过去几天，外资药企的全球CEO密集到访中国，他们中的大多数参加了中国发展高层论坛2025年年会，还有一些参加了第六届国际医药创新大会。据经济观察报不完全统计，近一周有十几位跨国药企的全球CEO到访了中国，包括：辉瑞公司董事长、首席执行官艾伯乐（Albert Bourla），诺华公司首席执行官万思瀚（Vasant Narasimhan），阿斯利康全球首席执行官苏博科（Pascal Soriot），罗氏创始家族代表、罗氏集团董事会副主席安德烈·霍夫曼（AndréHoffmann），礼来制药董事长、首席执行官戴文睿（David A.Ricks），武田制药董事长、总裁、首席执行官卫博科（Christophe Weber），CSL有限公司首席执行官兼董事总经理保罗·麦肯齐（Paul McKenzie），勃林格殷格翰公司执行董事会主席、首席执行官冯保和（Hubertus von Baumbach）等。医药行业是政策密集型行业，药品审评审批、医保谈判、药械集采、进院最后一公里等政策都深刻影响着企业的市场表现，外资药企也不例外。从公开的行程来看，这些来华的外资药企CEO们，重要的行程之一就是与政府官员见面。此外，考察业务、与客户会面、与业务合作伙伴交流也是常见的行程安排。作为全球第二大医药市场，中国市场对外资药企的全球战略至关重要。密集访华的背后，这些全球CEO们在关心什么？期待什么？新朋老友万益特全球首席执行官陶克瑞（Chris Toth）是中国发展高层论坛的新朋友。这也是万益特自今年初正式成为独立公司以来，在华的首次高规格亮相。陶克瑞告诉经济观察报，这是他第一次参加中国发展高层论坛，他很高兴能与政策制定者以及各位行业领袖就中国医疗未来展开深入交流。2025年2月，百特医疗肾脏护理业务正式分拆成为万益特，一家全新的重要脏器疗法公司。万益特传承了百特医疗70年来在全球肾脏护理领域的创新和引领。万益特在中国市场深耕35年，并已建立了全价值链本土化实践，中国总部位于上海，拥有三家生产基地、一家研发中心和一家技术服务中心。其中，万益特苏州研发中心今年已经成立10周年。陶克瑞表示，中国市场对万益特的全球战略至关重要。在他看来，数字医疗技术是行业变革的重要推动力。以居家透析为例，通过数字化技术能够提升患者透析治疗体验、优化医护团队的工作流程，并提升临床治疗效果。保罗·麦肯齐（Paul McKenzie）今年也是第一次参加中国发展高层论坛。他表示，中国政府对医疗健康产业的大力支持，为CSL这样的跨国企业提供了广阔的发展空间。CSL是中国市场白蛋白的主要供应商之一，在中国的运营实体是杰特贝林。过去五年，杰特贝林为中国患者提供了超过8000万支白蛋白。此次中国之行，麦肯齐还与杰特贝林领导团队拜访了北京协和医院以及上海瑞金医院，与医院领导及相关科室负责人交流，探讨了中国罕见疾病的诊疗挑战。武田制药是中国发展高层论坛的老朋友，今年是武田制药连续第六年参与中国发展高层论坛，卫博科近期携武田全球管理委员会核心成员再次到访中国。在卫博科的整个访华行程中，除了参加中国发展高层论坛2025年会，还参加了第六届国际医药创新大会，在与各界部委领导、业界商业领袖、医疗专家学者等的交流中，卫博科再次强调了武田制药对于中国医疗健康事业高质量发展的坚定信心，以及持续深耕中国、推动行业发展的长期承诺。自1994年进入中国市场以来，武田始终与中国医疗健康事业的发展同频共振。目前，武田已经在中国建立了覆盖新药开发、生产、供应保障以及商业化的完整医药价值链。“中国对于武田至关重要，我们致力于推动前沿创新，并不遗余力地将突破性的疗法引入中国市场，惠及患者，这一战略要务与中国卫生健康事业的发展进程高度契合。”卫博科表示，期望能持续推动生物医药创新，携手更多战略伙伴，进一步释放数字与科技潜能，助力中国医疗健康领域的现代化发展进程，造福更多患者。加码中国市场在中国发展高层论坛开幕前，3月21日，阿斯利康宣布了最新的25亿美元投资计划——在北京建立第六个全球战略研发中心，并达成多项重大研发与生产合作。这项未来五年的投资计划是阿斯利康与北京市人民政府和北京经济技术开发区管理委员会战略合作伙伴关系的一部分，它同时还包括了阿斯利康与和铂医药、元思生肽、康泰生物三家生物科技企业达成的合作协议，以及近期宣布的珐博进中国收购协议。通过这一系列部署，阿斯利康预计在北京的员工人数将增至1700人。苏博科表示，这项25亿美元的投资，说明阿斯利康对北京世界级生命科学创新生态系统有信心，对这座城市广泛的合作机会和卓越的人才资源有信心。这也体现了阿斯利康对中国的坚定承诺。阿斯利康第六大全球战略研发中心将依托北京在前沿生物学和人工智能科学领域的优势，成为支持阿斯利康将创新药物带给全球患者的重要驱动力之一。2024年，阿斯利康重回中国区营收第一，中国区总营收实现11%双位数增长，达到64亿美元，占全球收入12%。增长的背后是不断引进的创新药物，2024全年阿斯利康共有8个新药及新适应证在中国获批。这次宣布要建立的北京全球战略研发中心，是继上海全球战略研发中心建立后阿斯利康在中国建立的第二个全球战略研发中心。同时，阿斯利康在北京将开展一系列新的研发合作，其中包括与北京大学肿瘤医院在转化医学研究、数据科学和临床开发领域建立战略合作伙伴关系。