2025/09/06 23:02:17 1,740次浏览

来源:21世纪商业评论

作者:韩璐

图源:善诊

吴竑兴进入体检行业,今年刚好满10年。

2015年,他在上海成立了善诊,从老年人体检服务开始,摸索出一条以技术驱动的健康之路。

在吴竑兴看来,足够工业化、规模化的体检领域,是AI技术最好的实践场景之一。善诊累计融资接近10亿元,过半都被他用在一线研发与大模型训练上。

吴竑兴

他希望,技术让产品或服务变得更聪明,在医疗层面和商业层面,都更能理解用户。在中国,一年体检量超5亿人次,产业规模约3000亿,做到这点价值非凡。

从最早以体检数据驱动的首款老年医疗险,到今年7月末实现商业化的首款AI总检一体机,再到即将迭代升级的AI定制体检,吴竑兴期待体检能够更智能、个性、精准。

“释放体检医生的劳动力,更好地去做用户沟通,也让用户花小钱查到最高风险的项目。”吴竑兴说。

目前,善诊构建的体检服务网络覆盖全国300余座城市、3000多家公立医院及品牌体检机构,是全国最大的体检服务平台,拥有最完整的用户授权且脱敏的体检数据库。

“今年,估计我们的体检服务和信息化产品能全面实现盈利。”在接受《21CBR》记者专访时,吴竑兴透露,已有IPO打算。

“希望市场对我们的认知,是一家能够帮助用户及早发现问题、提供解决方案、改善用户健康状态的平台。”

他表示,最在意用户侧的感知和评价,“如果能用技术或者AI手段来实现,那就更好了。”

以下为吴竑兴自述,经编辑整理:

1

恰逢其时

做体检多年,我们一直按照“预防、干预、支付”的路线,探索商业模式。

最早做体检服务,积累了体检数据后推出行业首个老年人医疗险,再到健康管理服务,形成了善诊的业务模型。

做体检和保险产品的时候,我们就投入了大量研发费用,在上海、成都组建了一支包含保险、技术、医学的跨学科产研队伍。

今年2月,DeepSeek问世后,我就有了把AI和业务结合,解决行业痛点的想法。

体检数据是海量、多维的数据,之前有OpenAI这样的产品,但数据训练没有安全壁垒。DeepSeek出现后,数据模型可以封闭,我们马上尝试开发产品。

5个月后,我们和中兴通讯联合研发出AI智能总检一体机,7月底正式商用。首个客户是上海第十人民医院,希望在三甲医院做出标杆案例。

体检有两个环节的效率很低,一个是B超,需要医生在现场使用设备进行操作;另一个是总检报告,各个科室的指标汇总后,由医生出具总检报告。

这是体检流程中最核心的文件,也是用户了解自身健康状况的重要指南。

过去,一份高质量的总检报告,由经验丰富的医生花费10分钟以上才能完成,一个医生一天只能完成50份左右。

一线城市的公立医院,总检医生人手紧张,基层医疗机构,专业人才短缺,因此体检报告的质量参差不齐,影响后续健康管理。

一体机要解决的难点,就是提高总检报告的生成效率。

其基于DeepSeek大模型,通过检索汇总所有体检指标与影像,自动完成体检报告的质量控制、阳性体征提取及总检报告撰写,包括异常信息筛选和生成个性化建议,医生只要复核签字。

