ai应用包括ai医疗吗

现在普通投资者去聊 ai 医疗这个赛道呢，还是去讨论这个 app 火不火，好不好用？但是在机构这边的关注点已经完全换了，他们现在在讨论 ai 医疗，几乎不再去聊功能了，也不太去聊用户量。他们只问一句话，这套东西能不能进医院的预算啊？能不能被结算啊？这是第一个，也是最大的反差。 首先，我们谈为什么最近的 ai 医疗又开始被频繁的提起了。你去看盘面，包括你看会议纪要，就会发现一个很有意思的现象， ai 医疗啊，它并不是某个 c 端产品爆火了，导致它重新回到机构的视野了，而是因为几件看起来非常无聊，但联系起来很关键的事情，并离 ai 影像， ai 开始被明确地纳入到了医保的收费项目。 各地呢，都在推进 ai 的 医疗中式基地医院也开始把 ai 去写进效率和指控品控的 kpi。 就 这些事，对情绪是没什么刺激，但是对于机构来说，它的影响权重是比较高的。因为这意味着一件事， ai 医疗第一次具备了能被买单的现实路径。 我们先谈第一个知识点，机构为什么不再为 c 端的流量付强？在机构模型里边，医疗永远不是一个靠 c 端流量能够定价的行业。原因很简单，医疗是一个强监管的导向的行业，支付权并不在用户手里边， 流量再大也可能无法直接转化成收入，所以单纯的问诊量，活跃用户使用频次。这些数据在机构的模型里边，只能算是验证了需求，不能算是商业模式上的需求成立了。这也是为什么 ai 医疗的 c 端产品之前再火，估值也很难真正打开。第二个问题， c 端现在就没有价值了吗？有， 但角色已经变了。机构现在去看 c 端，不是把它当成收入的来源，而是把它当成一个对于 b 端和 g 端服务的前置入口。你会发现啊，现在头部 ai 医疗应用里边都在做一件事， 把低频的这些看病拉长成高频的健康管理，把碎片化的一些问答引导到挂号、购药、支付这些行为上， 把一些行为的数据沉淀成可附用的个人健康档案。这一步，在机构眼里边，不是你做的酷不酷，而是你有没有资格去做这个事，你能不能为后端的收入做导流。真正去触发再定价的是 b 端和 g 端，这是第二个关键的知识点。让机构重新算账的，不是 c 端成熟了， 而是 b 端和 g 端突然间变清晰了。这里边有一个非常重要的认知转变， ai 医疗正在从免费试用走向订单化交付。一旦进入了订单，逻辑，事情就完全不一样了，有明确的采购主体，有合理的预算来源，有复购和可复制可能的这种商业机制。在机构的模型里边，这就意味着三件事同时成立， 收入可预测、商业路径可复制，估值锚点就可以上移。那为什么你觉得它还像概念呢？不是因为它没变，而是因为你还停留在 c 端的视角。机构已经站在结算端看问题了，你再看它能不能用，机构，再看谁来付钱。这两套坐标系，它本来就不在一个维度里边。 所以呢，机构现在对于 ai 医疗的判断其实已经非常清晰了， ai 医疗的估值正在从功能验证转向结算能力的，谁能把 c 端的数据换成 b 端和 g 端的订单？这条链路真正能跑通，谁就有资格进入下一轮机构配置的核心池。