阿斯利康还签署了两项合作与授权协议，包括与和铂医药达成多特异性抗体疗法的研发合作，以及与元思生肽达成大环肽类药物的开发合作。此外，阿斯利康还将与康泰生物成立一家新的合资企业，进行呼吸道疾病和其他传染性疾病创新疫苗的开发、生产和商业化。一位接近上述交易人士表示，如果拆分来看，阿斯利康的各项交易金额虽然不低，但也不算最高。但是总计25亿美元，且攒在一起宣布，“足够体现阿斯利康对中国市场的承诺和诚意”。武田同样也看好中国市场，武田中国从2020年至今，业绩发展始终保持两位数的高增长，在中国市场跨国医药企业排名从2017年的第23名大幅跃升至2023年的前10行列。今年年初，武田中国宣布与成都市高新技术产业开发区管理委员会签订战略合作协议，将在四川成都建立武田中国创新中心。该创新中心将专注于数字医疗创新，运用大数据和人工智能等先进技术开发数字医疗产品和解决方案，为中国患者创造更全面的医疗服务价值和个性化治疗体验。卫博科表示，中国已经成为了全球第二大医药市场。伴随着经济发展和人口增长，潜在的医疗健康需求也在持续增加。武田中国创新中心将拓展武田的数字创新战略蓝图，赋能武田更好地为患者提供高质量的服务。

美国联邦卫生官员本周表示，随着新冠疫苗的结束，他们正在追回分配给各州和地方公共卫生部门以及其他卫生组织的114亿美元资金。据悉，这些资金主要用于新冠检测、疫苗接种以及针对高风险和弱势群体的新冠健康不平等项目，还包括一些全球性项目。美国卫生与公众服务部(HHS)声称，新冠疫情已经结束，因此不再需要将数十亿美元的纳税人资金用于应对一个“不存在的疫情”，这些资金将被用于其他健康项目。不过，许多地方卫生部门表示，这些资金的收回可能会导致大量裁员，减少疾病监测、疫苗接种和实验室检测等核心服务。例如，华盛顿州有超过1.25亿美元的新冠资金被立即终止。这些资金原本用于加强公共卫生基础设施，包括现代化数据系统、提高实验室检测能力、改善传染病爆发的电子病例报告等。资金收回可能会削弱各州和地区应对当前和未来威胁的能力。还有一些新冠资金还被用于其他公共卫生问题，例如监测废水以检测流感、麻疹等其他疾病的传播，资金收回可能会对这些项目产生负面影响。HHS表示，这些资金是尚未分配的剩余资金，将在发出终止通知后的30天内开始收回。然而，一些地方卫生官员表示，这些资金已经分配给了各州，各州再决定如何在地方层面使用。美国全国县市卫生官员协会首席执行官洛丽·弗里曼认为，撤销资金会让地方卫生部门措手不及，影响他们的工作和服务，这是残忍和不寻常的行为。在一项相关举措中，由美国国立卫生研究院(NIH)资助的二十多项与新冠病毒相关的研究经费已被取消。尽管美国政府宣称新冠疫情已经结束，但该病毒仍在杀死美国人：根据疾病预防控制中心(CDC)的数据，在过去四周中，平均每周有458人死于新冠。灾难性的后果？HHS不愿提供有关联邦政府如何从所谓的“受影响的受助人”那里收回这笔钱的细节。但该部门发言人安德鲁·尼克松表示：“剩下的114亿美元基本上是还未支付的资金。”弗里曼补充说，抗疫资金的一部分用于解决其他公共卫生问题。例如，在新冠疫情期间开始的废水监测对于检测其他疾病也很重要。此外，除了美国国内，国际疫苗援助也将受到影响。主要疫苗组织全球疫苗免疫联盟(GAVI)周四表示，该组织还没有得到美国政府的确认，说它可能会失去10多亿美元的承诺资金，但对此感到不安。根据美国政府泄露的计划，美国计划终止向数十个卫生组织提供资金，其中包括全球疫苗免疫联盟。全球疫苗免疫联盟表示，削减这些资金将是“灾难性的”，可能导致100多万人死于可预防的疾病。还有科学家指出，削减这些资金意味着mRNA技术的研究将受到限制，而这一技术正在接受测试，用于治疗从禽流感和登革热到胰腺癌和黑色素瘤等疾病。

在医学研究和临床治疗中，准确解读医学图像并生成有洞察力的报告对病人的护理是必不可少的，但却给人类临床专家带来了沉重的负担。人工智能（AI），特别是多模态生成式医学图像解释（GenMI）领域的快速发展，为自动化这一复杂过程的部分工作创造了机会。尽管 GenMI 有望在生成跨学科报告方面达到人类专家水平，但仍在准确性、透明度等方面面临障碍。厘清这些障碍并提出针对性解决方案，对于帮助临床医生改善护理质量、加强医学教育、减少工作量、扩大专业准入并提供实时专业知识至关重要。今天，来自哈佛医学院的研究团队在权威科学期刊 Nature 上发文，全面综述了开发从图像中生成医学报告的 AI 系统方面的进展和挑战。除了分析医疗报告生成的新模型的优势和应用之外，他们倡导一种新的范式，以授权临床医生及其患者的方式部署 GenMI。在临床中发挥 GenMI 的优势现有的大多数 AI 解决方案都侧重于自动完成医学影像中的单一任务，没有考虑到放射学和临床成像中涉及的更全面的综合分析。因此，AI 有很大潜力在医学成像和报告方面实现更广泛的用途，例如快速撰写出涉及多科室的权威报告，摄取多种模式和临床数据，生成更加准确、流畅和可解释的报告等。图｜自动生成医疗报告的应用目前，医疗报告生成框架主要由视觉编码器和语言解码器组成。其中，编码器将图像中的视觉信息提取为向量表示，而解码器接收一个向量并产生特定的输出。