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6個(gè)月時(shí)間，逾千個(gè)醫(yī)療垂直模型噴涌而出后，市場(chǎng)步入冷靜期。
兜售算力的NVIDIA、分配算力的云服務(wù)商、專注B端的AI工具開(kāi)發(fā)商是這波風(fēng)口的最大贏家。尤其是前兩者，當(dāng)GPU搖身成為“零風(fēng)險(xiǎn)”的印鈔機(jī)，他們做好基礎(chǔ)服務(wù)便可通過(guò)緊缺的算力資源盈利。
反觀應(yīng)用層面，醫(yī)療大模型開(kāi)發(fā)者雖能研發(fā)出好的垂直模型，卻很難通過(guò)這些模型成功銷售出去。高投入對(duì)應(yīng)的是負(fù)回報(bào)，極少有企業(yè)能夠利用LLM應(yīng)用盈利。
擺在開(kāi)發(fā)者面前的問(wèn)題很多：當(dāng)下應(yīng)該選擇什么應(yīng)用場(chǎng)景作為研發(fā)方向？競(jìng)爭(zhēng)壁壘如何構(gòu)建？采用SaaS模式還是買斷制？都需他們?cè)谶@個(gè)階段迅速作出決斷。
01
什么要素決定了醫(yī)療垂直模型的研發(fā)方向？
在討論上述問(wèn)題之前，我們先對(duì)國(guó)內(nèi)醫(yī)療垂直模型的分布情況進(jìn)行梳理。
雖說(shuō)國(guó)內(nèi)醫(yī)療大模型的數(shù)量呈現(xiàn)井噴之勢(shì)，但其功能存在較大程度的重疊。追其究竟，大模型本身需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。從成本出發(fā)，企業(yè)會(huì)優(yōu)先衡量數(shù)據(jù)獲取的難度和模型泛化的難度，從能容易獲取的醫(yī)療數(shù)據(jù)集入手，開(kāi)發(fā)與之對(duì)應(yīng)的醫(yī)療人工智能。
蛋殼研究院曾于2025年5月對(duì)國(guó)內(nèi)288個(gè)醫(yī)療大模型的功能進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，這些功能涉及應(yīng)用場(chǎng)景 12 類。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：所有應(yīng)用總計(jì) 814 個(gè)功能，其中僅醫(yī)療服務(wù)一項(xiàng)便有430個(gè)，超過(guò)了總量的50%。
288個(gè)大模型中，各類醫(yī)療大模型功能分布形勢(shì)
所謂醫(yī)療服務(wù)，是指AI廠商通過(guò)大模型直接或間接向患者提供AI服務(wù)，包括大模型支持下的問(wèn)診、導(dǎo)診、電話客服、智能科普等場(chǎng)景。
這些場(chǎng)景的共同之處研發(fā)企業(yè)通常具備較大規(guī)模的用戶基數(shù)，相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)相對(duì)易獲取。一般來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)及信息化企業(yè)都能通過(guò)其相關(guān)業(yè)務(wù)整合日常生成的各類數(shù)據(jù)，建立對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
醫(yī)學(xué)科研相關(guān)的大模型同樣容易建立?？蒲谐晒蠖济赓M(fèi)對(duì)外開(kāi)放，加之過(guò)往數(shù)年已有大量研究人員建起科研論文相關(guān)的知識(shí)圖譜，企業(yè)容易快速構(gòu)建用于文獻(xiàn)檢索、文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析等常見(jiàn)功能的大語(yǔ)言模型。
相比之下，臨床領(lǐng)域的垂直模型較少，這類模型雖然數(shù)量體量豐富、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度高（如DICOM、HL7），但構(gòu)建模型時(shí)不僅需要處理文本數(shù)據(jù)，還需要對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建成本及技術(shù)要求都要更高一些。
現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)臨床垂直模型大多聚焦于病理領(lǐng)域，這是因?yàn)椴±頂?shù)據(jù)容易保存，且易于標(biāo)準(zhǔn)化，過(guò)往20年的病理標(biāo)本都能通過(guò)簡(jiǎn)單清潔后借助全切片掃描儀獲取。因此，病理大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以輕松達(dá)到百萬(wàn)級(jí)甚至千萬(wàn)級(jí)。
國(guó)內(nèi)涉及病理的醫(yī)療垂直模型（不完全統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)來(lái)源：蛋殼研究院）
