手握海量数据的体检巨头，正在开卷生成式AI

7月前

种种迹象表明，生成式AI在医疗落地的速度正在加快！

在3月初举办的NVIDIA GTC大会上，与生命科学/医疗保健有关的会议共计90余场，首次超过硬件、半导体、汽车等科技领域，居全行业第一。同时，在整个2023年，NVIDIA在一级市场疯狂下注——涉及医疗AI的13个项目中，绝大多数均为生成式AI。

与之相对应，3月底举办的CHINC2024打造出国内迄今为止生成式AI“浓度”最高的医疗类展会——医疗流程中可以提质增效的场景几乎都被生成式AI重做了一遍，且越来越多的生成式AI在完成应用场景的拓展后开始进入落地阶段。

国内的医疗巨头们也在积极拥抱这一趋势，不仅在年报中大篇幅提到生成式AI的规划和应用，彼此之间的合作也成为一种趋势，尤其一些布局较早的合作也已经陆续到了落地部署的阶段。

早在1月底，美年健康、华为和润达医疗就宣布达成合作，共同开发了国内首款基于生成式AI的数智健管师——“健康小美”。4月15日，它开启了内部试运行，标志着体检行业正在加速进入生成式AI时代。

AI，体检行业的星辰大海！

商业体检在我国的历史并不长。在进入到本世纪之前，国内的体检多数为社会指令性体检，用于检查受检者的身体状况能否满足相应岗位要求，具有一定强制性。随着社会经济水平的提升，国民健康意识也在逐渐觉醒，健康体检开始逐渐转为预防保健性质的商业体检，主要目的为对潜在疾病进行早发现、早治疗。

这种巨大的需求一经释放，旋即推动了体检行业的迅速增长。根据美年健康年报透露的数据，我国体检人次已从2009年的2.3亿迅速增长到了2021年的5.49亿。尽管如此，行业渗透率仍只有38.9%，与体检覆盖率较高的美国（74.2%）、日本（73.4%）和德国（96.6%）等发达国家有着较大的差距。

从另一个方向而言，这一巨大的差距也造就了巨大的想象空间。估算2012-2021间，我国体检市场规模从已468亿元提升到1890亿元，复合增速高达16.78%，预计 2025年我国体检市场规模将达到3900亿元之多。

在市场和政策的双重推动下，民营体检机构如雨后春笋一般冒出来。其中，美年健康后来居上，一路披荆斩棘，并于2015年7月正式登陆A股，已成为体检行业的领军企业。截至2023年6月底，美年健康旗下包括“美年大健康”“慈铭体检”“慈铭奥亚”“美兆健康”四大品牌，608家体检中心共覆盖了全国30多个省级行政区，在覆盖城市、门店、年体检人次总量上均稳居行业第一位。

不过，即便民营体检机构在过去十多年时间内迅速增长，但公立医疗机构，尤其是公立三甲医院凭借强大的医疗服务能力和品牌号召力依然占据着体检市场的主要份额。想要与它们持续竞争，民营体检机构需要进行更多的努力，在技术和服务上进行投资。

近年来，AI开始进入了管理者的视野。美年健康董事长俞熔表示：“AI可大大提升专业健康体检的效率、稳定性和质量。它在健康体检行业中的应用可以提高筛查精准度、改善客户体验、提高经营效率、降低成本以及助力医生临床水平快速提升，从而推动健康体检和健康管理业务的创新和发展。”

用AI实现体检革新，推动健康体检和健康管理业务的创新和发展已经成为全行业共识。作为国内预防医疗赛道的龙头，美年健康也最早开始探索利用最前沿的人工智能对全流程进行赋能。

俞熔向动脉网介绍了近年来美年健康在AI上的探索：“从2017年起，美年推出了多个融入了AI技术的‘专精特新’系列产品，包括肺结节AI、心血管AI、眼底AI、超声AI和脑健康AI项目等，都带来了业绩增量。作为预防医学的头部企业，我们近两年在AI体检产品及闭环服务上更是进行了大胆的创新和实践，以AI赋能体检场景，将AI普惠至日常体检中。目前，美年健康的AI应用已经非常普遍，这些产品的推出不仅极大地提升了体检的精准度和效率，更是为受检者带来了前所未有的体验。”

这些实践取得了不错的效果，业内也愈发看好AI在预防医学领域尤其是健康体检领域的应用和落地。一方面，AI的应用可以助力精准筛查，提高筛查精准度，减少人为误差，改善客户体验，提高客户满意度；另一方面，AI又有助于进一步提升疾病筛查效率与专家阅片效率、降低成本。并且，基于体检流量带来的优质健康大数据，也将进一步优化赋能AI算法，在细分领域开启更多应用场景。

在AI的加持下，体检行业也正揭开新时代的序幕，从以往的体检1.0（常规筛查）、体检2.0（深度筛查）、体检3.0（全方位全周期健康管理）进化到体检4.0（个性化、数智化的健康管理）时代，开始向着星辰大海迈进。

