7.9
深览指数
科技虎嗅·健闻咨询··AI 生成
每天2000多万人在豆包上“看病”，大厂们的医疗Chatbots靠什么赢？
本文指出，通用大模型（如豆包、ChatGPT）正在凭借其巨大的流量入口和更强的综合能力，在医疗健康问答层面“吃掉”垂类医疗模型的市场。受访者、左手医生创始人张超认为，垂类医疗公司的未来在于两条路径：一是构建基于患者治疗轨迹预测的“医疗世界模型”，二是深入做好药品配送、保险控费等“履约服务”。文章引入了多项研究数据，并提出了一个关键判断：知识信息已无壁垒，但履约能力是难以逾越的护城河。适合关注AI医疗投融资、产品战略及医疗IT从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍通用大模型正在凭借流量和综合能力，在医疗健康问答层（Chatbot）上超越垂类医疗模型，后者的机会在于构建“医疗世界模型”和做好“履约服务”。
- ▍知识的“信息差”已经消失，但将信息转化为服务（如挂号、支付、药品配送、保险控费）的“履约能力”是垂类公司真正的护城河。
- 01豆包每日承载超2000万人次健康咨询，超过全国所有医院日均诊疗人次（约1000万+）。
- 02OpenAI的ChatGPT health每周收到超过3亿次健康相关询问。
- 032024年6月《自然医学》研究显示，在医学知识测试、临床判断准确度等环节，Gemini 3.1 Pro、GPT-5.2等通用模型的表现优于专业医疗大模型。
- 04左手医生创始人张超认为，通用模型凭借更大参数量、更强推理能力和更快的迭代，在问答层对垂类模型形成“降维打击”。
- 05张超提出，垂类模型的机会之一在于“履约”，即帮助用户完成“匹配医生、查询号源、挂缴查、医保支付、药品供应和配送”等全流程。
- 06张超提出，医疗世界模型的核心是预测患者“下一个状态”（next state），而非预测下一个词（next token），从而实现治疗结局预测。
反方 / 局限
- — 张超承认，在对话层，通用模型与垂类模型在回答80-90%的常见健康问题上差别不大，但垂类模型在复杂、个性化决策上（如高龄老人是否手术）仍无法给出明确结论。
- — 医疗世界模型目前仍处于探索阶段，全球范围内基本停留在研究领域，面临数据获取（需要动态患者轨迹数据而非静态数据）和算力投入等挑战。
12 分钟 · 4 卡片 · 12 资料
读原文 →