摘要：前阵子翻了14个AI医疗的真实案例，才发现这行业早跳出“PPT画饼”的阶段，真在改医疗的日常活儿,医生少敲两小时键盘，医院多空几张床位，药企省一大笔研发钱，这些都是能算清的实在好处。

现在医院里的AI早不是“凑数的”，智能排床位、自动写病历这些事，都有实打实的案例撑着。

前阵子翻了14个AI医疗的真实案例，才发现这行业早跳出“PPT画饼”的阶段，真在改医疗的日常活儿,医生少敲两小时键盘，医院多空几张床位，药企省一大笔研发钱，这些都是能算清的实在好处。

说实话，之前我总觉得AI在医院就是“打辅助”，帮医生看看片子、整理下资料就行。

本来想一直这么认为，但后来发现完全不是这么回事，AI早从“辅助工具”变成“核心工作流里的关键角色”了。

就说Abridge吧，它能把医患聊天直接转成结构化数据，不只是帮医生省了敲病历的时间，还能顺着这数据串起计费、护理协调、临床试验的全流程。

这哪是“辅助”，明明是卡住了医疗流程的关键节点，谁抓着这种节点，谁就能在医疗生态里有话语权。

资本比咱们看得透多了，红杉直接在AI医疗领域投了6家公司，临床决策支持、药物研发、医疗文档这些关键环节都没放过，其中4次还领投。

国内高瓴今年也跟着加码，专挑那些能整合医疗数据的企业投。说白了，资本看重的就是AI能“造数据、触发流程”的能力，谁掌握了数据入口和流程启动点，谁就有可能改写医疗行业的价值分配,毕竟现在的医疗，数据就是核心资源。

而且AI医疗想让医院、医生买账，光有算法不行，得能“算清医疗账”。

你说你AI厉害，到底能让住院天数缩短几天？误诊率能少几个点？临床试验入组率能提多少？这些数字说不清楚，再牛的AI也没人敢用。

之前看美国医院协会的报告，很多医院采购AI工具时，最先看的就是“能不能量化临床价值”，毕竟医院不是慈善机构，花出去的钱得看到回头钱。

想懂AI医疗的落地姿势，看案例最直接。

这14个案例里，诊断、运营、早筛三个场景的AI最出彩，而且每个能活下来的AI，都有自己的“生存技巧”。

诊断领域的AI特别“专”，就盯某类疾病或某类流程。Quibim做肿瘤影像分析，MRI、CT里肿瘤的体积、纹理这些人眼看不清的指标，它一键就能算出来。

药企拿它当临床试验的影像终点，医院用它提阳性率，还拿了FDA和CE的认证，按扫描次数收费，今年刚融了5000万美元A轮，实力很稳。

Viz.ai专做急诊影像分诊，针对的是脑卒中。急诊室里分秒必争，它看CT血管影像，能秒级告警提示大血管闭塞，帮医生抢救治时间。

行业估算它年收入在4000万到4900万美元之间，医院要么按年付费，要么按病例算，愿意为“抢时间”买单。

运营和决策领域的AI，简直是“医生救星”。

医生最头疼的就是写病历，Abridge自研的医疗对话大模型，能把诊室里的闲聊实时转成带billingcode的SOAP病历，每天帮医生省2小时敲键盘的时间。

现在它已经嵌入Epic等100多家医疗系统，今年6月还完成了3亿美元E轮融资，a16z领投，估值都到170亿美元了。

Qventus的住院流量调度也很实用，靠预测加强化学习，能提前24小时预警“床位爆仓”，还能自动优化手术排班和出院流程。

平均住院日缩短0.6天，空出的床位就是纯利润，它按床位收年费还加节约分成，今年1月拿了1.05亿美元D轮，估值超4亿美元。

早筛领域的AI则走“多能”路线，护城河更深。Tempus整合了肿瘤基因组测序、临床注释和真实世界证据，医生输入患者分子报告，秒级就能拿到治疗匹配和临床试验推荐。

它有CLIA实验室资质，还有FDA批准的伴随诊断产品，既卖测序服务，又把去标识化数据做成SaaS卖给药企，现在已经在纳斯达克上市，2025年二季度单季收入就有3.15亿美元。

