2026.03.02

今年春节期间，一个被称为“龙虾”的AI工具引发技术界的热议。很多创业者都在琢磨如何利用这款名为OpenClaw的“AI神器”赚钱。

OpenClaw简单来说是一个AI智能体，就好比住在人类电脑里的“数字员工”，可以“替人干活”。这股“龙虾风”也席卷了医疗行业，一些行业长期观察人士称，医疗技术行业的商业模式正在面临本质的重构。

随着AI在医疗领域的使用率显著提升，技术已渗透到数字医疗、影像诊断以及病历辅助书写等各个方面，AI也使技术开发的门槛大幅降低，这加速了新兴技术与传统医疗系统的融合。

多位医疗从业人士告诉第一财经记者，尽管这一轮AI技术发展迅猛，让人有点“招架不住”，但医疗作为最严谨严肃的科学，也是AI技术落地最小心谨慎的行业之一，奇点尚未发生。在涉及医疗责任、患者隐私以及数据安全等方面的问题时，仍需面临严格的监管。

行业的“护城河”正在拆除

在小红书上，近日有医疗从业者发布了关于“医生当CEO雇5名AI员工撸出病历程序”的帖子，并称“太科幻”！不过相关帖子几天后就被删除。

“目前最大的感受是，还没找到‘龙虾’的技术边界。”某三甲医院医疗信息技术从业者方达明告诉第一财经记者，“在实际工作中，还需要摸索它能发挥显著作用的场景，并进一步观察结果。”

复旦大学上海医学院副院长、复旦大学智能医学研究院院长朱同玉对第一财经记者表示：“医学是个严肃的科学，电子病历系统是个复杂的体系，一夜之间做出来的，可能只是表象。”

他补充道，症状体征化验是一个非常复杂的体系，内部的关联需要长时间的一些累积。

但也有资深业内人士指出，当不懂代码的人都能借助这些高度自动化的工具实现复杂的技术开发，迅速做出迭代的产品，这意味着医疗技术行业的商业模式正在面临重构，一场席卷行业的“海啸”正在临近。

计算机专业背景的医院管理者陈立新一直在观察着人工智能技术的瞬息万变，最近他躺在床上，也总是思索着AI究竟将如何改变医疗行业的问题。这些思考有时让他彻夜难眠。

近期，硅谷AI创业公司Anthropic的桌面智能体Cowork发布行业插件引发软件股近万亿美元市值的蒸发，被称为“软件行业的鬼故事来了”。陈立新翻阅了华尔街的大量分析报告后认为，AI正在系统性地拆除垂直软件过去长期以来具有防御力的“护城河”。

垂直软件公司的特点是收费高、客户很少离开。例如金融领域的彭博终端，每个用户每年需要支付2.5万美元，而95%的用户会定期续费。垂直软件之所以能够收取如此高昂的费用，是因为它们耗费几十年构建了解析、结构化数据的能力，这一过程需要既懂技术、又懂行业专业知识的人才，这种“稀缺性”构成了行业的壁垒。

“伴随着AI大模型的出现，工程化的能力变得唾手可及，行业专家即便不懂技术，借助AI的能力，也能直接把知识变成软件，行业的瓶颈消失了，技术壁垒也崩塌了。”陈立新对第一财经记者说道。

陈立新也创立过一家专门开发医院信息系统软件（HIS）的公司，HIS可以理解为医院的“神经中枢”和“数字大脑”，是覆盖医院所有业务流程及患者病历的大型集成平台，能让医院高效、合规地运转。这个流程从挂号预约、就诊检查到开药缴费、报告查询，为医院管理者提供运营数据，并辅助管理决策。

在陈立新看来，尽管目前医院的HIS系统拥有较高的“护城河”，也就是大量的医院患者数据，但伴随着人工智能技术的发展，HIS系统也面临一场新的变革，未来如何把AI智能体与HIS系统对接，将AI功能融入HIS系统，是医院信息化升级的重要部分。

方达明对第一财经记者表示，其所在的医院也在测试如何让AI更好地与医生“一起打工”。“现在AI在医院系统中的部署还不多，最多是用来辅助诊疗决策，以及通过流程的自动化提升一点效率。”他告诉第一财经记者，“但我们也在尝试一些新的功能，例如把AI融入HIS系统，进行本地化的部署，帮助医生书写病历等，但最后提交前也是要让医生自己复核的，毕竟医疗是一个严谨严肃的领域。”

