大模型涌現的這兩年內，AI就已經成為了醫療保健行業最重要的催化因素之一。在醫療服務、醫療診斷以及藥物研發等領域內，以AI帶動的新的技術浪潮正在興起。

近期，Bessemer聯合了AWS和貝恩公司，對醫療行業400多家公司進行了調研，希望了解這些醫療公司究竟會為哪些AI產品買單，他們是如何做出使用決策的。可以說，這份報告是AI醫療行業格局最清晰的地圖，能夠站在用戶視角，告訴我們AI醫療領域最真實的需求在哪里。

AI醫療的落地現狀

在這次調查里，95%的受訪者都表示，AI會對醫療行業帶來革命。其中，超8成的醫療服務者和醫療公司領導認為，在未來3到5年，AI將重塑臨床決策。

考慮到醫療行業監管的復雜性和謹慎性，這一進度遠超預期。

從具體影響看，超8成的受訪者認為AI將在兩個環節對醫療行業產生影響，分別是：臨床決策和自動化降低人工成本。此外，還有一些人還看到了AI帶來的收入增長潛力。

相比于這些直接的變化，行業對AI賦能藥物研發的前景更為謹慎。

只有57%的制藥公司高管認為AI將在未來十年推動大多數新療法的發現，這反映了藥物研發的復雜性和漫長周期。

在調研里，只有一半的醫療公司有明確的AI戰略，57%的組織設有AI治理委員會。盡管如此，仍然有54%的公司，在應用AI的第一年就已經看到了有意義的投資回報率。

為了更好弄清楚AI在實際應用里的價值，報告對醫療保健產業里從事59項關鍵工作的高管進行了深度調研，其中包括：22家付款人（索賠、網絡、會員、定價）、19家制藥公司（臨床前、臨床、市場營銷、銷售）和18家供應商（護理服務、收入周期管理）。

報告發現，這些工作中近一半（45%）的用例仍處于構思或概念驗證（POC）階段，投入生產的實際案例相對較少。

其中，醫療服務機構在POC實驗方面處于領先地位，而大多數付款方和制藥公司的用例仍處于構思階段。這與之前的數字化普及有很大區別，當時醫療服務機構需要政府推出相應的政策來推動其轉型。

比如，AI醫療筆記抄寫員就是最常見的應用落地。在接受調查的供應商中，30%已在全系統部署，另有22%正在實施中，另有40%正在積極試行解決方案。

大部分項目都在試行，尚未投入生產

很多公司同時運行了數十個AI應用的POC項目，但只有30%的已完成POC能夠投入生產。

在追蹤的細分市場中，醫療服務機構擁有最多的POC投入生產，其中大型服務提供商尤其處于領先地位，其POC投入生產的比例高達46%。

為什么這么多公司仍然停留在實驗階段？

一個原因是，大部分公司對AI的探索仍然是被外部環境帶來的緊迫感驅動的，比如董事會和首席執行官們敦促團隊探索潛在的用例。

而一些大型的醫療服務機構本來就是早期的AI使用者，自然有更多動力將AI投入生產。

盡管熱情高漲，但各領域的高管都指出了擴大人工智能規模的四大主要障礙：

1.安全問題（61%付款方、50%提供商、52%制藥公司）

2.缺乏內部AI專業知識（41%付款方、48%提供商、52%制藥公司）

3.成本高昂的整合，尤其是對于付款方而言（51% vs. 43%供應商，49%制藥公司）

4.準備AI就緒數據的挑戰，尤其是在制藥行業（47% vs. 41%提供商，39%付款人）

與很多人想象不同的是，錢并不是影響AI走向落地的主要障礙。由于AI的緊迫性以及重要的戰略價值，醫療公司很有動力為AI騰出更多預算。

平均而言，60%的受訪者（65%為付款方，57%為制藥公司，56%為服務提供商）認為，AI的預算的增長速度快于一般IT預算。

發展戰略

在調查的高管中，超過一半（54%）對早期創業公司感到滿意并愿意與其合作，但只有48%的高管更傾向于選擇更具創新性的創業公司，而非成熟的科技公司；同時，有55%的高管只考慮與業績可靠的創業公司合作。

