“十四五”末，我国人均预期寿命已提升至79岁以上，五年里平均每年增长0.26岁。近期新发布的“十五五”规划纲要进一步提出，未来五年将人均预期寿命提高到80岁。
在经济水平提升的前提下，医疗技术的进步无疑是延长寿命的直接动力。当前，以人工智能为代表的前沿技术，也在加快推动这一进程。
近日，“科技预言家”凯文·凯利与未来医生创始人王仕锐展开了一场对话，深度探讨医疗AI价值边界的延伸。对话中，王仕锐作出预判：医疗AGI有机会让人类寿命达到120岁。
AI能帮助人类活到120岁？这听起来夸张，却已成为医学界与科技界共同探索的方向。
一直以来，通用人工智能（AGI）被视作AI发展的终极目标，它是一种具备人类通用认知能力的智能系统，能够像人类一样学习、思考和解决复杂问题。近几年里，从ChatGPT到DeepSeek，再到如今的“龙虾”，AI技术的每一次重大突破，都会引发各行业的广泛关注，无论是产业界还是大众，对AI等新事物的接受程度正不断加速。同时，每一次重大突破也会被认为距离AGI又近了一步。
然而，AGI的实现需满足两大关键条件，即：智能程度达到极高水准；必须具备类人意识。这两项条件从技术实现、机器意识两个层面来看，还存在巨大挑战。理想与现实的差距，使得AGI的实现仍充满不确定性。
在王仕锐看来，与通用AGI相比，医疗AGI有明确目标与迭代路径，将先于通用AGI实现。
何为医疗AGI？作为聚焦医疗垂类的AI，医疗AGI具备医生的职业人格、遵循医疗伦理，前端可深度融入真实临床医疗场景，实现与医患的实时高效互通，后端则能由AI主导临床指南的全流程自我迭代，是适配真实诊疗场景并促进医学发展的专属AI体系。
近年来，从信息化到医疗AI，数字技术的持续推进已让医疗服务体系发生显著变化，尤其是大众就医便捷度大幅提升。不过，行业延续已久的核心痛点仍然存在：专家名医等优质资源依旧稀缺，针对复杂疾病的诊疗能力也有待提升。王仕锐认为，医疗AGI将成为破解上述难题的关键，从源头上助力突破优质资源稀缺、医学技术瓶颈的难题。
从宏观视角看，当前包括医疗领域在内全社会对AI的高参与度，叠加国家在医疗AI、大数据等领域密集出台的利好政策，已为医疗AGI的技术探索与应用落地营造了良好环境。
近日发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》统计，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，较2024年底增长141.7%；AI产品以更精准和高效的方式逐渐改善医疗、养老和教育等民生领域的服务质量，提升线上线下产品和服务的使用体验。
不过，医疗AGI要实现对优质资源扩容、打破医学技术瓶颈，就不能局限于提升患者体验或提供情绪价值，其根基须建立在严肃医疗场景上。纵观行业众多医疗AI参与企业，未来医生的一系列探索为医疗AGI的实现奠定了基础。
一直以来，未来医生坚持的严肃诊疗，是一条与AI健康咨询截然不同的路线，其医疗AI战略方向包括：通过AI标准化复制顶尖医生的诊疗能力，让AI为顶级专家也难以攻克的病症提供突破性的治疗方案。
具体到患者服务上，为了保障诊疗的严谨性与权威性，未来医生基于AI构建起了人机协同的四级分诊体系：AI初筛与结构化问诊、多学科会诊（MDT）介入、专科智能匹配、权威专家复核、决策并签字。这一流程使得平台可为患者给出精准诊断建议和最佳治疗方案，并直接对治疗效果负责。
未来医生的服务定位与模式背后，是一套打磨多年的AI技术支撑体系：
首先是模拟人脑认知的技术架构，最先采用快慢双系统的解决方案。
未来医生自主研发的AI医疗认知系统MedGPT，采用了模拟人脑认知的三层架构，而非单纯依赖海量数据训练。三层架构中，快系统类比大脑皮层执行语义任务，调用通用模型，快速响应用户需求，负责理解与沟通；慢系统类比前额叶深度推理，负责调用对应知识、算法、经验库做深度验证，解决复杂医疗问题；ACC层类比前扣带皮层，负责调和快慢系统矛盾，降低AI幻觉。
三层架构意在从生物机制层面构建医疗AI技术路径，让AI推理过程更接近真人医生的思维路径。
其次是双飞轮循环下医疗AI的持续进化。