ai 应用落地的下一个风口一定是医疗，而且这个规模呢，一定不比 cody 小。 大家这两天都被 cloud walk 刷屏，可能没有关注到啊。这二零二六年开年不到半个月，硅谷大模型三巨头 cloud、 google， jammer、 open ai 这几天动作密集，且 行动出奇，一致的在医疗领域开始大动作了，所以国内蚂蚁阿福这一步是对的。还有我昨天看到王小川的百川智能发布了它的医疗大模型， 我小小的预测一下，虽然百川智能没啥声量，以后可能大家也不一定能听到很多，因为它大概率是 to b 的 嘛，但是它一定是一个很有价值的公司。来，我们看一下这硅谷三巨头的动作啊，先是 openai 推出了 china gpt house， 然后昨天又花了一亿美金收购了一个四人的这个小公司 touch。 再看 as rapid 呢，一月十二号，他发布了可沃的 house car， 然后就是谷歌啊，昨天推出了玛吉玛一点五医疗模型，那这条视频我说一下他们的具体动作是什么，要干什么？为什么这么干？我们先看 openai， 一 月初他推出了 chat gpt house， 这是一个专门为健康和保健设计的独立功能模块啊，核心功能有电子病历啦，化验单的解读呢，身体数据识别给建议等等。 我体验了一下啊，其实说实话不如呃，蚂蚁阿福，昨天呢，他又花了一亿美金买了这样一家公司，那这个公司是做医疗数据缝合的，我给大家举个例子就明白了。你可以想象，你的身体数据现在散落在很多地方医院 a 手里，有你的抽血报告，那学校体检呢，可能又有一些你的肝脏数据， 然后你的运动手表呢，可能记录了一堆你的运动数据等等吧，你的数据就散落在很多地方，单独拿出来呢，都没办法形成有价值的参考。但是如果把你这些散落在各个地方的数据 缝合在一起，那就是极有价值的数据了。 top 这类公司就是开发了一套解析器啊，不管你丢进去的是芯片、图片还是文字病例，他都会利用多模态能力， 将其转化为它的标准的这种结构化的数据，这也就是 open ai 收购它的原因。再看 asrepic 啊，它昨天推出的这个啊，走的是另外一条路线，就是打通协议，做医疗界的 windows。 如果说 open ai 在 暴力缝合你的身体数据的话，那 asrepic 就是 想 直接定义啊这个拼装接口。他们推出的模型上下文协议就是 m c p 啊，本质上是给所有的医疗数据库装上了一个标准的插口。那现在的医院最怕的就是隐私泄露嘛。但是 as rapid 的 方案就是，你不需要把你的数据交给我，你只要装上我的 m c p 的 插座，我的 ai 就 能在 不带走数据的前提下啊，在本地帮你完成复杂的临床分析。这也很符合 srip 的 重视安全的价值观。那再看谷歌呢，昨天发布的医疗大模型，已经不再是简单的文字对话了，根据他们的首席科学家吉夫迪恩的纰漏的数据，这个模型实现了真正的多模态的覆盖啊，它不仅能读懂你的文字闭例， 还能直接理解 ct 啊，或者核磁共振和全切片组织病理学的三 d 体积数据，更夸张的是，它在 x 射线解剖定位上的交变比达到了百分之三十八。这意味着什么呢？ 这意味着，当你的片子拍出来那一刻，还没等医生开口啊，大模型就已经把你的病证的位置扣的清清楚楚了。那为什么三巨头在二零二六年开年动作这么整齐呢？原因很简单，只有两个字，数据。现在的大语言模型说的直白一点， 已经把互联网上能爬到的公开文字、代码、书籍全部吃光了。但这些数据大多数是人类的语言，而非人类的本质。那医疗数据就不一样了，医疗数据具有唯一性，它不仅是社交媒体上的口水话， 更是这种精准的化验单核磁影像、基因序列。这些数据处于高度脱敏，但又极度专业的这样的一个状态，是目前地球上质量最高， 还没有被 ai 完全结构化的一块数据箍倒了。那谁能拿到你的全生命周期的数据，谁就能拿到你 下半辈子的生存解释权呀？那未来的保险、社会信用、入职体检等等都会被定义，那在这种科技面前呢？人是没有任何隐私的。那总结一下， ai 在 医疗领域的应用应该很快会爆发，这个挡是挡不住的。

当商业航天热度退潮后，哪个科技领域能接棒成为新的关注焦点？答案藏在势头正进的 ai 应用里，尤其是 ai 与医疗的深度融合，已经显现出强劲的发展潜力。当英伟达投入十亿美元布局 ai 制药 领域，当七部委联合出台政策支持医疗数字化转型，一个清晰的行业发展信号已然浮现。 ai 正在重塑医疗产业的运作逻辑，为行业发展带来全新可能。 传统医疗领域的诸多痛点，其实早已困扰行业多年。创新要研发往往要耗时十年，投入上十亿美元，最终成功率却不足，使基层医院诊断高度依赖专家资源、基因分析这类关键检测甚至要等待三天三夜。 而 ai 技术的出现，正针对性地掀起一场效率革新。在研发端， ai 助力靶点发现周期缩短四十，临床实验成功率提升十以上，原本需要五年的药物发现流程被压缩到两年内，研发成本大幅降低。 再诊断端， ai 将原本七十二小时的全基因组分析压缩至三分钟，让基层医院的疾病检出率提升三十， 肿瘤早筛准确率更是超过九十。无论是偏远县城的体检中心，还是三甲医院的专家门诊，都能借助 ai 实现秒级诊断、精准判读，有效缓解医疗资源分配不均的核心问题。更关键的是，政策层面的有力支持，为行业发展筑牢了基础。 七部委联合发布医药工业数字化转型实施方案，明确提出到二零三零年，医药企业全面实现数字化转型。 在科技快速迭代的当下，智能化转型已成为医疗行业的必然趋势，也是企业持续发展的核心支撑。政策引导、技术突破与市场需求的三重推动，让医疗智能化领域的发展空间十分广阔。 在 ai 医疗赛道上，不少企业正凭借技术以业务优势稳步前行。华大基因 ai 加基因测序领域的代表性企业， 可实现三分钟完成全基因组分析优选。高盛 ai 医疗指数相关服务已覆盖一百二十个国家。迪安诊断以华为源联合打造医检大模型，每年可处理超一份检测数据， 合作医院数量超过两千家。洪博伊尔深耕 ai 制药技术，自然 d o r 平台已服务九十五个新药项目， 其中七个项目已进入临床阶段。为您健康医疗信息化领域的龙头企业，旗下 nex 大 模型覆盖两千家医疗机构，医保智控准确率达到九十八。基于医学，作为 i c l 领域领军者，推出 ai 智能体小寓意越活跃，使用次数近十万次， 助力实验室效率提升八十。医疗行业的智能化转型早已不是选择题，而是顺应时代发展的必答题。 全球众多企业纷纷加大投入布局政策，也明确了未来五年的发展路径。看懂行业趋势，把握技术革新方向，才能更好地了解这一领域的发展动态。关注我，带你了解更多潜力赛道的核心企业，下期不见不散！

