直面高發重疾：平安醫療AI突圍戰

對于一位剛確診為乳腺癌的患者來說，擺在她面前的，除了是醫學診療的復雜性，還有醫療支出的不確定性。

有的專家可能建議一種聽起來極具科技感的方案，“手術+海外細胞療法”，費用高達100萬元，且完全在醫保報銷范圍之外；而另一套則是基于臨床指南的“標準方案”，手術疊加放化療與內分泌治療，費用約為15萬元。

面對厚達幾十頁、充斥著晦澀術語的各種檢查報告，患者不僅面臨著“治病”的焦慮，更面臨著“致貧”的現實風險。

這是無數中國腫瘤患者求醫路上的縮影。而一場正在席卷全球的醫療AI變革，正在試圖驅散這層“信息決策盲區”。

2026年1月，醫療AI初創公司OpenEvidence宣布完成D輪融資，估值飆升至120億美元。這家成立僅幾年的公司，憑借一款能實時檢索權威文獻，基本做到“零幻覺”的AI工具，讓全美超過40%的執業醫生都在使用。

這股熱浪迅速傳導至中國。互聯網大廠們紛紛跟進，以各自擅長點切入，希望成為中國的OpenEvidence。當大廠們還在比拼誰更會聊天更會找文獻時，中國平安并沒有止步于做一個“好用的AI問答工具”。而是依托在金融與大健康領域的多年深耕，中國平臺正在極力構建一個集“深度診療”與“風控大腦”于一體的AI-MDT（多學科會診）平臺，當然這是一條更難、更深的路。

路徑分野：對話、工具與治病

OpenEvidence的核心價值是“認知增強”，以更具效率的方式，提供高可信度的信息，從而為醫生整合最新的循證醫學證據，完成臨床決策，其客戶往往是尋求醫生注意力的制藥公司。本質上，這更像是一種AI時代的垂直媒體。

而中國醫療AI賽道上的參與者們也正在進行借勢營銷。OpenEvidence的高估值，正好驗證了這個賽道的前景，大家一邊強調已經上桌，一邊調轉話鋒，強調自身的能力，走出了兩種不盡相同的商業路徑。

第一種是“對話路徑”，以互聯網大廠和大模型企業為代表。互聯網大廠擁有基礎大模型研發優勢，用龐大的用戶基數以及C端流量打底，試圖憑借碾壓式投入，構建醫療領域的通用對話入口。然而，在容錯率極低的嚴肅醫療場景下，通用大模型的幻覺問題仍是一個挑戰。此外，語言能力不等于臨床決策能力。一線臨床經驗的缺乏，并不容易快速補齊，缺乏自有病例數據的深度訓練，使這類大健康AI服務難以生成符合當下臨床需求的完整診療方案，往往止步于“文獻檢索”。

第二種是“垂直工具路徑”，以一些新銳醫療行業創業公司為代表。這類產品在形態上最接近OpenEvidence，通過細致的數據采集治理，自建醫學知識圖譜，在“循證搜索”領域建立了良好的口碑。但是，這類服務往往只提供信息，不解決患者的看病問題。分析其中一些企業的商業模式可以發現，其核心收入依然依賴于為藥企提供數字基建與營銷服務。

而在醫療領域深耕多年的中國平安，則正在走一條不一樣的路：“診療+支付”的閉環。

平安作為醫療服務的支付方，其核心訴求是“價值醫療”與“風險控制”。這決定了平安在發展醫療AI，不能僅是一個搜索工具，而必須能夠輔助決策，規范診療，解決疑難重癥，進而還能降低醫療成本。

摘取嚴肅醫療的“皇冠明珠”：平安AI-MDT主攻重疾

在過去很長一段時間里，互聯網醫療服務都面臨著一個尷尬：平臺可以通過服務體驗的優化以及引入更多泛健康咨詢服務來拉高服務頻次，讓用戶活躍度數據的報表好看。但對于用戶而言，日常輕癥的咨詢往往伴隨著“低痛點、低記憶度”的特征，很難轉化為對平臺專業能力的深度認可。

真正能夠和用戶建立深層次信任的，則是對于復雜疾病的診療能力，這也是名醫和頂級三甲醫院無可取代的原因。而處理過無數重疾險醫療險理賠，為無數重癥患者尋找到求醫綠色通道的平安，現在正將醫療資源優勢與AI結合，奮力摘取嚴肅醫療的“皇冠明珠”，進軍腫瘤AI-MDT（多學科會診）。

在腫瘤這一嚴肅醫療的深水區，治療方案的復雜度極高。單一醫生的經驗往往存在局限，MDT是解決臨床復雜難題的金鑰匙，但受限于頂級專家資源的稀缺，始終難以規模化普及，這極易導致診療路徑偏離，患者沒有獲益，還引發“過度醫療”爭議與巨額的保險支出。

在嚴肅醫療領域，各方都難以一招制勝。平安科技醫療服務AI產品團隊總經理倪淵介紹說，平安AI-MDT構建了獨特的“三層能力優勢”：

權威循證醫學底座：對標全球領先水平，平安構建了包含權威臨床指南、期刊文獻和教科書的知識圖譜，確保AI生成的每一條建議均可精準溯源，實現了“無證據不生成”的嚴謹性。

