我们似乎正面临一场“慢性崩溃”，不分地域。
地球分裂成两个世界：一半人口，缺医少药，连最基础的医疗服务都得不到；另一半人口，即使是曾经被人羡慕的高福利国家，也在高成本、低效率的系统失衡中疲于应付。
即便是自由市场的“旗手”，也逐步成为被市场反噬的患者。
在美国，特朗普最近很恼火。
一瓶中国研发的抗癌新药，在中国的年治疗费用不到5万元人民币，在美国却要120万元人民币，差价近25倍；一款常见的糖尿病药，在英国法国的售价大约是300元人民币，在美国却要花1300元人民币……
欧洲的免费医疗排队成灾。一个非急诊预约，动辄等数月，多则半年，等病患见到医生，也许已经差不多见到上帝的微笑了。
至于中国的医疗，在Tiktok上倒是颇让老外羡慕。
然而数据道出了另一面现实：仅广东一个省的三甲医院数量，已几乎等于整个西北地区的总和；一位医生每周平均要接诊155名患者，是OECD国家平均接诊量的4.4倍。
普通人看病，终究要为横亘在地理、信息和资源之间的鸿沟，一次次奔赴。
医疗，本该是让人类生存得更有质量的系统，如今却成了被仰望的高墙，浇筑出这个时代最残酷的真相——人人亚健康，个个撑极限。
熬，成了跨越边界、人种、性别、民族……大多数人处理健康问题时最理性的选择。
年轻人不敢请假，中产不敢生病，老人不敢添麻烦……普通人正在用“三大精神内耗”，撑出当下千疮百孔的医疗现实。
调查显示，68%的年轻人有病不敢请假。别人扶摇直上，年轻牛马们只能“扶着腰上”。
工作日难请假，周末难挂号，他们只好把希望寄托在泡枸杞、八段锦，试图用最低成本掌控超负荷的身体。
他们强撑着“脆皮”体质，提前拐入慢性病车道：脂肪肝、高尿酸成了毕业三年的体检标配；腰突、脱发、肥胖、失眠全面年轻化……
同样撑得力不从心的，还有中产。都说中产背后四座山：房贷、孩子、父母、体检单。
在有车有房、有稳定工作的“体面”背后，多少中产曾在脑海里反复推演生活的变数和后果？倘若房子真成了纸面财富，倘若工作不再有“铁饭碗”一说，那么一场病，可能就会压垮全家的财务结构。
纸面富贵，生活易碎。既怕小病拖成大病，又怕一查出点什么，影响工作、打乱家庭节奏。
“这点小病，忍忍就好”，是中产焦虑之下的精神自保。
老年人也很无奈，医院成营地，理解成壁垒。
他们被慢性病反复侵袭，是医院各大门诊的排队主力。可是一旦没有子女陪同，看病就成了他们孤独面对的“迷宫”——
检查报告看不懂、药盒说明看不清、不会描述症状、记不住医生说什么……有调查显示，超过九成老年人建议医院应设置显眼的老年人专属地标，以摸清看病的线路。
一次误吃药，一场延误治疗，随时可能演变成全家人的精神内耗。
冷冰冰的数字背后，落在个人身上，都是100%的消耗。
其实很多健康问题并非无法诊断，而是当前的医疗资源体系尚不足以高效处理每一个诊疗需求。
但硬撑的身体，跟硬撑的医疗系统，任何一方不堪重负，都将是“慢性崩溃”的开端。
30年前的日本，便曾真实走到崩溃的边缘。
上世纪90年代的日本，经历了一场被称为“黑色医疗”的十年危机，一度引发日本社会对“医疗费亡国”的恐慌。
一切的起点，是对人口老龄化速度的严重误判。
日本政府在80年代认为，医疗资源已相当充足，甚至提出要削减10%的医生数量。
万万没想到，进入90年代，老龄人口加速增长，以慢病为主的老年患者数量急速攀升，医疗需求远超预期，14%的老龄患者长期占据60%的病床资源，医院几乎成了养老院。
当时日本经济增速已经放缓，医疗费用却一直高速增长。到了1995年，日本医疗支出突破27万亿日元，仅三年增长了近5万亿。
如果再不对医疗费用进行有效节制，按照其老龄化速度计算，有社会学者提出，日本财政将在十五年内破产。
日本政府不得不“削足适履”，采用强硬的控费措施，这也令日本的医疗系统陷入恶性循环——病人沦为低成本医疗的牺牲品，医药造假、医疗事故频发，医生超负荷工作，医患关系跌至冰点……
这场始于误判的危机，最终酿成医疗系统长达十年的慢性崩溃。
今天的中国，面临着相似的结构性压力。
3亿老龄人口，9亿亚健康群体，1亿慢病人群；人口老龄化加速、慢病年轻化提前到来，而医疗资源配置仍然高度集中。2022年，我国三级医院数量占医院总数的9.5%，却承担了全国58.4%的就诊量。
当大医院像高速，社区医疗像县道，所有人只能堵在有限的入口上。
不过，与30年前的日本相比，今天的中国更早意识到结构性挑战的复杂性，也更早拥有技术路径上的备选答案。
从大医院调峰，到推进分级诊疗，过去三年，整个体系都在寻找新入口和“减压阀”。
2023年，全国三级公立医院的门诊患者，平均等待时间减少至17.72分钟（2021年为20.12分钟，2022年为18.09分钟）；全国急诊留观患者的平均滞留时间，在短短一年内缩短了1.81小时。
而比日本更幸运的是，我们正好赶上全球性的技术拐点——
AI，究竟能在多大程度上帮全球医疗系统减压？
