3 月 30 日国际医生节，蚂蚁集团旗下 AI健康应用蚂蚁阿福发布了一封特殊的「拜师帖」——向全国名医拜师学艺，恳请医生们多多指教[1]。
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这封帖子很快在医生圈子里引发了不小的反响。上海市东方医院妇产科主任医师段涛、北京大学第三医院危重医学科主任医师薄世宁、浙江大学医学院附属第二医院心脏大血管外科主任医师程才……截至发稿，全国已有 30 余位医生在社交媒体上晒出「收徒帖」，并为这位特殊的「AI 徒弟」准备了各式考题[2-4]。
有医学生在评论区调侃：「卷完科研卷临床，这下连 AI 都来卷我们了。」
面对医生们的考题，蚂蚁阿福的表现如何？
拜师帖发出后，医生们给阿福的考题很快陆续出炉。
上海市东方医院妇产科主任医师段涛表示，医生这一行，专业不仅要扎实、临床要熟练，患者沟通也要有技巧。因此他给蚂蚁阿福出了一道「孕 35 周发现胎儿胎心消失了，如何向孕妇和家属披露？」的考题，阿福给出了如下回答[2]：
图为段涛医生给蚂蚁阿福出的「考题」[2]
段涛对阿福的答案表达了认可：比我预想的好，和患者的沟通和处理已经达到高年资医生的临床能力水平，并认可了阿福这个徒弟的身份[2]。
北京大学第三医院危重医学科主任医师薄世宁则出了一道很有「临床味儿」的题：「当患者突然眼睛一片模糊发黑，感觉和以往眼花情况不太一样，可能是什么情况？」这次阿福并没有急着回答，而是先追问关键信息逐步回答[3]：
图为薄世宁医生给蚂蚁阿福出的「考题」[3]
薄世宁对阿福的细节追问和回答表示认可，「我感觉阿福像医生一样思考了，不仅告知患者情况有多紧急，还仔细说明应该挂什么科、做什么检查。」[3]
浙江大学医学院附属第二医院心脏大血管外科主任医师程才则出了一道「很多年轻医生都容易踩坑的临床致命陷阱题」。他描述了一个病例：42 岁男性，突发剧烈撕裂样胸痛，急诊心电图提示「下壁导联 ST 段明显抬高」，看似典型的急性下壁心梗，但查体发现患者右手和左手血压差异巨大。询问阿福：「此时能够按常规心梗吃药处理吗？最致命的漏诊是什么？」[4]
图为程才医生给蚂蚁阿福出的「考题」[4]
令人惊讶的是，阿福精准避开了心电图的「障眼法」，抓住了双上肢血压不对称这个救命线索，直接诊断出「急性 A 型主动脉夹层」，并指出此时不能按心梗使用抗凝药，否则可能导致血管瞬间大出血[4]。
程才表示：「能识破这种心血管领域的地狱级伪装，阿福这个徒弟的医学逻辑还是相当过硬的。」[4]
此外，还有其他多位参与收徒的医生也陆续为阿福出题，考题既包含疑难病例、图像报告的专业考核，也有考验 AI 共情能力与医疗人文关怀的场景题。
这些考题背后，折射出医生们对 AI 的真实期待——不仅是专业知识层面的精准，更是复杂临床场景中的判断力、共情力，以及面对「不确定」时的应对能力。
有医生在实测后坦言，在医学健康专业知识层面，阿福的表现已经相对全面，但在复杂的临床场景中，AI 也有无法克服的现实困难，例如无法识别患者在陈述病情时可能存在隐瞒、撒谎等情况。对此，不少网友调侃道：「阿福，你还得练。」
「拜师」热潮后，健康 AI 究竟能带来什么？
健康 AI 为什么要拜真人医生为师？医生们又为什么愿意「收下这个 AI 徒弟」？
这背后，其实是整个医疗行业对 AI 的一次集体审视。
一方面，医生们看到了 AI 在知识储备和效率上的巨大潜力。正如中国科学院院士、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波所预测，在不久的将来，随着 AI 技术的进步以及算法的完善，AI 可能逐步成为具有独立思考能力的诊疗工具[5]。
