文/葉檀財經團隊
一天,多活一天,就有醫療行業的巨大進步
醫療健康領域的發展日新月異,活著,只是多活一天,醫藥技術的巨大進步就有可能拯救很多生命。
3月17日,高層發布會釋放了新的財政信號,為醫療健康領域的技術變革埋下伏筆。2025年,中央財政計劃投入805.5億,提升基本公共衛生服務,296.5億用于醫療救助資金。
這意味著:醫療AI將會成為政策落地的重要支撐點。
(圖片由AI生成)
根據衛健委的《衛生健康事業發展統計公報》顯示,當前基層醫療機構承擔著53.5%的門診量,但優質醫生密度僅為三級醫院的1/9,人工智能將讓優質醫生像孫悟空似的吹根毛,就能有百千萬化身。
AI輔助診斷系統已經覆蓋28個省區的3.2萬家基層機構。
通過NLP病歷分析、多模態癥狀匹配等技術,將30種常見病診斷準確率提升至92%,有效緩解了基層診斷洼地困境。
目前醫?;鹬С瞿昃鲩L高達12.3%,這是難以承受的巨大壓力,AI驅動的健康管理正創造結構性降本空間。
財政資金要符合民生導向,也要可持續,只有與醫療AI的技術紅利產生共振,才能達成雙重目標:重構醫療服務供給模式,降低優質醫療服務成本,順便,培育孵化大健康賽道新的獨角獸。
政策與科技的雙輪驅動,將醫療AI的想象空間與潛力,抬升了一個數量級。
醫療AI的成功密碼,大數據和真問題
從全球AI發展趨勢來看,醫療與人工智能結合,是最熱門的領域之一。它不僅有政策支持、學術界扶持、資本擁護、投資者看好,還有大量的初創公司迅猛發展。
國外有很多先行者成功吃到了第一口螃蟹。作為全球醫療AI標桿,先行者Tempus AI選擇了數據、算法、服務三者聯合的閉環商業模式。
簡單來說,它的成功密碼可總結成一句話:用好大數據,解決真問題。
第一步是積累數據。
Tempus AI的起點是做基因檢測,逐漸獲得了包含850萬份電子病歷、120萬張醫學影像的超級數據庫,建起一座數字化醫療圖書館。
第二步是讓數據變成治病救人的工具,Tempus將海量的數據轉化為醫生智能助手、藥廠研發加速器和患者健康管家。這樣的電子化數據解決了藥廠的燃眉之急,目前來看,產品與服務的市場接受度很高。
除了這家公司之外,還有Hippocratic AI、Quibim、Abridge等許多同行,它們有的專注于AI健康助手、有的專攻某一特定領域,比如腫瘤方向的AI藥物研發。
還有初創公司深度挖掘醫學影像AI分析,或者是藥物臨床試驗優化、醫患高效溝通等。
國外先行者們像一面鏡子,照亮了國內醫療AI企業前進的大方向。
(圖片由AI生成)
我們國內的醫院、機構、診所和社區已經積累大量有效數據,猶如滿地珍珠,只是缺少了串聯起來的一根金線。
如果把這些醫療富礦挖掘開采出來,結合技術平權與市場化的數據,真正解決醫護人員和患者的問題,醫療AI賽道有可能迎來全面爆發。
中國醫療AI行業有三大痛點
中國醫療AI行業,面臨三大痛點。
第一是醫療資源分配不均和數據孤島。
從機構端,也就是大企業端來看,醫療數據分散在不同醫院和機構里,數據多但使用效率低。這種數據孤島,導致AI模型訓練缺乏高質量、多維度的數據支持。
舉個簡單的例子,上海的一家醫院,醫生在日常工作中積累起大量臨床數據,這對于訓練AI大模型來說很重要。
然而,數據是多點分散的。電子病歷系統、檢驗科LIS系統、影像科PACS系統,每一個都有單獨的數據格式與標準,無法有效整合共享。
(圖片由AI生成)
第二是落地場景單一、適配性不足。
比如說,北京一家三甲醫院的影像科,引入了一套AI輔助診斷系統,專門用于肺結節篩查,這個系統確實非常出色,大大提升了醫生判斷的準確率。
問題在于,這個系統只能做篩查,不能參與后面的診療,還需要醫生手動輸入信息,增加了工作量。
第三是產業生態割裂、協同能力差。
從機構端來看,AI技術企業、醫療機構和醫生、患者沒有形成閉環。
醫院擔心患者數據隱私泄露,AI醫療公司則需要大量高質量的醫療數據來訓練和優化其模型。
