专家AI医疗模型落地实践及2026展望20260112

2026年01月14日13:10 关键词 AI医疗健康商业闭环蚂蚁阿芙OpenAI支付方降本增效数据订阅医保供应链健康管理医疗大数据医疗健康服务医疗生态AI技术数据治理病理科病理诊断报销政策 全文摘要 在探讨人工智能（AI）医疗领域的当前状态和未来前景的对话中，强调了AI医疗在投资和产业复苏的热度，提到了OpenAI在健康领域的应用以及公司产品创新的重要性。AI医疗正从实验室算法走向商业化，有潜力实现大规模应用。投资者关注能提高医院效率、降低成本的AI医疗产品，以产生2026年的商业订单。 专家-AI医疗模型落地实践及2026展望-20260112_导读 2026年01月14日13:10 关键词 AI医疗健康商业闭环蚂蚁阿芙OpenAI支付方降本增效数据订阅医保供应链健康管理医疗大数据医疗健康服务医疗生态AI技术数据治理病理科病理诊断报销政策 全文摘要 在探讨人工智能（AI）医疗领域的当前状态和未来前景的对话中，强调了AI医疗在投资和产业复苏的热度，提到了OpenAI在健康领域的应用以及公司产品创新的重要性。AI医疗正从实验室算法走向商业化，有潜力实现大规模应用。投资者关注能提高医院效率、降低成本的AI医疗产品，以产生2026年的商业订单。专家与主持人深入讨论了AI医疗与AI健康的区别、对医疗支付方的影响、数据治理、提高医疗效率和健康管理的应用，以及医保数据开放性、AI模型训练数据质量、院内外监测和干预产品潜力等议题。尽管面临挑战，如算力需求、政策限制和商业模式不确定性，但随着技术进步和政策支持，AI医疗领域展现出巨大潜力。对话者对AI医疗的未来持乐观态度，呼吁投资者关注投资机会。 章节速览 00:00 AI医疗商业化路径探讨 讨论聚焦于AI医疗领域从实验室算法到千万用户商业闭环的转变，强调了2026年能产生真实订单的产品的重要性，以及AI如何帮助医院盈利、药企节省成本，实现商业闭环。 01:08 AI健康与医疗生态：蚂蚁阿福与OKAI的探索 讨论了蚂蚁阿福和OKAI在AI健康领域的应用，强调了AI健康与AI医疗的区别，以及支付方对医疗市场的影响。蚂蚁阿福通过整合医生资源和商保生态，推动健康信息解读和终端硬件整合。OKAI则探索健康决策层面，整合生活方式相关健康要素资源，如饮食、运动和睡眠，以促进亚健康状态的改善。 05:07美国医疗健康市场与AI技术融合的创新实践 讨论了美国医疗健康市场的成熟基础，包括大数据市场的市场化和供应链营养改革，以及AI技术如何在健康信息解释权上实现从知到行的转变。指出中国在这些基础设施方面相对不成熟，但未来有望通过AI健康技术拓展全生命周期健康管理，形成新的流量入口，赋能医疗健康生态，带来增量市场。 08:41中美医疗AI技术应用差异与业绩增长分析 对话讨论了中美医疗AI技术应用的差异，指出美国医疗体系中存在效率冗余，AI技术在降本增效和探索创收方面具有显著价值。某企业业绩超预期增长，与其在解决美国医疗效率问题上的优势相关，同时资本催生和产学研体系也发挥了作用。中美医疗生态基础条件不同，影响了AI技术的应用和发展。 10:46医疗健康AI工具收费模式与数据治理探讨 对话讨论了海外医疗健康AI工具的收费模式，提到订阅制在美国较为成熟，而国内对此响应不强。同时，分析了国家医保局推进的个人医保数据云项目，以及AI大模型在医院部署时遇到的数据噪声问题，指出数据治理的重要性及当前试点情况。 14:12 AI医疗数据治理与高质量数据构建 对话探讨了北京新发布的AI支持政策，重点在于公共医疗体系下政府如何协调数据治理，解决数据失真问题，特别是医保报销条件下的诊断数据。高质量数据的构建需与专科科室合作，利用医生的科研数据训练垂直模型，以克服院内模糊数据训练的局限性，为AI医疗产品开发奠定基础。 16:58 AI医疗产品在医院中的应用与价值 对话探讨了AI医疗产品在医院中的应用，特别是医保支付结算和辅助诊断领域的产品。