另一方面，医生们也对 AI 的局限性和风险保持着清醒。在当下，AI 往往还需要医生额外监督和审核[6]。美国医学会一项调查指出，25% 医生表示自己对医疗 AI 的顾虑超过热情，另有约 40% 医生表示自己对 AI 既兴奋又担忧[6]。
通用大模型常见的「一本正经胡说八道」、编造参考文献、在复杂临床场景中判断失准等问题，在医疗这个「零容错」的领域是不可接受的[7]。
这也是阿福这类专业医疗AI出现的必要性，是「AI 拜师」的核心目的：让 AI 变得更「可信」：一方面，AI 向名医「拜师」，学习的是教科书里没有的临床思维、经验直觉和人文沟通技巧[1]。段涛、薄世宁、程才等医生出的考题，本质上就是在帮助 AI 理解真实临床场景中的「陷阱」与「细节」[1-4]。
同时，专业 AI 接入的是权威医学知识库，比如蚂蚁阿福通过整合中华医学会等专业机构的文献、指南、药品说明书等高质量语料，让 AI 的回答完全基于专业语料专业思维逻辑，有据可查、可溯源[8]。
这种「名医经验调教 + 权威知识库底座」的双重路径，正是为了让 AI 在严肃领域保持超高的严谨性，同时能应对不同专科、复杂多变的用户问题和需求场景，逐步变得更可信赖。
「AI 拜师」，从表面上看，是医生们在「教」AI。但在更深层的逻辑里，这是一场「双向奔赴」。
在医疗资源紧缺、医生动辄过劳的当下，我们应当看见专业垂类「AI 合作者」的价值。
借助 AI，名医的经验能够被「复制」出去，惠及更多患者。例如，中国科学院院士王建安与蚂蚁阿福共建的「Jack 安心智能体」，用户佩戴可穿戴设备后，实时监测的血压等数据一旦超标，可触发健康预警，无缝衔接到王建安院士团队的问诊过程[11]。
此外，毛洪京医生的睡眠智能体上线半年即服务超 300 万人，咨询的用户遍布全国 342 个城市[12]。段涛医生的 AI 分身已吸引超 16 万用户咨询，其中约 1/4 为男性，让准爸爸们有了深度参与育儿的工具[13]。这正是 AI 普惠价值的体现。
同时，AI 作为「减负工具」，能把医生从「流水线问答」里解放出来。段涛医生曾表示，线下门诊 70% 的咨询都是与孕期相关的基础、重复性问题[14]。AI 健康应用可以帮医生分担掉这部分重复劳动的压力。
这与行业趋势高度一致，美国医学会调查显示，57% 医生认为 AI 最大的价值就在于减轻行政和文书负担，让医生将宝贵的精力集中在对复杂病情的判断和与患者的深入沟通上[6]。
还有关键的一点是，AI 能够有效缓解大众的健康焦虑，帮助解决「去医院觉得小题大做，但没有专业回答又不安心」的问题。
比如，31 岁的球藻（化名），因为孕期炒菜能不能放料酒的问题跟丈夫吵了起来。丈夫觉得高温加热后酒精早挥发了，球藻担心对胎儿有影响。两人打开阿福，段涛智能体明确回复：酒精在加热过程中大部分会挥发，少量残留通常不会对孕妇和胎儿造成影响。但如果非常担心，那就不放，用葱姜蒜替代也可以。那一刻，分歧消散，矛盾随之消解[13]。
这样的例子还有很多：普通大众没有疑难杂症，没有生死时速，但却传递出了真实的健康焦虑。而 AI 能提供 24 小时的健康陪伴，正如一位参与收徒的医生所言：「AI 学得越快，我们越敢把更多重复性工作交给它，把更多时间留给患者。这才是技术的意义。」
医生则可以将节省下来的精力，专注于复杂病情的判断、风险识别、医患沟通和关键决策，这些才是医疗中无法被替代的核心价值。AI 的价值不在于替代，而在于赋能。
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