微医：人工智能总医院，创造医疗“新物种”|界面新闻

自2025年2月以来，随着DeepSeek的横空出世 ，国内再度掀起人工智能的应用浪潮
，特别是在医疗领域内：首个重症医疗大模型、首个罕见病领域人工智能大模型 、首个腹膜透析大模型
、首个儿科大模型以及数智超声大模型等纷纷亮相。这些改变标志着，一场以人工智能大模型为新切入点的“AI+医疗”风暴正在酝酿 。

早在此轮大模型风潮出现前 ，国内的“AI+医疗 ”已经历了多年发展
。而在以往，产业的商业模式极不成熟
，绝大多数互联网医疗公司在享有科技独角兽声誉的同时，也免不了落入“融资-烧钱-亏损
”的循环。同时 ，AI的应用似乎也总局限于“开药”“续方 ”的狭隘想象 。不过
，发展至今，产业中原有的商业模式已被更新 ，AI+医疗领域已经诞生了更有说服力的阶段性成果
。

在互联网医疗领域深耕多年后
，微医控股已经先行转向了“AI+医疗”赛道，并伴之以自身商业模式的升级 ，实现了AI医疗服务在诊疗服务乃至健康管理全流程的覆盖。目前
，该企业独家打造了按人头及按价值付费的模式，向更广阔的基层提供健康管理会员服务 。作为AI医疗健康解决方案提供商 ，按2023年的收入规模计算
，微医控股已经登顶国内AI医疗服务行业。若是再结合企业目前的收入增速来看，微医控股的未来极富想象力
。

创收能力显著增长

据业内人士透露 ，微医控股的天津人工智能总医院2024年度总收入已迈入50亿元大关。这一创收数据在“AI+医疗
”领域内遥遥领先，是目前“港股医疗大模型第一股”讯飞医疗2024年7.34亿元营收的七倍 。

此前的2024年12月31日
，微医控股（全称“微医控股有限公司 ”）公布招股书，宣布启动港交所上市计划
。

微医天津人工智能总医院是微医控股创造的一种“AI新物种
”。它扎根于微医控股长期在互联网医疗领域的积淀 ，以AI 驱动升级
，2022年在天津互联网医院的基础上建设而成 。

自2020年开始，微医与天津市人民政府合作开启了“天津数字健康共同体”专项医改工作
。2022年以来 ，由微医天津人工智能总医院牵头
，协同全市273家社区卫生服务中心和2000余站点及卫生室共同组建的天津AI数字健共体也在逐渐长成。天津人工智能总医院扮演着前述基层医疗联合体总健康负责、总技术赋能 、总绩效统筹的角色 。

天津人工智能总医院收入突破50亿元大关表明，在微医控股的赋能下 ，有大量的患者不仅来到了基层医疗机构就医
，还成为了这些医疗机构的签约会员
。据了解，在天津健共体之中 ，已累计有60余家亏损的基层医院实现盈利。

“天津模式 ”是微医控股近年来发展的重要成果 。微医天津人工智能总医院也成为标志案例
。这个案例不仅仅意味着AI带来技术革新
，更是一项重要的商业突破，它不仅代表了早期那些将AI全方位应用在医疗之中的设想正在逐步实现 ，也意味着AI+医疗的商业想象空间还可以持续扩充。

微医控股的“天津模式
”建构了具有竞争力的商业闭环 。此前，互联网医疗盈利困难
，表现在企业投入巨大的同时，缺乏可持续创造商业获益的有效手段。微医控股的成功之处在于通过按人头及按价值付费的模式 ，吸纳了大量的会员
，并实现了收入规模的连年快速提升
。

深入分析这一模式可以看出：一方面，它服务了数量众多的患者 ，依靠庞大的会员数量稳住基本盘
，当然，这部分业务的毛利率较低；另一方面 ，在拥有众多数量的签约会员后
，微医控股也在为自身导入更强劲的发展后劲，庞大的会员数量为企业后续开拓高利润率的增值业务奠定基础。