大家好，这一期我们聊聊 ai 医疗。其实 ai 医疗呢，早就不是炒概念了，而是二六年最确定性的赛道。近期呢，清华 ai 药物筛选平台攀登了三次， 标志着现在 ai 能大大减少药物寻找和匹配的时间。而且在美国那边呢，英伟达和美国制药巨头李来周一宣布，双方在未来五年投入十亿美元，加速 ai 在 制药行业的应用。 今天呢， ai 医疗概念集体飘红，我们一起来拆解一下相关的标的。我们先来看一下第一个部分，医疗研究，药物发现，这一块指的是药物的设计和研发，每一款新药从无到有的过程。 宏博医药，技术进步， a 股第一，并且是国内最早布局 ai 的 药企，是这一块的老大哥。第二个药食科技公司呢，已经初步搭建了人工智能药物平台。 第三个成都仙岛，他们呢，和腾讯的 ai 实验室有合作。浩源医药，这家公司呢，和英西智能有合作，而英西智能是美国一家比较厉害的 ai 医药公司。 再下一个恒瑞医药，这家公司呢，已经在借助 deepsea 做药物研发了。锐志医药，他们主要用的是阿尔法 flow 的， 而这个呢，是一家英国人工智能公司开发的医药大模型。最后一个千元医药， 他们和北京医药科技有合资公司。 ok， 我 们再来看一下医学成像分析。第一个 ct， 第一个联影医疗，国产高端 ct 是 占率第一， 而东软集团呢，第二，每年健康，它呢，推出了一扫多查的 ai 医疗设备。超声板块。第一个迈锐医疗，国产超声设备占有率第一，大概是百分之三十三，而开立医疗和礼邦仪器都是做便携式超声设备的。再往下磁共振 还是联饮医疗，国产 mri 磁共振设备占有率第一，东软。第二，造影方面，国产 dsa 造影设备占有率第一， 万东医疗。第二，联饮医疗。第三，再往下放射摄影，联饮医疗，第一，万东。第二再往下内窥镜，第一个开裂医疗，它呢做内窥镜用的软镜是占率第一， 奥华内镜第二，而海泰星光和麦瑞医疗都是做荧光内窥镜的。最后一个放疗放疗设备排名呢，从高到低，联影新华东软。接下来我们来看一下医疗系统管理，第一个医疗 it， 那 这些标的呢？我们从他们的医疗 it 客户主要是以医院为主，数量从高到低排序。创业惠康，为您健康东软、嘉禾美康私创医惠、东华软件、 核仁科技。再往下 spd 医疗供应链， spd 呢，是给医院做药品和耗材的管理，相当于管理库房的管家。那这一块涉及到的标的，塞利医疗、国科恒泰、开开实业、浙江镇源为您健康 国药医治润达医疗。再往下 drg 和 dip， 这个是医保支付的方式。涉及到的标的，万达信息，国新健康，一连中九远瀛海东软集团，医保系统势战率从高到低，东软九远瀛海、 一连中国心健康山大地位用友网络，最后一个有做互联网医疗平台的，为你健康朗玛信息，创业惠康，万达信息。接下来我们来说一下医疗检测，常规检测，第一个每年健康体检业务 a 股第一， 它的每年大健康呢，我相信很多人都知道第二个金玉医学，它呢是第三方医学检测，是占率第一，第二是砒安诊断，第三是达安。基因，基因检测方面，华大基因、倍睿基因、华大制造、金玉医学、诺和智源。再往下家庭检测这一块呢，主要是一些可以穿戴的健康检测设备， 有九安医疗，乐星医疗，医疗检测的最后一个电子病率从高到低，嘉禾美康，东软，为您健康、 东华软件创业、惠康、万达信息。医学诊断方面有润达医疗为您健康。万达信息、金玉医学，鼻炎诊断，蓝卫医学，健康管理方面第一个每年健康。这个呢，刚才提到了他的体检业务营收， a 股第一 愉悦医疗，他的可穿戴医疗设备呢，知名度第一，可服医疗。第二，久安医疗。第三最后一个乐星医疗，他的家用检测设备已收 a 股第一。最后一个宝莱特，基于 ai 研发了重症监护仪。 ok， 这个就是这一期的内容，我是吵架吃橘子，希望大家好好学习，股市长虹，我们下期见。

ai 医疗是今年 ai 应用最重要的一个方向，因为医疗这个行业首先从药物研发方面，它是一个高投入长周期的一个事情，如果 ai 能够赋能药物的研发的话，不管从靶点的发现，再到 分子的设计优化，再到临床试验，包括药物的合成，这样的话就极大提高了个药物的研发这个效。那当下最受关注的比如像洪伯医药、 成都仙岛这些，他们就是有自己的 ai 药研发的平台，有一定的稀缺性，所以备受关注。虽然 ai 药物目前还没有被获批上市的，很多都处在了临床研究阶段， 也就是说到后年甚至大后年就有一批 ai 完全设计的药物能获批上市，这个就完全实现了一个商业化的一个验证。那第二块就是 ai 的 医疗服务，就是常说的 ai 的 医学影像，比如说拍的这种核磁的片子，就会有 ai 标注的一些诊断证明，这个技术成熟度已经很高了，就是百分之九十多的一个准确性，其实目前已经足够用了。但它现在的一个整体商业模式都是跟设备商然后捆绑的，相当于软件加 硬件这种方式来销售，那影像方面的龙头联影、迈锐、万东开立这些都是一选影像方向的。还有就是 ai 的 诊断，其实就是常说的大模型，去年是比较火的，各家医院都有自己的 大模型或者是合作开发的，它目前也是一个轮流问题，其实现在的效率已经很高了，包括今年比较火的阿福，对吧？其实都是解决了诊断这个问题。还有就是 ai 的 检验就是基于医学，他们做的这些事情它就会极大地提高之前的一个检验的一个效率和准确率。人包括 ai 的 手术机器人， 还有 ai 的 医院的个性化系统。手术机器人这块代表性的企业就是天字航，也是比较稀缺的一个标的。那个性化这块比较多了，像为您健康、用达医疗这些都是帮助医院，然后更高效的处理资料也好，或者是流程也好。 第二是帮助医生去完成，比如说病历的书写、辅助诊断，还有一些科研的工作，这些其实是有很大的一个场景，而且这部分三化的成熟度已经很高了。

