就在今天，AI醫療又誕生了一個超級獨角獸！

據報道， 自動化醫療筆記的 AI 初創公司Abridge獲得了3 億美元的 E 輪融資，估值達到53億美元（約合人民幣380億）。

本輪融資由 Andreessen Horowitz 領投，Khosla Ventures 參投，新資金將幫助公司將業務拓展到護理、醫療報銷等領域。

要知道，今年2月份該公司宣布獲得2.5億美元的D輪融資，公司估值達到了27.5億美元。

而僅僅4個月后，公司估值直接翻倍。迄今為止，該公司已籌集了約 8 億美元，其中包括 2024 年 2 月的 1.5 億美元 C 輪融資。

隨著AI醫療的爆發，Abridge的營收也在飛速增長。

據外媒The Information報道，今年一季度A bridge的合同年度經常性收入達到1.17 億美元， 并在150個醫療健康系統部署其平臺。

而在2024年，公司預計其 ARR（年度經常性收入） 在 2024 年達到 5000 萬美元。

然而， 這樣一家醫療獨角獸并沒有眼花繚亂的AI技術，甚至還被認為是“套殼AI公司”。

不到半年時間，連續拿下兩輪巨額融資，A bridge為何屢屢收獲資本青睞？

真實需求+取代人工

Abridge成立于2018年，總部位于美國匹茲堡。公司的創始人為Shiv Rao博士，是一位心臟病專家。

“Abridge”在英文中的意思是縮短或者減少某物，而公司的出發點就是希望縮減少醫生的負擔。

一項調查發現，超過90%的醫生報告說“經常”感到筋疲力盡，這主要是因為文書工作。

由于美國復雜的醫療體系和醫保制度，對于醫生錄入到EHR（電子病歷）信息要求非常高，通常需要按照詳盡的SOAP格式。

為了保證計費和保險的準確性，ERH通常包含多達幾十個條目，一個錯誤就可能產生各種影響。

超過 60% 的醫生表示，他們感到被這些文書要求壓得喘不過氣來，并且每周平均在正常時間之外工作 15 小時才能跟上進度。

為了各種合規性審查，復雜的文書工作讓醫生不得不雇傭抄寫員（Scriber），以抽出更多的時間用于與患者溝通交流上。目前美國大約有10萬名醫療抄寫員，平均每10名醫生就有一名。

也就是說，無論是人工抄寫員還是AI抄寫員，對于醫生乃至整個醫療系統都是一個真實存在的剛需。

抄寫員一般有兩種工作模式：

1、

現場工作：抄寫員一起跟隨醫生面對患者，并實時填寫錄入數據，還包括協助醫生隨訪等各種簡單工作，相當于醫學助理；

2

、遠程工作：由

醫生使用錄音設備

完成對

患者

信息的采集，

然后可以將電子記錄發送給抄寫員，然后轉錄并輸入計算機。

最重要的是，在這兩種情況下，醫生仍必須對記錄的內容負責，并且必須審查和簽字。

第二種工作模式下，為什么不能用AI取代人工并輔助錄入到ERH/EMR中呢？由此AIScriber（AI抄寫員）孕育而生。

事實上，該領域就曾經誕生過AI+醫療語音識別鼻祖Nuance，該公司還曾經為蘋果Siri提供過技術支持，2021年微軟以197億美元的價格收購Nuance，成為微軟史上第二大收購案。

對于醫生而言，Abridge工作流程很簡單：他們只需要打開手機特定APP錄音，AI會自動通過自動語音識別（ASR）聽寫診療過程，結束后Abridge會將結構化的注釋直接發送到患者的電子圖表中。

圖：Abridge的產品形態

相較于傳統的抄寫員25美元/小時的成本，Abridge 將轉錄成本降低到0.12美元/小時，降低208倍。

綁定巨頭，B2B迅速打開市場

成立早期，Abridge的打法偏向于互聯網，即向醫生等使用者免費提供AI工具，并收集各類數據以便進行商業化探索。

在很長一段時間內，2C的商業路徑讓公司并未找到合適的變現模式。

轉機在Abridge和醫療信息化龍頭Epic進行深度集成。

2023 年， Epic 選擇 Abridge 作為其首個生成式AI的合作伙伴，將該技術直接集成到醫療記錄系統中。這也意味著醫生無需學習新軟件，在不改變現有工作習慣下，大幅度縮減文書時間。