近年来，科研人员在编码器-解码器方法的基础上不断创新，从而更好地编码图像数据、考虑外部知识、筛选异常等。包括大语言模型（LLM）在内的大型预训练通用 AI 系统，通过推动开发新的 GenMI 解决方案，彻底改变了医学图像解释。这些 GenMI 方法可以产生更准确的医疗报告，以及使用相同的基础模型执行其他几个下游任务并处理多模态数据。这些算法大多建立在视觉语言模型（VLM）的基础上，VLM 将单个视觉和语言模型融合到一个统一的框架中，可以对图像和文本输入进行联合编码。图｜GenMI 的能力利用 GenMI 协助临床医生和患者，在临床环境中充分发挥它们的优势，可以通过两个范例来理解。第一个是部署 AI 住院实习医师。AI 住院实习医师首先会专门起草临床上准确的报告，作为住院实习医师或医生撰写报告的起点。在开发过程中，可以在临床环境中对模型进行前瞻性测试。然后，AI 住院实习医师可以在主治医师的监督下进行微调或校准，并从所需的修正和补充中学习。图｜部署 AI 住院实习医师第二个是符合人类偏好。基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）是应用于此类任务的两种技术。对话式医疗报告生成模型，使临床医生可以根据需要提供反馈和后续问题，还可以与临床医生合作，通过生成式 AI 改变输入图像的属性，观察模型预测中的相关差异，并将这些差异与临床医生识别出的突出特征进行比较，从而对 AI 成像工具进行审核，还可以对为患者生成的报告进行调整，使其更直白，包含更少的医学术语，更多围绕患者病情。总的来说，临床医生可以通过 3 种途径与 AI 系统协作：利用 AI 模型的诊断能力，获得诊断错误的反馈。模型可以结合多模态输出，其中的解释加上在原始图像上的边界框，可以突出图像中以前可能被忽略的相关区域；模型快速解析图像和报告的能力，有助于临床医生快速搜索类似病例和图像；模型可以协助临床医生决策，其提出的探究性问题可以让临床医生深入了解与特定病症相关的诊断模式。仍需克服 4 大挑战然而，研究团队表示，要想发挥 GenMI 等 AI 系统的优势，还需要解决基准、人类过度依赖、数据集和模型偏差以及新模型、新科室等挑战。首先，是基准和评估指标。在安全实施医学报告生成模型，AI 住院实习医师将在住院治疗中发挥更重要的作用之前，必须开展评估下游临床效果的研究，明确衡量标准。流行的 LLM 的性能会随着时间的推移而发生显著变化，这种差异可能会造成严重后果。例如，疾病预测模型可能会被操纵以输出特定的诊断和结果测量，从而导致处方过量、保险欺诈和伪造临床试验。因此，在将 LLM 作为人工智能住院实习医师的一部分进行部署时，必须确保采取一致的安全措施和监管。其次，是临床医生和患者的过度依赖。临床医生可能出于对错误问责的模糊性、确认偏差和自动化偏差，过于依赖机器自动化指导等各种原因，不愿意更改 AI 生成报告中的文字，忽略模型无法识别的罕见发现。虽然AI住院实习医师可以让患者直接与真正的临床专家进行交流，但这些交流应该在可控的情况下进行，这样患者就不会依赖AI住院实习医师来指导他们的医疗护理。同时，临床医生应向患者传授正确的查询方法，并让他们了解AI工具，以便自己进行探索。在部署AI住院实习医师的整个过程中，必须承认AI系统的局限性，尤其是在直接护理等只有人类才能处理和提供的更广泛的语境、同理心和认知的领域。然后，是有偏差的数据集和模型。深度学习模型，尤其是 LLM，很容易受到训练数据固有偏差的影响。在AI住院实习医师的范例中，这种缺陷尤其容易造成问题，因为模型不仅会在生成的报告中，还会在医学教育和临床医生理解等方面延续这种偏差。此外，人类的主观反馈是改进AI住院医师的关键因素，而这本身就可能造成有偏见的反馈循环。训练数据的质量、规模和平衡也是决定模型偏差的重要因素，因此亟需更广泛、更具代表性的数据集。目前，大多数进展都是由 MIMIC-CXR 等数据集推动的，这些数据集仅限于单模态胸部 X 光扫描，其他数据集也不平衡，除了配对图像和相关报告普遍不足外，与正常扫描相比，异常扫描要少得多，并且往往会捕捉到更常见的疾病，而罕见的疾病则很少出现。异常也通常只局限于图像的一小部分，因此模型很难对其进行筛选。最后，是新的模式和新的科室。目前，将 GenMI 应用于三维成像（包括 MRI 和 CT 扫描）的工作十分有限。部分原因是这一领域缺乏大型标注数据集，只有少数未发布、稀少或难以获取的数据集。除了三维放射图像，GenMI 还以有限的方式应用于其他科室。眼科和皮肤科的报告生成在一定程度上取得了成功，在其考虑中纳入了外部知识和疾病分类等标准技术。尽管纳入新科室和图像类型将扩展AI工具的能力，但获取大规模多模态数据集的成本非常高昂，资源充足的公司或有能力收集或授权使用这些专有数据集。自动生成医疗报告在减轻临床负担、扩大专家级临床医疗服务覆盖面方面有广阔前景。GenMI 可以生成更高质量的报告，通过提供交互式临床专业知识授权临床医生和患者，并通过扩展教育功能改善未来的临床护理。研究团队表示，在不同模式和科室的临床环境中，制定衡量其效果的公开基准、进行持续的临床合作和谨慎的模型验证至关重要，这有助于学术界更透明地衡量报告生成的进展，并为临床监管机构未来的工作提供指导，使其安全有效。

