遇事不決看龍頭。

文 | 華商韜略 陳斯文

一項新技術的問世，總會讓各行各業躍躍欲試，希望借助它先改變自己，再改變世界。

AI+醫療，就是一個現成的例子。過去一年，醫療大模型紛至沓來，從醫院到醫療器械企業，從軟件企業到保險公司，只要與醫療能拉上關系，都開始大干快上。

行業熱情高漲，現實卻有差距：

絕大多數醫療大模型的真實應用，都局限在“幫忙寫病歷、輔助看片子”的場景。讓人懷疑“絕不替代醫生”這個行業共識的真相——不是不想，而是不能。

但行業的進化又常常遵循著另一條規律：在一片混沌之中，總會有人獨辟蹊徑，然后柳暗花明。

2024年12月，邁瑞醫療發布了自己的重癥醫療大模型——啟元。

“啟元”這個名字，埋藏著邁瑞對大模型的頗深期許，它既代表著數智化能力對醫療服務賦能的開始，也是邁瑞在垂域大模型邁出的第一步，更是全球首個臨床落地的重癥大模型。

這個地位的決定因素，就體現在“重癥”這個切入點。

與普通疾病相比，重癥的特點是病情危重、診療繁難。比如心臟移植術后何時撤走人工心肺機、比如腦出血患者為什么出現意識障礙、比如卵巢上的巧克力囊腫是否惡變成癌、比如子宮大體積腫瘤擴散后的減滅……

治療類似重癥，醫院打的都是“與閻王搶人”的硬仗，因此也最需要醫生的能力——對病情給出一錘定音的精準判斷，對治療給出貼合臨床實際的處置建議。

年輕醫生與專家的差距，很多時候正是在這里體現。

在真實世界里，一位年輕醫生想要成長為重癥專家，只靠腦子快、基礎醫學知識多是不夠的，醫院對他的訓練，通常會提出兩個要求：建立重癥思維、了解患者全貌。

所謂的重癥思維，主要指的是面對重癥時的診療經驗，而患者全貌，則要求醫生到患者床邊去了解患者的病情歷程、身體狀況，甚至作出病情趨勢的預測。

在許多專家口中，這兩個要求常常被概括成“見得多、離得近”。

因此，當邁瑞來到AI世界，希望打造一款能夠幫助醫生做診療決策的重癥大模型時，同樣不能只在算力與基礎數據上拼殺。用“見得多、離得近”的方式，幫助大模型建立重癥思維，是繞不過去的要求。

對于邁瑞這家硬件裝機遍布全球的器械龍頭而言，充足的脫敏臨床數據不是難題，但它的研發團隊卻早早確定了一個原則：做少就是做多，做精就是做好。

這決定了啟元重癥大模型語料訓練的標準——只采用含有完整診療思維鏈的語料。

完整的診療思維鏈，要針對明確的臨床問題，包括了明確而多樣化的重癥病種、復雜病情、完整的患者數據、鑒別診斷的過程、診療決策、明確而干凈的干預結果，最終符合入選語料庫的案例數量只有1000多例。

這種完整的程度，可以從一個案例中得到清晰感受。

一位心臟移植患者，因為血流動力學不穩定，醫生懷疑他的跨肺血流不足——這是一個明確的臨床問題。

醫生采用了超聲引導下的漂浮導管來進行輔助診斷，結果發現右心室動脈壓力階差下降，由此考慮到他可能出現右心系統異常心包堵塞——這是一個明確診斷過程和診療決策。

在進行手術清除后，患者的壓力階差、生命體征、思維都恢復正常——這又是一個明確而良好的干預結果。

在解決了大模型“學什么”的問題后，邁瑞團隊下一步的工作是解決“怎么學”。

在研發團隊眼中，大模型的訓練如同一個孩子的教育，既需要學習的榜樣，也需要正面的引導。前者指的是優秀的臨床案例；后者則是在大模型給出良好答案時，及時給予高分獎勵，而在答案不盡如人意時，仍然依據它的思考過程給出得分。