CT、MR等影像數(shù)據(jù)雖然體量大，但由于影像的部位、分辨率、機(jī)器型號(hào)、病灶分布等要素存在較大差異，能夠?qū)崿F(xiàn)輔助診斷并維持低幻覺(jué)的模型非常少，垂直模型的數(shù)據(jù)量也不會(huì)太大。目前的影像垂直模型主要作為醫(yī)生的工具，輔助醫(yī)生高效處理多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像，未能規(guī)?；瘧?yīng)用于臨床。
目前，臨床領(lǐng)域的垂直模型主要由醫(yī)院主導(dǎo)，企業(yè)協(xié)助開(kāi)發(fā)，其特征為應(yīng)用場(chǎng)景差異化明顯，模型體量普遍偏小，功能聚焦于醫(yī)生臨床需求。放療、感控等企業(yè)鮮有涉及的場(chǎng)景，均有頭部醫(yī)院參與相關(guān)應(yīng)用研發(fā)。
國(guó)內(nèi)頭部醫(yī)院參與研發(fā)的醫(yī)療?？颇Ｐ停ú煌耆y(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)來(lái)源：蛋殼研究院）
此外，生物領(lǐng)域的大模型數(shù)量同樣較為稀少。由于基因組、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密，分散且缺乏共享機(jī)制，因而很難構(gòu)建規(guī)?；呐R床數(shù)據(jù)集。
數(shù)據(jù)獲取難度外，用戶規(guī)模亦是影響醫(yī)療垂直模型分布的重要因素。
福鑫科創(chuàng)CEO吳笛告訴動(dòng)脈網(wǎng)：從長(zhǎng)期來(lái)看，臨床中的?？茍?chǎng)景可以滿足醫(yī)院的獨(dú)特需求，但這些場(chǎng)景往往單體規(guī)模較小、分布范圍廣泛，僅作單點(diǎn)?？撇季郑茈y覆蓋企業(yè)的投入。
因此，短期內(nèi)企業(yè)研發(fā)大模型的落腳點(diǎn)應(yīng)聚焦于用戶體量較大的場(chǎng)景之中，如信息化相關(guān)的大模型應(yīng)先借助HIS、數(shù)據(jù)中心沉下去，有了一定成果，再去協(xié)同醫(yī)院發(fā)展?？颇Ｐ停纬伞?+N”的整體解決方案，形成可持續(xù)的經(jīng)營(yíng)模式。
總的來(lái)說(shuō)，醫(yī)療垂直模型的開(kāi)發(fā)并非由醫(yī)療需求、競(jìng)爭(zhēng)難度決定，數(shù)據(jù)獲取難度（成本）及潛在用戶規(guī)模（潛在收入）在這波浪潮之中更為深刻地影響了醫(yī)療垂直模型的發(fā)布，數(shù)據(jù)獲取難度與應(yīng)用場(chǎng)景模型數(shù)量呈反比例關(guān)系；用戶規(guī)模與應(yīng)用場(chǎng)景模型數(shù)量呈正比例關(guān)系。
此外，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)特有的隱私性、安全性問(wèn)題，醫(yī)院將在臨床垂直應(yīng)用的發(fā)展之中扮演重要角色。臨床數(shù)據(jù)中隱藏著難以估量的價(jià)值，信息化程度越高的企業(yè)，電子病歷、互聯(lián)互通的評(píng)級(jí)越高，也就越有可能從中攫取符合真正臨床需求的垂直模型。
至于哪一類應(yīng)用有望最先跑通商業(yè)化。微醫(yī)認(rèn)為：大模型的商業(yè)化路徑將呈現(xiàn)“B端先行、C端滲透”的特征，輔助診療、健康管理、藥物研發(fā)等有望成為最先跑通的場(chǎng)景。但在長(zhǎng)期中，一家企業(yè)若要實(shí)現(xiàn)技術(shù)、支付體系與生態(tài)協(xié)作的多維突破，還需構(gòu)建多元應(yīng)用場(chǎng)景，持續(xù)沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并不斷提升AI能力。
02 大模型帶來(lái)新的軟件付費(fèi)模式
面對(duì)軟件類智能化應(yīng)用，企業(yè)通常會(huì)在SaaS與買斷之間展開(kāi)激烈討論，尋求商業(yè)化的最優(yōu)解。但對(duì)于大模型，我們可能需要尋找一些新的付費(fèi)模式去契合這一技術(shù)。
AI不同于傳統(tǒng)場(chǎng)景，評(píng)判一個(gè)模型時(shí)，需要綜合考慮這一模型對(duì)于醫(yī)療行業(yè)的理解、模型的處理問(wèn)題能力、模型的交互能力、給予用戶的體驗(yàn)等要素。大模型功能越豐富，評(píng)判其競(jìng)爭(zhēng)力的難度就越大。
因此，在進(jìn)入大模型時(shí)代后，醫(yī)院場(chǎng)景中如影像采集加速、質(zhì)控、隨訪、慢病管理等能夠形成獨(dú)立產(chǎn)品的AI模型仍可通過(guò)SaaS、買斷快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
以福鑫科創(chuàng)為例，該企業(yè)從則是從“識(shí)別-獲客-引導(dǎo)-交付”全流程出發(fā)，通過(guò)數(shù)據(jù)治理智能體來(lái)管理、挖掘醫(yī)院數(shù)據(jù)，用全自動(dòng)主動(dòng)健康管理幫助醫(yī)院自動(dòng)獲客增加收入，用AI陪診、AI預(yù)問(wèn)診等提供患者服務(wù)，確保良好的患者體驗(yàn)，用生成式電子病歷等產(chǎn)品，讓AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)院全流程，而不僅僅是輔助醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)。
