苹果重启 “AI 医生” 计划:姗姗来迟还是恰逢其时?

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作者：微信文章




前言

当数字医疗发展受阻，苹果高调重启 “AI 医生” 计划。这一举措能否打破困局，重塑健康管理生态？背后又藏着哪些新机遇？让我们一探究竟 。



3 月 30 日，彭博社一则爆料引发科技与医疗健康领域的广泛关注：苹果正大刀阔斧改造其健康 App，全力打造代号为 Project Mulberry 的 “AI 医生”。这一计划涵盖 AI 健康教练、食物追踪、锻炼分析、教育内容四大模块，试图借助 iPhone，为用户提供虚拟医生服务。苹果收集用户日常健康数据，经 AI 分析后定制个性化健康管理计划，还会与各领域医生合作制作科教视频，辅助用户理解健康信息。

然而，早年间深度学习兴起时，谷歌、微软、IBM 等科技巨头就已涉足 AI 医生领域，只是大多折戟沉沙，如今鲜少提及。在大语言模型时代，苹果才推出 AI 医生，看似落后一步，实则暗藏玄机。

一、苹果 AI 医生姗姗来迟的背后

乍看之下，Project Mulberry 的四个模块并无太多新意，AI 健康教练、视频教育、食物追踪、锻炼分析，这些概念市面上早已存在。但对苹果而言，当下或许是最佳时机。



苹果在生成式 AI 领域一直落后于谷歌、亚马逊、脸书等同行。当 Gemini 和 GPT 在 AI 逻辑推理领域激战正酣时，Siri 的表现却差强人意，测试成功率仅 66% - 80%，错误响应频繁，致使原定于 2024 年上线的计划推迟到 2027 年。为扭转局势，苹果 2 月宣布 5000 亿美元本土投资计划，未来四年重点发展 AI 服务器制造、研发扩张等，提升云计算、AI 推理和数据分析能力，并计划在 2025 WWDC 大会推出自研 AI 系统。此时推出 “AI 医生” 计划，可能是苹果健康生态长期规划的一部分，也可能是库克对健康产业的青睐，使其搭上了自家 AI 发展的快车。



再者，过往 AI 技术存在局限，数据也不够充足，导致许多企业开发的 “AI 医生” 效果不佳，难以推向市场。比如，过去医生期望 AI 能精准识别图片中食物热量，帮助用户控制热量摄入，但在生成式 AI 出现前，深度学习算法在食物分割和热量估算上误差较大，无法满足实际需求。如今，iPhone 16 已能较准确估算食物卡路里和碳水化合物含量，生成式 AI 的发展也让 “食物跟踪” 更精准，有望达到医用标准。锻炼分析借助 iPhone 后置摄像头和新 AI 技术，能获取更多数据，实现动作和姿势纠正，成为 “数字物理治疗师”。苹果凭借 AI 基础制造投资计划和积累的 AI 视觉能力，加上可穿戴设备生态优势，有机会将这些旧概念转化为新一代数智应用。

二、突破数字医疗的困境

从 Project Mulberry 的规划来看，苹果 AI 医生瞄准的可能是 “AI + 健康管理” 或 “AI + 数字疗法” 赛道，而这两个赛道让不少初创公司铩羽而归。主要原因是缺乏数据，难以提供精准个性化诊疗计划，研发推广成本高，服务价值却难以覆盖成本。


苹果健康生态中各类软硬件设备的作用

苹果凭借可穿戴设备生态的多模态数据集成能力，有望解决 “精准性” 与 “个性化” 难题。自 2014 年初代 Apple Watch 集成心率传感器，到 2018 年引入 ECG 功能，再到 2020 年加入血氧监测功能，苹果持续拓展健康监测维度。其中，ECG 功能获得 FDA 器械审批，实现从消费级到医疗级的跨越；结合心率变异性分析，苹果还能生成深度睡眠质量报告，预警亚健康状态。在血糖监测方面，尽管与 Rockley Photonics 的合作终止，但苹果在相关技术上的积累，有望实现无创血糖监测，完成代谢与心血管指标的闭环监测，重塑慢病管理模式。基于多模态数据融合生成的完整健康画像，AI 医生能够制定精准且动态调整的健康计划。

在成本控制和商业模式上，苹果也具有显著优势。Project Mulberry 的大部分服务可内部开发，仅视频内容需要医生支持，降低了运营成本。苹果庞大的用户基础，使其前期获客成本大幅降低，即便客单价较低也能盈利。此外，苹果的商业模式更为多元，AI 医生既可以软件形式纳入 Apple One 套餐，抽取 30% 医疗订阅费，也能作为成本项，带动苹果可穿戴设备的销量增长。凭借这些优势，苹果有望开拓初创公司未能攻克的市场，在千亿院外健康市场分得一杯羹。

三、医疗 AI 场景的新机遇

目前，AI 技术距离完全打通严肃医疗还有一定距离，但从 AI 企业的应用开发趋势、国家药监局审评审批改革方向以及大众对 AI 的接受程度来看，AI 成为私人医生的时代并不遥远。一向行事谨慎的苹果入局，释放出积极信号，表明该赛道具备发展潜力。

苹果的这次布局，也提醒我们重新审视过去十年间失败的医疗 AI 场景。随着技术的不断进步，曾经因技术瓶颈被放弃的场景，或许正迎来新的生机。在科技与医疗深度融合的当下，那些被尘封的创意和设想，有望在新技术的赋能下重焕光彩，为医疗健康领域带来更多创新与变革。