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      中國醫療AI下半場:從“流量狂歡”到“?扎根臨床”

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      醫療AI的風口,已經吹了近十年了,現在終于要規模走入扎根臨床的深水區。

      前兩年,行業滿屏都是“大模型橫空出世”“日活破百萬”的喧囂。資本瘋狂下注,企業扎堆沖榜,就連一度被字節邊緣化的小荷醫生,也靠免費問答重新活躍。但到了2026年,這場鬧劇開始降溫。曾經沉迷流量競賽的玩家,開始把人派進醫院,扎進門診、手術室,直面真實而殘酷的醫療場景。

      這場轉向的背后,是一個被行業回避了太久的真相——醫療AI的核心是“醫療”,不是“流量”。流量能換來聲量,換不來醫生信任;模型能撐起融資故事,換不來醫院付費與醫保認可。

      2025年,政策破冰、技術成熟、醫院覺醒,三重力量倒逼行業洗牌,醫療AI正式告別“流量為王”的上半場,邁入以扎根臨床為核心的下半場。

      一、流量狂歡的泡沫,終被現實戳破

      醫療AI的流量基因,從來都不是自己長出來的,而是從互聯網醫療繼承來的路徑依賴。

      通用人工智能風口之下,醫療領域因為數據量大、場景明確,成了大模型的“必爭之地”,競爭也隨之變得異常慘烈。對互聯網醫療玩家來說,大模型簡直是“量身定制”,它比傳統影像AI更貼近互聯網邏輯,更容易做C端引流、沖日活。于是乎,醫療領域的“百模大戰”愈演愈烈。




      根據動脈網報告顯示,截至2025年5月1日,我國已經發布了288個醫療大模型,新增133個,遠超2024年全年的94個、2023年全年的61個。

      但數量的爆發,并沒有帶來商業模式的突破。近300個模型背后,絕大多數停留在“造模型”階段,真正進入臨床的寥寥無幾。企業們轉而比拼APP下載量、用戶活躍度,仿佛日活越高,就越能證明自己的價值。

      問題在于,醫療場景的底層邏輯與互聯網產品完全不同。用戶不是每天都生病,一年可能只打開醫療APP兩三次——用日活衡量醫療產品的價值,就像用翻臺率評價急診室。更關鍵的是,醫療的核心是“對不對”而非“多不多”,一次不準確的建議可能導致延誤治療甚至危及生命。在這種高風險、低頻次的場景中,“先圈用戶再談變現”的流量邏輯從根本上就是錯配的。



      互聯網醫療十幾年的歷史已經驗證了這一點。春雨醫生被物業抄底、好大夫被螞蟻收購,無一不是流量模式走到盡頭的注腳。深潛atom在《“物業抄底春雨醫生”背后》一文中就點出過,醫療服務已經從單一賽道升級為平臺生態的核心入口。雖然還能在醫療領域發揮重要作用,最終使命是為了巨頭們生態添磚加瓦。

      收購了好大夫的螞蟻集團,對此也心知肚明。大灣區醫療健康創新大會上,螞蟻集團CEO韓歆毅也表示,現在基礎健康問答服務基本都是免費的,未來商業設計也會以可負擔性為核心。這句話戳中了流量模式的要害:用戶大多只是“問一問”,很少有真實的診療轉化,更帶不來可持續的收入。免費引流容易,變現難如登天。

      當多數玩家在沖日活、造模型時,也有少數企業從一開始就選擇了另一條路。訊飛醫療從2016年起扎根臨床,用近十年時間在基層和醫院里積累能力,到2025年交出了14.5億元合同額、25%營收增長的成績單——在流量狂歡的上半場,它不是最有聲量的玩家,但可能是準備最充分的。

      二、當醫保開始為AI買單,誰準備好了?

      早年間,醫療AI深耕臨床舉步維艱:政策模糊、三類證審批緩慢,醫院信息系統“孤島化”讓AI淪為“外掛”,缺乏醫保支付支撐導致醫院付費意愿低迷,企業只能靠免費試點續命,行業亂象叢生。直到2025年,這一局面徹底改變。

      最關鍵的節點是,2024年11月,國家醫保局首次將人工智能輔助診斷列入立項指南,明確放射、超聲等項目的AI輔助擴展項,醫保支付的落地徹底激活了醫院的付費意愿;2025年10月,五部門聯合印發《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》,明確2027年AI輔診廣泛應用、2030年形成規范生態,從頂層設計上推動行業向臨床聚焦。



      另一方面,技術成熟則解決了“醫生不敢用、不愿用”的核心痛點。過去的醫療AI多為“單點工具”“黑盒模型”,而如今已實現從“黑盒”到“可解釋”、從“單點”到“系統”的跨越