目前 ，天津市健共体已为约100万会员提供多病种及糖尿病管理服务 。这展示的正是微医控股创造商业价值的可能性
。

从时间节点上来看
，微医在天津初推出按人头付费的糖尿病健康管理会员服务时间是2022年。也就是说，在不足三年的时间内 ，以这一业务为开端，就已经吸引了100万健康管理会员签约
，业务的扩张速度和成长性可见一斑 。在糖尿病之后，微医控股现阶段也将疾病管理的工作推广至了更多病种管理 ，这也必然会进一步支持业务大盘增长
。

据微医控股招股书
，2024年上半年，该公司的收入达18亿元。其中 ，来自健康管理会员服务的收入为10.32亿元 。与上年同期相比
，来自健康管理会员服务的收入在一年内增长了近7倍
。

所谓“来自健康管理会员服务的收入”，正是指按人头及按价值付费的模式。这一数据的强增长再次印证了微医控股的业务正在高速发展 。微医控股也是国内唯一一家提供此类AI医疗健康解决方案的提供商
。

值得一提的是 ，基于按人头总额付费的健康管理作为AI健共体的基础商业模式
，不仅能实现保本微利，凭借着与广泛医疗机构
、用户形成的深度服务关系 ，这种商业模式在精准获客、风控 、高效履约等方面也具有强大优势。它不仅在面向C端、B端的业务中打开更加广阔的增值服务市场
，还有助于企业在生态能力方面的释放，进一步提升商业可能 。

内嵌智能体共同发力

按人头总额付费的健康管理是AI健共体提供的基础服务 ，引入AI工具对签约会员开展高质量的健康管理是该业务的核心运行模式。在微医天津人工智能总医院的运营中，现阶段嵌入的五大智能体分别为AI医生
、AI药师、AI检查 、AI健管
、AI智控
。

通俗理解
，这五大智能体相对应的功能分别是：协助医生接诊问诊；协助高效审核处方、支持药物供应；协助开展检查及报告解读；为患者提供健康管理建议；以及帮助区域医保管理部门及医院降低欺诈骗保风险 、提升医保基金使用效率。

在中国，长期存在优质医疗资源总量不足和分布不均的问题 ，基层医疗的健康服务能力客观上处于弱势地位 。在2019年
，时任国家卫生健康委员会主任马晓伟曾公开表示：国内医师过度集中在大城市三甲医院，城乡基层特别是农村和偏远山区医师数量十分有限
。同时 ，国内的药物供应
、检验检测能力也存在分布不均的状况。

“总量不足
，分布不均 ”的中国医疗资源分配现状，也为微医控股五大智能体在基层医疗领域内提供了广阔的应用空间 。

以AI医生为例 ，在微医控股提供的AI医生智能体辅助下
，医生可以快速查阅患者的基本信息以及既往的疾病史、诊断史，帮助其更清晰全面地了解患者状态
。同时 ，AI医生智能体也能辅助医生开展疾病诊断
，适时提供一些疾病诊断的方案建议。由于AI医生智能体的背后蕴含了顶尖专家团队的专业经验以及医学领域最新的疾病诊疗方案，它还能促使基层医生开展规范化诊疗 ，提升诊疗及用药方案的合理性和经济性 。

在健康管理领域，AI健管智能体能帮助健管师对患者开展更精细的健康管理服务
，来提升患者的健康水平
。通过有针对性地开展健康管理，不仅能提升患者愈后和生活质量 ，也能进一步优化医疗资源配置
，比如减少严重并发症的发生 、稳定病情
、阻碍疾病向更严重的状态发展。

目前来看，微医控股在此方面成效显著 。比如 ，在糖尿病管理中
，截至2024年6月底，微医控股在天津市44.2%的在管糖尿病会员达到了正常糖化血红蛋白水平 ，较截至2023年1月底的17.8%有显著改善
。另外
，血压达标率由19.5%上升至61.5%，血脂达标率由24.8%上升至27.9%。目前 ，微医控股的AI健管团队单名健管师服务人数已经从550人增长至约2000人的规模 。

