AI医疗寒武纪大爆发:超10家大厂火速入局,从争抢患者到争抢医生 ...

解读 鹏哥
2026-2-3 16:54 21人浏览 0人回复
来源: 医健人物 收藏 分享 邀请
摘要

从医院科室到互联网大厂的战略会议,一股关于AI医疗的浪潮正在以惊人的速度重塑医疗健康行业的竞争格局。当OpenAI宣布推出ChatGPT Health健康专区,允许用户上传医疗记录分析健康数据时,医疗这个垂直场景对巨头们的 ...

 从医院科室到互联网大厂的战略会议,一股关于AI医疗的浪潮正在以惊人的速度重塑医疗健康行业的竞争格局。当OpenAI宣布推出ChatGPT Health健康专区,允许用户上传医疗记录分析健康数据时,医疗这个垂直场景对巨头们的魅力已经变得赤裸。

而中国玩家们的速度并不慢。前有王小川与网红医生的隔空“互怼”在前,后有蚂蚁健康事业群宣布将升级好大夫医生工作站,为每位医生配备AI助理功能。与此同时,京东健康和阿里健康几乎在同一周内,接连官宣了推出专门面向医生的AI医疗产品,分别命名为“如医”和“氢离子”。

据《医健人物》统计,目前已有OpenAI、蚂蚁集团、百度、京东健康等超10家互联网大厂入局了AI医疗,且发布了独立产品。如果说2025年C端产品是各家大厂布局的重点,那么2026年,“争抢中国500万医生”这场战役无疑会更加激烈。

大厂与玩家们

如果把时间拨回五年前,AI 医疗并不新鲜。

影像识别、辅助阅片,早已在医院里反复试验。它们改善了局部效率,却始终停留在边缘——很少触及真正的临床决策,更谈不上承担医疗责任。

真正的转折点,发生在2023年之后。

这一次,变化来自通用大模型能力的整体跃迁。当模型开始能够阅读病历、理解指南、比较循证证据,并在不确定性中给出推理路径时,医疗第一次被纳入“可被系统性理解”的范围。

也正因如此,几乎所有头部AI大厂,在同一时间做出了相似判断。

这并不是谁更有远见,而是当模型能力越过某条阈值,医疗成为一个绕不开的试验场:它语言密集、知识密集、结果可验证,是检验“智能是否真正成立”的极限环境。

这不是偶然入场,而是一场系统性的集体转向。

而对于原本就在行业里的医疗科技企业来说,对需求的敏锐和机会的发现,让它们比大厂更早下场。

Abridge、OpenEvidence、全诊医学、百川智能、零假设、医问答 DrSeek,这些公司几乎没有选择空间,它们从一开始就把产品推向医疗最真实的场景——病历、指南、诊疗推理和医生决策。当大厂还在健康助手和入口产品上反复试探时,这些创业公司已经把 AI 嵌进了医生的工作流,衡量成败的标准也从“用户数”变成了“是否真的减少医生负担、降低风险”。

在美国,Abridge 和 OpenEvidence 直接面对医生和医院;在中国,全诊通、讯飞晓医从基层和临床一线切入;而百川智能则试图在通用模型之上,啃下医疗这个最复杂、也最不容出错的垂直领域。

路线分化:从C到D

寒武纪最重要的特征,从来不是强者出现,而是进化路线的迅速分化。

AI 医疗也在极短时间内,分裂为两条截然不同的路径。

一条,走向医生与医疗机构。Abridge、OpenEvidence、Claude for Healthcare、Med-Gemini、医问答 DrSeek……

这些产品有一个共同气质:克制。

它们极少谈“替代医生”,反复强调循证、合规、可解释。引用指南、标注文献、给出证据来源,是最基本的设计逻辑。它们真正想进入的,是医生每天重复使用的工作流。

另一条,走向普通个人。ChatGPT Health、蚂蚁阿福、小荷AI 医生、文心健康管家、Apple Health+,更像一个随时在线的健康伙伴。

它们不直接给出诊断结论,却深度参与解释、筛选与判断;不承担医疗责任,却在现实中,悄然改变了大量用户的就医路径。

两条路径背后,是两种完全不同的价值取向:一条追求被专业系统接纳,一条追求被用户习惯接纳。

而一个颇具冲突性的事实是——在AI 医疗中,“用户规模”与“医疗价值”,并不总是正相关。

用户不等于客户:如何挣钱

当产品形态逐渐清晰,AI 医疗绕不开的,是一个更现实的问题:谁来付费?

在这个行业里,用户从来不等于客户。目前,AI 医疗可能的商业模式,大致分为四类。

第一类,面向个人用户收费。通过订阅或功能付费,为健康咨询、报告解读、长期陪伴买单。这是最像互联网的路径,但也最容易陷入同质化。

第二类,面向医生收费。医生或团队为提升效率购买工具授权,按席位或订阅计费。这条路规模不大,而且医生付费难度很大。

第三类,面向医院和医疗系统收费。Abridge、Dragon Copilot 的路径最为典型——深度嵌入病历系统,按机构规模与集成深度收费。这是一条最慢、最重,却最接近长期价值的路线。

第四类,对用户免费,向产业方收费。OpenEvidence 的模式提供了一个新样本:对医生免费使用,通过向药企、器械企业出售专业广告与数据服务实现变现。


在中国,多数产品仍处于积累阶段,商业模式尚未完全定型。但一个趋势已经清晰——单纯依赖流量的变现越来越难,而嵌入真实医疗流程的价值正在显现。

回看过去,医疗领域每一次“新物种”的出现,几乎都源自技术临界点的跨越:影像AI 的普及,来自图像识别技术;语音病历的兴起,依赖语音识别与自然语言处理;

而今天这场医疗大模型的集体爆发,本质上,是深度学习与通用人工智能第一次真正跨过医疗门槛。技术一旦越过临界点,应用不会缓慢生长,而是同时涌现。

这正是寒武纪的意义——不是某一个产品的成功,而是一整类能力在同一时间被释放出来。

但寒武纪从来不只是繁荣的代名词。在生命史上,它同样意味着淘汰和灭绝。

当环境稳定、竞争加剧,物种数量会迅速减少,最终只留下少数真正适应生态的物种。

来源:医健人物

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