ai 医疗卫生市场空间将进一步完善拓展，行业发展迎来政策强支撑。 国家卫生健康委等五部门联合引发的关于促进和规范人工智能加医疗卫生应用发展的实施意见正式实施。 政策明确两大目标，二零二七年建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中式基地。二零三零年实现基层诊疗智能辅助应用全覆盖， 二级以上医院普遍开展人工智能技术应用。此次政策覆盖基层诊疗、医学影像、慢病管理、中医药智能升级、 公共卫生、科研教学等多个领域，全方位推动人工智能与医疗卫生深度融合。医疗装备企业、制药企业、医疗机构可把握政策导向，积极布局相关领域，实现高质量发展。

今天给大家介绍 ai 医疗的核心企业。在全球科技巨头争相布局智慧健康， 国内政策强力牵引的背景下， ai 医疗的 c 端商业化通道正在迅速打开。海外 openai 等领军企业推出消费级健康应用定义交互新标准。国内从手术机器人产业化到 ai 诊断项目，医保探索支持体系日臻完善， 中国 ai 医疗产业正迎来从医院场景赋能到个人市场服务的关键扩容期。核心代表企业如下，惠宁健康是医疗 it 龙头与 ai 医疗整体解决方案的引领者， 凭借覆盖全国的超六千家医疗机构客户资源，其打造的云医平台已成为连接医院与患者的天然枢纽。 公司积极将 ai 能力嵌入健康管理、慢病随访等 c 端服务场景，并参与医疗数据要素化探索， 有望在政策推动的数据流通与 ai 应用中扮演核心平台角色。每年，健康是 ai 健康管理最佳 c 端入口与数据源泉。作为国内预防医学龙头企业，全年超三千万人次的体检流量构成了独一无二的健康数据金矿与精准触达渠道。 公司正将 ai 影像辅助诊断系统全面应用于体检环节，并基于海量数据持续开发个人健康风险评估与干预产品，是 ai 技术实现规模化 c 端落地的最直接通道。安碧平是 ai 病例诊断细分领域的深度创新者， 专注于病理科这一数字化与智能化需求迫切的高价值场景。其自主研发的 ai 宫颈细胞学诊断系统已获三类医疗器械注册证， 并进入多省医保收费立向探索目录技术壁垒高、合规先发优势明显，正从院内诊断向远程病理与普惠筛查市场延伸。 嘉禾美康是临床数据价值化与 ai 落地的关键基石构建者。作为国内电子病历系统龙头，其系统深度参与临床业务流程，掌握着结构化、标准化医疗数据的关键入口。 公司致力于通过 ai 技术挖掘临床数据价值，开发临床决策支持与患者管理工具，是 ai 医疗模型训练验证与商业化不可或缺的合作伙伴。润达医疗是院内服务场景延伸至 c 端的携同方。 作为国内领先的医学实验室综合服务商，其覆盖大量医院的检测平台与服务体系，为面向消费者的居家检测、 慢病监测等 ai 健康管理服务提供了落地支撑，在平台型检测加 ai 分 析的新服务模式探索中占具有利生态位。 二零二五年，随着更多 ai 医疗产品完成审批、数据流通机制破局以及支付端认可度提升， c 端商业化已从概念验证步入规模化前夜，这场以 ai 为核心的健康管理革命已不再是未来构想，而是正在发生的产业必然。当前技术与场景的深度融合、数据安全与隐私的平衡、 商业模式的持续创新仍是需要跨越的关爱。唯有坚持技术深耕、生态合作与支付突破多轮驱动，方能在这场关乎全民健康的产业改革中赢得定义未来的主动权。

今天我重点讲一下 ai 医疗，包含了 ai 制药、脑机接口、 ai 诊断几个环节，内容比较长，建议收藏后仔细观看。 最近的医疗行业正在经历一场由 ai 驱动的全产业链重构，医疗行业的生产正在快速跃迁。首先我们看一下 ai 制药，这是真正的硬科技， 多主学的 ai 应用能带来上千倍的效率提升。以前研发一款新药十年十亿美金起步，现在有些新药企业已经证明可以用 ai 跑通研发全流程，这已经不是一个概念，而是行业质变的前沿。最新的欧盟人工智能法案也正在淘汰劣质模型， 只有真正有算力、有数据的巨头才能火下来，这背后的算力支撑就是英伟达、谷歌和微软。我们再看下脑机接口，这已经不是好莱坞科幻片马斯克的纽扣 link， 二六年将大规模量产，全球已经植入了二十多例。我们国内二六年一月脑机接口标准正式实施，这也意味着行业的进一步规范，也是商业化的开篇。 像国内的侵入式代表公司三搏脑科、非侵入式的祥雨医疗、强脑科技也都在加速临床落地，这是一个全新的增量市场。 还有 ai 辅助诊断和互联网医疗政策的风向也在改变，北京、上海下半年要把 ai 辅助诊断纳入医保，这就解决了一个巨大的痛点，就是如何收费。一旦 ai 诊断可以收费，商业闭环就打通了，很多国内公司就有机会转变为拥有 ai 治疗能力的医疗服务商。 我们再看一下海外 open ai， 海尔已经在全球大杀四方，国内蚂蚁旗下的蚂蚁阿福在尝试医疗革命。二六年一月，阿福的月活已经冲到了两千六百万。日活接近一千万是什么概念？是整个 ai 应用领域，它仅次于豆包和 deepsea。 而且这里有一个巨大的逻辑反差， 海外的 open airs 定位是健康顾问，他不做诊断，只给你建议，帮你分析饮食，规划运动。但是蚂蚁阿富走的路完全不同，他要干的就是严肃医疗，就是除了陪你聊天，看你的体检报告，给出定性定量的结论，甚至要对结果负责。这个模式对通用大模型就是一次降维打击， 因为通用大模型不敢担责，蚂蚁的产品正在试图建立这种信任壁垒。这背后啊，是因为它有七亿人的医保支付数据，所以 ai 医疗有可能会使下一个流量和资本的超级入口。

