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從病歷生成、影像分析到臨床決策支持，AI正在重塑醫(yī)療行業(yè)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。這篇文章通過(guò)14個(gè)具體案例，深入探討了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地應(yīng)用，揭示了AI如何通過(guò)提升效率、降低成本、提高診斷準(zhǔn)確性等方式，為醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)變革。

自生成式AI爆發(fā)以來(lái)，醫(yī)療始終是最重要的應(yīng)用賽道之一。

資本的熱度足以證明這一點(diǎn)：OpenEvidence在B輪融了2.1億美元，Qventus的D輪拿下1.05億美元，Chai Discovery的A輪也有7000萬(wàn)美元。

紅杉更是連續(xù)出手，在醫(yī)療AI領(lǐng)域投了6家公司，其中4次領(lǐng)投，覆蓋臨床決策支持、藥物研發(fā)、醫(yī)院信息系統(tǒng)、醫(yī)療文檔、行政自動(dòng)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

投資人看好AI醫(yī)療的邏輯很簡(jiǎn)單，AI的角色正在從“輔助工具”升級(jí)為“核心工作流”。

它不再只是錦上添花的插件，而是嵌入醫(yī)療體系的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：在病歷生成、處方開(kāi)立、臨床試驗(yàn)、影像分析等環(huán)節(jié)直接創(chuàng)造數(shù)據(jù)、觸發(fā)流程，從而影響一系列下游決策。誰(shuí)掌握了數(shù)據(jù)入口和流程啟動(dòng)點(diǎn)，誰(shuí)就有機(jī)會(huì)改寫(xiě)整個(gè)生態(tài)的價(jià)值分配。

Abridge就是一個(gè)鮮明例子：它把醫(yī)患對(duì)話(huà)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不僅幫醫(yī)生減負(fù)，還衍生出一套貫穿計(jì)費(fèi)、護(hù)理協(xié)調(diào)、臨床試驗(yàn)的完整數(shù)據(jù)流。

類(lèi)似的戰(zhàn)略入口，還包括處方點(diǎn)、DME訂購(gòu)、醫(yī)生教育、證據(jù)生成、試驗(yàn)設(shè)計(jì)與樣本采集等，幾乎每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都可能成為AI驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的“爆破口”。

這也意味著，AI在醫(yī)療中的角色已經(jīng)從“支持”變成“決策參與者”，能直接影響診療路徑、用藥方案甚至患者流向。商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵，不僅僅取悅于高效的算法，更在于誰(shuí)能贏(yíng)得醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員的信任。

比起PPT上的愿景，能把醫(yī)療的賬算清楚（住院天數(shù)能縮短幾天、誤診率能減少幾個(gè)點(diǎn)、試驗(yàn)入組率能提升多少），才更為重要。

01 從替人省錢(qián)到提升效率，AI醫(yī)療的兩種路徑

AI正全面嵌入醫(yī)療工作流，價(jià)值兌現(xiàn)靠?jī)蓷l：吃透臨床與運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，再設(shè)計(jì)出能讓醫(yī)院、醫(yī)生、藥企、保險(xiǎn)、患者都點(diǎn)頭買(mǎi)單的商業(yè)模式。

行業(yè)已走過(guò)影像單點(diǎn)工具階段，進(jìn)入多模態(tài)大模型增強(qiáng)整條工作流的時(shí)代，覆蓋從外圍流程自動(dòng)化深入到核心臨床決策、研發(fā)等環(huán)節(jié)。

商業(yè)模式上，AI醫(yī)療公司主要掙兩類(lèi)錢(qián)：

1. 給舊流程提效，誰(shuí)受益誰(shuí)買(mǎi)單

這類(lèi)產(chǎn)品/服務(wù)需求清晰、ROI可算，已成收入基本盤(pán)。

1. 幫醫(yī)院省錢(qián)：Qventus用預(yù)測(cè)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)排床，平均住院日縮0.6天，空床就是利潤(rùn)。
2. 幫醫(yī)生省時(shí)避險(xiǎn)：OpenEvidence 3秒給出帶引文的答案，Navina自動(dòng)生成摘要并補(bǔ)漏洞。
3. 幫藥企降本：Outcomes4Me按成功入組收費(fèi)，Quibim提供影像定量終點(diǎn)。

收費(fèi)模式以SaaS訂閱、按用量/席位為主，只要比舊方案便宜，醫(yī)院和醫(yī)生的算盤(pán)就能打得過(guò)。

2. 造新環(huán)節(jié)，再開(kāi)新市場(chǎng)