這凸顯了AI醫療領域的一個尷尬情況：醫療保健買家渴望創新，但不愿承擔風險。

現在，只有不到15%的AI項目是從初創公司上采購的，因為很多醫療公司認為他們可以自己構建AI工具，或者從現有供應商里采購。

不過考慮到很多AI初創公司的價值，隨著AI醫療發展的深入，越來越多AI醫療的初創公司會得到醫療機構的認可。

初創企業如何取勝

AI醫療的創業者需要面臨一個殘酷的事實：

用戶不會因為你拿到了融資或者外部宣傳，而認為你的產品是最好選擇。據報告顯示，只有32%的受訪者認為初創公司擁有同類最佳的AI解決方案，并且優于大型科技巨頭開發的解決方案。

除了科技巨頭外，初創公司還需要與現有的醫療生態系統競爭，其中包括醫療機構的內部團隊、橫向AI實驗室、Epic和Veeva等現有的記錄系統，以及部署AI功能的HCIT公司。

以下是創業公司能夠脫穎而出的一些辦法：

選擇正確的切入點并進行延伸

成功的初創公司不僅僅銷售單點解決方案，他們還會找到一個高影響力的場景，并不斷擴展，為核心工作流程上游或下游的相鄰流程添加功能。這使得公司能夠深化觸點，要么滿足特定用戶的更多需求，要么占據利益相關者之間的交匯點。

為了幫助AI初創公司，報告基于調查數據創建了AI Dx指數。這個指數包括三個部分：

1）機會分數：衡量痛苦程度和手動工作量，根據認為某項工作既是主要痛點又是主要手動過程的受訪者百分比計算得出。

2）采用分數：使用從“尚未開始”到“全面推出”的各個開發階段的加權平均值來跟蹤組織在采用曲線上的位置。

3）發展戰略：展示誰在構建解決方案——初創公司、現有企業或內部團隊——突出初創公司面臨最激烈競爭的領域。

根據報告調查數據，在索引中將這些用例定位如下：

· Y軸：機會得分計算為痛點強度（聲稱某項工作是重大痛點的受訪者百分比）和當前自動化水平（將工作描述為主要為手動過程的受訪者百分比）的平均值；

· X軸：采用分數是使用開發階段的加權平均值計算得出的，其中“尚未開始”表示采用率為0-20%，而“實施/全面推出”表示采用率為80-100%。

隨著人工智能的采用率不斷提高，用例在x軸上向右移動，并且隨著問題的解決和手動工作的減少，其機會可能會縮小。

以文檔支持（例如AI抄寫員）為例。該類別的采用率得分較高（53），因為超過60%的組織已經在使用它。雖然這仍然是一個很大的痛點，尤其是在醫生倦怠方面，但許多手動工作已經實現自動化，因此其機會得分目前處于中等水平（43）。

快速證明投資回報率，避免POC陷阱

想要跨過POC階段，最好的方式就是讓AI產品的影響變得盡可能可量化。報告研究表明，最引人注目的初創公司和組織在POC或試點之前會通過以下方式評估和衡量投資回報率：

· 明確定義非財務指標（例如節省的時間、臨床結果、員工凈推薦值）并跟蹤員工利用率和采用率，這些指標可以作為影響的主要指標；

· 明確定義與具體項目相關的財務指標（例如收入提升、成本節約）；

· 進行詳細研究，了解技術將如何改變關鍵工作流程；

· 與客戶合作定義框架和流程，以評估核心流程和核心系統集成的風險。

為了避免陷入POC困境，初創公司必須展示其財務和非財務方面的影響。報告表示，買家期望快速獲得結果，60%的各領域受訪者預計在12個月內獲得正投資回報。

初創公司需要重視客戶投入的時間和資源。同時，初創公司還必須盡早讓包括法務和IT在內的關鍵利益相關者參與進來，以應對數據治理、安全和集成等擴展挑戰。

從傳統銷售轉向共同開發

在本次調查中，高達64%的買家愿意與初創公司共同開發解決方案。

在這種情況下，“共同開發”可能看起來像是將銷售工程師和開發人員嵌入到銷售流程中。但是，初創公司應該如何從傳統的醫療保健市場進入周期轉向共同開發，而不是淪為所謂的定制軟件開發公司呢？