AI向传统医疗系统渗透

方达明提到的病历书写，是目前AI在临床医疗上最具应用前景的一个领域。美国一家名为Abridge的AI初创公司，去年完成多轮融资后，估值跃升至53亿美元。在国内，也已经出现了包括全诊医学、云知声等多家对标企业。

值得一提的是，Abridge与全诊医学都是由临床医生创立的公司。他们深谙医生在临床诊疗中的痛点，并具有针对性地开发相应的AI产品。

在全球，临床医生都“苦书写病历久矣”。因为这种流程性的工作占据了医生大量的时间，但又尤其重要，书写病历无论是对患者未来的健康分析，还是对医疗质量的监控都是重要证据，并对推动医学进步具有重要的科研价值。

随着近年来AI技术的进步，AI是否能够帮助医生书写病历，也成为临床医生最为期待的事情。然而，由于病历的书写者需要承担相应的医疗责任，在大部分医院里，用AI书写病历的场景尚未大规模铺开。

“AI可以帮助年轻医生进行医学资料查询、患者症状分析等预处理工作，但是用作病历书写我们还没有开展。”上海市第十人民医院泛血管中心主任张毅教授告诉第一财经记者，“病历是属于HIS系统的数据，包含了很多患者隐私，因此不能随便接入其他程序，会有信息风险。”

但张毅表示，鉴于目前AI技术发展的速度，未来将AI融入HIS系统也是必然会发生的事情。“后续产品应该已经在开发中，但需要有安全性的保障，大规模使用前一定要规范化。”他说道。

复旦大学附属中山医院超声科医生赵崇克告诉第一财经记者，病历的书写与医院各个科室的工作性质需求有关，比如内科医生对于病史书写的要求就很高，对于影像科而言，病史的书写相对就比较简单。

据第一财经记者了解，病历书写占到了一些心内科医生接近三分之一的工作时间，而对于资历更年轻的医生而言，病历书写可能占据他们大约一半的工作量。在这种情况下，很多医生开始“敷衍”，甚至会把类似患者的病历进行复制粘贴。

一位资深专家对第一财经记者说道：“AI引入病历系统是能够在一定程度上解决医生痛点的，因为病历理论上是严格禁止复制粘贴的，因为每个患者的情况都不同，复制不准确，但是现在的小朋友据我所知都在复制黏贴。”

对于将AI引入病历系统，临床医生也有不同的见解。例如，复旦大学附属华山医院张文宏教授近期就公开反对，并表示这不利于年轻医生的成长，因为独立书写病历是医生培训中的重要一环，不能依赖于AI。

对此，有医生提出了折中的观点。“AI无法替医生承担责任，更不会替代医生，无论是从理论、情感、法律或是技术的角度都不会，所以把它当作科研和临床的工具和助手就行了。”复旦大学附属中山医院心内科潘文志教授对第一财经记者表示。

潘文志认为，AI在医疗场景下会存在一些“刚需”场景，例如可以帮助医生高效地完成患者的初步筛查，病史的辅助采集书写，以及医学影像辅助预处理。“预处理的工作可以交给AI，但最终是要由医生来拍板的，再精准的AI诊断报告都需要医生核验签字。”他说道。

此外，让AI审阅大量病历是另一个显而易见的应用场景之一。例如面对一个老年患者四十年的病历档案，医生很难逐字逐句地看完，只能靠患者或家属的回忆，但记忆总有缺口。

但潘文志强调，医学与其他学科最大的不同是患者不能拿来“试错”。“每个人都是独特的，AI很难给你标准化的数据。”他告诉记者，“技术在医学上的推动从来就不是一蹴而就的，需要反复验证。”

根据英伟达公司最新发布的一份调研报告，AI医疗正在产生飞轮效应。报告通过对600多位业内人士的访问，得出结论：2025年AI医疗终于进入拐点——全行业AI使用率大幅提升，尤其是在数字医疗领域，78%的受访者称正在积极使用AI；58%的受访者称，已经感受到AI在医疗影像等领域的应用带来的实际回报；超过80%的高管表示，AI降低了成本，增加了收入；还有近20%的受访者表示，将在一年内部署前沿的AI智能体技术。

报告指出，对新技术持保守态度的医疗服务提供方，如医院等机构，正在成为加速使用AI数据处理工具的“增长黑马”，并期待将这些数据变为“创造性的生产力引擎”。

破局价值医疗的“不可能三角”