医保支付结算产品通过AI工具提高病例指控效率，帮助医院从医保基金中多报销，实现创收。辅助诊断产品，如病理影像诊断，利用AI技术替代人工，实现降本增效，迎合医保局价格治理政策，为医院带来转机。 21:22 AI医疗报销与慢病管理：政策趋势与市场前景 讨论聚焦于AI在医疗报销及慢病管理领域的应用，指出当前市场虽有零星探索，但尚未形成规模。政策层面，AI医疗补助可能成为未来趋势，尤其在老龄化加剧、医保基金紧张背景下，AI提效势在必行。北京政策行动路径清晰，可作为行业观察参考。 24:17 AI医疗行业拐点与市场展望 讨论了AI医疗行业的发展拐点，指出国家政策调整、基础设施完善及健康市场需求增长是关键因素。预计AI技术将在健康监测、干预等领域迎来爆发式增长，推动医疗大健康产业的外延扩展。 28:12 AI金融管理软件竞争与健康科技新机遇 对话讨论了国内互联网厂商在AI金融管理软件上的进展，指出当前多数产品缺乏创新，仅少数垂类平台如Keep等在健康管理领域展现出个性化解决方案的潜力。此外，供应链中的健康玩家被视为新兴机会，建议关注大康生态外延的创新力量，而非局限于传统互联网医疗思维。 30:05 AI医疗应用与算力需求分析 讨论了国内医院AI系统搭建速度，指出肿瘤科、心脑血管科等因患者基数大而发展较快，儿科和心理科因医生资源不足受政策推动。提及AI在病理、检验、影像等科室应用成熟，医保结算相关科室也活跃。分析了AI医疗算力现状，认为垂类模型算力需求低于通用大模型，但需关注充足性。探讨了AI医疗商业模式，如慢病管理、数字营销，强调互联网大厂卖药保险模式局限，指出政府资源与产学研结合的公司有投资价值，如讯飞等。 34:42 AI医疗算力与投资标的分析 讨论了AI医疗中算力的使用与优化，指出模型过大导致效率低下，强调了体检数据与院后服务结合的价值，提及资本看好健康风险预测与疾病服务领域，以及连续监测类硬件与干预类设备的市场潜力。 39:02 AI医疗与商保支付体系：平安好医生的商业模式探讨 讨论了平安好医生的商业模式在AI医疗领域的影响，指出其依托集团优势构建闭环但受制于国内商保支付体系规模较小的问题。分析认为，专注于服务而非支付的企业，以及贴近健康要素资源的企业更有可能在AI医疗健康时代发挥重要作用。对话最后总结了对平安好医生未来发展的相对不乐观看法，并鼓励进一步交流与探讨。 发言总结 发言人4 首先询问了专家关于AI医疗算力是否充足的问题，特别提到了大模型公司与算力公司合作在医院部署算力的情况。尽管大医疗模型的参数相比通用大模型较小，他仍关心算力资源是否充裕，体现了对AI医疗领域技术实现条件的关注。此外，讨论转向商业模式，包括面向C端的慢病管理和B端的数字营销等，他询问了这些模式是否有投资机会或能否获得政府资源支持，强调了对商业模式可行性的兴趣。以讯飞公司与政府良好关系为例，他进一步探讨了在不同商业模式和公司中哪些更具投资价值和潜力，表明了对投资方向的考量。总体而言，他的发言集中于AI医疗领域的算力需求、商业模式的探讨以及投资潜力的评估，展现了对行业全面发展的综合关注。 发言人2 着重讨论了人工智能技术在医疗健康领域的应用及其潜力，强调了AI在预防医学和健康管理方面的进步，特别是通过将蚂蚁的OPAI与其他技术结合，展示了AI如何在提高医疗效率和降低成本方面发挥作用。他还指出了中美两国在医疗AI应用上的差异，特别是中国面临的数据治理挑战，并强调了政策在促进AI技术应用中的重要性。他承认AI在医疗健康领域的发展正面临挑战，如数据隐私和安全问题，以及技术如何融入现有医疗体系。最后，他预见到未来的医疗健康生态系统将更加重视个性化和预防性医疗，认为这是AI技术可以发挥关键作用的领域。 发言人1 他（吴恒）总结了AI医疗领域近期的热度回升现象，包括投资和产业端的显著增长，以及AI医疗从实验室算法向千万用户级别商业应用的过渡。