這類(lèi)產(chǎn)品周期長(zhǎng)、資金大，但潛在回報(bào)更高：

1. 新標(biāo)志物與早篩：Quibim深挖影像生物標(biāo)志物，F(xiàn)reenome用多組學(xué)血液檢測(cè)切入早癌篩查。
2. 數(shù)據(jù)重構(gòu)：Truveta把去標(biāo)識(shí)化病歷與基因組打包出售，服務(wù)藥企和保險(xiǎn)的真實(shí)世界研究。
3. 商業(yè)模式必須和生態(tài)深度綁定：里程碑付款、節(jié)約分成、數(shù)據(jù)授權(quán)、交叉補(bǔ)貼（如OpenEvidence對(duì)醫(yī)生免費(fèi)、藥企投放廣告），手段多樣。

02 診斷領(lǐng)域案例

AI醫(yī)療診斷產(chǎn)品應(yīng)用高度聚焦，在疾病方面如Quibim用于腫瘤、Viz.ai用于腦卒中；在流程方面覆蓋分診、量化分析、掃描引導(dǎo)、圖像優(yōu)化。技術(shù)從病灶識(shí)別，延伸至定量分析、流程優(yōu)化、圖像增強(qiáng)。

軟硬結(jié)合是一重要趨勢(shì)，Butterfly等以“便攜設(shè)備+AI”降低檢查門(mén)檻，醫(yī)生護(hù)士都可以用。

成功產(chǎn)品非獨(dú)立軟件，而是嵌入臨床路徑的“楔子”。例如Viz.ai集成PACS、Caption Health直寫(xiě)EHR、Navina嵌入主流系統(tǒng)，低摩擦融合是醫(yī)生持續(xù)使用的核心。

接下來(lái)是具體案例：

（1）腫瘤影像分析Quibim

把MRI、CT里的腫瘤體積、紋理、灌注值等人眼看不出的定量指標(biāo)一鍵算出來(lái)。藥企拿它當(dāng)臨床試驗(yàn)的影像終點(diǎn)，醫(yī)院用它把陽(yáng)性率再往上提幾個(gè)點(diǎn)；手里已攢下FDA/CE多張證，具有一定競(jìng)爭(zhēng)力；按掃描次數(shù)向藥企和醫(yī)院收費(fèi)；今年剛完成5000萬(wàn)美元A輪融資。

（2）急診影像AI分診Viz.ai

針對(duì)急診室，對(duì)于CT血管影像，AI秒級(jí)告警提示大血管閉塞，為急診診療爭(zhēng)取寶貴時(shí)間；收取醫(yī)院年費(fèi)或按病例收費(fèi)；行業(yè)估算，其年收入在4000萬(wàn)~4900萬(wàn)美元之間。

（3）床旁超聲AI引導(dǎo)Caption Health

在便攜超聲里內(nèi)置最新CV大模型，可自動(dòng)識(shí)別最佳切面、一鍵凍結(jié)并輸出EF、LVEDD等全套測(cè)量，護(hù)士30秒完成心臟掃描；報(bào)告即刻云端生成，可直接寫(xiě)入EHR；設(shè)備一次性收費(fèi)，AI功能按使用次數(shù)訂閱，綁定銷(xiāo)售。其募資金額在6000萬(wàn)~7500萬(wàn)美元之間；年收入估算在800萬(wàn)~2500萬(wàn)美元之間，AI訂閱部分占比已超一半。

（4）手持超聲+AI云Butterfly Network

口袋iQ+探頭即插手機(jī)，6秒內(nèi)用AI去偽影、自動(dòng)B-line計(jì)數(shù)，并實(shí)時(shí)標(biāo)記心臟/肺解剖結(jié)構(gòu)；從拍照到生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告可30秒完成，同時(shí)觸發(fā)遠(yuǎn)程會(huì)診。硬件一次性銷(xiāo)售，AI功能按年訂閱，兩者捆綁鎖定續(xù)費(fèi)。已上市，市值約3億美元；2025Q2收入2340萬(wàn)美元（SaaS占比30%）。

03 運(yùn)營(yíng)與決策案例

1. 決策

在A(yíng)I醫(yī)療決策領(lǐng)域，應(yīng)用層產(chǎn)品直接為醫(yī)生/患者提供工具，其價(jià)值在于算法模型和用戶(hù)體驗(yàn)?；A(chǔ)層產(chǎn)品專(zhuān)注于聚合、清洗、去標(biāo)識(shí)化醫(yī)療數(shù)據(jù)。