ai 在 医疗领域能做什么？嗯，可不只是小打小闹，它甚至能拯救生命。一提到 ai， 你 是不是就想到那种聊天机器人？但其实啊，它的潜力可大多了。如果说它真正的使命其实是救死扶伤的， ai 可不是只能聊天，它正在彻底改变医学。咱们先从放射学说起，现在 ai 模型啊，已经能分析向 x 光核磁共振这些复杂的医学影像了，那它跟人眼比起来，到底有什么不一样呢？ ai 的 精准度超高，连医生累了可能忽略的细节它都能发现， 这就意味着能更早地发现癌症迹象，或者那些隐藏的微小骨折。不过，它的作用可不只是诊断那么简单。比如说，在药物研发这个领域， ai 简直就是个加速器， 它能模拟海量分子的相互作用，快速锁定最有潜力的药物组合。这么一来，过去要花好几年的研发过程，现在几个月就能搞定。说到这，你可能会问， ai 这是要取代医生了吗？其实关键点在于它不是替代，而是合作。像一个强大的第二意见， 你看，它的真正目标是辅助医生减少失误，最终拯救更多生命。可以说，它就像一个不知疲倦的医疗新伙伴。那我们不禁要问， ai 下一个会帮我们攻克哪种疾病？

二零二六年，医疗 ai 从实验室走向临床。华为瑞冰二智能体配合 ai 数据平台，标志着智能诊聊时代开启。二零二六年，将 ai 辅助诊断纳入医保支付试点， 明确 ai 服务收费标准，出诊由 ai 完成，专家复合效率提升百分之五十以上。医保支付改革中， ai 治疗成本计入按人头付费标准，对百姓意味着什么？ 基层医院也能获得顶级专家水平的 ai 诊断，减少误诊、漏诊。对医保意味着什么？用技术控费用数据监管。二零二六年， ai 不 仅是工具，更是医保精细化管理的新抓手，医疗公平性将通过技术实现新突破。

很多人最近都在问一个问题， ai 这么猛，未来十年到底哪些行业会被彻底干翻？自动驾驶机器人？还是原宇宙？我说一句可能不太好听的结论，真正的行业即颠覆，其实就两个， ai 广告和 ai 医疗 不是最酷的，但一定是最狠的。先把话说明白， ai 广告动的是钱的分配权， ai 医疗动的是命的判断权。一个重构商业底层逻辑，一个重构社会运行底层逻辑。这两个一旦跑通，不是体校，是规则被改写。 ai 广告到底颠覆了什么？很多人理解的 ai 广告还停留在这一步，投的更准了， roi 更高了。但说实话，这只是入门级理解，真正的变化是， 广告已经不再是人拍脑袋决策的行业了。过去广告行业核心权力在三类人手里，一、创意的人。二、懂投放的人。三、涨预算的人。 现在呢？创意 ai 在 生成，定价，算法在算，预算模型在调，人正在被系统边缘化。你现在做的不是我觉得这个方案好，而是我把参数调给 ai， 让它自己跑。再说一句更狠的，现在的 ai 广告 本质上是什么？不是投广告，是实时博弈系统每一次曝光都是一次进价，每一个用户都是一个独立模型，每一秒都在重新算值不值得再花一分钱。这已经很像什么了，高频交易。所以你会发现，不是广告公司不行了，而是这个行业已经换赛道了。 如果说 ai 广告改变的是钱是怎么被赚走的，那 ai 医疗改变的就是谁有资格做生死判断。 ai 医疗真正恐怖的地方在哪？很多人一说 ai 医疗就想到 ai 看 ct， ai 写病例， ai 辅助医生。但我要告诉你一句实话，辅助从来不是颠覆，颠覆只发生在一件事上，判断权转移，医疗真正的核心是什么？不是设备，不是药，是这句话，你这个情况大概率是这个病。这句话过去只能由谁说？ 一、三甲医院。二、资深专家。三，少数人。 ai 正在做一件非常激进的事情，把判断能力 从个人经验变成模型能力。再说白一点，医生判断本质是，我见过很多类似病例，我觉得是这个。 ai 判断是什么？看百万级样本，不疲劳，不情绪化，可以不断自我修正。所以，医疗正在发生一件事，从权威医学走向数据医学。 最关键的一点，很多人没意识到， ai 医疗最先改变的不是手术，而是第一，判断权，你能不能被及时发现，你会不会被错过黄金期。 ai 不 一定替代专家，但他决定谁有机会见到专家。 这不是工具升级，这是权力结构变化。为什么偏偏是这两个行业？答案很简单，第一， 他们都属于一种行业，高频决策加错一次代价极大，广告错一次烧的是钱，医疗错一次可能没命，人类在这种场景下是天然不适合做决策的。第二，他们的数据密度极高，没有数据， ai 是 空谈，而广告和医疗 是所有行业里数据最密、最结构化的。第三，他们一旦跑通，具备飞轮效应，模型越用越准，越准用的人越多，这是不可逆的趋势。 所以最后留你一个问题，如果未来十年，真正被 ai 重写的不是职业，而是权力结构本身，你更愿意站在哪一边？钱的流向还是命的判断？ ai 最狠的地方 从来不是他聪明，而是他接管了人类最不该靠直觉做决定的那部分。这个问题你可以慢慢想。