他强调投资者对2026年AI医疗产品产生实际商业订单的关注，讨论了AI如何帮助医院盈利和药企降低成本，形成商业闭环的可能性。此外，他还提及了会议中对蚂蚁阿芙等公司业绩的分析，以及国内AI医疗市场的发展趋势、潜在竞争者和医院AI系统搭建速度的讨论。最后，他表达了对专家和参与者贡献的感谢，并期待未来的交流。 发言人3 他首先对与会者表示欢迎，特别提到通过网络和电话接入的投资者。对于网络端用户，他说明了如何提问的方法：用户可以通过点击举手功能或在文字交流区提交问题。对于电话端用户，他提醒大家根据指示进行提问。最后，他表达了对所有参与者参与的感谢，并祝与会者生活愉快。整个发言旨在确保每位参与者都能方便地提问，并对他们的出席表示赞赏。 问答回顾 发言人1问：近期AI医疗领域的热度有所回升，投资人最关心的是哪些AI医疗产品能在2026年产生真实的订单，实现商业闭环？ 发言人1答：投资人现在最关注的是哪些AI医疗产品能够在2026年通过帮助医院省钱、药企创收等方式，形成一个商业上的闭环，并产生真实的订单。 发言人1问：蚂蚁阿芙的OPAI服务能否解决互联网医疗的一些低频工具化问题，以及C端流量对医院药企商业生态的反补作用？ 发言人2答：蚂蚁阿芙的OPAI服务通过健康陪伴等形式，尝试将过去的经验应用于解决互联网医疗中低频工具化的问题，并可能通过C端流量反哺医院药企的商业生态。不过，AI健康和AI医疗存在一定的区别，AI健康更侧重于个性化的预防医学和健康管理。 发言人2问：AI健康在医疗市场的变化和挑战，尤其是在支付方对市场的影响上，比如中国和美国的情况？OpenAI的入局对AI健康市场带来了哪些新的变化或动作？ 发言人2答：在医疗市场中，无论是中国还是美国，支付方对医疗市场的影响力巨大，技术带来的溢价会受到支付方的天花板限制。例如，在中国，医保是主要支付方，个人自费部分也受到国家监控。而在美国，虽然商业医保较为活跃，但本质上仍是一个机构，因此支付方的影响同样存在天花板。OpenAI不仅整合了互联网医疗时代的资源，如好大夫在线资源，还盘活了蚂蚁在商保、医药等方面的生态建设。此外，OpenAI专注于体检信息解读和终端硬件接口整合，提供更全面的健康管理服务，并尝试与生活方式相关的健康要素资源结合，如饮食、运动、睡眠等。 发言人2问：对比蚂蚁阿福和OpenAI在健康领域的探索，两者的主要差异在哪里？ 发言人2答：蚂蚁阿福主要基于原有的互联网医疗基础进行创新，侧重于体检报告解读和终端硬件资源整合。而OpenAI则进一步拓展到健康决策层面，接入健康相关的生活配套服务商，提供更深入的健康管理服务，尤其在美国市场利用了较为成熟的医疗大数据平台和供应链营养改革的优势。 发言人2问：对于蚂蚁阿福接下来的发展方向，您有何看法？ 发言人2答：蚂蚁阿福可能需要从知行合一的角度进一步延伸其产品和服务，解决过去互联网医疗时代未能有效解决的问题，同时借助AI技术扩展健康管理的范畴至全生命周期的概念，以契合健康中国等政策趋势，并可能对医院和药企的底层生态带来赋能效果。 发言人2问：中美医疗市场的最大区别是什么？ 发言人2答：中美医疗市场的最大区别在于两国医疗效率的基础条件不同。中国医疗效率相对较高，而美国由于商保支付和产业端共同作用，医药健康产业GDP占比接近20%，导致需要通过AI技术等方式降本增效。 发言人2问：美国医疗体系中AI技术主要解决哪些问题？ 发言人2答：美国医疗体系中，AI技术主要用来解决过去存在的效率冗余问题，并且可能通过不同的商业模式运作，例如资本运作策略和生态伙伴服务等。 发言人1问：AI在医疗健康服务中主要的收费模式是什么？ 发言人2答：AI在医疗健康服务中的收费模式存在中美差异，美国通常采用订阅制收费，在欧美较为成熟，而国 内这一消费模式响应度较低，可能与国际文化有关。同时，AI技术也可能融入硬件或药物中，成本内化后以不同形态交互给最终买单方。 发言人1问：国内对于医疗数据开放的态度及