企業醫療保健買家希望擁有一定程度的控制權，并與企業共同承擔責任。具體來說：

· 成功的醫療AI初創公司將自己定位于與客戶并肩作戰的建設者，致力于解決高管議程上的核心問題。反過來，客戶也會將他們拉入價值鏈上游或下游的其他問題或用例中，從而實現擴展。

· 人工智能應用程序的運作對于買家來說通常是一個黑匣子，因此初創公司應該讓其模型的見解和輸出易于處理和解釋。

· 允許醫療保健買家和用戶參與產品路線圖，可以增進初創公司與他們的良好關系。初創公司應該高度關注這些產品反饋，并快速迭代。

· 這些策略不僅能讓初創公司團隊在銷售過程中與買家建立信任，還能在整個組織內培養出每天使用這些工具的超級用戶。

重新構想端到端的復雜工作流程

為了保證用戶留存率，初創公司應該將其產品定位基于AI的端到端工作流程，并隨著客戶需求而發展，強調領域專業知識而不是技術新穎性。

初創公司可以通過投資與相關軟件的深度集成來構建防御力，尤其是在其解決方案連接多個系統并處理單一記錄系統以外的新型數據源時。這些集成可以提高留存率，降低安全風險，并使初創公司有別于那些只能在現有平臺內添加功能的現有企業。

據報告判斷，在一兩年內，許多內部構建的POC將逐漸失敗，這將推動公司轉向那些經過同行檢驗、成熟的解決方案。

流程越復雜，橫向工具的效率就越低。即便如此，單步工作流程中仍然有一些唾手可得的成果，適合進行通用自動化。初創公司應該瞄準高頻、高精度的用例，并為其配備無縫、用戶友好的用戶界面。

最后，初創企業必須以同理心引領。雖然買家渴望采用人工智能，但許多企業面臨著來自同事的內部阻力，他們擔心人工智能會造成干擾。報告調查揭示了全面部署的主要障礙：缺乏內部專業知識、數據準備不足、安全合規性不足、集成成本高昂以及額外的IT負擔。

初創企業應該將其工具定位為賦能團隊而非取代團隊的工具，并清晰地解釋部署過程，避免使用專業術語。

商業模式與產品價值保持一致

傳統醫療軟件供應商僅獲取了其所創造價值的一小部分：受IT預算和單點解決方案銷售（記錄系統除外）的限制，軟件僅占醫療管理支出的不到5%。

然而，AI應用提供了一種更具可擴展性的方式來挖掘剩余的80%至90%。人工智能浪潮為創始人提供了一個真正的機會，使他們能夠將定價和商業模式與其所提供的價值相匹配。

隨著時間的推移，那些產生清晰、可歸因的投資回報率的AI公司能夠獲得更多的預算。正如調查顯示的那樣，當投資回報率明確且持續得到證明時，資金就不是障礙。

AI醫療進入共同開發時代

人工智能在醫療保健領域已不再遙不可及。它已然到來，并開始重塑醫療診斷、提供和管理的方式。但與以往的創新浪潮不同，這一波創新的核心在于共同開發，而非僅僅依靠采購。

醫療機構不僅僅是AI產品的購買方，也是AI產品的開發方。他們會與人工智能實驗室、AWS等云服務提供商以及一些精選的初創公司進行合作。自2023年以來，很多醫療機構正在同時運行數十個AI試點項目，雖然大部分項目最終都沒辦法規模化。

長期來看，AI醫療領域的贏家將具備以下條件：

· 深度嵌入工作流程；

· 提供清晰且可衡量的投資回報率；

· 與高層決策者建立信任；

· 重新構想端到端解決復雜問題的方法，而不僅僅是自動化任務。

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