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對于未知事物，人類總是充滿恐懼。

火車作為工業(yè)革命標志性產物，已經成為人們長途出行的主要交通工具之一，可在它剛被發(fā)明出來的時候，人類對這個鋼鐵巨物的情緒卻充滿恐懼。由于早期鐵路技術不成熟，旅客協調也不到位，僅英國當時每年就有超百人死于鐵路事故，因此很多人當時都患上了“鐵路焦慮癥”。

以現代人視角，當時人們對于火車的恐懼十分幼稚，但現如今的我們不同樣如此嗎？在AI大時代浪潮中，AI技術落地成為大勢所趨，但對于這種轉變，仍有很多人抱有擔憂，提出AI會增加失業(yè)率的擔憂。甚至還有觀點認為，AI就是一個噱頭，只不過是資本收割投資者的工具。

AI究竟意味著什么？它又對醫(yī)藥產業(yè)有怎樣的影響呢？這是我一直思考的問題，不過在看過訊飛醫(yī)療招股書后，我想已經找到了問題的答案。

01現狀：顯著的醫(yī)療缺口

首先，我們必須明確一個事實：盡管醫(yī)生隊伍不斷擴大，但我國仍面臨較大的醫(yī)療缺口。即便是醫(yī)療資源最為發(fā)達的北京，也在今年年初遭遇“兒科醫(yī)生荒”，整個醫(yī)療體系承受極大的病患壓力。

這只是全國醫(yī)療缺口的一個縮影，與之相對醫(yī)療資源不均衡的問題更加凸顯。根據國家統(tǒng)計局數據，我國城市地區(qū)每萬人擁有執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數由2004年的22人增至2022年的38人，同時每萬人注冊護士數由16人增至47人；而在農村地區(qū)，每萬人擁有執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數和注冊護士數到2022年也僅為25人和28人。

圖：每萬人擁有執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數，來源：國際統(tǒng)計局

如何更加合理的分配醫(yī)療資源，解決患者看病難的痛點，這顯然是每個人都密切相關的課題。既然醫(yī)生數量少，那么最直接的解題思路就是培養(yǎng)更多的醫(yī)生，但你可知道培養(yǎng)一名醫(yī)生有多難？

我國每年有60萬醫(yī)學畢業(yè)生，可其中能夠真正成為醫(yī)護人員的，可能不足10萬人。從本科算起，學醫(yī)的學生就比普通大學生多讀一年，如果算上考研的話，那么就是整整8年時間。然而，順利畢業(yè)的前提是必須掌握充足的理論知識，考過近40門課程。但畢業(yè)并不意味著成為醫(yī)生，如果他想從醫(yī)還必須考取執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格證，并在醫(yī)院接受�？漆t(yī)師培訓。

一名新晉醫(yī)生需要經過十年的專業(yè)學習，但他對于很多臨床病癥仍略顯稚嫩，因此還需要接受多年的實操培訓。這些努力也僅僅是能夠擠進醫(yī)生門檻，想要成為主任醫(yī)師，甚至院長，那更是長期磨礪才能換來的碩果。

對于學醫(yī)的學生而言，大學是極為重要的轉折點，意味著他們從學生到醫(yī)生的蛻變。這是一種選拔，并不是所有人都能接受這種身份轉變，因此這本身就是一個“寬進嚴出”的過程，同時也注定醫(yī)生是很難快速培養(yǎng)的。

我國醫(yī)療體系還呈現出明顯的金字塔分布，三級醫(yī)院集中了全國絕大部分醫(yī)療資源，能夠應對緊急危重病人；二級醫(yī)院和縣級醫(yī)院則主要承接常規(guī)病人；而基層醫(yī)療機構則只能做一些簡單的診斷和治療。

圖：各級醫(yī)療機構診療服務功能定位，來源：浦銀國際

這種金字塔結構注定，三級醫(yī)院的醫(yī)生擁有下級所不具備的資源與條件，無論是設備、數據、還是經驗，它們都全面優(yōu)勝于下級醫(yī)院的醫(yī)生。這就導致有理想抱負的醫(yī)生會努力向三級醫(yī)院集中，而基層醫(yī)院的醫(yī)生則處于無經驗、無數據的尷尬境地，即使他們想做的更多也是無能為力的。

優(yōu)質人才資源向頭部集中，基層醫(yī)療機構有心無力，這是中國醫(yī)療最明顯的缺口。只有提升了基層醫(yī)療機構的看病能力，才能從本質上解決我國看病難的痛點。

02破局：AI賦能基層

大多數投資者對于AI的認知都在于顛覆，認為它能夠替代人類完成很多工作。這確實是AI可以做到的事情，但卻并非AI技術應用推廣的核心，AI技術的價值內核在于賦能。

基于大量數據積累，依照先進的算法，借助充足的算力，AI就能夠快速完成過去需要大量時間研究才能夠解決的問題。在醫(yī)療領域，AI這種曉過去，算未來的優(yōu)勢得到更進一步的凸顯。