a 软件 a 应用的故事还得继续讲呀，谁说不说的，这两天的情况大家也知道了，说是 a 应用与某大博主有什么瓜的，传的沸沸扬扬的，还是继续讲我们的故事吧。 a 应用作为富二代的老二哥，他就是一匹烈马，人家前面很耀眼的时候，很多人是享受过人家的荣光的，但是镇上不允许，所以他就受苦受难了，于是镇上有很多人就开始骂骂咧咧了。这些骂骂咧咧的人呢，有两种情况， 一种就是在烈马奔跑的时候去追的，但是又没有驾驭这个烈马的能力。第二种就是呃，爱义勇，成为富二代老二哥的时候才去巴结的人家，这就好比人家穷的时候势利眼看不上，等人家富裕了才去巴结的人家，人家凭什么会给你好处呢？是吧？ 我相信 a 一 用老二哥后面还会再次上榜的，但是很多人可能等不到也等不起了，但是我也相信，等 a 一 用老二哥再次上榜的时候，这些骂骂咧咧的人还会去巴结他的，这就是人性如此的循环。以上就是一个故事，仅供娱乐，不要当真。

提示，一个新的板块就是 ai 医疗板块，最近啊是利好扎堆，催化事件一个比一个重磅，很有可能会开启新一轮的行情。今天视频给大家顺便介绍几个公司啊。先说说三大核心催化的事件，每一个都是硬逻辑。第一就是拆的 jpt， 推出了拆的 jpt 健康模式， 专攻健康领域，给行业打了一个强心针。第二就是国家八个部门联手发文，大力推动人工智能加医疗，重点点名手术机器人智能诊断，可穿戴设备、脑机接口，政策红利直接相当到位。第三就是蚂蚁集团把 ai 健康应用啊，升级成了蚂蚁压服， 主打就是健康陪伴和问答，从支付转向支付加健康，日活用户达到了三千万， c 端的需求啊，彻底的爆发了。 那么在这波浪潮过程中，究竟该关注哪些公司？我给大家分成四类，每一个都值得关注。第一类就是 ai 深度体检报告，用 ai 分 析基因蛋白数据，提前检测出健康风险，比如说金玉医疗、华大制造，这都是妥妥的健康预警观。第二类就是 ai 精准诊断先锋， ai 能够当火眼金睛，专攻病例分析，癌症早期能够是筛选，让诊断能够更快。代表公司就是安碧平圣祥生物 这么宝藏的博主你先点个关注，我继续说。第三类就是 ai 医疗设备的巨头，它能够把 ai 装进超声这些影像设备过程中，让机器能够看的更加清楚，判断的更加准， 就是降生医疗，联影医疗啊，这些都是行业的标杆。第四类就是 ai 吃药的革命者，用药用 ai 能够加速新药的研发，然后能够使得药效大幅度的提高。 主要公司有药食科技养浩源医药等。该医疗现在就是政策加技术加需求，多处驱动，未来的空间是巨大的。以上的几类公司啊，值得重点研究关注我有新的赛道，我第一时间给你介绍，咱们一起布局吃肉。