要知道，近年來聯邦立法要求 醫院使用 EMR /EHR 系統，截至2023年，超過96%的醫院和醫生實現了數字化，而2010年這一比例還不到10%。

而Epic是美國第一大醫療信息化廠商，2023年營收達到46億美元，市場占有率達到39.1%。

與Epic的深度合作，也讓公司轉向B2B SaaS模式，主要面向衛生系統進行銷售，而不是個人臨床醫生。

盡管，這種方法銷售周期較長（18-24 個月），但可以帶來更高價值的合同并更深入地集成到臨床工作流程中，未來用戶遷移成本也更高。

創始人稱，自 2024 年初以來，幾乎每周都會宣布一個新的醫療系統客戶。

截至目前，Abridge已經在美國超過150個醫療系統中上線，為16000名醫生提供服務。

公司客戶包括佛蒙特大學衛生系統、Christus Health、芝加哥大學醫學院、Sutter Health、耶魯紐黑文衛生系統、UCI Health、埃默里醫療保健、堪薩斯大學衛生系統、UPMC 等大型醫療衛生系統。

今年一年，Abridge 就將支持臨床醫生進行超過5000 萬次醫療對話，將其轉化為電子病歷。

從產品定價來看，其與部署規模成正比（通常基于醫生用戶的數量或處理的患者就診量），并根據每個站點所需的集成復雜性而有所不同。

更重要的是，Epic作為關鍵渠道合作伙伴，也能夠為Abridge拓展新客戶帶來巨大的幫助。例如Abridge、梅奧診所和Epic 共同宣布推出面向護士的生成式 AI 環境記錄工作流程。

雖說Abridge勢頭正盛，但外部競爭不可謂不激烈。

當前Abridge直接面臨Nuance（微軟旗下）、Nabla、Ambience、DeepScribe、Suki、Freed、DeepCura、Tali AI等AI醫療初創企業的激烈價格競爭。

僅僅是AI Scriber這一場景，還延伸出了專門針對獸醫的Scribenote，面向精神科的AI抄寫員Mentalyc等，意味著更小的初創公司在細分領域占位。

激烈競爭下，也讓Abridge開始拓展其他醫療健康場景。

上周，公司將其AI工具拓展到了住院場景中，而此前公司的平臺僅限于門診和急診，這也意味著公司邁向更加復雜的住院護理。

此外，Abridge希望進入包括門診訂單、保險索賠等領域。

與醫療機構、Epic的深度合作，也正在為Abridge創造商業良性循環：

即可以和醫院探討哪里有真實需求，并由此拓展到新的工作流程，通過小型試點后，再不斷擴大業務范圍。

套殼AI？原生應用公司？

由于技術含量并不高，Abridge也被市場上一部分認為是“套殼AI”。

早年間，Abridge還會自研基于BERT、BioBERT等模型，但大模型出現后改變了游戲規則，公司現在基本上使用經過微調后的大模型基座。

對此創始人表示：“人們很快意識到，真正的價值正在向上層應用轉移。而且當你能深度解決人類的問題時，就能實現這項技術的最高價值。”

諸如Cursor（AI代碼平臺）、Perplexity（AI搜索引擎）等“套殼”AI平臺正在受到資本追捧，據金融時報消息，Perplexity最新估值已經達到了驚人的140億美元。

