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      AI醫療,在G端先掙上錢了

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      最近一個現象很有意思。

      近期,訊飛醫療、支付寶、百度先后中標上億元的政府醫療采購項目。

      這些項目并非采購某個具體工具,其核心均為建設醫療人工智能的底層平臺——從國家級的應用中試基地,到省級的創新服務平臺,再到市級的專項預警系統。

      這一系列訂單,共同釋放出一個信號:

      醫療AI行業正從早期的單點技術試點和場景探索,轉向由政府主導的長期系統性建設階段。


      AI正成為醫療新基建

      先看幾個典型案例。


      訊飛醫療中標
      國家人工智能應用中試基地
      醫療領域
      億元

      螞蟻(支付寶)中標
      浙江省醫學人工智能創新服務平臺
      2.06
      億元

      百度
      則拿下,
      廣州市呼吸傳染病預測預警系統
      1.69
      億元

      這三個例子其實非常有代表性,分別是國家級、省級以及市級的AI醫療基礎性平臺。

      國家級AI中試平臺,其核心目的是打通科技成果轉化的關鍵堵點,為發展新質生產力、實現新型工業化提供堅實支撐。

      當前許多頂尖技術止步于論文和實驗室,遲遲走不進醫院、惠及不到百姓。而“中試”,即“中間試驗”,是把處在試制階段的新產品轉化到生產過程的過渡性試驗,以此破解實驗室成果與規?;a之間的瓶頸。

      而在省市級平臺、縣域醫共體平臺,這些AI平臺則是解決醫療資源不均、基層能力薄弱、數據標準不一等現實問題。

      它們的目的是將成熟的應用落地,并且通過統一的平臺為患者帶來普惠服務,解決AI應用最后一公里問題。

      例如,廣東省的“粵醫智影”系統已接入2146家基層醫療機構;江西省的基層AI系統則覆蓋了全省2159家鄉鎮衛生院和20769家村衛生室。

      總而言之,近期密集出現的億元級政府訂單,是國家將“人工智能+醫療”從戰略規劃推向大規模工程化落地的明確信號。

      這些也體現在了AI醫療企業的營收數據中。

      以訊飛醫療為例,目前訊飛以星火醫療大模型為核心,構建了基層解決方案、區域解決方案、醫院解決方案和患者管理服務四大業務板塊。

      今年上半年,訊飛醫療的基層解決方案及區域解決方案(即G端客戶)呈現大幅度增長。

      其中,基層解決方案收入8381.2萬元,較去年同期增長52.3%,占總收入的28.1%。區域解決方案錄得收入5762.5萬元,較2024年同期增長178.1%,G端收入占據了超50%營收。


      醫療AI的商業化拐點?

      綜合來看,這更像一個結構性拐點 ,而非全面的市場爆發。

      它意味著政府作為核心支付方和推動者,開始系統性投入醫療AI的數字基礎設施建設,為未來十年“人工智能+醫療”的深化應用奠定基礎。

      這背后有深層的政策指引,例如國家衛健委發布的《關于促進和規范人工智能+醫療衛生應用發展的實施意見》中提出,到2027年形成一批高質量數據集;到2030年覆蓋基層診療輔助等廣泛應用。

      但這不等同于醫院和用戶市場的爆發。

      從招標要求來看,在國家級AI醫療中試基地項目中,要求打造5個自主可控的千億級醫學垂類大模型,構建5PB級醫療數據資源平臺,落地21個基層醫療示范應用。

      直接交付的是模型、平臺和產品,對承接方的核心要求非常高,涉及復雜系統交付、長期運維、數據安全合規及強大的資金和組織保障頂尖團隊和數億元投入是極高門檻。

      這天然地傾向于訊飛、百度、螞蟻等綜合型科技巨頭,他們擁有技術到臨床的完整閉環能力。結果就是,資源加速向頭部企業集中,中小創業公司直接競爭國家級、省級平臺的機會窗口正在縮小。

      而且,這類項目具有較高的地域性,訊飛中標的國家人工智能應用中試基地位于合肥,螞蟻獲得浙江省的項目。

      這也是許多AI醫療公司告訴智藥局的,一方面需要企業有當地較強的資源,另一方面各地政府為發展數字經濟,傾向于優先扶持本土企業或已在本地區有成功案例的企業。

      不過,醫療AI全面商業化的最終實現,還取決于醫療支付方式的明確以及責任機制的厘清等諸多因素。

      行業正在探索多種商業模式,例如美國OpenEvidence以免費的形式吸納醫生護士,實現廣告的商業變現;有的則與保險結合的健康管理服務,或者以器械+模型的方式捆綁搭售。

      在C端,近期螞蟻阿福獲得了行業關注,其App月活用戶已超1500萬,躋身國內AI APP前五,穩居健康管理AI APP榜首,但目前商業化變現仍不清晰。

      AI醫療商業化的全面春天,仍有賴于臨床價值在具體場景中被反復驗證,支付機制實現突破,以及整個醫療系統數字化轉型的深化。

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