目前，該系統(tǒng)的實(shí)施已為醫(yī)院帶來(lái)了明顯的經(jīng)營(yíng)效益。一方面，通過(guò)高效數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)對(duì)醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)、科研、教學(xué)等有意義的數(shù)據(jù)和病例，醫(yī)院也能夠吸引更多的患者，拓寬患者來(lái)源，提升門診或住院床位的利用率；另一方面，持續(xù)的隨訪與管理能夠延長(zhǎng)醫(yī)院與患者的關(guān)系周期，從而直接創(chuàng)造收入，提升醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)效益。換句話說(shuō)，該項(xiàng)目不僅專注于患者的健康管理，還成為醫(yī)院可持續(xù)發(fā)展的一部分，助力醫(yī)院保持競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力。
但對(duì)于藥械研發(fā)投入、醫(yī)院管理等場(chǎng)景而言，短期ROI難衡量，SaaS與買斷均非醫(yī)療場(chǎng)景下最好的支付模型。
在這個(gè)從上至下開(kāi)源節(jié)流的時(shí)期，“賣結(jié)果”比“賣工具”更具吸引力。
所謂“賣結(jié)果”，是指支付方在購(gòu)買服務(wù)前期不支付或較少程度支付以模型部署成本對(duì)應(yīng)的費(fèi)用，而是以“最終結(jié)果”衡量大模型的支付主要數(shù)額。
以全球Top50生成式AI公司之一的深智透醫(yī)為例，該企業(yè)有多條產(chǎn)品線在全球商業(yè)化實(shí)現(xiàn)持續(xù)付費(fèi)定價(jià)和按例付費(fèi)，這種模式的最終付費(fèi)額取決于幫助客戶臨床每天提升的患者人數(shù)、通量等價(jià)值ROI參數(shù)。
這個(gè)過(guò)程中，深智透醫(yī)沒(méi)有單單提供工具，而是以最終帶來(lái)商業(yè)和臨床價(jià)值為商業(yè)邏輯和臨床采購(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，作為用戶的付費(fèi)參考。目前，該企業(yè)已部署全球超過(guò)700多家醫(yī)院與影像中心，與Bayer、Bracco、Telix等藥劑公司也實(shí)現(xiàn)了影像藥劑AI價(jià)值賦能的合作商業(yè)化，將AI生成模型推廣到臨床藥劑應(yīng)用場(chǎng)景。
總的來(lái)說(shuō)，大模型的出現(xiàn)將醫(yī)療軟件的商業(yè)化帶入了一個(gè)多元化的時(shí)代。通過(guò)SaaS、買斷、“賣結(jié)果”以及多種模式的結(jié)合，醫(yī)療機(jī)構(gòu)或能更易實(shí)現(xiàn)“以提效為核心”，同時(shí)讓軟件的價(jià)格趨近于它的真實(shí)價(jià)值。
03 當(dāng)醫(yī)生成為大模型開(kāi)發(fā)的主力軍
從過(guò)去數(shù)年的AI（深度學(xué)習(xí)）的發(fā)展看，醫(yī)療場(chǎng)景中能夠獨(dú)立形成產(chǎn)品且實(shí)現(xiàn)盈利的案例非常稀少。
大多包含AI且實(shí)現(xiàn)盈利的產(chǎn)品，在未引入AI之前也能盈利（如醫(yī)院信息化中的HIS、PACS、DRG；醫(yī)藥數(shù)字化的EDC、eCOA）。在這些場(chǎng)景中，AI之于產(chǎn)品商業(yè)化的影響力有限，它的價(jià)值在于提升了用戶體驗(yàn)，拔高了產(chǎn)品或解決方案的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
如今的大模型也面臨同樣的問(wèn)題。
不過(guò)，相較于過(guò)往所有試圖顛覆醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新技術(shù)，大模型的不同之處在于其在短短數(shù)月穿透醫(yī)療體系，引得醫(yī)院主動(dòng)、迅速、成規(guī)模地引入基礎(chǔ)設(shè)施，參與到臨床應(yīng)用的開(kāi)發(fā)之中。
臨床數(shù)據(jù)中隱藏著難以估量的價(jià)值，但現(xiàn)有的絕大多數(shù)垂直模型未能進(jìn)入臨床。當(dāng)醫(yī)生成為應(yīng)用的主要研發(fā)方，我們或能看到大模型在數(shù)月之內(nèi)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景與商業(yè)價(jià)值的雙向突破，以新一代的數(shù)智化應(yīng)用重構(gòu)醫(yī)療體系。
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