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对于未知事物，人类总是充满恐惧。

火车作为工业革命标志性产物，已经成为人们长途出行的主要交通工具之一，可在它刚被发明出来的时候，人类对这个钢铁巨物的情绪却充满恐惧。由于早期铁路技术不成熟，旅客协调也不到位，仅英国当时每年就有超百人死于铁路事故，因此很多人当时都患上了“铁路焦虑症”。

以现代人视角，当时人们对于火车的恐惧十分幼稚，但现如今的我们不同样如此吗？在AI大时代浪潮中，AI技术落地成为大势所趋，但对于这种转变，仍有很多人抱有担忧，提出AI会增加失业率的担忧。甚至还有观点认为，AI就是一个噱头，只不过是资本收割投资者的工具。

AI究竟意味着什么？它又对医药产业有怎样的影响呢？这是我一直思考的问题，不过在看过讯飞医疗招股书后，我想已经找到了问题的答案。

01现状：显著的医疗缺口

首先，我们必须明确一个事实：尽管医生队伍不断扩大，但我国仍面临较大的医疗缺口。即便是医疗资源最为发达的北京，也在今年年初遭遇“儿科医生荒”，整个医疗体系承受极大的病患压力。

这只是全国医疗缺口的一个缩影，与之相对医疗资源不均衡的问题更加凸显。根据国家统计局数据，我国城市地区每万人拥有执业（助理）医师数由2004年的22人增至2022年的38人，同时每万人注册护士数由16人增至47人；而在农村地区，每万人拥有执业（助理）医师数和注册护士数到2022年也仅为25人和28人。

图：每万人拥有执业（助理）医师数，来源：国际统计局

如何更加合理的分配医疗资源，解决患者看病难的痛点，这显然是每个人都密切相关的课题。既然医生数量少，那么最直接的解题思路就是培养更多的医生，但你可知道培养一名医生有多难？

我国每年有60万医学毕业生，可其中能够真正成为医护人员的，可能不足10万人。从本科算起，学医的学生就比普通大学生多读一年，如果算上考研的话，那么就是整整8年时间。然而，顺利毕业的前提是必须掌握充足的理论知识，考过近40门课程。但毕业并不意味着成为医生，如果他想从医还必须考取执业医师资格证，并在医院接受专科医师培训。

一名新晋医生需要经过十年的专业学习，但他对于很多临床病症仍略显稚嫩，因此还需要接受多年的实操培训。这些努力也仅仅是能够挤进医生门槛，想要成为主任医师，甚至院长，那更是长期磨砺才能换来的硕果。

对于学医的学生而言，大学是极为重要的转折点，意味着他们从学生到医生的蜕变。这是一种选拔，并不是所有人都能接受这种身份转变，因此这本身就是一个“宽进严出”的过程，同时也注定医生是很难快速培养的。

我国医疗体系还呈现出明显的金字塔分布，三级医院集中了全国绝大部分医疗资源，能够应对紧急危重病人；二级医院和县级医院则主要承接常规病人；而基层医疗机构则只能做一些简单的诊断和治疗。

图：各级医疗机构诊疗服务功能定位，来源：浦银国际

这种金字塔结构注定，三级医院的医生拥有下级所不具备的资源与条件，无论是设备、数据、还是经验，它们都全面优胜于下级医院的医生。这就导致有理想抱负的医生会努力向三级医院集中，而基层医院的医生则处于无经验、无数据的尴尬境地，即使他们想做的更多也是无能为力的。

优质人才资源向头部集中，基层医疗机构有心无力，这是中国医疗最明显的缺口。只有提升了基层医疗机构的看病能力，才能从本质上解决我国看病难的痛点。

02破局：AI赋能基层

大多数投资者对于AI的认知都在于颠覆，认为它能够替代人类完成很多工作。这确实是AI可以做到的事情，但却并非AI技术应用推广的核心，AI技术的价值内核在于赋能。

基于大量数据积累，依照先进的算法，借助充足的算力，AI就能够快速完成过去需要大量时间研究才能够解决的问题。在医疗领域，AI这种晓过去，算未来的优势得到更进一步的凸显。