另外
，在五大智能体之中，AI智控承担一项“直接守卫医保资金
”的任务。它能在医生开具不合理的医保处方之际做出提示
。比如 ，医生处方的药物与患者的疾病诊断内容不相符，药物的处方量超过医保的报销范围
，单一药物的某项副作用可能会对合并症患者造成反向刺激等等。

可以看出：AI智控不仅能够拦截医生的“大处方”，减少过度检查和过度用药行为 ，也能进一步提升基层的医疗能力
，校正部分不科学的处方习惯 。数据显示，天津市健共体应用AI智控后 ，截至2024年6月底
，医保拒付率由2021年同期的约0.52%降低至约0.04%
。

打造AI医疗全流程闭环

从企业的发展历程来看，微医是国内最早一批的互联网医疗企业。2015年 ，微医便首创了国内首家互联网医院乌镇互联网医院 。微医当前“天津模式 ”的开创也离不开前期基于天津互联网医院的实践
。

早在2017年
，微医控股便开启人工智能+医疗的产业研发，并与浙江大学合作建设睿医人工智能研究中心 ，以推动医疗健康领域人工智能技术的研发应用。如今
，天津市健共体等场景规模化应用的便是其研究成果 。从商业结果上看，微医控股研发的医疗大模型也是国内为数不多完成创收能力验证的大模型
。

作为最专业的AI应用场景 ，医疗行业既渴望人工智能技术的应用，也对人工智能的准确性、稳定性等提出了严格要求。只有结合丰富 、准确的医疗数据和有效
、先进的模型训练和工具开发方案
，才能打造出真正可靠、泛用和能够产生业务价值的人工智能临床诊疗解决方案 。

迄今为止，微医控股已有四项自主研发的大模型深度合成算法完成国家网信办备案 ，在数据 、内容、算法等方面
，为微医控股形成行业领先的医疗大模型提供安全合规支撑
。微医医疗大模型采用多基座模式，整合外部通用大模型形成行业推理引擎基座 ，同时自研技术
，聚焦于深度融合临床真实诊疗数据与临床决策路径，如与国家级专家团队合作形成了独有的医学规则308类1.3万条专病慢病医疗规则
、47万条合理用药规则、377类222万条医药保审核规则等 ，将医学严谨性嵌入AI决策全流程。它无论是在医学知识问答 、医学语言生成
，还是在复杂医学推理
、医学语言理解和医疗安全和伦理等评测维度均有突出表现 。

通过多基座模式，微医医疗大模型构建了从“开放探索
”到“精准锁定”的智能决策链路 ，确保循证合规
，从而实现大模型临床应用的突破。例如，前述AI医生的辅助诊断系统目前已覆盖糖尿病、高血压 、冠心病
、脑卒中四类国家重大慢病 ，有效将大专家的能力“平移 ”给基层医生
。

微医医疗大模型多次登顶国内权威医疗大模型测评平台CMB（Comprehensive Medical Benchmark in Chinese）和MedBench榜单。在医疗大模型的支持下，微医的五大AI医疗智能体发挥出了巨大功效 。将AI医疗能力应用到基层医疗服务的全流程
，打造切实可靠的人工智能临床解决方案，也是微医控股与其他AI+医疗企业在业务层面的显著差异
。

囯内投身AI+医疗的企业 ，大多数聚焦于AI能力在医疗服务中的诊前、诊中阶段的应用
，如医疗图像识别 、人工智能制药研发
、人工智能辅助康复设备研发生产等。大量医院接入Deepseek等先进大模型时，目前也仅是将之作为让病人进行预先自诊或为医生提供病历文字优化等服务的工具 。与此不同的是 ，微医控股并不局限在利用AI能力强化医疗服务某个单点能力的业务模式上
。它更关注的
，是如何利用人工智能技术，让医疗行业的所有参与者 ，包括患者、医院 、医生
、医保基金实现四方共赢的结果。

如今的微医控股
，已经完成了AI医疗线上线下全流程的商业闭环 。在健康需求越来越高涨的今天，在人工智能成为国家战略性新兴产业的今天 ，一个AI医疗的新故事正在展开
。