大多数接受第一财经记者采访的国内临床医生都表示，AI进入医院的诊疗流程是大势所趋，但目前仍处于早期的探索阶段，不成熟的项目尚未实现商业化，需要行业的进一步推广，在摸索中逐步完善。

一位三甲医院放射科主任对第一财经记者说道，AI已经在部分医学影像的应用场合成为了重要的参考工具，但是现在还有很多问题没有解决，例如假阳性和假阴性。

赵崇克对第一财经记者表示：“在我们影像科室，一些AI辅助诊断已经被嵌入到相关的设备中，变得更加智能化。医生也在学习中，慢慢接受AI技术迭代带来的变化，学会如何通过使用AI来提高疾病诊疗的效率和准确率。”

陈立新向第一财经记者分析称，AI公司要独自打入传统的医院信息化系统难度是很大的，它们可以参考的路径是依附于医院的HIS系统，成为其中的一个智能化模块，曲线进入医院生态，Abridge走的就是这种模式。

据介绍，Abridge的团队出自美国HIS系统巨头EPIC医疗公司，被视为美国医疗的“操作系统”，掌握着美国35%以上医院的HIS系统。Abridge独立后，成为了EPIC的供应商，为其开发AI病历书写智能体，直接嵌入EPIC的工作流，并成为生长在EPIC系统上最成功的AI应用之一。

在上个月迪拜举行的国际医疗展（WHX DUBAI 2026）上，复旦大学附属中山医院与联影医疗展示了AI赋能医院智能化的医疗“中国方案”。中国科学院院士、中山医院名誉院长樊嘉公开表示，中山医院和联影正共同构建高质量的医疗“数据湖”。双方已联合发布六款“AI智能体”，并在中山医院放射科等多个科室落地。

对此，有业内人士对第一财经记者表示：“联影已经成功渗透到了中山医院的HIS系统，进行了数据的对接。”

“AI技术对于医疗领域的一个根本变革是它打破了过去价值医疗的’不可能三角’，即服务更好、成本更低、质量更高。”陈立新说道，“在这个过程中，整个医疗体系正在发生演化。我认为从医学价值的角度来看，还有一个重要的变量，就在于数据的深度。”

陈立新分析称，AI技术也在不断推动生命科学的进步，并向着更深、更广的方向发展。“能否获得高质量的患者数据，并在之基础上开发出强大的AI模型，这对于行业的发展无疑是重要的基石。”他说道，“AI公司对于技术制高点的争夺，本质上也是对深度数据的争夺。”

过去，大型三甲医院对于医疗数据的控制非常严格，这也被业内视作高不可攀的“数据围墙”。复旦大学朱同玉教授长期以来坚持呼吁要让医院的数据“流动起来”。

朱同玉对第一财经记者表示，为破解医疗数据“不出院”困境，他呼吁构建“安全-科研-患者”三元共赢机制。“AI企业的算法模型在医院内运行，对数据进行本地化治理和训练，只带走参数和结果，原始数据始终留在医院。”朱同玉提议，“要让医院从‘不敢出’转变为‘合规地出’，必须有清晰的规则和可追溯的技术保障。”

他还提出，构建统一的多模态通用数据模型（SZCDM），大幅度提升非结构化数据处理效率，以显著降低数据清洗成本；建立患者授权的数据流通机制，在患者为本人诊疗或商业健康险理赔等场景下，允许患者通过授权码等方式，将自己的数据定向授权给第三方机构使用，实现“数据跟着患者走”。

有专家表示，尽管AI在临床上的应用落地还有待时日，但在医保控费方面，利用AI带来的成效已经非常显著。这也意味着，国家医保局已经率先成为AI技术的受益者。业内人士预计，AI未来将会进一步渗透至整个医疗服务诊疗流程中，包括AI挂号及开具处方等。

据一位医疗大数据专家在2月28日的一场关于AI医疗行业直播中透露的信息，2025年，AI已经为国家医保控费作出巨大贡献，在国家医保节省的200亿元费用中，AI贡献了30亿元。

“现在国家的医疗服务规模大约有5万亿元人民币，其中近10%来自于挂号费，控制的费用就相当于是提升收入，AI在医保控费方面大有可为。”陈立新对第一财经记者表示。

他进一步分析称，随着AI应用向基层医疗渗透，未来借助于AI技术，可以在不增加医疗成本的前提下，满足不断增长的老龄化医疗支出的需求。