MedGPT搭建了贴合临床决策体系的双飞轮循环：小飞轮由临床指南和标准化诊疗路径驱动，确保诊断和治疗的准确性和一致性；大飞轮通过实践经验增强模型的底层能力，并通过研究专家共识、复制专家智慧，以补足能力缺口、满足个体需求，生成更高质量的诊断和治疗建议。
医联集团布局互联网医疗多年以来，已与专家之间建立起深度信任与合作关系。在未来医生平台上，目前有超过1万名医生与患者交互，每周沉淀2万条真实诊疗反馈，形成医生反馈、算法更新、系统增强的良性循环，进而促使医疗AI能力持续提升。据了解，MedGPT的准确率目前每月都在稳步提升。
最后是贴合真实诊疗场景的医疗AI评估体系。
当前全球医疗AI主流测评多基于标准化考试，OpenAI的HealthBench也主要为沟通能力评估，与严肃诊疗对安全性、有效性、个体化的核心需求相去甚远。
过去，MedGPT已在多项主流测评中位居第一，但未来医生并未满足于此。为了填补国际空白，未来医生与国内32位顶尖专家联合，制定了全球首个评估医疗AI临床适用性的“临床安全-有效性双轨基准（CSEDB）”体系。该体系涵盖30项核心指标，打破静态答题模式，设置开放式问答条目、模拟真实复杂诊疗场景。
未来医生关于CSEDB评估体系的研究成果已发表
2025年12月，上述研究成果已在Nature旗下顶级期刊《npj Digital Medicine》上发表，MedGPT在测评中位列全球第一。CSEDB推动医疗AI评估从标准化考试向真实临床决策跨越，为未来医疗AGI评估标准构建探索出可行路径。
此外，商业模式的可持续性，更是医疗AGI长跑的关键。
不同于互联网医疗的流量增值模式，未来医生已用实践证明，医疗AI提供免费健康咨询的模式反而会削弱医疗信任，合理的定价、专业的背书，才能与医院、保险公司等参与方形成商业闭环。王仕锐透露，未来医生已建立起基于医疗AI服务价值的商业模式，并在2025年实现盈利。
因此，在前沿技术普遍以“烧钱”做研发为主要模式的当下，自我造血能力使得医疗AGI这场长跑能进入正向循环，加快医疗AGI时代的到来。
从未来医生的发展路径来看，医疗AGI已具备技术与模式基础。随着以严肃诊疗为核心的AI技术底座不断成熟，医疗AGI可更快地从概念走向现实。
从法律和伦理角度而言，AI永远无法替代人类医生。AlphaGo诞生后，人类围棋冠军们的巅峰对决依旧精彩；在事关生命的医疗领域，人类的判断与主导更加不可或缺。不过，这并不影响医疗AGI成为医疗AI发展的必然趋势，因为，医疗AGI的核心价值远不止提升就医便捷度、充当医生助手，更能从根本上加快医学进步的步伐。
人类医学过往的每一次重大突破，都历经了漫长的探索周期。无数医学工作者接力奋斗，往往以数十年甚至数百年为单位，才能实现认知颠覆与医学范式的转变。
以常见的糖尿病为例，早在公元前1500年的古埃及就已存在有关记载。胰岛素被发现前，治疗糖尿病、降低死亡率最知名的是“饥饿疗法”。漫长岁月中，无数医学家试图解开糖尿病的谜团，直到20世纪20年代胰岛素被发现，并被成功用于糖尿病患者治疗。此后100年里，胰岛素又经历多次迭代，才实现了如今较高的可及性。
同时，医学发展又是一个永无止境的过程。除了医学知识更新以应对变化的疾病谱之外，即便是针对同一疾病，其治疗方法也在不断完善。仍以糖尿病治疗为例，医学界对更优方案的探索从未止步，糖尿病前期干预、智能化药物与设备、多靶点治疗等均是主流方向，目标从控制血糖逐步迈向功能治愈。
类似的案例在医学领域比比皆是。而今，医疗AGI已成为缩短上述漫长周期的重要契机。
近几十年里，临床指南已成为推动循证医学进步的核心载体。作为连接医学研究与临床实践的关键桥梁，临床指南将最佳医学证据转化为可操作的诊疗建议。
而医疗AGI的核心价值，正是革新临床指南的更新范式，让医学进步步入快车道。
一方面，医疗AGI能大幅缩短临床指南的更新周期。全球现有约3.5万个疾病相关诊疗指南，传统模式下每份指南3-5年才更新一次，立项假设、患者招募、结果整合等流程动辄耗时数年。而医疗AGI可将立项假设从数月压缩至24小时，患者数据反馈最短72小时即可完成，最长也仅需2-3个月，让指南更新周期有望从3-5年缩短至3个月内，实现动态、实时的优化。