AI要融入臨床工作流，必須達(dá)到“臨床級(jí)”標(biāo)準(zhǔn)：回答精準(zhǔn)、有據(jù)可循、安全可靠、操作無(wú)摩擦。OpenEvidence的“3秒帶引用”和Navina的“一鍵摘要”正是這種要求的體現(xiàn)。

接下來(lái)是公司具體介紹：

（1）臨床級(jí)證據(jù)檢索OpenEvidence

把NEJM、JAMA等1.2萬(wàn)本期刊實(shí)時(shí)抓進(jìn)LLM，3秒給出帶引用的診療答案，月咨詢(xún)量已破850萬(wàn)條；醫(yī)生端永久免費(fèi)，靠藥企精準(zhǔn)廣告位變現(xiàn)，毛利率>90%，已覆蓋美國(guó)40%執(zhí)業(yè)醫(yī)師；2025年7月拿下B輪2.1億美元，估值35億美元，穩(wěn)居臨床決策支持獨(dú)角獸。

（2）EHR副駕駛Navina

用LLM把散落各處的化驗(yàn)、影像、用藥記錄拼成一張“病人摘要”，一鍵提示漏診風(fēng)險(xiǎn)、用藥沖突和隨訪(fǎng)缺口；按診所人頭收SaaS訂閱，直接嵌在Epic/Cerner工作流里，幫醫(yī)生團(tuán)體同時(shí)搞定質(zhì)量分和醫(yī)療糾紛；2025年C輪5500萬(wàn)美元到賬，已沖進(jìn)美國(guó)數(shù)百家醫(yī)生集團(tuán)。

（3）去標(biāo)識(shí)化EHR數(shù)據(jù)引擎Truveta

聚合數(shù)十家醫(yī)院系統(tǒng)的去標(biāo)識(shí)化電子病歷+基因組數(shù)據(jù)，給藥企/保險(xiǎn)公司訓(xùn)練AI、做真實(shí)世界研究；按數(shù)據(jù)授權(quán)收費(fèi)；2025年1月拿下3.2億美元融資，正建超大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)庫(kù)。

2. AI抄寫(xiě)員

這類(lèi)產(chǎn)品精準(zhǔn)擊中了醫(yī)生面臨EHR系統(tǒng)繁瑣、文書(shū)壓力大、信息過(guò)載等痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了快速規(guī)?；?。多以SaaS形式訂閱，能快速與現(xiàn)有EHR（如Epic,Cerner）集成，無(wú)需改變醫(yī)院核心工作流，部署阻力小。

（1）醫(yī)患對(duì)話(huà)轉(zhuǎn)病歷Abridge

自研醫(yī)療對(duì)話(huà)大模型，診室閑聊實(shí)時(shí)變成帶billing code的SOAP病歷，每天幫醫(yī)生省2小時(shí)敲鍵盤(pán)；按醫(yī)師席位賣(mài)SaaS，已嵌入Epic等100多家醫(yī)療系統(tǒng)；2025年6月完成3億美元E輪，a16z領(lǐng)投，媒體估值170億美元。

（2）澳洲口音抄寫(xiě)員Heidi Health

針對(duì)澳洲俚語(yǔ)和GP流程特訓(xùn)的語(yǔ)音識(shí)別+LLM，診室對(duì)話(huà)實(shí)時(shí)變病歷，比雇人類(lèi)抄寫(xiě)員便宜70%；個(gè)人醫(yī)生月租幾百美元，與澳洲主流EHR深度耦合；2025年A輪1660–2650萬(wàn)澳元，累計(jì)融資2600萬(wàn)美元。

（3）語(yǔ)音AI臨床文檔Suki

醫(yī)生開(kāi)口就能生成病歷、自動(dòng)填單，支持Epic、Cerner等主流EHR；按醫(yī)師/月收SaaS費(fèi)，已融約1.65億美元；2024年完成D輪7000萬(wàn)美元融資。

3. 效率服務(wù)案例

AI正系統(tǒng)性滲透醫(yī)療流程中人力密集的環(huán)節(jié)，通過(guò)自動(dòng)化釋放人力，直接解決前臺(tái)負(fù)擔(dān)、資源錯(cuò)配、信息不對(duì)稱(chēng)等行業(yè)痛點(diǎn)。ARR、住院日縮短天數(shù)、試驗(yàn)入組率……AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療服務(wù)明顯通過(guò)量化價(jià)值證明ROI，從而說(shuō)服付費(fèi)方為效果買(mǎi)單。