在醫生端,沒有一個相對完善的AI協同機制,比如說醫生需要把AI工具生成的報告,手動輸入到醫院自己的系統里。
患者在不同醫院看病,病歷、就診記錄、處方等數據在醫院之間是無法互相調用的。
如果只是解決三個痛點中的一個,相對簡單。更高維度的思考是,如何從頂層設計切入,一次性解決三個問題。
有一家企業已經在做這件事,它就是螞蟻集團。
螞蟻醫療健康成立至今已有10年,聯合超3600家醫院,累計服務用戶超8億,是目前國內最大的醫保支付服務平臺、一站式醫療健康服務平臺。從2023年開始,螞蟻開始探索醫療AI領域,目前其醫療大模型是業內應用場景最豐富、與醫療機構、醫生、醫院共建最深的垂類大模型之一。
這種豐富的場景和多維的數據貫穿能力,有效打破了數據孤島,為AI模型提供多維度訓練基礎。
另外,螞蟻醫療大模型最近在MedBench測評上獲得雙料冠軍,支持圖文、語音、視頻交互和醫學推理能力。這種技術優勢,讓它能夠覆蓋從問診到康復的全鏈條場景。
既有機構端,也就是監管部門、醫院數字化平臺的服務經驗,又有與醫生協同聯合的體驗,還支撐了病人端的服務。
螞蟻集團長期的數字基礎設施沉淀、技術實力和生態協同,正在推動醫療AI行業,從過去的單點突破,向全局優化轉型。
螞蟻做醫療AI三大核心優勢
螞蟻走了一條與絕大部分醫療AI公司不同的道路,它具備三個同行幾乎無法復制的優勢:
多年深耕數字醫療,厚積薄發;
AI大模型技術應用資源優勢;
AI醫療產業做三端布局,協同發力相互促進。
2014年,全國第一筆線上掛號繳費,通過支付寶實現;2019年,第一張電子醫保憑證出現;2023年冬天,北京協和醫院的門診大廳里,60歲的張阿姨能夠熟練地點開支付寶,3秒鐘完成掛號費醫保結算。
看似簡單的功能,背后是無數次突破的最終匯聚。
螞蟻醫療健康團隊與全國31個省級醫保平臺反復對接測試,逐步打通了醫保結算、電子病歷、藥品追溯等38個核心系統。
目前已經有超7億人使用過電子醫保碼,日均服務超3000萬次,占全國門診量的62%。
現在,這個入口還延伸出報告查詢、慢病續方等20余項服務,形成了完整的就醫閉環。
在大模型技術方面,螞蟻創新融合架構,充分發揮技術應用資源優勢。
螞蟻醫療大模型采用了多模型驅動,DeepSeek模型的推理和擬人化表達能力領先,能夠輕松分析長達200頁的病歷資料;通義千問則在多模態上表現出色,把CT影像轉化為三維可視化報告。同時,結合螞蟻的服務生態、專業醫學知識加訓,在知識精度上有顯著優勢,提高了診斷準確率。
技術有心,是為人服務之心。
做三端布局,即使放眼全球,也是行業的創新實踐。
在醫療產業智能化升級的三個核心端口機構端、醫生端和用戶端,螞蟻做了AI產品的全方位布局,讓三端聯動形成正向循環。
面向機構端,聯合華為、阿里云等多家伙伴,推出AI醫療全棧式解決方案,北京,上海,浙江等多家公立醫院首批接入使用,讓看病就醫更簡單便捷。
面向醫生端,在1月聯合好大夫推出AI科普助手之后,3月又發布了AI科研助手,為29萬在線醫生提升工作和科研效率。
面向患者端,上線了半年的AI健康管家在接入Deepseek以后,回復變得更加專業。
這是一個龐大的市場,需要龐大的服務體系。中國醫療AI市場規模在2023年達到973億元,2028年預計達到1598億元。
螞蟻憑借其強大的技術實力和創新能力,不斷探索醫療AI的應用場景。通過整合8億用戶行為數據、29萬醫生資源和大模型技術能力,其打造的AI健康管家已形成強大的服務能力。
十四五規劃將數字醫療列入重點產業,螞蟻正在用科技重塑健康鏈條,為探索破解看病難、看病貴、看病準這個世界性難題,提供中國式解決方案。
健康是每個人都關注的問題,我們對這樣的技術進步歡欣鼓舞。
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作者:葉檀財經團隊編輯:旦旦
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