另一方面，医疗AGI能显著提升临床指南的更新质量。循证医学的核心是结合最佳证据、临床经验与患者价值观制定医疗决策，而指南制定常面临证据等级评估、干预措施有效性界定等难题。医疗AGI可通过量化指南对诊疗金标准的优化程度、对人类健康寿命的影响概率，科学评估医学证据与干预效果，精准解决上述问题，这也是其核心发展目标。
随着工业革命带来的科技变革，人类寿命在20世纪实现了跨越式突破：从1900年全球人均预期寿命32岁增至2023年的73岁。那么，关于医疗AGI帮助人类寿命突破120岁的预判，其底层逻辑何在？
回顾历史，人类寿命的翻倍增长核心得益于两大关键路径：
一是医学技术进步推动了重大疾病的慢病化。前文提及的糖尿病治疗也是典型案例，以胰岛素为核心的治疗方式，已将糖尿病从曾经难以攻克的绝症转变为长期可控的慢性病。近年来，随着靶向治疗、免疫疗法等精准医疗手段的突破，部分癌症的慢病化趋势也开始显现。
二是疫苗的推广普及与公共卫生服务体系的建立，实现了对传染疾病的有效控制。
关于120岁寿命的预判，同样延续了这两条路径的逻辑，在医疗AGI的赋能下，医疗技术与医疗服务体系发展有望迎来质的飞跃。
技术层面，医疗AGI有望构建高效迭代的“Alpha临床”体系，与AlphaFold、AlphaGenome形成技术闭环，推动医学进步提速。
医学技术突破的根源是对生物机制的探索与破解，AI在生命科学领域的应用已展现出强大的潜力。Google DeepMind开发的AlphaFold实现了蛋白质三维结构的高精度预测，AlphaGenome则聚焦解读人类基因组的非编码“暗物质”，这些技术为解析疾病机制、开发靶向疗法奠定了基础。
医疗AGI可与这类前沿技术形成闭环，让AI从生物机制层面理解疾病的发生与发展规律，并模拟医生的临床思维，更精准地探索疾病的预防与治疗方案，破解延长寿命的生物密码，这正是王仕锐和未来医生所坚持的路径。
在这一技术闭环中，医疗AGI的核心标志是帮助人类“创造医学”，而不仅限于学习现有医学知识后变得“更像医生”。
医疗服务体系层面，医疗AGI能进一步优化优质医疗资源配置，推动服务重点从治疗向预防延伸。
一方面，医疗AGI通过技术手段规模化复制优秀医生的诊疗决策能力，大幅提升复杂疾病的诊疗效率，破解优质资源地域分布不均的问题，使得全国甚至全球范围内优质诊疗的可及性更高。另一方面，医疗AGI基于大数据实现疾病的精准预防与早期筛查，结合个性化的健康管理方案，从源头上减少疾病的发生。
无论是从技术层面加速医学进步，还是从服务体系层面实现高质量的防治结合，医疗AGI的长远价值都延续了过往人类寿命延长的核心逻辑：从源头减少疾病，并更好地解决已发生的疾病。这也让120岁的健康寿命愿景，从看似夸张的想象变为有迹可循的期待。
一直以来，健康长寿都是人类追求的永恒主题。从当前的人口新格局来看，健康寿命的延长对社会发展具有重要意义，可在一定程度上对冲人口出生率下降带来的社会经济影响，缓解劳动力缩减的压力。因此，延长人类健康寿命已不只是个体追求，更成为事关社会可持续发展、全球共同面对的社会治理重要任务。
在凯文·凯利看来，未来医生的实践已经将医学创新推向更深处，正在创造那些我们尚不知晓、尚未涉足的解决方案，这才是真正的前沿，是推动医学进步的核心机制，未来医生正处在这场变革的中心。“我们现在探讨和正在做的，是触及文明最根本、最底层的事业——追求健康、长寿、内心的安宁与对生活的满足，而非制造焦虑与恐惧。”
当前，医疗AI领域各参与方在提效、辅助等功能与应用场景上已开展大量探索，为AI在医疗领域的进阶落地打下了基础。将格局放大来看，医疗AGI的实现、120岁的长寿愿景，已为医疗AI树立了新目标。为了实现这样的宏大目标，基于AI的新架构、新产品、新功能必然会层出不穷，医疗AI的边界将被大幅拓宽；AI之于医疗，必将有更大的想象空间与发展可能。
本文来自微信公众号“动脉网”（ID：vcbeat），作者：张晓旭，36氪经授权发布。
发布时间：2026-04-09 10:29
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