AI医疗从未如此热闹。DeepSeek开源模型的横空出世，让医疗大模型的落地速度远超预期。药企忙着将AI嵌入药物研发管线，医院争相部署智能问诊系统，而AI企业也加速转向——百川智能裁撤B端业务All in医疗，润达医疗与华为云合作推出“良医小慧”大模型，就连华为也组建了医疗卫生军团加入战局。资本市场的狂热更添一把火：木头姐在年度报告中预言，AI医疗将重构万亿美元健康产业；Tempus AI成了AI医疗当红炸子鸡，短短一个月股价涨了接近200%。当然，情绪来得快去得也快。过去一个月Tempus股价从高点跌落，接近腰斩。这也提醒着我们，在这场狂欢背后，历史的阴影始终挥之不去——IBM Watson Health耗资百亿却黯然退场的教训犹在眼前；国内AI四小龙也都曾想在医疗领域分一杯羹，但无一例外铩羽而归。这一次，当药企、医院和AI公司在风口下争先恐后时，一个必须回答的问题始终拷问着所有人，AI医疗是真变革还是新泡沫？一、风口下的签单没有人会怀疑，AI的尽头是医疗。亚马逊、谷歌、微软、英伟达等科技巨头近年来在医疗领域撒下重金。英伟达更是豪赌AI+医疗，其在医疗保健行业的直接和间接收入已经超过10亿美元，未来可能会达到数百亿美元。对于巨头们来说，医疗行业是一个有待挖掘的巨大市场，充满机遇和挑战，这些渴望持续增长的巨头们，谁也不愿意在新赛场上掉队。木头姐更是在其《Big Ideas》报告中表示，当前医疗保健是最被低估的AI应用。这股浪潮也早已传导至国内。2023年以来，AI医疗大模型数量开始井喷。据不完全统计，目前国内医疗大模型已逾200个，涉及场景十分广泛，几乎覆盖了所有的科技医疗板块。在“百模大战”中，AI+医疗的故事也挽救了一些AI玩家。2024年8月，百川智能的医疗组从边缘走向核心，成为这家AI独角兽的救命稻草。在投资人看来，医疗可能是百川智能能够与其他六小虎打出差异化的概念，而差异化，恰恰是能融到钱的关键。而在多个访谈中，王小川也向外界解释，转向医疗与通往AGI（通用人工智能）的目标并不矛盾：医疗不是垂直场景，造医生就等于AGI。2025年初，DeepSeek的横空出世，AI医疗更是进入发展快车道，2月份以来，包括华为在内越来越多重量级选手下场，新一轮AI医疗应用浪潮也加速席卷医院。这不难理解，AI医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。尤其是当DeepSeek被视为国运级机会，所有人争先恐后。据不完全统计，截至目前，国内已有超百家三级医院官宣完成DeepSeek本地化部署，包括一大批知名大三甲医院。事实上，在AI大趋势下，去年以来，不少医院科室便都有AI落地的指标，因此，医院作为甲方愿意签单。一是为了自己的政绩，二是为了能发AI医疗相关的论文，三是为了以来能卖AI医疗产品给患者。总之，现在的医院，在风口之下，是有动力和意愿为AI产品付费的。二、现实的拷问所有人都在冲向AI。根据2024年飞利浦中国版《未来健康指数报告》数据显示，86%的医疗机构管理者受访者表示已布局或计划投资生成式AI，这一比例显著高于美国的75%。而在具体应用场景方面，47%受访者表示已经在放射科部署AI，44%在院内患者监护中应用AI，40%在药品管理环节应用AI。在这一轮浪潮中，尽管医疗机构的AI应用率较高，但医院最关心的是“是否能缓解医生资源紧张”、“是否能减少文书工作量”、“是否能降低误诊率”等具体现实问题。如果AI产品只在短期内解决一个小痛点，或长期维护成本过高，医院就会觉得得不偿失。当年，IBM Watson Health的致命缺点之一，就是缺乏医患场景的深度融入，不能贴合医院工作流、无法与医生日常操作系统无缝衔接，很难获得持续应用，加上日常维护成本较高，导致IBM Watson Health在烧掉数百亿美元，仍无法真正落地、走向败局，IBM也退出医疗保健舞台。最为典型的是，2017年MD安德森肿瘤中心与之结束4年的合作。为了培养IBM想象中的虚拟医生，MD安德森肿瘤中心支付了6210万美元的研发费用。然而这些钱却没有溅起什么水花。对于国内AI+医疗产业来说，这也是一个无法回避的现实问题。因为当风口过去，大家回归现实之后，这些产品如果没有对医疗机构产生实际价值，那就很有可能会成为一次性买卖。这并非没有先例。过去，从AI阅片、AI诊断等场景来看，很多AI+医疗的应用，都面临着真实作用有限的问题，并且由于难以打通付费场景，导致变现困难，进而使得市场热情不高。以AI阅片为例，病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式，被誉为疾病诊断的 “金标准”。逻辑上来讲，中国病理行业发展面临病理医生缺乏、分布不均匀、培养周期漫长等问题，让人工智能参与可以大大提高医务人员的工作效率。然而，现实中，人工智能是否能够有效地提高效率？又该如何为人工智能技术的应用付费？这些问题需要找到答案。过去，从腾讯、百度到依图科技等也都有病理大模型的功能模块，但大多也都成效有限。