这些案例能成，其实有三个共同点。

第一，它们都不是“独立软件”，全嵌进了临床路径，Viz.ai集成PACS，Abridge嵌入Epic系统，医生不用额外学东西，低摩擦融合才愿意长期用。

第二，它们都能算清“医疗账”，住院缩短几天、误诊少几个点，明明白白，不像有些AI只敢吹概念。

第三，它们都赢了医疗专业人员的信任，比如OpenEvidence的“带引文答案”，Navina的“补病历漏洞”，这些细节才是关键。

AI医疗想落地，核心就是两条路：要么帮旧流程提效，要么造新环节开市场，而且得让买单的人觉得“值”。

现在这行业早过了“只做个影像分析工具”的阶段，多模态大模型都开始覆盖全工作流了，从医院行政自动化到核心的临床决策，都有AI的影子。

先说说帮旧流程提效的路，这路最稳，谁受益谁买单，收入基本盘很扎实。

Qventus用预测加强化学习排床位，平均住院日能缩短0.6天，空出来的床位就是医院的利润，这种能帮医院省钱的AI，医院自然愿意掏钱。

OpenEvidence更绝，医生查诊疗相关的资料，它3秒就能给出带引文的答案，不用再翻一堆期刊；Navina还能自动整合患者的化验、影像记录，补病历里的漏洞，帮医生省时间还避险。

药企也能靠AI降本，Outcomes4Me帮药企找符合临床试验的患者，按“成功入组”收费；Quibim提供影像定量终点，药企做试验时不用再靠人眼估，精准多了。这些AI的收费模式也简单，不是SaaS订阅，就是按用量、按席位算，只要比旧方案便宜，医院和药企的算盘都能打得过来。

另一条路是造新环节，虽然周期长、烧钱多，但潜在回报高。

Quibim深挖影像里的生物标志物，这是之前没有的细分领域；

Freenome用多组学血液检测做早癌筛查，抽一管血就能定位早期结直肠癌，直接开辟了新市场。

Truveta更狠，把去标识化的病历和基因组数据打包，卖给药企做真实世界研究，这也是靠AI造出来的新商业模式。

不过这种模式得和生态深度绑定，收费方式也灵活，有里程碑付款，有节约分成，还有数据授权。

就像OpenEvidence，对医生免费，靠药企投广告赚钱，这种交叉补贴的玩法，既让医生愿意用，又能从药企那边变现。老实讲，这种模式虽然慢，但一旦跑通，盘子比单纯提效要大得多。

现在AI医疗还有个明显趋势,“软硬结合”。Butterfly做的手持超声，插手机就能用，AI还能自动去伪影、标记解剖结构，30秒就能出结构化报告，护士都能操作，直接降低了检查门槛。

国内联影智能也做了“AI+CT设备”的一体化方案，从扫描到分析再到出报告，全流程自动走，不用人工多插手，这种“拿过来就能用”的AI，才更受医院欢迎。

说到底，AI医疗现在已经不是“锦上添花”，而是真能扎进核心工作流的角色了。未来多模态大模型再把基因组、影像、病历这些数据揉到一起，说不定能从“决策参与者”变成“精准医疗伙伴”，帮医生做更准的判断。

不过有一点得注意，创新归创新，数据隐私、合规这些底线不能破,欧盟2025年生效的AI法案，对医疗数据授权就有明确要求，国内也在严管医疗数据安全，不然再好的AI也走不远。

对医生来说，选那些能嵌进现有工作流的AI工具准没错，不用额外花时间适应；对想关注这行的人，那些能算清“医疗账”、有数据壁垒的公司更值得看，毕竟能落地、能赚钱的AI，才是真靠谱。

来源：知夏Pro