一名優(yōu)秀醫(yī)生與普通醫(yī)生最大的區(qū)別在哪里？深厚的知識儲備、清晰的診療思路，豐富的臨床經驗。對于一名醫(yī)生而言，這三點都是需要經歷長期臨床實踐才能逐漸積累起來的�？蓪τ谝幻�基層醫(yī)療機構的醫(yī)生而言，它們如何積累豐富的經驗？掌握充足的數據支撐呢？按照傳統(tǒng)方法這幾乎是不可能完成的事情。

但這種不可能卻能夠借助AI技術完成。通過大量的數據積累可以形成強大的歷史數據庫，再利用不斷精進的算法，實現更加精準的治療判斷，從而讓一名普通醫(yī)生也能借助AI算法而給出精確診斷。

這其中存在兩大難點，其一是數據集收集能力，其二是算法計算能力。數據集收集是AI系統(tǒng)的根基，只有在海量的數據庫中，AI系統(tǒng)才可能做出精準判斷。在擁有數據集后，就需要利用這些數據推導出正確的結果，而這考驗的正是AI公司的算法能力。

賦能基層醫(yī)療機構，正是訊飛醫(yī)療所聚焦的事情。從營收角度分析，基層醫(yī)療機構服務營收占據訊飛醫(yī)療公司總營收的50%以上。按收入計算，訊飛醫(yī)療在中國基層醫(yī)療機構CDSS（臨床決策支持系統(tǒng)）市場份額第一，占總份額的76.6%。賦能基層醫(yī)療機構既是訊飛醫(yī)療的核心競爭力所在，也是公司的核心營收來源。

圖：訊飛醫(yī)療營收結構，來源：招股書

數據集收集能力方面，訊飛醫(yī)療與中國醫(yī)學雜志等頂尖醫(yī)療研究機構形成戰(zhàn)略合作，能夠從多語種臨床醫(yī)學指南、專家共識及學術文獻中獲得海量的權威數據，形成了龐大的醫(yī)療數據庫。

在這個龐大數據庫的基礎上，訊飛醫(yī)療構建了大型語言模型，通過數據集的不斷訓練、理解、總結，生成持續(xù)更新的預測內容。訊飛星火醫(yī)療大模型具備綜合醫(yī)療知識圖譜、復雜醫(yī)療語言理解、醫(yī)療文書生成、診斷邏輯的循證推理等能力。在國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試（綜合筆試）中，訊飛醫(yī)療的AI算法取得了456分，超過96.3%的人類考生，這是對于訊飛醫(yī)療AI算法能力最深刻的肯定，

更為驚人的是，基于不斷的迭代學習，訊飛醫(yī)療的算法是在持續(xù)升級優(yōu)化的。2021年的時候，訊飛醫(yī)療只能協助診斷1100種疾病，而到了2023年已經提升至1600種；首次診斷推薦可靠性也由2021年的96%提升至2023年的98%。隨著數據庫不斷增大，訊飛醫(yī)療的AI能力有望得到持續(xù)提升。

有了AI系統(tǒng)的輔助，基層醫(yī)療機構醫(yī)生的下限得到顯著提升，即使不具備豐富的經驗，他們也能在AI系統(tǒng)的幫助下給出精確診斷方案。

03感悟：遠方的價值

賦能基礎醫(yī)療機構，這是一件極具社會價值的事情，但卻可能并不是一個很賺錢生意。

不同于軟件行業(yè)動輒80%以上的極高毛利率，聚焦于賦能基層醫(yī)療機構的訊飛醫(yī)療毛利率僅為50%左右，這樣的毛利率已經接近于定制家居等實體制造業(yè)，只能算得上略有盈余。

圖：訊飛醫(yī)療毛利率情況，來源：招股書

當然，隨著訊飛醫(yī)療客戶量的提升，公司毛利率將逐漸呈上升趨勢，但這種提升是有限度的。訊飛醫(yī)療核心業(yè)務的價值還是在于社會層面，而非能為投資者創(chuàng)造客觀的回報。

但這同時也是訊飛醫(yī)療的護城河，在超強技術力的背景下，公司不易利益為導向的做法進一步加深了與客戶的關系。先發(fā)優(yōu)勢、技術優(yōu)勢、價格優(yōu)勢，使得訊飛醫(yī)療擁有很深的護城河，新晉競爭對手幾乎沒有利潤空間，也就無法搶奪市場份額。

訊飛醫(yī)療有著極為穩(wěn)固的基本盤，它需要做的就是如何進一步開拓更多的業(yè)務進行變現，如開拓助聽器等智能硬件業(yè)務。在基本盤穩(wěn)固的情況下，增量智能硬件業(yè)務能夠達到怎樣的高度，這將直接影響到公司未來的天花板。這種邏輯很像社交平臺，核心業(yè)務不賺錢甚至是免費的，主要還是依靠增至服務賺錢。

簡而言之，訊飛醫(yī)療的核心主業(yè)，社會價值巨大，但商業(yè)價值有限。公司要做的就是如何在保持基本盤增長的情況下，迅速找到新的業(yè)績增長點，從而實現遠方的價值。

       原文標題 : 透過訊飛醫(yī)療招股書，我們發(fā)現了AI+醫(yī)療的秘密