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”和大模型循證知識庫。

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)合國內(nèi)首個適配大模型的兒科循證知識庫，實現(xiàn)了文字理解、報告識別、患教視頻推薦、預(yù)約掛號等全場景服務(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，付費主體集中在醫(yī)院和藥企?！睆埑赋?。但近年來，全國醫(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預(yù)算收縮，加之?dāng)?shù)據(jù)隱私和臨床風(fēng)險的限制，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。張超強調(diào)，醫(yī)療場景對準(zhǔn)確率要求極高，1%的風(fēng)險都需嚴(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，通過后臺數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，婦幼人群（孕婦和兒童）對智能醫(yī)生的依從性顯著高于其他群體。

一方面，孕婦在孕期十個月及產(chǎn)后育兒階段對健康指導(dǎo)存在長期需求；另一方面，張超及團(tuán)隊觀察到，20多歲的寶媽平均為家庭成員建檔兩到三個，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，診療場景相對標(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田。“人群和臨床能夠更好相結(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：從全科到專科的“階梯式進(jìn)化”

如上述提到，醫(yī)療行業(yè)的特殊性和市場環(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，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。

事實上，國內(nèi)醫(yī)療AI尚無統(tǒng)一認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)院?？撇町愐苍黾恿水a(chǎn)品適配難度，而上述路徑的終極目標(biāo)，是打造一個適用于醫(yī)療多場景且能獨立服務(wù)患者的“智能醫(yī)生”。

在張超看來，傳統(tǒng)平臺依賴“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)動的醫(yī)療資源匹配。對比平安好醫(yī)生、春雨醫(yī)生等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺，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)路徑的獨特性。

張超指出，按階段來看，打造智能醫(yī)生在當(dāng)前市場上總共有三波技術(shù)方向：第一個稱為提示詞，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)越多錯誤率累加效應(yīng)越明顯。

第三代即真正實現(xiàn)端到端的技術(shù)，其整合了思維鏈推理、工具調(diào)用和知識庫檢索，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，而我們是第一個做到基于端到端訓(xùn)練的智能醫(yī)生。”張超表示。

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)診場景中，左醫(yī)科技的AI產(chǎn)品將患者掛錯號比例從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)；診中通過語音轉(zhuǎn)寫生成病歷，有實踐數(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間則可能從七八個小時縮減至半個小時到一個小時；診后提供個性化用藥指導(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)在其實是以To B的業(yè)務(wù)來養(yǎng)活整個公司，To C業(yè)務(wù)是在單獨做拓展?！睆埑嘎?，公司C端業(yè)務(wù)早期靠會員訂閱收費，例如智能醫(yī)生是針對患者直接收費，在各類免費競品存在的情況下，C端產(chǎn)品復(fù)購率高達(dá)30%。“目前C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。針對個人隱私及數(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”雙保險機(jī)制：線下采集真實數(shù)據(jù)時，通過多病例合成生成虛擬數(shù)據(jù)（如五個真實病例合成一個訓(xùn)練樣本），切斷與單個患者的對應(yīng)關(guān)系；線上用戶上傳報告時，強制隱去姓名、身份證號等敏感信息，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“項目驅(qū)動+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，雙方基于共同目標(biāo)優(yōu)化算法，提升診療效率；未來計劃將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)實路徑：從高依從性場景切入，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？仍有待市場驗證。

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