当医疗AI开始冲日活，有些事就变味了

从2025年下半年开始，医疗AI赛道出现了一种令人不安的“返祖”现象。一些互联网公司带着流量思维进入严肃的医疗领域，烧钱投放、冲榜拉新、凶猛地推，把“日活”、“下载量”作为核心KPI，以规模换估值，试图用增长故事掩盖医疗能力的不足。

以蚂蚁旗下的“阿福”为代表，C端健康管理类APP进入了一轮密集的用户争夺战。但一个残酷的行业真相被很多人选择性遗忘了：医疗，本就不该是一个追求“高频打开”的赛道。

在这个关乎人命的领域，衡量价值的唯一标尺，不是谁的APP打开得勤，而是谁在关键时刻能给出准确的判断。

医疗AI不需要“伪日活”

在互联网世界，DAU是神，但在医疗世界，“低频”才是常态，“严肃”才是刚需。

2025年下半年AI医疗行业格外热闹，一些玩家尝试将传统的“流量打法”用于医疗领域，其背后的商业逻辑是先圈用户再谈变现。这从根本上违背了医疗的本质。

其一，场景错位。医疗本身属于低频刚需，而互联网是高频属性，用户不会像刷短视频、聊社交那样每天都去打开医疗AI打卡使用。这种偶发性、被动性的需求，决定了医疗AI的用户活跃度天然存在天花板，盲目地追求日活、月活的增长就像是缘木求鱼。

其二，指标误读。互联网产品的价值，很大程度上来自于用户的注意力的集聚以及转化，日活越高代表注意力的价值越大，变现的能力也越强。但是医疗AI的价值在于每一次使用中的准确性和有效性，“流量=价值”的评判标准在医疗领域是完全失效的。

其三，需求差异。当用户遇到健康、生命的问题时，最看重的是专业、准确、可靠的信息和解决方案，而流量逻辑中所采用的诱导点击、制造焦虑、趣味化运营等手段不仅无法满足用户的实际需求，反而会消耗用户对“AI能看病”这件事本身的信任。这种信任一旦被透支，受损的不是某一家公司，而是整个医疗AI行业。

总之，在性命攸关的医疗领域，“流量为王”的互联网思维已然失效。

不烧钱，怎么增长？

如果流量打法在医疗行不通，那什么样的增长模式才行得通？这个问题不是理论推演，行业里已经有企业在实践中给出了回答。

一方面，AI医疗行业呈现出一种以自然流量为主导的增长逻辑。

一些拒绝大规模投放，依靠G、B、C三端自然口碑转化的产品，陆续展现出了厚积薄发的力量。以讯飞晓医为例，它在没有做大规模广告的情况下，下载量就突破了3000万次，完成超过1.8亿次AI健康咨询。

用户从哪来？从医疗体系的毛细血管里自然转化出来——G端智医助理覆盖全国806个区县、超7.7万家基层机构，在已落实AI辅诊的区县中市占率80%；B端服务超600家等级医院，包括50余家百强医院、7家十强医院。当一个人在社区卫生中心用过智医助理辅助的诊疗，在三甲医院出院后收到智能随访服务，一部分人会自然成为讯飞晓医的用户。不是被广告吸引来的，是在真实就医场景中体验过、觉得靠谱才来的。

当然，“自然流量”不会像购买的流量那样迅速爆发，但是它的用户粘性和信任度远非后者可比。这说明在高专业门槛的领域里，专业的价值就是最好的增长动力。

另一方面，严肃医疗展现出清晰的盈利可能，扭转了“医疗AI难以变现”的固有印象。

以讯飞医疗为例，2025年营收9.15亿元，同比增长25%；合同金额增长55%，销售回款增加39%，净利润亏损大幅收窄52%，经营质量持续改善。GBC三端全线双位数增长——G端+20%、B端+31%、C端+29%。C端诊后服务中，高价值服务包用户转化率50%，用户推荐净值从35%提升至50%。

这说明，严肃医疗是可以盈利的，但是需要摆脱互联网行业“快进快出”的思维，回归到医疗本身所要求的长期主义和价值导向。它所创造出来的并不是风口上的快钱，而是基于专业信任和实际效果的持续回报——当产品真的帮用户解决了问题，商业转化是自然发生的事。