AI理想再丰满，都要落实到创收的骨感，这一点在医疗产业只会更难。说白了，外界回望过去能看到的，是AI落地医疗的艰难，以及上一代AI厂商的失败。当初的AI四小龙，都曾想在医疗领域分一杯羹，但无一例外铩羽而归。三、不要让AI+医疗变成一次性生意如今，技术虽然在不断迭代发展，AI在医疗领域的应用也在持续突破，但一些本质的问题尚未得到真正解决。而这些问题，也关系着这门生意到底是可持续还是一次性的。首先是如何提升效率。这涉及两点，数据及专业医生。拥有庞大、且持续更新的患者数据，是医疗AI产品提高精度和持续迭代的基础。而业界基本有着这样一个共识，那就是阻碍AI应用渗透速度的，主要还是优质数据集的缺乏。国内虽不缺少医疗数据，但由于各家医院标准不统一，数据参差不齐，还有不少数据存在错漏、不完整等问题。根据《智能涌现》报道，百川智能内部的评测显示，若是只基于现有文献和数据库，目前AI病例的生成能达到70-80分，但相关项目落地的基准在90分。目前最好的解决方法，是加入专业医生的标注和对齐。2024年年末，百川智能投资了医疗数据服务商“小儿方”，也成立了有30多位医生的医学产品部。除此之外，公司还高薪聘请了医疗专家，来带队专业医疗团队。说白了，医疗模型的训练，不仅要有算法工程师，最重要的角色是专业医护人员。复旦大学大数据研究院医学影像智能诊断与医疗信息学研究所副所长单飞更是直言，“牵着研发队伍走的应该是医生”。其次是关于AI医疗的付费问题。面对医疗机构这些大甲方，打开市场并不容易。传统的销售模式是可复制的，但医疗AI不是，医院会提出不一样、更个性化的需求。同时，医院又希望能够打包、融合，而不是为单个平台、系统付费。事实上，单独做一个AI的公司很难活下去。这也是前期AI影像企业为我们留下的教训，后来者则正在选择“一扫多查”作为破局的思路。如何深刻洞察医院、医生的需求，是AI医疗打开市场的一大关键。除此之外，医疗AI还在支付端受到政策和市场的影响。即使获得了“三类证”，取得临床应用资格，AI医疗产品要想大规模落地，仍需要获得医疗收费目录和医保的准入。在支付模式层面，目前国家医保尚未明确纳入任何AI医疗产品，医院也未曾就AI医疗产品向患者收费。而2024年11月《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》发布时，医保局对其中涉及AI的内容解释称，目前AI技术在一定程度上能够帮助医生提高诊断效率，但还无法替代医师，在已经收取相关诊疗费用后，不宜单就AI辅助诊断再向患者额外收费。对于AI医疗产品来说，如果不纳入医保，很难推广；而纳入基本医保的前提则是，项目是诊疗必需、安全有效且适用性足够广的，目前不少AI医疗还没有达到这一要求。以上种种，关系着AI医疗企业与产业的走向。DeepSeek的开源风暴撕开了技术普惠的入口，但医疗的特殊性注定，这里没有大力出奇迹，只有一寸寸啃下临床痛点的笨功夫。

花299英镑做一次全身扫描，你愿意吗？这家公司在推出产品的短短几个月的时间，就已经完成了10000多次扫描，甚至在斯德哥尔摩和伦敦，有超过10万人正在排队等待享受一次这样特殊的体检。而这种热情也把提供这项服务的初创公司Neko Health推到了估值17亿美元的明星地位，并且有80%的会员会提前重新预订服务并付款。通过扫描发现身体疾病提前预防的案例如今更加常见。“全身扫描”市场的规模不大，尚处于起步阶段，主要是由一些CT、MRI或是其他非放射成像提供全身成像扫描的公司组成。但昂贵的价格让许多普通人望而却步，美国的Prenuvo提供了一项价值2500美元的MRI扫描服务，使用磁共振成像一个小时内可以拍摄数千张身体图像，金·卡戴珊和格温妮丝·帕特洛都是其忠实粉丝。另一家提供MRI扫描的医疗健康公司Ezra，其扫描费用也在1500美元以上。显然，与Prenuvo和Ezra的价格相比，Neko Health的价格亲民得多，这也是其在推出短短时间，没有任何营销的情况下，能够获得如此多用户的重要原因之一。今年年初，Neko Health宣布完成新一轮融资，融资后的估值为17亿美元。这笔交易由Elon·Musk的xAI、Stripe以及Epic Games的支持者，Lightspeed Venture Partnets牵头。这家公司的创始人之一，是Spotify的创始人Daniel Ek。2023年，Daniel Ek和瑞典的企业家、科技创业者Hjalmar Nilsonne创立了Neko Health。Daniel Ek曾告诉媒体，他们所比较的公司是苹果或特斯拉，但他们希望是在一个“非常不同”的领域发力——医疗保健。并且，Ek表示，Neko Health所打造的产品，将是医疗保健界的第一款iPod。回溯Neko Health的成长故事，这家公司从营销甚至到门店，都低调到容易让人忽略。Neko Health是谁？这家仅成立两年不到的欧洲公司，如何能在没有过多营销的情况下，成为估值破十亿美元的独角兽？为什么仅靠两家线下门店就成为独角兽？一、299英镑：一场沉浸式科幻体验的全身扫描全身扫描并不是新鲜概念，在公立医院叫核磁共振，在金·卡戴珊的Ins贴子里叫“救命机器”。