床診斷、患者服務到醫療研究與運營管理全面擴展。

從目前來看，這一政策並非空談。早在2025年上半年，清華大學人工智慧產業研究院推出全球首個「代理醫院」系統，能處理21個科室、超過300種疾病場景的診斷與治療，準確率超過93%。這類創新不僅提升基層醫院的診斷效率，還幫助緩解醫師短缺問題。

在新冠疫情之後，中國醫療AI初創企業也如雨後春筍般湧現，受益於龐大的生物資料市場與成熟的生物科技產業。其中，AI在腫瘤篩檢與慢性病管理等高價值場景的應用，將成為未來三年的成長引擎。

北京市衛生健康委於去年年底發布了《北京市支持醫療健康領域人工智慧應用發展行動計畫（2026—2027年）》及相關措施，明確到2027年建成「需求精準對接、資料高效流通、技術快速轉化、生態協同發展」的AI產業支撐體系。擬於2026年底前實現全市二級以上醫療機構門急診、住院電子病歷及醫療影像等資料全面接入全民健康資訊平台，建設多模態、多病種資料集。大陸國家醫保局也在昨日發佈類似公告顯示，在2026年將實現「醫保跨省共濟」和「醫療影響資料共享互認」兩項工作項目。

互聯網企業巨頭領跑AI醫療，政策紅利逐步顯現

大陸民營企業是這場公共衛生革命的主力軍。螞蟻集團的健康聊天機器人「螞蟻阿福」（原名AQ），自2025年推出以來，已吸引3000萬月活躍用戶，其中一半來自中小城市，更成爲今年馬年春節前大陸社交媒體上熱門討論的話題。 （相關報導： 別再亂問Dr. ChatGPT！牛津大學最新研究發現，AI醫療建議「僅3成準確率」 ｜ 更多文章 ）

這個AI助手能回答健康問題、建議就醫、分析化驗結果，甚至提醒用戶運動或服藥，體現AI從「工具」向「夥伴」的轉變。截至2026年初，阿福單日處理健康疑問已超1000萬次，並有超過1000名醫師開設「AI分身」，去年提供2700多萬次專業健康解答。

其他類似的項目包括上海瑞金醫院與華為聯合發布的RuiPath病理大模型，依托百萬張高品質數位病理切片資料，單切片AI診斷時間僅需數秒，已覆蓋中國每年全癌種發病人數90%的癌癥類型。百川智能的Baichuan-M3醫療模型在全球權威醫療基準測試中排名領先，醫療幻覺率降至3.5%。

在政策支持上，北京市提供高達1000萬元人民幣的專項資金支持AI藥物研發，深圳則建立「AI+生命健康」產業園，提供免租辦公與實地測試。這些舉措成爲不斷吸引國際製藥巨頭湧入中國，利用其資料與人才資源。

根據大陸國家統計局的數據顯示，中國AI醫療市場從2020年的9億美元增長到2023年的15.9億美元，預計到2030年達188.8億美元，年複合成長率42.5%。

AI醫療下的「挑戰與隱憂」，資料安全與倫理困境

儘管前景樂觀，中國AI醫療產業仍面臨多重挑戰。在政府主導的「智能化社會」框架下，AI+醫療被視為社會治理工具，中共高層稱AI為「領頭雁」，成爲推動經濟社會創新的關鍵。

在AI醫療密集爆發下，首當其衝的就是個人隱私問題。雖然大陸《個人資訊保護法》與《資料安全法》已經實施，但龐大的生物資料收集（如電子健康記錄）卻引發擔憂。但從台灣視角來看，這可能強化大陸的監控體系，尤其在兩岸資料流通受限的情況下，台灣企業難以參與，卻可能面臨技術外溢的風險。

其次，區域不均衡問題突出。大城市如北京、上海、深圳佔據市場份額的近半壁江山，而農村地區雖有試點，但基礎設施落後。此外，AI的倫理問題不容忽視：診斷準確率雖高，但演算法偏見或黑箱決策可能導致醫療失誤。

中國在醫療AI的監管沙盒雖加速審批，但需平衡創新與安全。

與台灣相比，大陸的AI醫療更重注規模化與政策驅動，而台灣則強調隱私保護與國際合作。例如，台灣的健保資料庫雖豐富，但使用受嚴格規範，避免政府過度介入。這凸顯兩岸在數位健康治理上的差異：大陸追求「生物經濟領導地位」，台灣則更注重人文關懷。

AI醫療的快速崛起對兩岸既是機遇也是挑戰

美國與歐盟在AI倫理標準上領先，中國需應對出口管製與技術壁壘。對台灣而言，這場變革不僅是醫療進步，更是大陸科技自主的象徵。若兩岸能加強合作，或許能共同應對老齡化挑戰；否則，AI醫療可能加深數位分歧。 （相關報導： 別再亂問Dr. ChatGPT！牛津大學最新研究發現，AI醫療建議「僅3成準確率」 ｜ 更多文章 ）

中國AI醫療的快速發展，展現了科技賦能公共衛生的潛力，但也提醒衆多業者，在追求「智能化」的同時，需警惕隱私與公平的陷阱。