李永飞
运营战略规划
第二篇：技术与场景的 “鸿沟”：为什么 AI 大厂的医疗模型，在医院里 “水土不服”？（2）二、AI 大厂的五大 “致命短板”1. 战略重视不足，资源投入欠缺：相较于消费互联网、企业办公等赛道，医疗院内信息化投入周期长、回报慢、监管严格，导致多数 AI 大厂将其视为 “次要赛道”。字节等企业虽然拥有全球领先的 AI 技术，但在医疗领域的研发投入占比不足总投入的 5%，没有组建专门的医疗临床专家团队和合规团队，技术迭代完全依赖通用模型的迁移，缺乏针对医疗场景的深度优化，更没有投入资源研究如何将 AI 原生融入院内核心系统。2. 缺乏临床数据的深度积累：AI 模型的效果取决于训练数据的质量和数量。虽然 AI 大厂拥有海量的互联网数据，但医疗数据具有很强的专业性和隐私性，很难从公开渠道获取。而且，医院的数据分散在 HIS、LIS、PACS 等不同的系统中，数据格式不统一、质量参差不齐，需要经过大量的清洗和标注工作才能用于模型训练。AI 大厂没有深入医院的业务场景，无法获得高质量的临床数据，导致模型的泛化能力不足。3. 不懂医院的真实需求：医生需要的不是一个能 “替代” 自己的 AI，而是一个能 “辅助” 自己的工具。比如放射科医生需要的是能快速标注病灶、减少漏诊的 AI 助手，而不是一个直接给出诊断结果的 AI 系统；护士需要的是能简化文书工作、提醒风险的 AI 工具，而不是一个增加工作负担的复杂系统。AI 大厂往往高估了技术的能力，低估了临床工作的复杂性，导致产品的功能与医生的实际需求脱节。4. 没有线下落地和服务能力：院内 AI 产品的落地是一个系统工程，需要进行需求调研、系统对接、定制化开发、人员培训、运维保障等一系列工作。AI 大厂的核心优势是技术研发，没有遍布全国的线下实施和服务团队，无法及时响应医院的需求。很多医院反映，AI 产品出现问题后，科技企业的技术人员需要几天甚至几周才能到场解决，严重影响了医院的正常工作。5. 数据安全与合规风险：医疗数据涉及患者的隐私，受到《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的严格保护。AI 大厂在处理医疗数据时，往往面临着数据泄露、数据滥用等合规风险。而且，不同地区的医疗数据监管政策存在差异，AI 大厂很难全面掌握这些政策，导致产品在推广过程中遇到很多障碍。（注：仅代表个人针对行业的简要分析，转发请标注出处）
发布于 上海
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