這個獎勵機制，成為了鼓勵大模型深入思考、良性循環的動力。

通過精選語料與算法設計，邁瑞讓啟元大模型做到了“看得多”，而“離得近”的要求，則需要為應用環節設計清晰的規則。

“離得近”的真實目的，是建立患者的高清畫像。它的要素，取決于高質量的患者臨床數據：比如由各類設備提供、全面真實的靜態數據；比如排除這些數據的信號污染；比如讓心電波形、呼吸波形這些數據保持連續不間斷；比如診療中用藥的效果評分……

這些高質量數據，勾勒出了一張高清、全幅的患者畫像，但在完成“加法”的工作后，研發團隊還需要完成“減法”的工作，用增強檢索技術，確保大模型快速定位到對做決策、給答案有用的數據，再將其整理成一套簡練、精準的問題。

在兩年多的時間里，邁瑞醫療沿著真實世界培養重癥醫生的途徑，完成了對啟元重癥大模型的研發。在功能層面上，它能在5秒內迅速梳理患者病情歷程，提取關鍵指標，生成數字畫像，并深度融合重癥思維，像真實世界中的重癥醫生一樣去思考，精準預測病情趨勢，并提供治療建議，助力醫生快速決策。

對于醫生的諸多實用價值，幫助啟元重癥大模型在國內多家頂級醫療機構實現了臨床應用。特別是在浙江大學醫學院附屬第一醫院部署的半年多時間里，它已經深度融入醫院ICU的日常診療流程，在搶救生命的最前線實現了顯著成效。

憑借針對重癥診療的垂類大模型，邁瑞在“AI+醫療”浪潮帶來的“百模大戰”中做到了獨一無二。

出奇的背后，往往是守正；薄發的基礎，常常是厚積。

支撐邁瑞在AI時代做到獨一無二、獨辟蹊徑的，不是天馬行空的架空想象，而是它在上一個時代扎實的業務基礎，是領先行業的王者地位。

邁瑞在AI時代的成就，起步于它在數智化上的全面轉型。所謂的“數”，代表著IT技術與硬件設備的融合，所謂的“智”，代表著AI與軟件系統的融合。

前者能夠成立，需要一個前提——完成廣闊的硬件產品布局，完成數百萬臺存量+持續增量裝機規模。

作為全球領先的醫療器械及解決方案供應商，邁瑞擁有國內同行業中最全的產品線，旗下監護儀、麻醉機、呼吸機、除顫儀、血球、超聲等產品在全球市場占有率均居前三。

這個可觀的裝機量，幫助邁瑞成為領先于業界的設備制造商，更為重要的是，它既可以反映出真實場景下臨床更深層次的需求，還可以成為信息與數據的端口。

后者能夠成立，則需要完成數據、設備和IT互聯的深度融合。

為了搭建后者的架構，邁瑞自2020年以來，通過與大量醫療機構合作，構建了開放、可生長的“三瑞”生態系統。

在“三瑞”生態中，“瑞智聯”的作用，在于醫療設備的數字化。通過將監護儀、麻醉機、呼吸機、輸注泵等智能硬件連接，實現設備物聯和數據互聯，臨床自動化、智能決策支持、醫療設備管理等智能應用，提升監護和診療質量。

“邁瑞智檢”實驗室立足于邁瑞豐富的醫學檢驗產品體系，實現實驗室精益化運營和全流程管理；“瑞影云++”則專注影像互聯，支持跨科室、跨院區、跨地域的遠程指導、線上會診、分院教學、多中心研究等工作，并滿足檢查結果互認、精益化設備管理等迫切需要。

“三瑞”生態的存在，無疑意味著對醫療設備數據的善用，它既讓設備相比過去發揮出數倍甚至幾十倍的效能，也讓數據的流動性大增，成為可以反復利用的資產。

因此，數智化的轉型不是想當然，它需要有雄厚的業務基礎作為支撐。沒有裝機規模，數智化轉型就沒有硬件載體，優質而充沛的數據來源就無從談起；沒有軟件系統與IT，設備物聯與數據互聯就無法實現，數字資產就是無法實現流動的信息孤島。整場數智化轉型在實操層面上就失去了可能性。