技术路线上,我们采用“生成式+规则”混合模型架构。

其中,规则模型确保医疗逻辑的严谨性,规避生成式AI误判风险;生成式模型则优化报告可读性,既有专业术语也有通俗健康建议。

一体机辅助下,一份总检报告的生成时间缩减到2分钟左右,准确率达95%,还能24小时工作。很多传统医院的体检报告需要等待1个月以上,现在我们只要3天。

检后—全客群健康管理运营

为医生减负的同时,一体机还能把上海、北京等城市的三甲医院总检报告能力,赋能到基层,提升基层医院的体检水平。

考虑到各家机构数据的保密性与排他性,我们把一体机设计成一个封闭式产品,开箱即用,每家机构可本地化部署,我们也能很好地控制成本。

2

寻找切口

除了一体机,AI还可以改善体检中发生的漏诊、漏检情况。

体检项目分为三类:一是生化,大部分是抽血检测的项目;二是仪器,比如B超、CT、核磁等设备类检查项目;三是医技类,包括外科、指检等。

除了第三类和人的因素高度相关,其他两类与仪器高度相关。

今年3月,我们推出了“小善体检助手”AI智能体,为用户定制体检;9月会推出其升级产品,与用户互动,获得更精准的体验。

体检前,我们通过AI医生聊天询问,了解客户的身体不适、家族史、既往史、生活习惯等,获得更多主观健康数据。

而传统体检,通过问卷收集信息的交互性较差,有时用户需回答超过100道问题。

有些指标是惰性的,相同的预算下,可以检查更高风险的项目。

比如,老年人致死致残率中,摔跤排在第二位,绝经期女性可以优先检查骨密度;有便血情况的用户,可以检查痔疮,增加指检等。

所有询问的语料都可以用来训练AI,让AI变得更聪明,更能理解用户,做更有针对性的检查,这是定制体检的价值所在。

很多AI厂商认为,主流思路是大模型,我们觉得,大模型只适合做基础模型,在应用层面一定是场景模型,比垂类的颗粒度更小。

一定要在某个具体场景里,才有机会产生用户价值。

边界尽可能清晰,解决的问题尽可能小,场景尽可能封闭,AI商业落地的可能性就越大。就像辅助驾驶,L4、L5很难实现,在矿山、港口、码头,无人驾驶早就实现了。

在医疗和体检领域,思路是类似的。我们没有尝试做一个大而全的体检行业大模型,那样不靠谱。

智能总检一体机和定制体检,都是单独的产品,是我们精挑细选过的。场景足够细,用户才能实现体验反转,才愿意付费。

今年6月,我们在云南怒江贡山县的一家县城医院,通过使用AI总检一体机,远程输出医疗能力,当地医生几乎可以复制上海顶级医院的经验和能力,为当地居民解读体检报告。

3

正向循环

创业十年,我依旧很有激情和干劲。在被市场“奖励”和被“打脸”的过程中,变得更务实了,对商业的判断也更注重本质。

体检无疑是一门好生意,是医疗里工业化程度较高的领域,每年覆盖超过5亿人次,能标准化复制又有规模效应。

一个地级市体检中心的营收达上亿元,且毛利不低。对医院而言,体检正在成为新的营收增长点。

所以,我们要做好体检行业的基础设施建设。

全国体检市场,一年的规模大概3000亿元。20%是个人体检,80%是企业团检。

善诊主要服务两类客户,一是大客户,比如大型零售企业,全国有几万名员工,分布在不同城市,需要有平台在不同城市和机构之间提供服务。

二是银行等金融机构,为其客户提供一些非金融类业务,比如通过体检让客户更有黏性,从而提高主业竞争力。

对于大部分体检机构来说,我们是最大的客户。

2020年,我们收购了三家排名前五的体检HIS软件公司,服务全国3000多家公立医院,每年生成数以亿计的体检报告。

体检产品的门槛不在于技术,而是在于数据是排他和独占的。

在合规和脱敏的基础上,我们平台上用户授权使用的海量数据,已在保险产品中实现商业化。我们与很多互联网公司的医疗板块都有合作。

AI时代,体检数据或许有更大的价值,比如,用户授权的脱敏数据,我们分析发现,痔疮和肺结节呈现出一定的相关性。

类似的发现,不论对保险产品还是健康改善,都是有价值的。

谁能拿到AI时代的船票,关键要看谁先进入正循环,包括商业层面和业务层面的正循环。

商业层面,要看到回头钱,并且能够实现ROI打平,而不是持续烧钱;业务层面,就是产品的迭代能力,比如,一体机的客户会产生多维数据,返回后可以训练强化AI。

有时候,商业不是非得有宏大叙事。

在体检这样一年一次低频的消费上,我相信努力解决效率、准确、安全中的某一个痛点,就有成功的机会。

瞄准3000亿体检蓝海,善诊谋局智能化
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