不过，和Prenuvo和Ezra这些提供MRI和CT扫描的公司不同，Neko不使用基于MRI的扫描，而是专注于非侵入性扫描技术，其中包括：3D身体扫描——捕捉皮肤状况和异常。红外线和传感器——测量皮肤和血管健康。人工智能分析——检测潜在健康风险的早期迹象。全身超声波和心电图——监测心血管健康。在Neko Health的健康中心，它是一场穿越未来式的高端健康体验。这项299英镑的服务包含什么？走进Neko Health的线下健康中心，你仿佛置身于美剧Severance中的某个场景。低饱和度的墙面、低调的泛光照明，极简的圆角金属家具，不知通往哪里的静谧走廊，当然还有神秘莫测的高科技仪器。你在这里的体验也不同于以往的体检。首先，一位助理会记录一些关于你的基本信息，然后带你进入一个房间，换上内衣、浴袍和拖鞋，另一位助理会在接下来测量身高和体重，然后会带你进入一个圆柱形的舱室，Neko Health的核心服务是先进的全身扫描——你站在一个透明的圆柱形仓里，四周灯光闪烁，那是在这里，配备了70个传感器正在工作，它们能够在几分钟内拍摄2000张你的高清图片，收集数百万甚至5000万个数据点的复合图像，涵盖身体测量、血管状况和心率等多个方面。随后你来到另一间检查室，进行血压、眼压测量、握力测试，以及血液样本采集。整个体检过程耗时不到一小时。接着，你就换好衣服，并被带到一个独立的咨询室，医生会在那里详细解读数据。提供个性化的健康评估和建议。Neko Health更建议你可以每年做一次扫描，更新自己的健康档案，来跟踪健康变化，与同龄人进行基准比较，并监测自身健康指标的改善。基于透彻的身体扫描和海量数据分析，Neko Health旨在帮助客户在早期发现心血管疾病、代谢综合征、糖尿病以及某些类型的癌症等常见慢性疾病。完成新一轮融资后，Neko宣布将利用这笔资金，进入美国市场——因为美国是除了欧洲，他们的候补名单中人数最多的国家。二、Neko是否真的值这么多钱？有一些人质疑，这个仅拥有两家线下诊所的全身扫描公司是否真的值这么多钱？毕竟，如核磁共振初创公司——Ezra，其在美国开设了18家诊所，估值仅为Neko的十分之一。瑞典数字健康企业Kry，同样设有实体诊所，其在2022年的估值为20亿美元，其在2023年的收入为1.88亿欧元，估值是其收入的10.6倍。Neko刚开业时，扫描费用是150欧元，根据Neko官网的数据，其2023年2月2日至12月31日期间接受扫描的2707人。根据创投媒体Sifted报道，Neko2023年的净收入为550万瑞典克朗，而运营成本为1.06亿瑞典克朗，其中5600万瑞典克朗用于员工工资。到2023年底，Neko拥有44名员工。2023年年底，Neko提高了扫描价格，其在瑞典涨到了250欧元，在伦敦涨到了356欧元。该公司今年1月宣布，已经在斯德哥尔摩和伦敦完成了1万次扫描，而伦敦诊所在2024年最后一个季度开放。Neko还计划今年增加在英国的诊所数量，并向美国扩张。如果根据Neko的报告，2023年Neko的净收入为50万欧元，即便其2024年的收入翻了至少4倍，按照Kry估值的算法，Neko的估值也难以达到17亿美元。不仅如此，随着扩张，Neko的运营成本将持续提高。首先是其位于伦敦的线下诊所，该地区的一处商业租约的年平均租金为18万英镑。另外，Neko进行了人员的扩张，自2023年以来，其员工数量增加了一倍。另外，Neko的首席执行官兼联合创始人Hjalmar Nilsonne在接受TechCrunch采访时表示，Neko悄悄收购了一家开发传感器以增强其数据捕获能力的初创公司。将Neko和Kry这样的全身扫描诊所放在一个估值体系下并不准确，在投资者看来，Neko更是一家人工智能医疗数据公司。Neko现在做的是将数据和技术，垂直整合到一款产品中。这也是Neko的与众不同之处。三、“丹尼尔·埃克效应”——外行人颠覆现有医疗体系Neko的估值以及资本的青睐，还有一个重要原因是其创始人，尤其是Daniel Ek。Neko Health的两位创始人无一具有医学背景——Daniel Ek，在过去二十年里以创立音乐流媒体平台Spotify而知名，Hjalmar Nilsonne是瑞典的科技创业者，他在Neko Health之前刚卖掉一家环保科技公司。从多年前起，当Ek在Spotify忙着和Youtube、苹果打流媒体大战时，巨大的压力让他身体吃不消。他总是用运动手表监测自己的身体数据，闲暇时还会翻一翻医学期刊。Ek始终认为，现行的医疗体系臃肿、低效，需要被颠覆，但彼时他没有具体的想法，也没有精力来解决这个巨大的问题。直到2018年，Spotify上市了，他终于有钱有闲转向下一个创业项目。Ek和Nilsonne认为，现今大多数医疗保健服务，都侧重于治疗疾病而不是预防。随着人口老龄化加剧，需要治疗的疾病数量迅速增加，现有系统承受了不可持续的压力。数据表明，75%的医疗费用流向了慢性疾病治疗。Neko Health相信，预防和早期发现疾病可以解决许多问题，因为大多数慢性病是完全可以预防的，或者如果及早干预，可以延迟几十年发生。但现有的医疗保障体系并不能覆盖这部分需求。英国国民健康服务体系的健康检查仅向44至74岁的人每5年提供一次，且测试范围窄，也不能让医生提供解读指导。