ai 智能体、 ai 营销、 ai 电商、 ai 医疗。

hello， 大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天想跟大家聊一聊人工智能和医疗的结合啊，这个也是最近一段时间非常火的一个话题啊，那我们今天就来一起看一看， 人工智能到底在医疗领域有哪些实际的应用？它到底带来了哪些优势，同时又存在哪些挑战？没错没错，这几个点都特别关键，那我们就开始吧，我们先来聊第一块啊，就是 ai 在 医疗领域的应用的实力。嗯啊，这个咱们就想先问一个比较大的问题，就是 ai 现在到底在医疗行业 哪些具体的场景当中发挥了作用？这个其实应用特别广，你想得到的从疾病的辅助诊断，到医学影像分析，然后再到药物研发、个性化治疗、疾病风险评估、健康管理，嗯，甚至包括中医的数字化，还有手术导航 等等等等吧，已经在很多很多细分的领域里面都有了非常落地的案例，这么多场景真的挺让人惊讶的。对啊，而且就是现在已经有很多的 ai 系统在疾病的筛查和诊断上面的准确率已经超过了百分之九十五， 然后包括一些这种影像的识别啊，包括这种高危病证的这种预警啊，都已经有了非常明显的这种效率的提升和这种安全的提升。对，所以就是 已经给医疗行业带来了非常实打实的这种好处。那我们现在就是讲就是具体到一些疾病的诊断的场景当中， ai 到底能带来哪些实际的价值，比如说现在有一些医院已经在用的就是这种深度对话型的 ai 助手，嗯，然后医生可以非常快速的去分析这个病人的复杂病情，包括一些智能的分诊啊，包括一些这种微重症的预警啊，都可以做。比如说像那个福堂百川， 这个就是专门给儿科医生用的一个大模型，嗯，它可以提高诊治的效率，减少一些漏诊啊，包括一些不合理的医疗的操作，感觉确实很高效，很智能。对，那你想这个 智能的辅助诊断系统，它不光是可以自动的去标记出来这个 ct 或者是 x 光片上面的一些很细微的病变，它可以让这个阅片的敏感度可以高达百分之九十九， 包括一些这种胃癌的早衰啊，包括一些这种心电图的这种智能分析啊，都已经非常成熟了。嗯，那这个其实也可以帮助基层的医生 去提升他们的诊治的水平。对，那最终的结果就是可以让老百姓在家门口就可以享受到这种高质量的医疗服务。 你觉得就是现在这个 ai 进到医院里面，医生和患者最直观的变化有哪些？就现在已经有很多的这种智能的系统可以自动的去生成 病例，那医生就不用再去一遍遍的手动的去录入啊，那他可以每天可以省下好几个小时的时间，那他就可以有更多的时间去看病人，这听上去确实解放了不少生产力。然后包括一些这种智能导诊啊，包括一些这种健康管理的助手， 那患者也可以随时的去获得一些健康的建议，包括一些检查结果出来的速度也比以前快了很多，整个医疗的流程就变得更顺畅，大家也会觉得 更贴心、更省心。然后咱们再来讲讲这个 ai 到底给医疗行业带来了哪些实打实的优势。对，我觉得第一个我特别想聊的就是 ai 到底是怎么提升这个诊断的精准度和效率的？就这个 ai 其实在医学影像这一块它是特别厉害的，因为它可以进行这种批量的 并行的处理，然后它又可以发现一些就是很细微的肿瘤啊，或者是说一些早期的这种病变，医生可能就看漏掉了，但是他可以发现， 而且它可以自动地去测量，自动地去比对这个前后的变化，等于说这个医生就像是多了一个不会疲劳的超级助手。没错没错，而且这个呃，英国的 nhs 他 们不是做过一个研究，就是用 ai 来辅助这个乳腺癌的筛查， 它的这个漏诊率就下降了百分之五点七，然后这个良性的这个被误诊为恶性的也下降了百分之一点二。 这个肺癌的这个结节的检测也是它的这个敏感度和这个重复性都远远超过了这个传统的方法。对，而且它大大缩短了这个影像的这个分析的时间， 那医生就可以有更多的时间去处理更复杂的一些病例，所以这个整个的诊治的效率和质量都是有一个非常大的提升的。哎，那我觉得，呃， ai 到底是怎么帮助这个医疗行业实现这个个性化医疗和精准医疗的呢？就是 ai 其实可以对这个 病人的这个基因数据以及他的这个病史，还有他的这个生活习惯等等进行一个综合的分析，然后来帮助医生制定出最适合这个病人的治疗方案，就是说这个每个人都可以有一个专属的健康策略。没错没错没错，对，那这个 特别是在一些疑难杂症，比如说癌症的治疗上面，那这个 ai 可以 在非常短的时间内分析完非常多的这个基因和这个药物的相互作用的一些数据，那这个就可以帮助医生 不光是去选择药物，甚至可以预测这个药物对这个病人的反应会怎么样，那这个就会让很多之前可能没有办法治疗的一些复杂的病历有了新的希望。 哎，那我觉得这个 ai 进入到医院之后，整个医疗资源的分配和管理有哪些新的变化？就是 ai 可以 通过分析这个实时的数据， 然后来帮助医院进行这个床位的管理，还有这个急诊的调度，以及这个物资的采购等等的一些事情。那这个就可以让比如说一些可使的这个病人的等待时间明显的缩短， 包括这个资源的浪费也会减少，就听起来医院的运转会更高效，没错没错，而且这个智能导诊和这个远程医疗，让优质医疗资源下沉，基层医院也能为更多患者服务，那整体的这个医疗的可及性和服务的效率都是有一个非常大的提升的。 那咱们接下来要聊的就是这个 ai 加医疗面临的挑战和建议。那第一个问题咱们就先来聊一聊 ai 加医疗在实际落地的过程当中遇到了哪些核心的难题。 哎，就首先就是，呃，很多的这个 ai 模型它其实是一个黑箱，就是医生和患者都没有办法去窥见它这个推理的过程，所以它们很难去建立起信任。对，然后包括它这个一旦数据来源一变化，它的这个表现就会不稳定， 再加上就是各个医院之间的数据格式不统一，导致他这个很难去大规模的推广。这个确实是一个很大的障碍， 就是数据和这个技术本身带来的障碍。嗯，还有就是医疗数据的这个隐私和安全的问题也很突出。对，因为他这个一旦泄露的话就是很严重的后果。然后再加上就是算法如果训练的数据不全面的话，会导致他对某些群体的误诊率增加， 再加上这个目前的这个法规和监管还跟不上这个技术的进步，医生和患者对于新的工作方式也有适应的问题， 人才的短缺也很明显就会导致这个东西落地起来，举步维艰。那你说如果想要让这个 ai 加医疗能够更好的落地， 你觉得有哪些比较具体的建议？那首先第一就是要提升这个模型的可解释性和鲁棒性。对，就是让这个医生和患者都能够去理解这个 ai 是 怎么做出判断的。 然后第二就是要建立统一的数据标准和加强这个隐私的保护。对，就是保证这个数据能够安全的流通起来，听起来需要技术和规范一起发力，没错没错，然后还需要完善这个临床的验证的机制和这个监管的框架， 就是让这个 ai 产品能够真的去契合这个医疗的场景，推动这个医学和这个 ai 的 人才的培养，以及这个政策的试点， 去真正的实现这个 ai 和医疗的深度融合。你觉得 ai 加医疗未来会往哪些方向发展？呃，我觉得就是未来的话， ai 加医疗应该是会强调这个智能增强，而不是说完全的去替代医生。 对，就是医生和这个智能系统会一起协助，然后让这个医疗的服务变得更高效，更安全，听起来就是人跟机器的这种界限会越来越模糊。对，而且就是，呃，国家也已经出台了这个到二零三零年的这个发展目标嘛，就包括这个基层医疗的这个智能的普及， 然后以及这个数据的标准和这个论语的治理也会不断的完善。那我觉得就是未来的话，这个行业会变得更加的规范，也会真正的实现这个 创新和这个人文的并重啊，让大家都能够去享受到这个 ai 带来的福利。好吧？ ok 了，那么今天我们聊聊这个 ai 加医疗的这么多的应用，然后优势 挑战和未来。其实可以看出来就是 ai 加医疗这个虽然说现在还在一个不断的完善的过程当中， 但是他未来的发展一定是会让医生和患者都能够得到实实在在的好处，也会让整个医疗行业变得更加的高效，更加的温暖。对，那就是这期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。