进化，生成式AI开卷体检赛道

广泛认为，AI有着完全颠覆体检行业检前、检中、诊断、检后、管理等全流程的成本、效率及用户体验优化的巨大潜力。

俞熔则向动脉网介绍了美年健康在这些流程上的探索：“目前，我们已充分实现了AI和大数据的在检前、检中和检后的应用。比如，检前通过智能加项和个人体检套餐智能化定制方案，提供专业和有针对性的体检方案。在检中，无论是辅助医疗，创新产品还是提升客户感受的分时预约的AI技术已经充分应用。至于检后，智能主检和AI-MDT多学科专家会诊健康评估可以极大提升诊疗的效率和准确度，并为健康干预提供详实的数据基础和用户个性化健康管理方案。最后，在健康干预阶段，在提供就医通道、专家对接和保险产品等服务的基础上，我们还正逐步探讨通过AI和大数据辅助针对不同慢病管理的解决方案。”

“此外，我们从2022年开始已经提供基于AI算法模型驱动的个性化的体检服务，个人客户和团体客户都可以根据历史数据和简单的问卷利用AI来定制体检套餐。我们还在研究利用AI和大模型进行智能总检。这将引领健康体检行业进入到了个性化、数智化健康管理的体检4.0时代。”他补充说道。

随着AI的普及，美年健康也在致力于进一步通过大模型技术深入挖掘健康大数据价值，发挥其数据优势。健康小美就是这种策略产品化的尝试。

这个国内首款健康管理AI机器人可在用户上传个人生活习惯、运动情况历史数据等信息后一键生成个性化的健康管理计划；也可以基于个人健康数据、生活习惯、家族病史等建立连续完整的数字健康档案，生成专属的体检、预防方案；还可以基于用户提供的数据打造一个数字孪生，模拟用户在现实生活中的健康状况，提前发现潜在的健康问题，并提供解决方案。

通俗地说，健康小美就像一位全年无休的私人健康顾问，可以源源不断地为用户提供个性化的健康意见和智能服务方案。

健康管理，是一片极具想象空间的“蓝海”。根据艾瑞咨询的预测，2023年国内健康管理市场规模达到18107亿元，预计到2028年，整体健康管理市场规模将突破30000亿元，2023-2028年的年复合增长率达到12.5%。广泛认为，健康助理的产品、服务及生态延展，结合生成式AI的高速发展正处在一个爆发性增长的赛道。预测未来三年，将催生至少百亿规模的业务增长空间。

这也是类似健康管理助手当下正成为趋势的原因之一。在前不久的NVIDIA GTC上，Hippocratic AI旗下基于生成式AI的健康助理也被大篇幅提及。与此同时，WHO也刚刚发布了生成式AI健康助理——S.A.R.A.H。

不过，与它们相比，健康小美背后的大模型基于华为盘古大模型调优而来，并基于美年健康历年积累的国内体检用户的高质量专业健康体检数据打造，对于国内具有更强的针对性。

更为重要的是，健康小美还可以结合美年健康的实际业务，在未来将电子病历、遗传信息、影像数据等多模态数据整合其中，并为用户提供更全面的疾病评估和诊断建议。

基于这种能力，健康小美在未来也可以与可穿戴设备、无创检测技术和数字疗法等载体结合，进一步对用户多维实时健康数据进行挖掘利用，以为用户提供更多的更好的健康管理工具。

根据美年健康介绍，健康小美并不是一个概念性的产品，而是会在短期内快速部署到旗下所有体检中心，为用户提供个性化、多元化、智慧化、精益化的全生命周期健康管理服务。

“未来，我们还要通过数字化和AI实现健康体检的全流程智能化运营，特别在智能总检、智能检验、超声机器人、健管机器人等关键领域实现人工智能和大模型全覆盖。”俞熔表示。

“为用户提供全生命周期健康管理服务”的目标说起来容易，但做起来难度颇高。美年健康在前几年所实施的数字化转型，成为了一切的开始。美年健康早早开始布局数字化转型，并在2022年提出“三年打造新美年”的战略目标。“All-in-数字化”成为其实现这一战略目标的关键之举。

通过深化数字化运营进程，积极推动医疗信息系统数字化升级，美年健康希望打造贯穿检前、检中、检后的全生命周期的数字化健康管理体系，实现从客户拜访、订单开始，再到临床科室、检验、影像，总检、客服、健管等全业务、全流程的数字化。

2022年，美年健康正式上线了自研已久的扁鹊智能体检管理SaaS云平台，并在2023年陆续在全国分院普遍实施，实现了医疗数据标准化、医疗流程规范化和医质管理远程化，保障了医疗质量的一致性和持续性，并极大提升了工作效率和客户体验。