抱着颠覆现有医疗体系的决心，Ek和Nilsonne在瑞典斯德哥尔摩开设了第一家Neko Health的线下健康中心。Ek是程序员初审，Nilsonne则是工程师，二人分揽了软件和硬件工作，打算制造最先进的全身扫描设备。2023年，斯德哥尔摩店开张。他们发现，消费者对这类全身扫描的热情极高，也给出了积极的反馈。在斯德哥尔摩运营的第一年，Neko Health扫描了2707人，其中78.5%的人没有发现健康问题，14.1%的人发现了需要进一步治疗的问题，1%的人被诊断出患有“严重”的心血管、代谢或癌症疾病，且此前他们对此毫不知情。2024年，Neko Health伦敦店正式开业。在2022年的一次媒体采访中，spotify的早期支持者，Northzone风险投资基金的合伙人PJ Pärson就表示，Ek是少数几位证明有能力带领一家企业从小型初创公司一路发展到上市科技巨头的首席执行官之一。不久前，硅兔君报道了Ek的公司Spotify在持续18年亏损后，终于赚钱并股价飞涨的故事。在Neko的投资者中，也能看到Spotify早期投资人的身影，例如Lakestar，其合伙人是Klaus Hommels，他是Klarna、Spotify和Skype的早期天使投资人。2023年，Neko Health从LightSpeed Ventures等投资者那里筹集了6500万美元的A轮融资。2025年1月，又完成2.6亿美元B轮融资。Nilsonne表示，未来Neko还将专注于医疗硬件和软件的研发。“我们采用垂直整合的模式，即我们制造这些设备，我们开发软件，并且我们有诊所。”未来Neko的目标是每年进行更新，引入更多衡量参数，并可能以不同的价格，为不同层次的人群提供不同的服务。四、抗衰与长寿，硅谷永远的乌托邦目前，Neko Health已经完成1万次扫描，80%的消费者在扫描后预约第二年复购。Ek预测，到今年底，公司将按计划完成大约5万次扫描，公司也正考虑开辟新的线下地址。投资者的热情与近些年硅谷追求健康、抗衰、长寿的热潮不无关系。从卡戴珊姐妹的“输液party”，到马斯克带火的司美格鲁肽，再到抗衰狂人Bryan Johnson的换血疗法，甚至“转基因人”……这些狂人们乐此不疲地用自己的身体做实验，也促生了一批健康管理和生物科技类公司。Neko Health甚至只是其中看起来更靠谱、更不吓人的一个。根据TechCrunch报道，Neko的一位早期支持者表示，一些最坚持的等待名单上的人是投资者，他们为了身体和资金的健康状况，想要亲自检查该公司。尽管如此，Neko Health不可避免地遭到各方质疑。一方面是监管压力。如今政府的审查异常严格，Nilsonne曾对媒体表示，需要提交数百甚至数千份文件。另一方面是公众的信任。自“硅谷史上最大骗局”血液检查公司Theranos之后，任何声称要“开启预防性医疗新时代”的公司都会被消费者在心中打个问号。一些医学界人士也对全身扫描的效果存疑。美国放射学会表示：“迄今为止，没有文件证据表明全身筛查具有成本效益或延长寿命的效果。”瑞典隆德大学医学伦理学教授Nils-Eric Sahlin博士对媒体DealBook说，这类检查存在假阳性问题，可能导致患者二次就医，给正常的医疗体系增加负担。不过，无论是出于相信科技、追求长寿、焦虑健康还是“试试没坏处”的心理，预约Neko Health的消费者越来越多，申请扫描的用户已经超过10万人。面对多方压力，Ek表示，“如果这最终让我赚不到钱，我会非常高兴，但我们确实为真正的人解决了世界上真正的问题。”

创新药终于要彻底告别，临床数据“裸奔”的时代了。3月19日，国家药监局发布《药品试验数据保护实施办法（试行）》（征求意见稿）（以下简称“《实施办法》”），系统性构建了覆盖创新药、改良药、首仿药、生物药及疫苗的分类保护框架。办法中明确，数据保护是指含有新型化学成分的药品以及符合条件的其他药品获批上市时，药监局对申请人提交的自行取得且未披露的试验数据和其他数据实施保护，给予最长不超过 6年的数据保护期。这标志着，业内一直呼吁的数据保护即将落地。而国内医药创新知识产权保护体系也将更加完善，在制度层面给“真创新”筑高护城河。而对仿制药来说，传统“抢首仿”策略失效，依赖原研数据申报的路径被堵死，临床策略必须更新升级。当然，为了平衡仿创，药监局决定对首仿也给予3年数据保护。政策拐点已至，这场关于临床数据的保护，将加速中国创新药底层逻辑的重塑。一、拦截仿制药的利器新药研发是一场“十年十亿”的豪赌，而临床试验数据则是这场赌局中最昂贵的筹码。这也是为什么，生物科技行业极为重视知识产权保护，比如通过专利、著作权、商业秘密等方式对这些数据本身进行保护。然而，专利能够保护的仅是很少一部分，大量的具体试验数据虽然不能申请专利，但对药品审批来说又至关重要。最直观的例子，莫过于仿制药的注册审批基于新药的试验数据，可以免于重新进行临床试验，从而大大节省时间和资金成本。但对于原研药来说，经历“双十”考验获批上市后，若专利保护期已届满或即将届满，且没有额外的制度保护，那将意味着，其很难在有限的时间内收回成本，收益也就无从谈起。