這類(lèi)公司不僅卷算法，也在卷商業(yè)設(shè)計(jì)。Outcomes4Me按“成功入組”收費(fèi)，Qventus按“節(jié)約分成”，與客戶(hù)利益對(duì)齊。Assort Health的ARR模式、Qventus的床位年費(fèi)，形成穩(wěn)定現(xiàn)金流。Outcomes4Me對(duì)患者免費(fèi)，通過(guò)藥企變現(xiàn)，降低用戶(hù)使用門(mén)檻。

接下來(lái)看看案例介紹：

（1）AI患者鈴Assort Health

通過(guò)AI語(yǔ)音代理自動(dòng)處理預(yù)約、取消及常見(jiàn)問(wèn)題等高重復(fù)性前臺(tái)任務(wù)，主要服務(wù)于中小型專(zhuān)科診所，目前已從初期的骨科與物理治療擴(kuò)展至婦產(chǎn)科、皮膚科及牙科等領(lǐng)域。目前ARR略超300萬(wàn)美元；今年8月完成5000萬(wàn)美元B輪融資，估值7.5億美元，距其A輪融資僅過(guò)去四個(gè)月。

（2）住院流量AI調(diào)度Qventus

測(cè)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)提前24h預(yù)警“床位爆倉(cāng)”，自動(dòng)優(yōu)化手術(shù)排班、出院流程，平均住院日縮短0.6天，空出的床位就是純利潤(rùn)；按床位年費(fèi)+節(jié)約分成；2025年1月完成D輪1.05億美元，估值超4億美元。

（3）AI癌癥患者導(dǎo)航Outcomes4Me

用NLP秒讀全球trial注冊(cè)庫(kù)和指南，自動(dòng)把癌癥患者和臨床試驗(yàn)、新療法精準(zhǔn)配對(duì)，再把復(fù)雜術(shù)語(yǔ)翻譯成患者能看懂的白話(huà)治療路線(xiàn)；目前，主要覆蓋乳腺癌、肺癌等主流瘤種，匹配成功率高于傳統(tǒng)招募渠道；App對(duì)患者完全免費(fèi)，藥企按“成功入組”付費(fèi)，相當(dāng)于讓AI當(dāng)醫(yī)藥銷(xiāo)售；B輪剛拿2100萬(wàn)美元，總?cè)谫Y3800萬(wàn)美元。

04 早篩案例

在A(yíng)I早篩領(lǐng)域，像Tempus這種能把基因組、影像、病歷組合起來(lái)的多模態(tài)平臺(tái)，護(hù)城河更深，商業(yè)模式也更花哨研發(fā)分成、里程碑、數(shù)據(jù)許可、特許權(quán)……回報(bào)周期長(zhǎng)，但一旦跑通，盤(pán)子也更大。

下面是兩個(gè)領(lǐng)域案例：

（1）AI平臺(tái)Tempus

整合腫瘤基因組測(cè)序、臨床注釋與真實(shí)世界證據(jù)，醫(yī)生輸入患者分子報(bào)告即可秒級(jí)獲治療匹配及臨床試驗(yàn)推薦。手握CLIA實(shí)驗(yàn)室資質(zhì)與FDA批準(zhǔn)的伴隨診斷產(chǎn)品，壁壘較高。收入端，既售測(cè)序服務(wù)，也將去標(biāo)識(shí)化數(shù)據(jù)制成SaaS售予藥企與保險(xiǎn)公司。其已登陸納斯達(dá)克，2025 Q2單季收入3.15億美元，市值約30億美元。

（2）多組學(xué)血液早癌檢測(cè)Freenome

把cfDNA、蛋白、免疫反應(yīng)等多組學(xué)數(shù)據(jù)扔進(jìn)AI模型，一次抽血就能定位早期結(jié)直腸癌及其他高發(fā)性癌種；先做LDT走臨床服務(wù)，同時(shí)和幾大藥企合作開(kāi)發(fā)伴隨診斷，監(jiān)管路徑清晰；收費(fèi)模式“檢測(cè)+里程碑”，單筆檢測(cè)收費(fèi)外加藥企合作首付款；累計(jì)融資超10億美元，2024年單輪拿下2.54億美元，屬AI早篩第一梯隊(duì)。