“快速发展的大语言模型，携着生成式AI掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、新药研发……一个一个场景经由新一代AI重塑，焕发出前所未有的价值。”

　　近日，动脉网与蛋壳研究院聚焦“场景”与“产品”，整理、分析先驱者们的实战案例，发布了《2024医疗人工智能报告：生成式AI爆发，医疗AI走到新的十字路口》(以下简称“报告”)。其中，医渡科技“大数据+大模型”双中台解决方案作为标杆案例被报告收录，同时报告还深入剖析提炼了公司商业化进展及成功的商业化经验。

　　报告核心观点指出，生成式AI对于医疗IT的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，大模型要将医疗IT逐一重做一遍。

　　在医疗健康行业迅猛发展的当下，单纯依靠医疗数据平台的升级已很难应对医院对于智能化的需求。医渡科技是医疗大数据领域的领跑企业，在2024年3月InternetDeep发布的“2023医疗大数据企业排行榜”中再度占据榜首，医渡科技大模型也在今年5月的MedBench评测榜单登顶榜首，公司核心产品“AI医疗大脑”YiduCore已经累计处理和分析了50多亿份医疗记录。

　　2024年上半年，医渡科技发布“大数据+大模型”双中台解决方案，实现了海量医疗数据从治理到智能化应用的贯通。

　　应用“双中台”，医渡科技提供数据治理服务的同时，还提供涵盖数据管理、模型管理、训练管理、评测管理、应用管理的一套完整的零代码工具链，全面赋能医、教、研、管和产业转化各个场景的应用。

　　按报告中的九大大模型应用领域分类，近30%的医疗大模型适用于2个及以上分类中的应用场景。其中，“辅助决策”“质控”“患者服务”应用场景依然是大模型最为集中的细分领域，其次是“中医”与“新药研发”，而“科学研究”及“治疗方案生成”领域的大模型相对稀缺。

　　目前，医渡科技大模型已经实现了在科研、临床试验以及个人健康咨询等多个领域的应用落地。

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　　报告提到，在医院科研领域，利用大模型的病历理解和结构化关键信息提取能力，预置的科研助手可以帮助医生轻松进行病历搜索，以及智能字段加工、智能统计分析、论文辅助撰写等功能为医生科研工作提供强大支持，显著提升医院科研工作效率。目前，医渡科技已与中山大学附属肿瘤医院等知名医疗机构合作，共同推动技术的持续迭代和优化。

　　此外，医渡科技还与中山大学附属肿瘤医院联合打造大模型训推平台，构建专科大模型，并在数字医生个性化服务、科普宣教、患者智慧服务等多场景智能应用。

　　临床试验领域，在由北京市科委、中关村管委会主管的北京市科技计划课题中，医渡科技探索“大数据与AI驱动的药物临床试验加速平台研发”，其中在患者招募场景，医渡科技利用大数据+大模型技术打造智能筛选系统，可以为肿瘤类项目平均节省88.5%人工筛查成本，非肿瘤类项目平均节省69.8%人工筛查成本。该药物临床试验加速平台已在北京大学肿瘤医院、首都医科大学附属北京友谊医院等临床试验中心完成了系统部署及推广工作，发挥实际效果。 另外，在数字化质控场景，医渡科技与北京大学肿瘤医院合作，利用AI自动扫描技术发现临床试验数据质量问题，针对不同项目类型、科室、申办方的项目进行风险和质量控制。公司目前正在将大模型技术全面融入临床试验场景，以覆盖更多的医疗机构、疾病种类，提供更丰富的服务内容。

　　医渡科技还推出了基于医渡科技大模型研发的私人健康顾问——“开心健康科技”小程序，并面向大众免费开放，为用户提供个性化的健康问答、导诊咨询、报告结果解读、儿童发热咨询、健康评估等专业服务。目前，“开心健康科技”还已与公司“惠民保”业务深度结合，面向500多万“江苏医惠保1号”参保用户提供健康档案、健康随访等专享服务。

　　随着狂热入局的资本逐步趋于冷静，加之疫情的影响，2021年前后，医疗人工智能行至深处，如何改善企业盈利能力、突破“烧钱”困境是行业的主旋律。

　　报告提及，2024年6月，医渡科技大幅提升盈利能力的消息随其财年业绩发布，给行业注入了一剂强心剂。业绩显示，截至2024年3月31日，医渡科技现有业务管理口径经调整EBITDA从上年同期的亏损人民币3.27亿元由亏转盈，实现人民币3110万元盈利。

　　从财报分析可以看出，“聚焦”的战略是重要原因之一。首先是业务层面的聚焦，大数据平台和解决方案板块作为医渡科技的业务基础模块，在疫情期间受到较大影响之后迅速复苏，实现了41.1%的收入增长和43.7%的毛利率。此外，据公开招标信息统计，面向医院和政府的科研业务市占率达到第一。其次是客户层面的聚焦，顶级医院客户破百，达102家；生命科学客户数量122家，其中前十大客户的收入留存率高达151.1%，客单价同比提高75.4%，并与头部20家跨国药企中的16家均已达成合作。

　　医渡科技从2022年，也就是上市的第二年便开始积极战略调整，目的是“实现盈利、穿越周期”，经历了市场化早期的追求规模和市场量快速增长，来到了提高业务质量及利润的商业化变现阶段，并在2024财年业绩中呈现了优异的成果。

　　“如果将时间放得足够长远，AI必然能够颠覆式的生产力，从每一个细节重塑医疗体系。但在当下，医疗AI必须控制成本，同时尽可能寻找一些能够快速制造现金流的路径”。报告建议：一是选择合适的商业模式，二是寻找出海中的机遇。

　　而对于大模型的规模商业化，企业需要解决基础设施建设问题、数据整合问题和应用局限问题，医渡科技发布大模型训推一体解决方案并提出“双中台”，解决大模型部署问题的同时，让最懂需求场景的人拥有自主构建大模型应用的能力。