这会极大降低药企的创新、研发积极性。倘若大量药企的创新回报不及预期，整个行业的投资生态也将遭受冲击。毕竟，投资最重要的便是预期，没有人愿意投资于自己无法掌控/预期的东西。从这个角度来说，创新药关键的知识产权不仅是专利，更包括药品试验数据保护（RDP）。因为，这可以防止竞争对手在一定时期内，利用自己的临床数据申报仿制药上市。这一保护制度起源于美国1984年通过的《药品价格竞争和专利期补偿法案》（《Hatch-Waxman法案》）。该法案首次明确提出了药品“数据保护”，确立了针对药品试验数据的独占保护制度。FDA则在Hatch-Waxman法案之上，依据药品注册路径的不同给予了新化学实体（NCE）、全新的生物药实体（NBE）不同时长的保护周期。其中，NCE最长保护期为7.5年，NBE最长达12年，无论是NCE还是NBE，保护方式都为“不受理+不批准”，比如NBE上市4年内不受理仿制药上市申请，4年后可以受理申请，但8年内不得批准上市。简单来说，所谓数据保护，就是监管机构在一定时间内不可以依赖原研公司提交的数据批准潜在的仿制药品进入市场，直接延迟仿制药进入市场的时间。当然，在试验数据保护期结束后，FDA只需要审查仿制药是否与新药具有生物等效性即可。其底层逻辑在于，谁创造数据，谁享有排他性权益。这种保护与专利保护并行，形成互补：专利覆盖分子结构等“技术方案”，而数据保护捍卫临床试验的“实证成果”。二、“中国方案”落地为了保护本土药企，美国极力向其他国家推行该制度。作为国际协议，《与贸易有关的知识产权协议》（TRIPS协议）最早引入了药品试验数据保护制度，并成为了最早明确规定药品实验数据保护内容的国际标准。而后日本、欧盟等国家率先响应并积极实施，至今，全球已有多个国家以法律法规的形式对药品试验数据保护加以规制。海外国家在落实TRIPS协议时，均结合本国或地区情况设置了差异化的数据保护期限。这一次，《实施办法》也兼顾了国际经验及国内医药研发的实际情况。相比18年的版本，新版的《实施办法》扩大了数据范围：创新药：上市申请时资料中包含的安全性、有效性和质量可控性的全部试验数据。改良型新药：包括证明其与已知活性成分药品（已上市生物制品）相比具有明显临床优势的新的临床试验数据，但不包括生物利用度、生物等效性以及疫苗的免疫原性数据。仿制药：包括支持批准的、必要的临床试验数据，但不包括生物利用度、生物等效性以及疫苗的免疫原性数据。此前的版本中，只保护非临床和临床的有效性数据，安全性和质量可控数据被排除。同时，考虑创新程度及付出努力程度的区别，《实施办法》对创新药、改良型新药设置了差异化的数据保护期限。为了鼓励创新，给予创新药（化药1类/生物药1类）最长6年数据保护期；为鼓励对已上市药品进行改良，给予改良型新药（化药2类/生物药2类）3年数据保护期。某种程度上，这等于建立了按照“创新程度决定保护强度”的分类体系。而为了鼓励境外原研药品和改良型药品尽早到国内市场，《实施办法》明确针对境外已上市、境内未上市的原研药品和改良型药品，数据保护期为6年或3年减去该药品在境内提交上市许可申请被受理之日与该药品境外首次获得上市许可之日的时间差，以激励境外原研药尽快在中国上市或全球同步申报。简单来说，越早在国内提交，越早惠及患者，给予的保护期限越长。目的是，让全球创新成果尽早惠及中国患者。考虑到国内仿制药的产业规模，为了鼓励仿制药企积极跟进国际研发前沿，《实施办法》明确对境外已上市境内未上市原研药品的仿制药和生物制品，如果开展了支持批准、必要的临床试验，给予3年数据保护期，以体现数据保护实质，兼顾公平性。这样的制度设计，拒绝了“一刀切”。不同于美国对生物创新药统一12年的保护期，国内将化学药与生物药、创新与改良、原研与首仿区别对待，既避免过度垄断，又能精准激励高价值创新。三、拒绝低质内卷过去，国内RDP制度的缺失曾导致双重困境：一方面，原研药企因仿制药冲击难以回收成本；另一方面，投资人因回报预期模糊而谨慎观望。如今，随着《实施办法》出台，将数据保护与专利保护等制度衔接，中国创新药的知识产权保护体系，终于不再缺失。这无疑会进一步加速中国创新药底层逻辑的重塑：首先，彻底终结低水平重复。PD-1赛道“百团大战”的教训表明，低质的内卷竞争只会导致资源浪费。新规通过数据独占期倒逼企业转向首创新药。若某靶点首创新药已获6年保护，后来者即便绕过专利，也需自行生成临床试验数据，成本与风险陡增。这种机制将有效遏制“伪创新”扎堆。其次，稳定投资预期。风投机构曾因数据保护缺失而谨慎布局早期项目。如今，6年独占期明确后，创新药企可更精准测算现金流周期，投资者则能依据保护期评估项目回报率。正如美国生物科技产业的崛起所证实的，清晰的知识产权规则，是资本敢于押注高风险创新的前提。最后，推动全球同步。境外原研药动态保护期设计，将加速跨国药企在中国开展国际多中心临床试验。而首仿药保护条款，则激励本土企业瞄准临床急需的海外新药，通过自主研发而非简单仿制实现突围。这种“创新-仿制”的良性循环，将成为医药产业保持活力的关键。当临床数据保护与专利链接、医保谈判、出海战略形成合力，一个拒绝内卷、崇尚首创新药的时代正在到来。或许，不久的将来，我们会看到更多“全球新”从中国诞生。