正是在數字化程度的不斷提升中，邁瑞對于智能的理解逐步加深，從而覓得了實現更高階數智化轉型的可能性。

因此，決定器械企業能否實現成功的數智化轉型，乃至于在AI領域獲得更大成就的關鍵，都取決于過去的業務基礎是否扎實。

對于邁瑞醫療而言，它在行業內持續領先的業務規模，在2024年仍在擴大。

2025年4月29日，邁瑞醫療發布了2024年財報，報告期內，公司實現營業收入達367.26億元，同比增長5.14%；凈利潤達116.68億元，同比增長0.74%。

對于邁瑞，這意味著什么？除了保持其本土龍頭的行業地位之外，更具標志性的意義在于：

又有300多億元營收對應的設備及解決方案完成了市場投放，轉化成了實實在在的裝機量，讓它與本土其他同行在業務規模上的差距進一步放大。

而生命信息與支持、體外診斷、醫學影像三大業務板塊的增長，也帶動了“三瑞”生態的進一步壯大。

截至2024年12月31日，“瑞智聯”生態系統在國內實現裝機醫院數量累計超千家，新增項目超過600個，其中新增三甲醫院超過350家；“邁瑞智檢”在全國實現近590家醫院的裝機，其中80%為三級醫院，全年新增裝機380家；“瑞影云++”則已經覆蓋了全國31個省、市、自治區，實現累計裝機超過15,600套，其中2024年新增裝機接近5000套。

對于邁瑞而言，這個更蓬勃的“三瑞”生態，顯然更加有利于它在數智化之路上的再進取。而醫療健康產業的大趨勢，則為公司的數智化轉型增加了得天獨厚的背景。

在當下的全球醫療健康產業中，“需求增加、供給不足”的長期狀況，既意味著發展空間，也意味著對醫療水平、醫療質量的挑戰；此外，醫務人員緊缺、醫療資源匱乏與不均，仍然是橫亙在全球大多數國家面前的難題。

在短時間內無法快速擴充優質醫療資源的前提下，如何為醫療衛生體系提質增效，就是各國醫療高發展的關鍵。

正因為如此，整個醫療器械市場也正在醞釀著一場巨變——從對設備產品的需求，轉向對于解決方案的需求。其關鍵就在于是否能解決臨床痛點、提升診療效率。

這恰恰是邁瑞實施數智化轉型的意義，也正是它創立24年來能力的集中釋放：

通過“三瑞”智慧生態系統和全院級數智化整體解決方案，幫助醫護人員進行跨院區患者的均質化監護、檢驗、超聲檢查；通過“設備+IT+AI”的數智化醫療生態系統，輔助醫生提升診療能力；通過全球首個臨床落地的重癥醫療大模型“啟元”，在AI時代實現AI系統對臨床診療思維的深度內化，助力臨床全面提升診療精準度與質量。

這種對于臨床的全面賦能，以前所未有的速度顛覆著原有的臨床工作流，推動著醫療器械行業的革新，也在根本上撬動了醫療器械的行業邏輯：

能不能幫助醫護人員拓展能力的邊界，讓醫護人員回歸患者，讓醫療從效率競賽回歸人文關懷，將是醫療器械企業經營中越來越關鍵的問題。

達成這些目標的要素，既包括產品性能、功能、智能的提升，也在于如何縮短醫護人員的成長路徑，降低醫護人員的工作強度，提升醫護人員的經驗與技能，讓更多人參與到“數智化”的進程，分享數智化帶來的紅利，而不是空喊口號。

從單機設備到重癥大模型、從自動化、數字化再到智能化，“以技術創造領先”在任何時代都能成立，只不過在技術浪潮中，只有每一次都做到獨一無二的領先者，才會成為跨越時代的王者。

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