文｜羅曾

2025年世界衛(wèi)生日，全球聚焦“健康生活，健康未來”主題之際，北京左醫(yī)科技與重慶醫(yī)科大學(xué)附屬兒童醫(yī)院聯(lián)合推出新一代兒科“AI家庭醫(yī)生”和大模型循證知識(shí)庫(kù)。

據(jù)介紹，這款A(yù)I兒童家庭醫(yī)生產(chǎn)品通過端到端構(gòu)建的AI Agent，結(jié)合國(guó)內(nèi)首個(gè)適配大模型的兒科循證知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了文字理解、報(bào)告識(shí)別、患教視頻推薦、預(yù)約掛號(hào)等全場(chǎng)景服務(wù)。而在該產(chǎn)品背后，作為一家成立近十年的醫(yī)療科技公司，左醫(yī)科技已覆蓋全國(guó)200多家三甲醫(yī)院，其中40%為Top100醫(yī)院。

AI醫(yī)療并非新概念，但行業(yè)始終面臨商業(yè)化困境與技術(shù)臨床磨合的兩大核心難題，在此背景下，左醫(yī)科技創(chuàng)始人兼CEO張超，這位曾任職百度NLP、新國(guó)大研究助理的技術(shù)專家，究竟看到了怎樣的行業(yè)機(jī)遇以及如何帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在AI醫(yī)療這一高門檻賽道中突圍？

AI醫(yī)療的冰與火：商業(yè)化與技術(shù)協(xié)同的雙重挑戰(zhàn)

“醫(yī)療AI本質(zhì)仍是軟件生意，付費(fèi)主體集中在醫(yī)院和藥企?！睆埑赋?。但近年來，全國(guó)醫(yī)院門診量普遍下滑，收入縮水，導(dǎo)致在人工智能這塊的采購(gòu)預(yù)算收縮，加之?dāng)?shù)據(jù)隱私和臨床風(fēng)險(xiǎn)的限制，AI醫(yī)療產(chǎn)品的商業(yè)化落地阻力重重。

另一方面，技術(shù)必須與臨床需求深度協(xié)同。張超強(qiáng)調(diào)，醫(yī)療場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確率要求極高，1%的風(fēng)險(xiǎn)都需嚴(yán)格管控，而AI模型天然存在不確定性。需要企業(yè)為此多做很多額外的風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)控的事情，“這也是目前醫(yī)療人工智能往應(yīng)用走面臨的比較大的一個(gè)困難，尤其在C端”。

此次左醫(yī)科技選擇兒科領(lǐng)域做AI醫(yī)療的C端突破，上述因素便是重要考量之一。

張超在采訪中透露，左醫(yī)科技在布局全科醫(yī)生后，通過后臺(tái)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，婦幼人群（孕婦和兒童）對(duì)智能醫(yī)生的依從性顯著高于其他群體。

一方面，孕婦在孕期十個(gè)月及產(chǎn)后育兒階段對(duì)健康指導(dǎo)存在長(zhǎng)期需求；另一方面，張超及團(tuán)隊(duì)觀察到，20多歲的寶媽平均為家庭成員建檔兩到三個(gè)，凸顯了這一群體在家庭健康管理中的輻射效應(yīng)，寶媽作為家庭健康管理核心的角色，也自然成為了AI醫(yī)療理想的“種子用戶”。

錨定的用戶需求之外，張超指出，更重要的是，與兩性健康、慢病管理等領(lǐng)域相比，婦幼健康問題更偏向常見病、多發(fā)病，診療場(chǎng)景相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，降低了AI處理的復(fù)雜性。

目前，左醫(yī)科技已延伸至腫瘤內(nèi)科和變態(tài)反應(yīng)科等專科領(lǐng)域，但婦幼仍是其核心試驗(yàn)田?！叭巳汉团R床能夠更好相結(jié)合的科室，是我們首先要做的科室。”張超坦言。

端到端的技術(shù)路徑：從全科到?？频摹半A梯式進(jìn)化”

如上述提到，醫(yī)療行業(yè)的特殊性和市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性，一定程度上限制了AI醫(yī)療的規(guī)模落地及商業(yè)化。盡管如此，前赴后繼的的入局者仍透露出AI醫(yī)療賽道的可觀前景。這其中，除了平安好醫(yī)生、春雨醫(yī)生等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)，也不乏支付寶、訊飛、百度等科技頭部選手。

而商業(yè)之外，從技術(shù)層面來看，國(guó)內(nèi)AI醫(yī)療現(xiàn)狀如何？

談及AI醫(yī)療的技術(shù)發(fā)展，張超認(rèn)為，應(yīng)是從全科到?？?，再到專家分身這樣一條路徑。左醫(yī)科技的技術(shù)演進(jìn)即是如此。

事實(shí)上，國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI尚無統(tǒng)一認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)院專科差異也增加了產(chǎn)品適配難度，而上述路徑的終極目標(biāo)，是打造一個(gè)適用于醫(yī)療多場(chǎng)景且能獨(dú)立服務(wù)患者的“智能醫(yī)生”。

在張超看來，傳統(tǒng)平臺(tái)依賴“人機(jī)結(jié)合”模式：機(jī)器初步分診，醫(yī)生在線問診，本質(zhì)上仍是人力驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療資源匹配。對(duì)比平安好醫(yī)生、春雨醫(yī)生等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)，左醫(yī)科技的核心差異在于“機(jī)器主導(dǎo)+人類質(zhì)檢”的定位。