一名优秀医生与普通医生最大的区别在哪里？深厚的知识储备、清晰的诊疗思路，丰富的临床经验。对于一名医生而言，这三点都是需要经历长期临床实践才能逐渐积累起来的。可对于一名基层医疗机构的医生而言，它们如何积累丰富的经验？掌握充足的数据支撑呢？按照传统方法这几乎是不可能完成的事情。

但这种不可能却能够借助AI技术完成。通过大量的数据积累可以形成强大的历史数据库，再利用不断精进的算法，实现更加精准的治疗判断，从而让一名普通医生也能借助AI算法而给出精确诊断。

这其中存在两大难点，其一是数据集收集能力，其二是算法计算能力。数据集收集是AI系统的根基，只有在海量的数据库中，AI系统才可能做出精准判断。在拥有数据集后，就需要利用这些数据推导出正确的结果，而这考验的正是AI公司的算法能力。

赋能基层医疗机构，正是讯飞医疗所聚焦的事情。从营收角度分析，基层医疗机构服务营收占据讯飞医疗公司总营收的50%以上。按收入计算，讯飞医疗在中国基层医疗机构CDSS（临床决策支持系统）市场份额第一，占总份额的76.6%。赋能基层医疗机构既是讯飞医疗的核心竞争力所在，也是公司的核心营收来源。

图：讯飞医疗营收结构，来源：招股书

数据集收集能力方面，讯飞医疗与中国医学杂志等顶尖医疗研究机构形成战略合作，能够从多语种临床医学指南、专家共识及学术文献中获得海量的权威数据，形成了庞大的医疗数据库。

在这个庞大数据库的基础上，讯飞医疗构建了大型语言模型，通过数据集的不断训练、理解、总结，生成持续更新的预测内容。讯飞星火医疗大模型具备综合医疗知识图谱、复杂医疗语言理解、医疗文书生成、诊断逻辑的循证推理等能力。在国家执业医师资格考试（综合笔试）中，讯飞医疗的AI算法取得了456分，超过96.3%的人类考生，这是对于讯飞医疗AI算法能力最深刻的肯定，

更为惊人的是，基于不断的迭代学习，讯飞医疗的算法是在持续升级优化的。2021年的时候，讯飞医疗只能协助诊断1100种疾病，而到了2023年已经提升至1600种；首次诊断推荐可靠性也由2021年的96%提升至2023年的98%。随着数据库不断增大，讯飞医疗的AI能力有望得到持续提升。

有了AI系统的辅助，基层医疗机构医生的下限得到显著提升，即使不具备丰富的经验，他们也能在AI系统的帮助下给出精确诊断方案。

03感悟：远方的价值

赋能基础医疗机构，这是一件极具社会价值的事情，但却可能并不是一个很赚钱生意。

不同于软件行业动辄80%以上的极高毛利率，聚焦于赋能基层医疗机构的讯飞医疗毛利率仅为50%左右，这样的毛利率已经接近于定制家居等实体制造业，只能算得上略有盈余。

图：讯飞医疗毛利率情况，来源：招股书

当然，随着讯飞医疗客户量的提升，公司毛利率将逐渐呈上升趋势，但这种提升是有限度的。讯飞医疗核心业务的价值还是在于社会层面，而非能为投资者创造客观的回报。

但这同时也是讯飞医疗的护城河，在超强技术力的背景下，公司不易利益为导向的做法进一步加深了与客户的关系。先发优势、技术优势、价格优势，使得讯飞医疗拥有很深的护城河，新晋竞争对手几乎没有利润空间，也就无法抢夺市场份额。

讯飞医疗有着极为稳固的基本盘，它需要做的就是如何进一步开拓更多的业务进行变现，如开拓助听器等智能硬件业务。在基本盘稳固的情况下，增量智能硬件业务能够达到怎样的高度，这将直接影响到公司未来的天花板。这种逻辑很像社交平台，核心业务不赚钱甚至是免费的，主要还是依靠增至服务赚钱。

简而言之，讯飞医疗的核心主业，社会价值巨大，但商业价值有限。公司要做的就是如何在保持基本盘增长的情况下，迅速找到新的业绩增长点，从而实现远方的价值。

       原文标题 : 透过讯飞医疗招股书，我们发现了AI+医疗的秘密