就在今天，AI医疗又诞生了一个超级独角兽！
真实需求+取代人工
Abridge成立于2018年，总部位于美国匹兹堡。公司的创始人为Shiv Rao博士，是一位心脏病专家。
“Abridge”在英文中的意思是缩短或者减少某物，而公司的出发点就是希望缩减少医生的负担。
一项调查发现，超过90%的医生报告说“经常”感到筋疲力尽，这主要是因为文书工作。
由于美国复杂的医疗体系和医保制度，对于医生录入到EHR（电子病历）信息要求非常高，通常需要按照详尽的SOAP格式。
为了保证计费和保险的准确性，ERH通常包含多达几十个条目，一个错误就可能产生各种影响。
超过 60% 的医生表示，他们感到被这些文书要求压得喘不过气来，并且每周平均在正常时间之外工作 15 小时才能跟上进度。
为了各种合规性审查，复杂的文书工作让医生不得不雇佣抄写员（Scriber），以抽出更多的时间用于与患者沟通交流上。目前美国大约有10万名医疗抄写员，平均每10名医生就有一名。
也就是说，无论是人工抄写员还是AI抄写员，对于医生乃至整个医疗系统都是一个真实存在的刚需。
抄写员一般有两种工作模式：
1、现场工作：抄写员一起跟随医生面对患者，并实时填写录入数据，还包括协助医生随访等各种简单工作，相当于医学助理；
2、远程工作：由医生使用录音设备完成对患者信息的采集，然后可以将电子记录发送给抄写员，然后转录并输入计算机。
最重要的是，在这两种情况下，医生仍必须对记录的内容负责，并且必须审查和签字。
第二种工作模式下，为什么不能用AI取代人工并辅助录入到ERH/EMR中呢？由此AI Scriber（AI抄写员）孕育而生。
事实上，该领域就曾经诞生过AI+医疗语音识别鼻祖Nuance，该公司还曾经为苹果Siri提供过技术支持，2021年微软以197亿美元的价格收购Nuance，成为微软史上第二大收购案。
对于医生而言，Abridge工作流程很简单：他们只需要打开手机特定APP录音，AI会自动通过自动语音识别（ASR）听写诊疗过程，结束后Abridge会将结构化的注释直接发送到患者的电子图表中。
图：Abridge的产品形态
相较于传统的抄写员25美元/小时的成本，Abridge 将转录成本降低到0.12美元/小时，降低208倍。
成立早期，Abridge的打法偏向于互联网，即向医生等使用者免费提供AI工具，并收集各类数据以便进行商业化探索。
2023 年， Epic 选择 Abridge 作为其首个生成式AI的合作伙伴，将该技术直接集成到医疗记录系统中。这也意味着医生无需学习新软件，在不改变现有工作习惯下，大幅度缩减文书时间。
而Epic是美国第一大医疗信息化厂商，2023年营收达到46亿美元，市场占有率达到39.1%。
与Epic的深度合作，也让公司转向B2B SaaS 模式，主要面向卫生系统进行销售，而不是个人临床医生。
尽管，这种方法销售周期较长（18-24 个月），但可以带来更高价值的合同并更深入地集成到临床工作流程中，未来用户迁移成本也更高。
截至目前，Abridge已经在美国超过150个医疗系统中上线，为16000名医生提供服务。
公司客户包括佛蒙特大学卫生系统、Christus Health、芝加哥大学医学院、Sutter Health、耶鲁纽黑文卫生系统、UCI Health、埃默里医疗保健、堪萨斯大学卫生系统、UPMC 等大型医疗卫生系统。
从产品定价来看，其与部署规模成正比（通常基于医生用户的数量或处理的患者就诊量），并根据每个站点所需的集成复杂性而有所不同。
更重要的是，Epic作为关键渠道合作伙伴，也能够为Abridge拓展新客户带来巨大的帮助。例如Abridge、梅奥诊所和Epic 共同宣布推出面向护士的生成式 AI 环境记录工作流程。
虽说Abridge势头正盛，但外部竞争不可谓不激烈。
当前Abridge直接面临Nuance（微软旗下）、Nabla、Ambience、DeepScribe、Suki、Freed、DeepCura、Tali AI等AI医疗初创企业的激烈价格竞争。