這一差異決定了其技術(shù)路徑的獨(dú)特性。

張超指出，按階段來看，打造智能醫(yī)生在當(dāng)前市場(chǎng)上總共有三波技術(shù)方向：第一個(gè)稱為提示詞，即基于提示詞的“角色扮演”模式（如讓大模型直接模擬醫(yī)生），但此類方式不可控且易產(chǎn)生幻覺；第二代叫做Workflow，通過預(yù)設(shè)工作流拆解問診流程（如先篩查急癥、再按解剖部位分析），但環(huán)節(jié)越多錯(cuò)誤率累加效應(yīng)越明顯。

第三代即真正實(shí)現(xiàn)端到端的技術(shù)，其整合了思維鏈推理、工具調(diào)用和知識(shí)庫(kù)檢索，讓模型自主決定診療步驟，突破了人工預(yù)設(shè)流程的局限性。

“今年OpenAI和谷歌也發(fā)布了Deep Research，這是真正的端到端的產(chǎn)品，不需要人工干預(yù)，讓機(jī)器自己分析接下來要做什么。放眼國(guó)內(nèi)，目前大多AI醫(yī)生都停留在第二代，靠的是Workflow搭建，而我們是第一個(gè)做到基于端到端訓(xùn)練的智能醫(yī)生?！睆埑硎尽?/p>

左醫(yī)科技商業(yè)模式思考：To B養(yǎng)公司，To C探未來

上述技術(shù)推動(dòng)下，左醫(yī)科技的產(chǎn)品在落地應(yīng)用中效率提升明顯。例如在導(dǎo)診場(chǎng)景中，左醫(yī)科技的AI產(chǎn)品將患者掛錯(cuò)號(hào)比例從30%降至5%以內(nèi)，顯著提升了醫(yī)療資源匹配效率。

在產(chǎn)品矩陣上，左醫(yī)科技構(gòu)建了To B與To C的協(xié)同生態(tài)。To B端圍繞醫(yī)院診前、診中、診后全流程提供服務(wù)：診前通過智能分診和病史采集，如北京安貞醫(yī)院15%+患者使用預(yù)問診系統(tǒng)，可減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)；診中通過語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫生成病歷，有實(shí)踐數(shù)據(jù)顯示，借助診中的硬件，門診醫(yī)生的病歷書寫時(shí)間或可從2分鐘縮短至30秒，住院醫(yī)生在病歷上所花的時(shí)間則可能從七八個(gè)小時(shí)縮減至半個(gè)小時(shí)到一個(gè)小時(shí)；診后提供個(gè)性化用藥指導(dǎo)，覆蓋了諸多頭部三甲醫(yī)院。

張超介紹稱，這些B端服務(wù)以軟件采購(gòu)模式切入醫(yī)院，目前貢獻(xiàn)了95%的收入，成為公司現(xiàn)金流的穩(wěn)定來源。

“我們現(xiàn)在其實(shí)是以To B的業(yè)務(wù)來養(yǎng)活整個(gè)公司，To C業(yè)務(wù)是在單獨(dú)做拓展。”張超透露，公司C端業(yè)務(wù)早期靠會(huì)員訂閱收費(fèi)，例如智能醫(yī)生是針對(duì)患者直接收費(fèi)，在各類免費(fèi)競(jìng)品存在的情況下，C端產(chǎn)品復(fù)購(gòu)率高達(dá)30%?！澳壳癈端業(yè)務(wù)量占比不大，隨著量變大以后，以后有更多的商業(yè)模式，例如計(jì)劃拓展健康商品撮合交易之類。”

值得一提的是，數(shù)據(jù)安全是醫(yī)療AI的生命線。針對(duì)個(gè)人隱私及數(shù)據(jù)保護(hù)，張超介紹，左醫(yī)科技采用“合成數(shù)據(jù)+脫敏處理”雙保險(xiǎn)機(jī)制：線下采集真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，通過多病例合成生成虛擬數(shù)據(jù)（如五個(gè)真實(shí)病例合成一個(gè)訓(xùn)練樣本），切斷與單個(gè)患者的對(duì)應(yīng)關(guān)系；線上用戶上傳報(bào)告時(shí)，強(qiáng)制隱去姓名、身份證號(hào)等敏感信息，僅保留年齡、性別、區(qū)域等必要信息，達(dá)到“數(shù)據(jù)可用不可見”。

另外，在醫(yī)院合作層面，左醫(yī)科技通過“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)+收益共享”模式打破數(shù)據(jù)壁壘。例如為醫(yī)院定制專有模型時(shí)，雙方基于共同目標(biāo)優(yōu)化算法，提升診療效率；未來計(jì)劃將AI服務(wù)的商業(yè)收益與醫(yī)院分成，形成利益共同體。

至此，左醫(yī)科技的探索揭示了一條AI落地的現(xiàn)實(shí)路徑：從高依從性場(chǎng)景切入，以To B收入支撐技術(shù)迭代，逐步向To C和?？瓶v深拓展。而其第三代大模型能否真正顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療工作流？仍有待市場(chǎng)驗(yàn)證。

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