深度診療決策邏輯：這是平安區別于通用大模型的關鍵優勢。一方面是數據優勢，平安的垂直模型訓練依托自有的海量真實世界腫瘤病例；另一方面則專家優勢。平安有5萬名合作名醫網絡，每年提供上萬次重疾多學科會診服務。專家團隊與平安深度協同，通過RLHF（人類反饋強化學習）機制，使模型的診療結論和頂級專家對齊。同時，平安也收集跨學科專家的“思維鏈（Chain-of-Thought,CoT，即臨床推理過程，訓練模型模擬專家決策路徑）”數據，學習專家的思考過程，使模型的推理能力大幅提升。

商保支付與風控體系：平安每年服務超過20萬腫瘤理賠客戶。這一龐大的支付場景，不僅是檢驗AI能力的試金石，更是構建商業閉環的關鍵抓手。AI-MDT不僅能填補醫療資源的鴻溝，更能在每年數百億的腫瘤治療支出中，真正構建起一道規范診療路徑、遏制不合理費用的“風控防線”。

腫瘤診療是檢驗醫療實力的試金石，也是平安“硬核醫療實力”的絕佳證明。當平安能夠妥善解決關乎生死的重疾難題時，就能穩固樹立“懂醫療、真專業”的行業權威，構筑起競爭對手難以逾越的專業口碑。

面向醫生：打造頂級診療助手

在醫療生態中，醫生是核心節點，也是AI-MDT得以更大規模應用的關鍵。平安希望，通過打造副駕駛（Co-pilot）級別的醫生工具，聚攏行業最頂尖的智慧，重點鎖定頭部腫瘤專科醫生高頻使用。

面對腫瘤科復雜的臨床數據，AI首先扮演的是“效率專家”。平安醫療AI具備患者病情全景分析能力，能自動梳理雜亂的病歷信息，讓醫生瞬間掌握病情全貌。針對疑難問題，AI-MDT會啟動DeepResearch（深度探索）模式，對全球權威文獻進行深度檢索與推理，輔助醫生制定精準的診療方案。

倪淵強調，AI絕不是要取代醫生，而是要成為醫生的伙伴。中國優質醫療資源分布不均，通過“人+機”的協同模式，AI能夠賦能基層醫生，讓他們具備接近三甲醫院專家的診療能力。這意味著，無論是在繁華都市還是偏遠鄉村，患者都能享受到標準化的、高質量的醫療服務，真正實現了高端醫療資源的普惠化。

面向患者與保險：價值反哺，權威二診與風控大腦

當AI-MDT聚合了頂尖醫生的智慧，便可以向患者端（To C）和保險端（To B）進行價值反哺，真正構建起“深度診療+商保控費”閉環。

針對患者面臨高額治療方案時的迷茫與焦慮，平安AI-MDT推出了“人機協同”的權威第二診療意見服務。AI會生成一份結構化的《多學科診療報告書》，內容涵蓋診療方案的深度分析、不同方案的優劣對比以及后續康復建議。這份報告最終會經由知名專家在線審核確認，確保方案的權威性，讓患者做決策時更有底氣。

決策只是第一步，落地才是關鍵。平安的醫療AI擁有“精準推薦”能力，實現了從“給方案”到“給渠道”的跨越。基于確定的最優方案，AI會為患者推薦合適的醫生和醫院，并且可以指引患者進入平安合作的網絡醫院。這些醫院經過篩選，具備“性價比高、服務優質”的特點，從而真正打通了患者就醫的“最后一公里”。

醫療體系的運轉，離不開“錢”的支撐。一個有用且向善的AI，不僅擅長治病，還能幫忙“省錢”。商保端有著天然的動力為“更健康的客戶”買單。在這種模式下，AI不再是一個需要單獨向患者推銷的商品，而是內化為保險產品降低成本、提升利潤的各種基礎設施。商保支付的介入，讓醫療AI真正跑通了從技術投入到商業回報的閉環。

AI-MDT所提供的診療方案與費用評估能力，拒絕以犧牲醫療質量換取成本降低，而是發現治療最優解，精準攔截非必要的醫療支出，從而真正實現了商保的精準控費。既切實保障了患者利益，又構建了可持續的醫療AI閉環。

平安試圖解決的，是在醫療行業一直棘手的難題：如何“既降本又提質”。放眼未來，在平安集團“綜合金融+醫療養老”的雙輪驅動戰略下，醫療AI既是連接龐大資產與服務的“連接器”，也是提升服務效率與質量的“加速器”。

結語：醫療AI，需要做難而正確的事情

醫療AI的競爭，終將回歸“解決問題”。好的科技，是讓每一個普通人在面對疾病時，都能擁有“看對病、少花冤枉錢”的底氣。

倪淵透露，2026年，平安AI-MDT將把這份“難而正確”的堅持推向新的廣度與精度。在廣度上，將AI-MDT服務范圍擴展至更多高發重疾；在精度上，將診療方案推薦準確率提升至90%，并確保證據引用的100%可溯源。

醫療賽道風再起時，平安醫療AI展示了一種獨特的中國樣本：不僅要做中國的OpenEvidence，更致力于成為疑難重癥診療全流程的“實干家”。它左手用頂尖科研工具“筑巢引鳳”吸引專家，右手用權威二診“價值反哺”服務患者與保險支付，走出了一條“深度診療+商保控費”的嚴肅醫療閉環之路。

【免責聲明】：本文章系轉自其他媒體，發布目的在于傳遞更多信息，內容僅供讀者參考。本平臺不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。本平臺對此資訊文字、圖片等所有信息的真實性不作任何保證或承諾，亦不構成任何購買、投資等建議，據此操作者風險自擔。