公司发展历程与关键转折 - 公司于2016年由医生背景的创始人创立，早期探索在线问诊系统，但认为该模式是劳动密集型业务，与愿景不符，后将该业务转出[43][44][45] - 2017年底，公司转向为基层诊所提供带有临床决策支持功能的电子病历SaaS系统，并与第三方检验中心合作，至2021年在浙江拥有约8000家付费诊所客户，实现数千万收入和一定利润[46][47] - 2022年遭遇资本寒冬，一笔5000万融资无法到账，公司收缩战线，但决定保留一支10人团队独立探索AI创新业务，成立“Π实验室”[5][48][49] - 2022年底ChatGPT的出现解决了数据对齐难题，使公司的AI产品探索迎来转机[11] - 2025年，公司连续获得创新医疗等投资方的3轮融资，AI新业务签约年度经常性收入增长12倍，达到六七千万元，2026年签约合同额有望达1.5亿元[6][7] 核心产品与业务模式 - 核心AI产品之一是“无感病历自动书写”，通过环境感知技术“听”取医患对话，结合大模型的理解与推理能力，自动生成结构化病历，旨在解放医生双手[10][12] - 产品不仅提升效率，还帮助医院进行病历质控和风险预警，例如通过比对耗材数据与医生口述，自动生成匹配的手术记录，以解决医保核查痛点[15] - 公司推出了医生版“全诊通”APP，旨在成为医生的“AI智能助理”，对标美国公司OpenEvidence，通过自然语言进行医学文献精准检索与智能分析[7][20] - 公司坚持由直接用户付费的商业模式，认为检验产品价值的标准是“直接服务的用户愿不愿意付费”，例如医院解决问题就由医院付费，帮医生解决痛点就让医生买单[8][27][40] - 公司不认同“羊毛出在猪身上”的商业模式，认为药企可以作为付费方之一，但核心逻辑必须直面终端客户并直接转化[26][27][29] 市场竞争与公司策略 - 公司认为其竞争力在于拥有可演示的现成产品，而非停留在PPT概念阶段[7] - 面对医院部署开源大模型的冲击，公司通过大量“后训练”将医疗垂直大模型参数压缩到7B，在生成精度和速度上建立优势，从而更易承接医院AI落地业务[16] - 公司认为语音技术大厂的产品多停留在感知转录阶段，而医疗场景需要理解与推理；传统医疗信息化厂商虽有入口优势，但真实投入较低[17] - 公司认为未来真正的机会属于专注于应用层的创业公司，而非决策流程复杂的上市公司[18] - 面对行业内卷与同质化竞争，公司的策略是坚持通过“产品创新”来保持领先，认为这是商业世界中最大的增长杠杆[37][38] 目标市场与用户洞察 - 公司产品首先在约1000多位基层医生用户中升级试用并获得积极反馈，随后推向医院市场[13] - 公司认为顶级医院医生在常见病诊疗中不需要临床决策支持系统，更需要能写病历、录数据的工具，以及在治疗疑难杂症时的辅助工具[17][22] - 针对医生端产品推广，公司认为产品力是关键，只要产品足够强，用户会主动选择，其医生版APP未做推广便已实现自然增长[23] - 公司认为中国医生是具有很强支付能力和意愿的优质客户群体，如果医生不愿付费，说明产品未解决其核心痛点[8][30][31] - 公司识别出医生的真需求是解决让他们“焦头烂额”的问题，例如快速获取最新治疗方案、一键无感记录病案等，从而节省时间、避免熬夜[32][33][34] 技术路径与行业趋势 - 公司早期基于知识图谱开发问诊系统，但互动存在“机械感”[44] - 大模型的出现解决了海量非标信息数据结构化的人力消耗难题，成为公司AI业务发展的关键“锤子”[11][14] - 公司开发了语音识别与大模型推理的双重架构，以提高病历要点提取的准确率[17] - 为在中国开发类似OpenEvidence的产品，公司已订阅多个国际核心学术数据库并达成应用协议，以在发挥AI价值的同时保护原文版权[21] - 公司观察到AGI时代带来爆发式增长，使其成为一个值得研究的样本[8]