金沙江投資人朱嘯虎曾提出一個觀點：所有AI應用都是套殼應用。對于企業級的AI服務商，如何把套殼的價值做好、放大，實際上是一個不小的挑戰。

尤其專業壁壘較高的醫療領域，并不是接入了最先進的DeepSeek或GPT-4o就大功告成，產品體驗才是最重要的標準。

從技術角度，Abridge的AI產品主要包含兩大核心程序：

1

、通過

語音識別系統

ASR

）分辨醫學場景下的聲音

2、

原始轉錄文本轉換為草稿臨床記錄的注釋生成系統

為了能夠交付出超90%正確率，Abridge利用大量醫療語音數據調用和協調20個不同的模型。

例如在語音識別程序下，AI能夠是否能夠識別專業醫藥術語？例如AI能否正確拼寫新藥？多人在場時，AI能否精準識別患者和醫生？AI能否將患者感受轉換為專業醫學描述？

為了加大技術壁壘，Abridge已經將支持識別的語言拓展到了28種。

而針對筆記生成系統，Abridge以單詞錯誤率以及醫生編輯次數作為量化指標，不斷追蹤臨床醫生的評論和反饋，同時分析AI系統在不同科室以及患者亞群里面的表現，進行深度調整。

圖：Abridge的錯字率等指標

截止目前，Abridge已經積累了超過1萬小時的醫學對話數據，它們包括音頻、黃金標準參考轉錄和人工注釋。

這些寶貴的數據正在幫助Abridge創造產品飛輪，即數據累積越多，用戶反饋越多，產品就越好用。

Abridge最終還是回歸到投資底層模型，據創始人透露，根據大量數據和沉淀知識，公司正在開發自己的模型。

新風口：醫療語音Agent

值得注意的是， 本輪融資由硅谷頂尖機構a16z領投。

a16z全稱為Andreessen Horowitz，成立于2009年，名字取自兩位創始人的姓氏Marc Andreessen 和 Ben Horowitz。

Marc Andreessen是網景公司的創始人之一，這家公司曾經開發了世界上第一款圖形界面瀏覽器，奠定其互聯網老炮的地位。

一旦 a16z看重某個領域，則會大手筆押注這家公司。

于是，a16z是受益于互聯網浪潮最多的VC之一，幾乎押中了美國明星互聯網公司——Facebook、Twitter、Airbnb、Okta、Github、Stripe等，也讓a16z晉升為全球頂級風投公司，管理資金超過百億美元。

而它們最有名的標語也出自Andreessen：“Software is eating the world.”（軟件吞噬世界）。

隨著AI浪潮的出現，a16z將語音AI視為一個獨立 投資的巨大機會，并且制作了行業報告。

一個數據是， 語音代理市場在 2024 年下半年爆炸式增長。根據 Cartesia 的數據，使用語音構建的AI公司占最近初創孵化器的22%。

圖：語音Agent行業圖譜

與此同時，a16z尤其看好垂直領域的AI語音公司，包括醫療保健、 金融服務、B2C、B2B等，此前a16z就投了醫療Agent公司Hippocratic。

尤其在醫療領域，醫生繁重的負擔，以及患者對高質量醫療服務的需求，讓AI公司迎來一波巨大的機遇。

例如，AI抄寫員行業需求仍然旺盛，遠遠沒有達到市場天花板。

例如前Facebook工程師創辦的Freed AI，在產品上線兩年后就做到了1000萬美元ARR。

寫到最后，筆者不禁提出一個問題，中國AI醫療賽道是否會跑出類似Abridge的獨角獸？

如今，各級醫院正抓緊醫療信息化和智能化建設，為AI的廣泛部署做好了環境準備。

特別是在2023-2024年度，根據《中國醫院信息化狀況調查報告》的數據，超過90%的三級甲等醫院已經實現了基本的信息管理系統覆蓋，而近70%的二級醫院也緊隨其后。

美國有多個大型醫療集團不同，中國醫療保健系統以公立醫院為主，醫院對新技術的采納和合規性要求大不一樣。

而參考Abridge的成功經驗，中國企業不僅需要深度整合進入醫生工作流，更需要與本土化場景適配（如分級診療、縣域醫療），而非簡單復制歐美模式。

當前，我國 AI 大模型主要落地在 健康管理（智能設備實時采集/ 個性化患者服務）、疾病風險預測、醫學影像分析、輔助診 療、醫院管理到藥物研發等八大場景。

圖：智藥局《AI大模型+醫療行業研究報告》

未來3-5年，隨著政策細化和技術成熟，頭部企業或迎來爆發窗口。

—The End—