      訊飛醫療的星火醫療大模型是一個代表性案例。它基于億級醫學知識庫和高質量臨床數據訓練,核心任務效果已達到國際主流模型水平。但比跑分更有說服力的,是它在真實臨床場景中的表現。

      與齊魯醫院的合作是一個值得展開的樣本:專病服務包從最初6個擴展至70多個,覆蓋心內科、骨科等主要科室。AI生成個性化康復計劃、替代人工完成出院后隨訪——過去這些工作要么靠醫生手動完成、要么干脆沒人做,現在AI把醫生的服務能力從院內延伸到了院外。這不是技術展示,而是真正改變了科室的工作方式。

      中國工程院院士鐘南山曾明確表態,智慧醫療的核心不是炫技,而是幫助醫生回歸“以人為本”的初心,解決老百姓看病難、看病貴的問題。這句話等于給行業劃下紅線:不能落地臨床的AI,都是無效創新。

      而訊飛醫療的數據飛輪,正是臨床AI區別于流量AI的核心壁壘。覆蓋全國31個省份806個區縣、超7.7萬家基層醫療機構,累計提供AI輔診建議超11億次,其中經由AI提醒而修正的有價值診斷達195萬余例——這意味著,有近200萬次診療因為AI的介入而變得更準確。每天處理170萬人次輔助診斷,每一次真實的臨床交互都在讓模型更精準。這是投放買不來的東西:你可以花錢獲取數以千萬計的月活,但買不到11億次真實輔診數據錘煉出的臨床判斷力。



      三、誰扎得進臨床,誰才能留在牌桌上

      醫療AI下半場的競爭邏輯已經徹底重置:比的不再是誰聲量大,而是誰扎得更深。唯有深度扎根臨床、融入診療全流程,才能在行業洗牌中站穩腳跟。這一點,從不同類型企業的命運中可清晰窺見。

      移動互聯網時代,好大夫創始人王航曾一度認為,互聯網醫療可以為醫療行業在幫助醫生塑造品牌、提升效率、實現專業知識帶來的價值三方面帶來變化。但最終,好大夫在2024年下半年被支付寶收購。這說明在醫療領域,用戶規模從來不等于商業價值——好大夫擁有數十萬注冊醫生和海量用戶,但當它無法深入臨床解決真實診療問題時,流量再大也只是空轉。能不能解決臨床問題,才是變現的前提。

      反觀信息化領域的衛寧健康、東軟集團等“醫療老炮”,之所以能長期占據醫院市場,核心是其產品深度融入臨床流程;而近年來,它們寧可承受虧損也要押寶醫療AI:東軟集團2025年陷入階段性虧損,核心原因是加碼AI研發;衛寧健康2025年三季報顯示歸母凈利潤虧損2.41億元,轉型壓力顯著。這些深入醫院數十年的企業,比任何人都清楚:AI嵌入臨床流程是不可逆的趨勢,早走一步就是生死之別。



      訊飛醫療用臨床表現證實了這條路徑。截至2025年,訊飛醫療B端醫院解決方案已服務超600家等級醫院,包括50余家百強醫院、7家十強醫院,B端收入增長31%,是GBC三端中增速最快的板塊。這說明醫院端正在從“試點嘗鮮”轉向“規模化付費”——這是醫療AI商業閉環跑通的最關鍵信號。

      而訊飛醫療推出的AI診療助理,則瞄準了更深層的臨床需求。它正在從全科輔助診斷向專科輔助診斷升級,目標是成為醫生的“超級助手”

      在AI診療助理的助力下,病歷生成減少醫生書寫時間50%,病歷質控得分從7.87提升至9.08,智能隨訪實現出院患者100%覆蓋——過去因人力不足而“失聯”的出院患者,現在每一個都能得到持續的健康管理。診療效率大幅提升、診療記錄更規范、院外服務不斷檔,這些都是實實在在的臨床痛點被解決。

      從診中輔助到診后管理,AI診療助理將醫院的服務能力從院內延伸到了院外,這種全周期的服務延續性,正是它區別于傳統信息化工具的核心所在——智能化程度更高,對醫院提質增效的驅動力更強,也為訊飛醫療B端業績的持續增長打開了新的想象空間。

      深潛atom認為,隨著政策持續發力、醫院需求覺醒,醫療AI將像電子病歷一樣,成為醫院標配,深度嵌入每一個診療環節。行業洗牌期,那些沉迷流量、脫離臨床的玩家終將被淘汰,而真正扎進診療全流程、打通基層與三甲、形成數據自進化閉環的企業,才能穿越周期。



      醫療AI的風口從未消散,只是風向已然改變。從流量狂歡到臨床深耕,行業終于回歸醫療本質:AI的價值,不在于排行榜上的名次、APP的下載量,而在于手術室里的效率提升、門診中的精準輔助、基層醫療的能力升級。下半場的入場券只有一張——不是誰的日活高,而是誰真正在臨床里解決了問題。

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