作者/慶福
編輯/嘉嘉
牛頓曾言:“如果我比別人看得更遠些,那是因為我站在了巨人的肩上。”而隨著AI技術的進步,中國醫(yī)療的正在AI化,技術進步讓無數(shù)醫(yī)療機構、醫(yī)生和研究者得以“看得更遠”“跑得更快”。
其實過去幾年,在AlphaGo、Open Ai、DeepSeek等人工智能技術的持續(xù)升溫,中國醫(yī)療正在經歷又一輪革命性重塑——向“智能化”升級。
值得注意的是,智慧醫(yī)療在賽道上是藍海,同時醫(yī)療IT行業(yè)開啟新一輪的洗牌,那么究竟怎樣的企業(yè)才能在這個市場勢能轉化中獲得青睞?
【1】智慧醫(yī)療的“冰與火”:概念火熱難掩盈利困境
如果說Open Ai、DeepSeek的誕生產生了“AI+醫(yī)療”的概念,那么如今智慧醫(yī)療進入了一個深水區(qū)——從“技術探索”走向“價值落地”,AI正在全面深入醫(yī)療場景。
在臨床診斷,醫(yī)生可以借助AI技術準確分析X光、CT、MRI等影像,擺脫傳統(tǒng)醫(yī)療診斷時代必須依靠醫(yī)生經驗的限制,不僅極大提高診斷的準確性,更是通過技術抹平城鄉(xiāng)間醫(yī)療資源的巨大鴻溝;
在醫(yī)院管理上,AI大數(shù)據(jù)技術能夠幫助醫(yī)院管理者實時了解醫(yī)院的運營情況,實現(xiàn)醫(yī)療資源和患者之間的優(yōu)化配置;
在患者服務方面,以前的系統(tǒng)更多的是“記下來”和“傳過去”,例如錄入病歷、開具電子處方、傳送檢查報告等基礎工作,但智慧醫(yī)療時代,AI系統(tǒng)不僅能夠給患者提供問診導航,更是能預測患者出院后復發(fā)風險、推薦個性化用藥方案。
德勤發(fā)布的報告顯示:70% 的醫(yī)療機構高管認為數(shù)字技術平臺投資至關重要。而IDC給出了極高的市場預測:2026年中國醫(yī)療IT支出將達920.7億元。
(來源:互聯(lián)網)
外部預估很美好,行業(yè)廠商面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。
2025年上半年,衛(wèi)寧健康營收8.39億元,同比下降31.43%,凈利潤虧損1.18億元。暴跌564.73%;創(chuàng)業(yè)慧康虧損8055萬元,營收下降20.6%;萬達信息連續(xù)虧損,凈利為-32.5%;嘉和美康營收2.19億,同比下降27.22%,虧損高達1.16億元。
不少廠商出現(xiàn)減持現(xiàn)象:
今年1月,塞力醫(yī)療宣布其股東上海盎澤私募基金管理有限公司-盎澤太盈六號私募證券投資基金將減持不超過公司總股本3%的股份;衛(wèi)寧健康高級管理人員和創(chuàng)業(yè)慧康股東均曾減持;8月份,聯(lián)影醫(yī)療發(fā)布公告,其多個股東計劃減持。
而與行業(yè)普遍出現(xiàn)虧損、減持不同的是,2025年上半年,東軟新增簽署中山大學孫逸仙紀念醫(yī)院、贛州市人民醫(yī)院、廣東祈福醫(yī)院、遼寧省腫瘤醫(yī)院、昆明市經開人民醫(yī)院等近 20 個千萬級醫(yī)療健康項目訂單。
這就產生了一個疑問:AI+醫(yī)療概念這么火熱,也進入了產業(yè)化落地階段,但有的企業(yè)會面臨虧損,有的企業(yè)則能逆勢拿下大單?