诚然，这条“不烧钱、不冲榜”的道路，对企业的技术耐力、战略定力和价值信念提出了更高要求。但是2025年AI医疗行业交出的成绩单表明，在潮水退去之后，留下来的，是那些在深处打下最坚实的价值根基的企业。

医疗AI真正的护城河是什么？

AI医疗在最关键的时候能不能给出对的判断和应对？这句话直指医疗AI的核心价值。

近年来，各类医疗类应用如雨后春笋般出现，但大部分C端医疗APP并没有形成真实的诊疗闭环，用户和AI的互动停留在表层的问答上，数据质量不高，难以产生有效的学习循环。在这种流量模式下，AI本质上还是“话术型”的产品，而不是严肃的医疗工具。

真正意义上的严肃医疗AI应该具有医生的思维，能够进行鉴别诊断、排除风险、了解禁忌。二者之间的本质差别，最终还是要靠技术内核的突破以及高质量数据壁垒的建立来解决。

讯飞晓医在实际使用中曾提示出川崎病等极易被漏诊的疾病。川崎病是一种主要影响5岁以下儿童的血管炎症性疾病，早期症状与普通感冒发烧极为相似，极易被漏诊，一旦延误可能导致严重的冠状动脉损伤。在另一个案例中，它识别出了免疫抑制剂引发内分泌损伤的风险——这同样是常规问诊中容易被忽略的关联。

这不是“聊天”能做到的事，这是真正的临床判断力。这种能力从何而来？

训练起点不同。星火医疗大模型是业界唯一基于全国产算力底座训练、全栈自主可控的医疗大模型。它从一开始就按国家执业医师标准训练，深度对齐临床指南，知识底座不是互联网上的泛化信息，而是经过严格临床验证的专业知识体系。在上海市医疗大模型应用检测验证中心的权威评测中，讯飞晓医以90分断层领先，核心任务获全A评价，友商仅七十余分。近20分的差距，在医疗场景中不是体验差别，而是对错差别——是那个深夜发烧的孩子能不能被提示“这可能不是普通感冒”的差别。

数据飞轮的厚度不同。每天为超170万人次患者提供辅助诊断。累计辅诊建议超11亿次，修正有价值诊断195万余例。医学知识库近10亿篇，2025年高质量训练数据增长30%。这些数据全部来自真实诊疗场景，每一次交互都在让模型更准确。你可以花钱买到1500万月活，但买不到11亿次真实辅诊数据锤炼出的临床判断力

医疗AI的未来，不在于谁的用户多、流量大，而在于谁能在关键时刻提供准确、可靠的医疗支持。当行业泡沫逐渐散去，那些建立在真实“数据飞轮”之上的严肃医疗AI，将显现出真正的价值。

两条路，终将分野

站在2026年回望过去，医疗AI的两条发展道路完全分道扬镳了。

流量派试图用互联网的方式进行“降维打击”，追求短期的规模和估值。它们或许能一时占据应用商店的好排名，但是最终还是会因为没有核心的医疗能力而变成鸡肋。

特别是监管加强之后，该模式将面临信任危机。2025年10月，五部门联合发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》进一步明确，到2030年，基层智能辅助诊疗基本全覆盖，二级以上医院普遍开展影像辅助诊断、临床辅助决策等应用，并建成完善的标准规范体系。

严肃派不走“投放换增长”的捷径，而是深耕真实诊疗数据，形成“数据飞轮”。起步看似慢，但是由于掌握了核心的临床数据和诊疗能力，有可能会成为国家公共卫生体系以及家庭健康管理的基础。

据笔者所知，“十五五”规划纲要明确提出要推广高水平的居民健康助手，并扩大智能辅助诊断在基层医疗机构中的应用。可见政策所期待的AI医疗，不是流量产物，而是能够真正融入国家公共卫生体系、成为基层医疗能力延伸的可靠工具。

医疗AI的下半场，属于“笨功夫”。属于那些愿意在不被流量关注的角落，默默打磨诊断准确率、积累真实临床数据、构建商业闭环的实干者。在这个赛道上，日活是虚荣的泡沫，而每一次准确的诊断，才是技术真正的勋章。