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大家好,我是喬叔,這一期咱們就說說美國AI醫療火出圈,中國到底能不能玩出自己的路子。
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在美國,每天都有醫生面對著讓人頭疼的難題:醫學知識翻倍的速度比手機系統升級都快,但真正要在成千上萬的文獻里找到管用的信息,卻比登天還難。
OpenEvidence就是在這樣的醫療困局下火起來的——它不是靠吹牛的黑科技出名,而是實打實地幫了醫生大忙。
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這個工具不卡流程,不繞彎子,醫生只需要拋出一個具體問題,它能直接把頂級期刊里的答案按段落甩出來,誰也不用擔心它會信口胡說,還能隨時核查源頭。
有了這樣一個“聰明小助手”,美國的醫生不用再和密密麻麻的英文論文死磕,省了不少心。
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要說OpenEvidence為什么能在美國火出圈,核心就是用最實在的辦法解決了醫生的“本命難題”。
它不用那些動不動就萬億級的模型,而是扎實搞垂直領域,把七十億參數的小模型磨到能考滿分,內容方面,它直接拿下《新英格蘭醫學雜志》這些大期刊,
別說它放棄了醫院采購的曲線救國,轉而讓醫生免費用,靠藥企廣告賺錢,廣告一步到位推給正需要這些信息的醫生,還能保證內容靠譜。這樣一條醫生、期刊和平臺都開心的路子就搭起來了。
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但誰都明白,美國這套玩法到中國就有點不靈。中國醫院體量大、流程多,醫生自由度小,個人能決定用什么工具的情況幾乎沒見過。所以中國公司打的牌和美國完全不一樣。
靈犀醫療、零假設這些企業要么深耕大三甲,要么先抱藥企大腿,靠項目收費和數據積累慢慢滲透。
這一套雖然不夠光鮮,但倒是很適合中國的牌桌。在國內,醫生真正需要的是能進得了醫院流程、解決實際疑難的工具,而不是炫技。
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別看美國的故事講得熱鬧,中國的機遇其實藏得更深。現在“健康中國2030”這些大目標擺在那,發展智能醫療已經成了國家要做的事。
身后是億級的慢性病和老人用戶,前面又是縣鎮醫療水平參差不齊的現實,AI工具如果能幫基層醫生減點負擔、快點出結果,馬上就能撐起大場面。
像靈犀那樣,把本來幾天都搞不定的罕見病幾小時查明,在中國下沉市場上簡直是救命稻草。所以政策支持和廣闊需求,給中國醫療AI打開了一扇獨有的大門。
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中國這邊,沒有那么容易出一個美國那樣的AI神童,但慢慢積攢數據,打磨信任,再把倫理和安全弄扎實,等到時機成熟,C端市場爆發就在眼前。
OpenEvidence開始和微軟這些大廠合作,想嵌到醫生的日常中,中國企業也在和醫院一路深耕。大家跑的方向其實差不多——就是圍著“誰能可信賴+誰能用得慣”打轉。
未來的贏家不是看誰模式新鮮,而是誰真的把數據、醫生和醫院流程綁在一起,誰能讓最普通的基層醫生,也能像專家一樣有底氣。
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不管美國還是中國,最后拼的其實不是用AI去搶醫生的飯碗,而是誰真能讓醫生變得更厲害。中國的勝負手,就藏在各級醫院的升級改造里。
等到AI能幫縣醫院醫生秒查權威指南、隨手推最優診療建議時,醫療水平的鴻溝就會慢慢縮小。到那時候,“中國式醫療AI”的新故事才剛剛拉開大幕。
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