【2】破解行業(yè)四大痛點,東軟的落地方法論
“在AI醫(yī)療正從‘技術探索’走向‘價值落地’深水區(qū)的過程中,醫(yī)療機構看的不是技術噱頭,而是場景落地能力”,一位醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者表示,AI醫(yī)療概念美好,但距離場景落地還面臨四大挑戰(zhàn)。
一是數(shù)據(jù)困境突出,數(shù)據(jù)是醫(yī)療 AI 的核心 “燃料”,目前醫(yī)療機構普遍面臨數(shù)據(jù)難題,高質量數(shù)據(jù)集嚴重缺乏;
二是模型可解釋性不足,難以建立臨床信任,醫(yī)療決策須具備清晰的邏輯與依據(jù),但當前醫(yī)療 AI 模型多存在 “黑箱” 問題,缺乏直觀可理解的推理過程;
三是需要一個融合醫(yī)護工作流程的載體,傳統(tǒng)集成方式用戶體驗欠佳,操作復雜,醫(yī)護上手成本高,導致所有的AI應用 “束之高閣”;
四是AI如何輔助臨床科研效率與臨床有效性,醫(yī)學進步依賴于臨床科研的轉化,僅在回顧性數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出高準確率是遠遠不夠的,AI工具必須通過前瞻性臨床試驗來證明其能真正改善臨床結局。
這些行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),也是東軟競爭優(yōu)勢和增長的核心秘籍:
智慧醫(yī)療的主陣地還是在于醫(yī)療,AI只是輔助性的革新工具,能不能落地,能不能解決醫(yī)療業(yè)務問題,在于對醫(yī)療場景的理解力。
很多企業(yè)對醫(yī)療健康領域理解力不足,導致AI與用戶的工作場景融合嚴重不足,“外掛式” 增加醫(yī)護操作負擔,“集成式” 需重構流程且兼容舊系統(tǒng)難,醫(yī)護上手成本高。
在這方面東軟占據(jù)先天優(yōu)勢,從1997年開始深耕醫(yī)療信息化領域,能從AI原生和業(yè)務原生入手,建設無感融合AI,知道如何利用AI去改造升級醫(yī)療系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié),實現(xiàn)1+1>2的效應。
此外,東軟通過AI升級的多場化能力——能全面的賦能升級原來的IT解決方案,使得系統(tǒng)更智能;醫(yī)保監(jiān)管和醫(yī)院監(jiān)管等智能體,對醫(yī)院的卓越運行和管理決策有了更好的支撐,解決醫(yī)院負擔過重等;建立了科學研究的平臺,通過一系列工具平臺組合來大幅增強科學研究能力。
可以說東軟帶給醫(yī)院的是一整套智能化解決方案,而不是某一醫(yī)療環(huán)節(jié)上的修修補補。
在臨床上,東軟以洞察數(shù)據(jù)平臺、飛標影像標注平臺、探索人工智能平臺為核心,旨在解決醫(yī)學科研復雜、門檻高、效率低等問題,支持各類科研模型的分享與封裝導出,這些標準化科學研究單元能力,可以供科研人員按需搭配,從狹義的科研課題到廣義的面向臨床和醫(yī)院運營的全面科學研究。
而在最核心的數(shù)據(jù),東軟智慧醫(yī)療實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一實時匯聚,覆蓋臨床、管理、科研全要素,構建181個數(shù)據(jù)模型,建立2000余項數(shù)據(jù)質量規(guī)則和50余項安全規(guī)則保障醫(yī)療數(shù)據(jù)的準確合規(guī)。還與中國醫(yī)科大學附屬盛京醫(yī)院、武漢大學中南醫(yī)院、華為技術有限公司簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,實現(xiàn)AI醫(yī)療的迭代升級。
也正因如此,東軟智慧醫(yī)療產品能夠實實在在地賦能醫(yī)療體系,而不只是冠以“AI”的噱頭。
東軟財報數(shù)據(jù)顯示:東軟智慧醫(yī)療累計助力79家醫(yī)院客戶通過國家電子病歷系統(tǒng)功能應用水平高級別,過級數(shù)量及過級率等指標均穩(wěn)居行業(yè)首位。
這樣的落地能力,也讓東軟在醫(yī)院預算延遲、政府財政縮減的大背景下,能夠獲得醫(yī)療機構青睞。
【3】從解決方案商到“健康社會運營者”的角色升維
如果按照發(fā)展進程來看,現(xiàn)在的智慧醫(yī)療因技術上的限制還處在起步階段,那么未來的智慧醫(yī)療將如何發(fā)展?智慧醫(yī)療的終極形態(tài)究竟如何?
司庫財經認為,智慧醫(yī)療的終極形態(tài)必須具備“去中心化”與“前置化”這兩大特征。
只有這樣才能改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式,打破城鄉(xiāng)、家庭醫(yī)院之間的界限,改變傳統(tǒng)醫(yī)療體系中,優(yōu)質資源高度集中于大城市、大醫(yī)院,導致患者就醫(yī)路徑長、基層醫(yī)療機構能力薄弱的困境。
(來源:東軟官網)
患者、醫(yī)院可以通過遠程診療、智能輔助診斷、云端健康管理等系統(tǒng)實現(xiàn)線上連接:
患者在家門口甚至家中即可獲得專業(yè)、高效的醫(yī)療服務。醫(yī)療行為不再局限于醫(yī)院圍墻之內,而是延伸至社區(qū)、家庭、移動終端,實現(xiàn)“醫(yī)療場景無處不在”。
同時AI也將讓醫(yī)療前置化發(fā)展,從“治療”轉向“預防”與“預警”——即通過AI預測模型、健康大數(shù)據(jù)分析、可穿戴設備等手段,將醫(yī)療干預節(jié)點從“病發(fā)后”提前至“病發(fā)前”。
從中我們不難看到,屆時智慧醫(yī)療將不僅是一項業(yè)務,一個解決方案,更會像“水電煤氣”一樣,成為居民生活不可或缺的基礎設施。
這是未來智慧醫(yī)療的趨勢,隨著AI算法與真實世界數(shù)據(jù)的深度融合,智慧醫(yī)療將進一步提升在疾病預測、公共衛(wèi)生預警、群體健康管理等領域的服務能力,讓醫(yī)療系統(tǒng)更具前瞻性與主動性。
這勢必需要國內AI醫(yī)療企業(yè)加速布局,轉變自己的角色,從醫(yī)療服務提供商變?yōu)榇蟊娊】敌枨蟮幕A設施。
未來智慧醫(yī)療將如同今天的互聯(lián)網一樣,成為社會運轉的底層支撐,擁有廣闊的發(fā)展前景,但這需要企業(yè)必須具有深厚行業(yè)積淀、全生態(tài)產品布局與持續(xù)技術創(chuàng)新,只有三種素質兼?zhèn)涞钠髽I(yè)才能成長為中國健康社會基礎設施的重要建設者與運營者。
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