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AI兒童家庭醫(yī)生產品通過端到端構建的AI Agent，結合國內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、預約掛號等全場景服務。而在該產品背后，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專家，究竟看到了怎樣的行業(yè)機遇以及如何帶領團隊在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)化與技術協(xié)同的雙重挑戰(zhàn)

“醫(yī)療AI本質仍是軟件生意，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，導致在人工智能這塊的采購預算收縮，加之數(shù)據(jù)隱私和臨床風險的限制，AI醫(yī)療產品的商業(yè)化落地阻力重重。

另一方面，技術必須與臨床需求深度協(xié)同。張超強調，醫(yī)療場景對準確率要求極高，1%的風險都需嚴格管控，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險質控的事情，“這也是目前醫(yī)療人工智能往應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后育兒階段對健康指導存在長期需求；另一方面，張超及團隊觀察到，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，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，診療場景相對標準化，降低了AI處理的復雜性。

目前，左醫(yī)科技已延伸至腫瘤內科和變態(tài)反應科等?？祁I域，但婦幼仍是其核心試驗田?！叭巳汉团R床能夠更好相結合的科室，是我們首先要做的科室?！睆埑寡浴?/p>

端到端的技術路徑：從全科到?？频摹半A梯式進化”

如上述提到，醫(yī)療行業(yè)的特殊性和市場環(huán)境的復雜性，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，從技術層面來看，國內AI醫(yī)療現(xiàn)狀如何？

談及AI醫(yī)療的技術發(fā)展，張超認為，應是從全科到專科，再到專家分身這樣一條路徑。左醫(yī)科技的技術演進即是如此。

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

在張超看來，傳統(tǒng)平臺依賴“人機結合”模式：機器初步分診，醫(yī)生在線問診，本質上仍是人力驅動的醫(yī)療資源匹配。對比平安好醫(yī)生、春雨醫(yī)生等互聯(lián)網醫(yī)療平臺，左醫(yī)科技的核心差異在于“機器主導+人類質檢”的定位。

這一差異決定了其技術路徑的獨特性。

張超指出，按階段來看，打造智能醫(yī)生在當前市場上總共有三波技術方向：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生幻覺；第二代叫做Workflow，通過預設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越明顯。

第三代即真正實現(xiàn)端到端的技術，其整合了思維鏈推理、工具調用和知識庫檢索，讓模型自主決定診療步驟，突破了人工預設流程的局限性。

“今年OpenAI和谷歌也發(fā)布了Deep Research，這是真正的端到端的產品，不需要人工干預，讓機器自己分析接下來要做什么。放眼國內，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

上述技術推動下，左醫(yī)科技的產品在落地應用中效率提升明顯。例如在導診場景中，左醫(yī)科技的AI產品將患者掛錯號比例從30%降至5%以內，顯著提升了醫(yī)療資源匹配效率。

在產品矩陣上，左醫(yī)科技構建了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：診前通過智能分診和病史采集，如北京安貞醫(yī)院15%+患者使用預問診系統(tǒng)，可減輕醫(yī)生負擔；診中通過語音轉寫生成病歷，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，覆蓋了諸多頭部三甲醫(yī)院。

張超介紹稱，這些B端服務以軟件采購模式切入醫(yī)院，目前貢獻了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)務來養(yǎng)活整個公司，To C業(yè)務是在單獨做拓展。”張超透露，公司C端業(yè)務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端產品復購率高達30%。“目前C端業(yè)務量占比不大，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?！?/p>

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，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練樣本），切斷與單個患者的對應關系；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，雙方基于共同目標優(yōu)化算法，提升診療效率；未來計劃將AI服務的商業(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。

相關知識

數(shù)字醫(yī)療的商業(yè)化落地成難題，妙健康如何破局
數(shù)字醫(yī)療的商業(yè)化落地成難題，妙健康如何破局｜專訪
數(shù)字醫(yī)療的商業(yè)化落地成難題，妙健康如何破局專訪
AI+醫(yī)療，竟然是這樣落地的
下一個萬億產業(yè)！AI醫(yī)療破解難題 專家熱議AI重塑醫(yī)療體系方向
落地了超1300家，騰訊健康AI大模型商業(yè)化加速跑
大模型落地醫(yī)療，每個人的AI健康助手正加速到來
醫(yī)療智能體落地 破解基層醫(yī)療痛點 推動醫(yī)療AI從“用得上”到“用得好”
AI智能體應用加速落地
合成生物、特殊食品、高端醫(yī)美、AI健康——潛力新賽道培育“未來之星”

網址: 寶媽成AI醫(yī)療“種子用戶”，如何借婦幼賽道破解C端落地難題？ http://www.u1s5d6.cn/newsview1460761.html