今天给大家梳理一下 ai 医疗加创新药的十家硬核公司。首先来看第十位，成都仙岛。这家公司是做 dna 编码化合物库技术的，简单说就是利用 ai 和自动化技术， 在海量的分子库里面快速筛选出有潜力的新药苗头。他们的优势在于拥有超大规模的人工智能药物筛选平台，能大大缩短新药发现的早期能力上。第九位，鸿博医药 这是一家致力于新药研发以及商业化生产的一站式服务商，他们的特点是把人工智能深度应用在了药物化学和工艺开发环节，比如用 ai 来设计分子和优化合成路线，这样一来不仅提升了研发成功率，还能帮客户节省成本，算是 co 领域里技术驱动的一个代表。 第八类，浩源医药浩源主要做的是创新药研发过程中用到的高难度原料药和中间体，也就是所谓的分子气块。它们的强项在于凭借长期积累的化学合成技术和数据库，结合 ai 工具，能够快速高效地提供各类复杂分子， 支撑下游的创新药研发，在吸分领域里建立了挺深的护城河。第七类，药石科技和浩源类似，药石科技也是专注于提供药物分子气块和关键中间体的， 但他们特别突出的一点是早早地布局了基于 ai 的 药物发现平台，能够进行创新分子的设计。他们的竞争力在于不只是卖产品，更是提供从设计到生产的一体化解决方案，技术附加值比较高。第六位，伯腾股份 博腾是国内知名的医药合同定制研发生产企业，也就是 c d m o。 最近几年，他们也在大力投入数字化转型，将人工智能应用于生产工艺的优化分析和质量控制等方面，这让他们在承接复杂创新药生产订单时，耗率更高、质量更稳， 规模和技术优势都比较明显。对了，点赞，数据对我很重要，希望你能帮我点赞关注，这样我会更有动力做下去。接下来是第五位，美迪西，这是一家临床前综合研发服务 z r o， 覆盖从药物发现到临床前研究的全过程。它们的特点是在临床前研究领域积淀很深，并且积极引入 ai 辅助药物设计和药效评估， 提升了研发服务的速度和精度。在创新药研发的火热背景下，订单一直比较饱满。第四位，康龙华城康龙华城是全球排名靠前的全流程一体化医药研发服务平台，从实验室化学到临床研究，服务链条非常长。 它们的核心竞争力就是平台化和规模化，同时也在各环节引入人工智能等数字工具来降本增效，客户资源非常广泛，抗风险能力很强。第三位，凯莱英凯莱英是咱们国内 c d m o 领域的绝对龙头之一， 尤其在创新药的小分子生产方面技术领先。它们的优势在于拥有行业顶尖的工艺研发和放大生产能力，并且积极运用 ai 来优化生产流程和供应链管理， 与全球众多大药企绑的很深，订单质量高。第二位，药明康德提到创新药服务生态药，明康德是无法绕过的一座山，他们提供的是真正全球性、一体化的新药研发和生产服务，最大的特点就是一体化，端到端的庞大平台， 结合人工智能和数据驱动，能够极大的赋能全球创新药客户，行业龙头地位非常稳固。最后第一位，百迹神州， 这家公司可以说是中国创新药企走向全球的代表，他们不仅自主研发能力强，拥有丰富的肿瘤创新药管线，而且在临床开发中也大量运用了 ai 和数据科学来提升试验效率和成功率。 他们的核心竞争力在于强大的自主研发和全球化临床运营能力，是少数能在国际舞台与巨头同台竞技的中国药企。好！以上就是所有的内容，我是林钱，感谢所有点赞、收藏、关注的朋友，感谢大家！