仅仅是AI Scriber这一场景，还延伸出了专门针对兽医的Scribenote，面向精神科的AI抄写员Mentalyc等，意味着更小的初创公司在细分领域占位。
套壳AI？原生应用公司？
由于技术含量并不高，Abridge也被市场上一部分认为是“套壳AI”。
早年间，Abridge还会自研基于BERT、BioBERT等模型，但大模型出现后改变了游戏规则，公司现在基本上使用经过微调后的大模型基座。
对此创始人表示：“人们很快意识到，真正的价值正在向上层应用转移。而且当你能深度解决人类的问题时，就能实现这项技术的最高价值。”
诸如Cursor（AI代码平台）、Perplexity（AI搜索引擎）等“套壳”AI平台正在受到资本追捧，据金融时报消息，Perplexity最新估值已经达到了惊人的140亿美元。
金沙江投资人朱啸虎曾提出一个观点：所有AI应用都是套壳应用。对于企业级的AI服务商，如何把套壳的价值做好、放大，实际上是一个不小的挑战。
尤其专业壁垒较高的医疗领域，并不是接入了最先进的DeepSeek或GPT-4o就大功告成，产品体验才是最重要的标准。
从技术角度，Abridge的AI产品主要包含两大核心程序：
1、通过语音识别系统（ASR）分辨医学场景下的声音
2、原始转录文本转换为草稿临床记录的注释生成系统
为了能够交付出超90%正确率，Abridge利用大量医疗语音数据调用和协调20个不同的模型。
例如在语音识别程序下，AI能够是否能够识别专业医药术语？例如AI能否正确拼写新药？多人在场时，AI能否精准识别患者和医生？AI能否将患者感受转换为专业医学描述？
为了加大技术壁垒，Abridge已经将支持识别的语言拓展到了28种。
而针对笔记生成系统，Abridge以单词错误率以及医生编辑次数作为量化指标，不断追踪临床医生的评论和反馈，同时分析AI系统在不同科室以及患者亚群里面的表现，进行深度调整。
截止目前，Abridge已经积累了超过1万小时的医学对话数据，它们包括音频、黄金标准参考转录和人工注释。
这些宝贵的数据正在帮助Abridge创造产品飞轮，即数据累积越多，用户反馈越多，产品就越好用。
新风口：医疗语音Agent
a16z全称为Andreessen Horowitz，成立于2009年，名字取自两位创始人的姓氏Marc Andreessen 和 Ben Horowitz。
Marc Andreessen是网景公司的创始人之一，这家公司曾经开发了世界上第一款图形界面浏览器，奠定其互联网老炮的地位。
于是，a16z是受益于互联网浪潮最多的VC之一，几乎押中了美国明星互联网公司——Facebook、Twitter、Airbnb、Okta、Github、Stripe等，也让a16z晋升为全球顶级风投公司，管理资金超过百亿美元。
而它们最有名的标语也出自Andreessen：“Software is eating the world.”（软件吞噬世界）。
例如，AI抄写员行业需求仍然旺盛，远远没有达到市场天花板。
例如前Facebook工程师创办的Freed AI，在产品上线两年后就做到了1000万美元ARR。
写在最后
写到最后，笔者不禁提出一个问题，中国AI医疗赛道是否会跑出类似Abridge的独角兽？
如今，各级医院正抓紧医疗信息化和智能化建设，为AI的广泛部署做好了环境准备。
特别是在2023-2024年度，根据《中国医院信息化状况调查报告》的数据，超过90%的三级甲等医院已经实现了基本的信息管理系统覆盖，而近70%的二级医院也紧随其后。
美国有多个大型医疗集团不同，中国医疗保健系统以公立医院为主，医院对新技术的采纳和合规性要求大不一样。
而参考Abridge的成功经验，中国企业不仅需要深度整合进入医生工作流，更需要与本土化场景适配（如分级诊疗、县域医疗），而非简单复制欧美模式。
图：智药局《AI大模型+医疗行业研究报告》
未来3-5年，随着政策细化和技术成熟，头部企业或迎来爆发窗口。
