OpenAI引爆AI医疗战火，A股医疗板块沸腾，未来谁主？

哈喽，大家好，我是小方，今天，我们主要来看看OpenAI再次“点火”之后，全球AI医疗的棋局走到哪一步了，以及我们身边的医疗形态正在发生哪些实实在在的变化。

回看两年前，OpenAI推出ChatGPT Health，确实像往湖里扔了块大石头，涟漪从硅谷一直荡到了A股，当时市场一片沸腾，觉得AI总算要从“电子病历录入员”升级成真正的“医疗导航者”了。

两年过去，这股热劲儿沉淀下来，一些更清晰的路径和更棘手的现实浮出水面，现在全球的共识是：AI医疗的未来很确定，但通往未来的路，比想象中要复杂得多。它不再是一个单纯的技术故事，而是一场关于数据、场景、支付和商业模式的综合竞赛。

正如大家看到的，早期的领跑者往往是那些本身就拥有巨大线下流量和核心数据的公司。比如体检龙头，手握每年上千万人次的体检报告和影像资料，这是训练垂直AI模型最宝贵的“粮食”，它们的方向很明确，就是利用AI把低频的体检变成高频的健康管理。

最关键的一步是，它能直接连通合作的在线问诊平台和药房，形成服务闭环，用户反馈，虽然为这项增值服务额外付费，但觉得比过去拿着一堆看不懂的数据更有获得感。这说明，能真正创造用户价值、并嵌入到现有服务链条中的AI应用，已经开始找到愿意买单的人。

另一条腿走路的，是那些专注于用AI解决临床刚需痛点的技术公司，它们可能不直接面向消费者，但却是医院和医生眼中的“香饽饽”，最近一个月，在国家卫健委的一个创新技术推广会上，一款国产的“AI辅助眼底筛查系统”被多次提及，这套系统已经部署在数百家基层医疗机构，特别是在糖尿病高发的农村地区。

故事是这样的：过去基层医院缺乏专业的眼科医生，很多糖尿病患者的视网膜病变无法被及时发现，导致失明风险增高，现在，社区医生只需要用一台普通眼底相机拍照，AI系统能在几十秒内完成分析，标记出出血点、渗出灶等病变，准确率经过认证达到资深医师水平。

这直接帮助了大量患者在早期就获得了转诊建议，避免了病情恶化，这类AI不玩虚的概念，就是切切实实提升诊断效率、弥补医疗资源不均，它们的商业化路径往往更清晰，容易纳入政府采购或医院信息化建设项目。

当然，热闹背后，那个老问题依然存在：钱到底谁出？医保对创新技术纳入报销目录非常谨慎，医院在严格的控费压力下，对不能直接“创收”或显著“降本”的AI工具，采购动力确实不足。不过，市场也在自发寻找出路。

除了前面提到的C端增值服务，一种“按效果付费”或“联合运营”的新模式正在一些区域试水，有AI医学影像公司与某地市的区域医疗中心合作，公司免费提供肺结节筛查软件，但按照其帮助医院多发现、并最终经确诊的早期肺癌病例数量，与医院进行收益分成。

这样一来，AI公司的利益与医院的诊疗目标绑在了一起，技术价值直接体现在了医疗结果上，这种模式虽然还在探索，监管也需跟上，但为破解支付难题提供了一个新思路。

说到底，AI医疗的基石是数据，但医疗数据恰恰是敏感性最高、壁垒也最高的。不同医院间的数据标准不统一，像一个个“数据孤岛”。这两年，随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的深入实施，国家对医疗数据的合规使用要求越来越严格。这当然是保护我们每个人隐私的好事，但也确实给AI模型的训练带来了挑战。

目前，行业内在积极探索基于隐私计算、联邦学习等技术，做到“数据不出域，模型多共享”，就是在不直接交换原始数据的前提下，多个医疗机构能共同训练一个更强大的AI模型。最近，长三角某医学联盟就宣布，利用这类技术，在多家顶尖医院间成功协同训练出了针对罕见病的辅助诊断模型，初步效果不错。

所以，你看，AI定义的新医疗形态，并非某个巨头一挥而就的作品，而更像一幅由多方共同拼接的画卷，有手握场景的巨头在深耕，有专注技术的公司在攻坚，有支付模式的创新在试水，也有数据合规的框架在完善。

它可能不会像股市涨停那样令人瞬间狂喜，但每一个像AI眼底筛查下基层、健康管家真正被使用这样的真实故事，都在让这幅画卷变得更清晰、更实在，这场变革注定是长跑，而我们已经跑在路上。