世界经济论坛指出，按需医疗、家庭诊疗、实时解答正在成为全球趋势，在这样的背景下，慢病管理的数字化，有望减少高达30%-40%的不必要就医支出。
这是什么概念？从全球的变化来看，答案越来越清晰。
在美国，近一半人口受到慢性病困扰，而休斯顿一项研究表明，接受远程医疗服务的患者，一年内能减少6.7%的非必要就诊，而每一次避免，能为患者节省2468美元的医疗开支。（来源：世界经济论坛2023年报告）
英国国家医疗服务体系（NHS）也指出，四分之一的全科医生预约，其实完全可以在线解决。
这些数据背后，指向一个共同的趋势：
医疗资源，正在“去中心化”。
换句话说，要让管健康这件事，从集中在大医院，逐步流到每个人手中。
现代公共医疗清楚地知道，如果能把初步判断、分诊建议、健康管理等“医疗入口”尽早放到个人手中，不仅能成为医疗系统的“减压阀”，也能帮助普通人少走弯路、少乱花钱。
对于拥有3亿老龄人口、9亿亚健康人群的中国来说，更是如此。
如果说，1949年后，我们曾经靠强制以及豪情万丈，把赤脚医生普及到了几乎每一个村落。这一套在今天已经很难重现。
幸好，科学技术是第一生产力。
缓解医疗系统压力的解法，必须是让更多普通人能在AI的辅助下，对健康状态预先识别、初步判断，从而把线下医疗资源留给更有需要的人。
而在全球越来越多科技巨头投入AI健康领域之际，一些AI产品，如蚂蚁集团发布的AI健康APP“AQ”，可以说是一次恰逢其时的系统补位。
我们每个人几乎都经历过这样的时刻：
·拿着体检报告一头雾水；
·对着药盒发愣，不知道能不能和其他药一起吃；
·半夜胸闷头晕，在“忍一忍”和“去医院”之间纠结；
·上网查症状，要么被虚假广告吓得惊慌失措，要么被复杂术语劝退。
42岁的张先生，是一名项目经理，刚拿到单位的年度体检报告时，上面显示血脂偏高。可即使人到中年，人生经验足够丰富，面对没有解释的报告，看不懂就是看不懂。
比起报告上用扎眼红字标注的“健康异常”提醒，张先生更在意的是，有没有人能告诉他，下一步该怎么办？信息是否可靠？
谨慎的他拍下报告，上传到AQ，很快，系统生成了解读反馈：
当前指标在什么区间；是否需要进一步就医或调整饮食；潜在的健康趋势变化；针对性健康管理建议……
这让张先生对身体发出的预警信号有了清晰认知。而AQ生成的解读背后，有着医疗大模型做支撑——
它会学了包含报告、影像、药品等超万亿级tokens专业医疗语料，被上千位专业医学人士、专家训练，从而保障普通人在信息混杂的时代，能得到更准确可靠的回答。
而对于李女士来说，看病的困扰则在另一个维度上。
她在肿瘤术后康复期，每次复查都有一堆问题想请教专家，但三甲号源紧张，加之看病时间局促，她不得不一次次把问题咽回肚子。
一次偶然打开AQ，她尝试和“名医AI分身”对话：
那一刻我甚至有点感动，积攒许久的疑虑，终于有机会好好问清楚医生，而且上面逐字逐句回应，非常有耐心，每个回应都标注了靠谱的信息来源，很放心。
这些“医生AI分身”，是AQ基于全国近200名顶级专科医生专家的问诊思路训练而来，就像一位专业医生坐在你对面，听你说话、帮你判断。
除此之外，AQ还接入全国超千家医院、百万级数量的真实医生，把诊断入口从真实的医院延伸到每一位普通人手里。
但是说到AI应用，很多老年人乍一听，“敬而远之”。
在很多老人眼里，手机是复杂的，医院是遥远的，每每碰到健康问题，最先考虑的还是不要麻烦子女。
73岁的李伯最近换了高血压药，不确定能不能跟其他药一起吃。子女不在身边，自己看说明书又吃力，得知AQ支持语音提问，他试着说了一段。
几十秒后，他听懂了解释——这是他第一次，不用麻烦子女，也能判断自己的用药方案。
正如《健康中国2030》提出，“个人是自己健康的第一责任人”，而对健康状态的判断力，正是每个人履行这份责任的开始。
AQ的出现，是为了让普通人在无数次对着报告发愣、对着体感犹豫、对着挂号系统手足无措时，能更准确地知道：下一步，该怎么走。
拍个照，它能读懂报告、解读药盒，甚至看懂皮肤变化；
说一句“我最近头晕”，能收到像真人医生一样的追问和建议；
下一步要不要去医院、应该挂哪个科，它都能给出耐心可靠的回答。
我们无法让医院在短期内多出几倍资源，而AQ所构建的，是用技术和责任，连接起普通人跟医疗系统之间长期存在的那道缝隙。
不是每个人都能挂上专家号，但每个人都应该拥有更靠谱的数字医生，更高效的线下诊疗机会。
真正的医疗普惠，是让每个人少生一次病、少跑一次急诊、少做一次错误决定。
如今，随着AQ们的推出，健康中国2030的愿景，真正有了落地的工具。
未来，医疗系统的韧性，也将取决于普通人是否拥有更简单、更可靠、更平等的医疗入口，成为自己健康的第一责任人。
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