行业背景与痛点 - 肿瘤患者面临复杂的医学诊疗和不确定的医疗支出 例如乳腺癌患者可能面临费用高达100万元的自费方案与约15万元标准方案之间的艰难选择 同时面临信息决策盲区[3] - 全球医疗AI变革正试图解决上述信息盲区 例如美国医疗AI初创公司OpenEvidence在2026年1月完成D轮融资后估值飙升至120亿美元 其工具被全美超过40%的执业医生使用[3] - 中国互联网大厂纷纷跟进 希望成为中国的OpenEvidence 但大多聚焦于打造AI问答工具或通用对话入口[4][5] 中国医疗AI的竞争路径 - 主要参与者走出了两种不同的商业路径 第一种是“对话路径” 以互联网大厂和大模型企业为代表 凭借基础大模型和C端流量优势构建医疗对话入口 但面临幻觉问题和临床经验缺乏的挑战 难以生成完整诊疗方案[5] - 第二种是“垂直工具路径” 以新锐医疗行业创业公司为代表 形态接近OpenEvidence 在循证搜索领域建立口碑 但核心收入多依赖为药企提供数字基建与营销服务 不直接解决患者看病问题[6] - 中国平安选择了一条不同的“诊疗+支付”闭环路径 其核心诉求是“价值医疗”与“风险控制” 因此其AI不能仅是搜索工具 必须能辅助决策、规范诊疗并降低医疗成本[6] 平安AI-MDT的战略定位与能力 - 公司主攻重疾诊疗 尤其是肿瘤AI-MDT 旨在摘取严肃医疗的“皇冠明珠” 通过解决复杂疾病建立用户深度信任[7] - 公司构建了独特的“三层能力优势” 第一层是权威循证医学底座 确保AI生成的每一条建议均可精准溯源[7] - 第二层是深度诊疗决策逻辑 依托自有的海量真实世界肿瘤病例数据以及5万名合作名医网络 通过RLHF机制和收集专家的“思维链”数据训练模型 使模型的诊疗结论和推理能力与顶级专家对齐[8] - 第三层是商保支付与风控体系 公司每年服务超过20万肿瘤理赔客户 AI-MDT能在每年数百亿的肿瘤治疗支出中构建规范诊疗路径、遏制不合理费用的风控防线[8] 平安AI-MDT的应用场景与价值闭环 - 面向医生 公司打造副驾驶级别的工具 具备患者病情全景分析能力 并能启动DeepResearch模式进行深度文献检索与推理 赋能基层医生 实现高端医疗资源的普惠化[9] - 面向患者 推出“人机协同”的权威第二诊疗意见服务 AI生成结构化的《多学科诊疗报告书》并由知名专家在线审核确认 同时基于确定的最优方案 为患者精准推荐合适的医生和医院 打通就医“最后一公里”[10][11] - 面向保险支付 AI-MDT的诊疗方案与费用评估能力能精准拦截非必要医疗支出 实现商保的精准控费 商保支付的介入让医疗AI跑通了从技术投入到商业回报的闭环[11] - 公司试图解决医疗行业“既降本又提质”的难题 在集团“综合金融+医疗养老”战略下 医疗AI扮演连接器与加速器的角色[11] 未来发展目标 - 2026年 公司计划将AI-MDT服务范围扩展至更多高发重疾 并将诊疗方案推荐准确率提升至90% 确保证据引用100%可溯源[12] - 公司致力于成为疑难重症诊疗全流程的“实干家” 走出了一条“深度诊疗+商保控费”的严肃医疗闭环之路[12]

文章核心观点 - 文章认为，在医疗AI领域，中国平安选择了一条与互联网大厂及垂直工具公司不同的、更为艰难但正确的道路，即构建一个集深度诊疗与风险控制于一体的AI-MDT平台，致力于解决重疾诊疗全流程的难题，并形成“诊疗+支付”的商业闭环 [5][9][21] 全球医疗AI变革与中国市场路径分野 - 全球医疗AI变革正试图解决患者面临的“信息决策盲区”，例如美国初创公司OpenEvidence凭借一款能实时检索权威文献、基本做到“零幻觉”的AI工具，估值飙升至120亿美元，全美超过40%的执业医生使用 [5] - 中国医疗AI参与者主要分为两种路径：一是以互联网大厂为代表的“对话路径”，凭借基础大模型和C端流量构建医疗通用对话入口，但在严肃医疗场景下面临幻觉问题和临床决策能力不足的挑战 [7]；二是以新锐创业公司为代表的“垂直工具路径”，在循证搜索领域建立口碑，但往往只提供信息而不解决患者看病问题 [8] 中国平安的差异化战略：诊疗+支付闭环 - 公司基于在金融与大健康领域的多年深耕，其核心诉求是“价值医疗”与“风险控制”，因此其医疗AI发展不止步于搜索工具，而是必须能够辅助决策、规范诊疗、解决疑难重症并降低医疗成本 [9] - 公司选择进军严肃医疗的深水区，主攻肿瘤等重疾的AI-MDT，旨在摘取“皇冠明珠”，通过解决复杂疾病诊疗来建立深层次用户信任 [11] 平安AI-MDT的三层能力优势 - **权威循证医学底座**：构建了包含权威临床指南、期刊文献和教科书的知识图谱，确保AI生成的每一条建议均可精准溯源，实现“无证据不生成” [12] - **深度诊疗决策逻辑**：依托自有的海量真实世界肿瘤病例数据进行垂直模型训练，并拥有5万名合作名医网络，每年提供上万次重疾多学科会诊服务，通过RLHF机制和收集专家的“思维链”数据，使模型的诊疗结论和推理能力与顶级专家对齐 [12] - **商保支付与风控体系**：公司每年服务超过20万肿瘤理赔客户，AI-MDT能在每年数百亿的肿瘤治疗支出中，构建规范诊疗路径、遏制不合理费用的“风控防线” [13] 面向医生的应用：打造顶级诊疗助手 - AI首先扮演“效率专家”，能自动梳理杂乱的病历信息，让医生快速掌握病情全貌，并针对疑难问题启动深度探索模式，辅助制定精准诊疗方案 [15] - 通过“人+机”协同模式，AI能够赋能基层医生，使其具备接近三甲医院专家的诊疗能力，有助于实现优质医疗资源的普惠化 [16] 面向患者与保险的价值反哺 - 针对患者，AI-MDT提供“人机协同”的权威第二诊疗意见服务，生成结构化的《多学科诊疗报告书》，并由知名专家在线审核确认，帮助患者决策 [18] - AI具备“精准推荐”能力，能基于确定的最优方案为患者推荐合适的医生、医院及合作网络医院，打通就医“最后一公里” [18] - 对于保险支付端，AI-MDT通过提供诊疗方案与费用评估能力，精准拦截非必要医疗支出，实现商业保险的精准控费，跑通了从技术投入到商业回报的闭环 [19] 未来规划与行业定位 - 2026年，公司计划将AI-MDT服务范围扩展至更多高发重疾，并将诊疗方案推荐准确率提升至90%，确保证据引用100%可溯源 [21] - 公司展示了一种独特的中国样本，不仅要做中国的OpenEvidence，更致力于成为疑难重症诊疗全流程的“实干家”，走出一条“深度诊疗+商保控费”的严肃医疗闭环之路 [21]