这被认为标志着美年健康新一代智慧体检云平台时代的开启，意味着其体检全流程数字化、智能化管理正在加速实现。

在美年健康总部的4楼有一块大屏幕，上面可以即时显示全国所有门店的信息。同时，分布在全国的700台低剂量CT的信息也一目了然——每台CT当天检测了多少人次，每人次检查耗时多长，甚至具体到每人次辐射剂量是多少，都有详细的数据。

这些数据背后的支撑就是来自扁鹊系统。

同时，美年健康也在2023年全面部署检验LIS系统及影像PACS系统。通过这两个系统，总部可以实时了解各地质控情况，并建立影像报告的全面质控体系。客户体检流程也得以全部电子化、智能化，大大提高了服务效率和客户体验。

这种数字化转型的成功积累给了美年健康足够的底气，为其在医疗AI的更进一步布局奠定了基础。2024年伊始，美年健康也将“All-in-数字化”战略升级为“All-in-AI”战略，提出从预防医疗赛道的龙头企业升级为全方位全生命周期数智健康管理引领者的目标。

在美年健康“All-in-AI”的战略中，健康小美将扮演关键的承前启后的角色。

首先，健康小美将成为一个天然的流量入口。根据国家卫健委数据，中国居民健康素养正迅速提高，再加上慢病及老龄化人群，预计健康小美的潜在健管需求人群高达4亿左右。它有潜力逐年提高对市场客户的渗透率，同时，也能够通过个性化的健管方案转化和增加现有的体检次数量级规模。

其次，健康小美在增值服务上的巨大潜力肉眼可见。多年来，美年健康已累计亿万人次级别的体检客户规模，有相当高的比例人群愿意为个性化、智能化的健康管理服务付费。以美年健康巨大的客户规模，即使平均客单价提升10%，也将带来可观的额外收入。

不仅如此，健康小美所提供的精准化、个性化服务还可有效提高客户黏性，增加复购率以及推荐率，间接提升营收。考虑到美年健康的市场地位和品牌影响力，这一部分增长潜力不容忽视。

最后，从整个医疗健康生态来看，健康小美后端链接了包括影像远程阅片、专管服务体系、绿色就医通道、健康保险创新、营养品定制服务等服务，加上未来可能催生的一系列服务和产品的创新生态（如智能穿戴设备、数字疗法等），其撬动的产业规模可至千亿级别。

从长期战略角度出发，类似健康小美的生成式AI健康助理将有助于体检行业完善全生命周期的健康管理服务平台，构建更加完善的健康管理生态系统。在生成式AI的帮助下，体检机构将能够依据客户需求开发出更多定制化服务和产品，并延展生态圈的协作和服务。

美年健康多方布局，

已成为AI终端生态共建者

经历了几年的快速发展，医疗AI已经进入了下半场，AI商业化能力的比拼愈发重要。遗憾的是，受限于各种原因，AI医疗短期内要想在公立医疗机构取得突破性进展并不容易。相对而言，主要依靠自费的商业体检反而成为了AI商业落地的出口。

美年健康一直是AI商业化的积极践行者。一方面，它通过创业大赛的形式加速初创AI企业孵化。自2017年开始，美年健康已主办5届中国创新创业大赛大中小企业融通专业赛，聚焦智能化精准医疗、主动健康与数字医疗、AIGC医疗健康等领域，累计服务企业和团队1300余家。

另一方面，美年健康也有意识地积极开发AI体检项目，助力其尽早落地应用。

早在2017年，美年健康就率先推出肺结节AI辅助诊断，帮助当时尚处于起步阶段的肺结节AI得以实际落地。这一产品也在2022年迭代为综合性肺健康服务——“肺结宁”，率先于业内实现了肺结节的全程化监测闭环管理。

2022年，美年健康又推出脑健康专项服务产品“脑睿佳”。这是全国第一款聚焦脑卒中与阿尔茨海默病早筛的创新产品，确定了其在健康人群脑健康筛查领域的领导者地位。这一产品技术国内首创，通过将核磁扫描、评估量表、AI和基因检测进行创新组合，在行业内率先实现了阿尔茨海默症的早期风险评估。

目前，美年健康已陆续推出多款以AI为代表的创新体检产品，涵盖肺结节AI诊断、脑卒中AI诊断、脑认知AI诊断、冠脉AI诊断、心电图AI诊断、乳腺超声AI诊断、超声AI质控、眼底AI诊断、儿童骨龄AI评估等，推动了这些AI商业化落地的进程。

随着时间的进展，美年健康也不再满足于仅仅只是推动AI商业落地，如何利用自身积累的海量高质量数据赋能AI成为摆在其面前的一个课题——牵头承担国家重点研发计划重点专项“健康体检大数据云平台”项目便是探索之一。

在项目实施过程中，美年健康充分发挥自身优势，高效完成了1.3亿人次健康体检数据的汇集和治理工作，其中包括434万人次连续五年数据和188万人次关联基因检测结果数据，奠定了雄厚的数据资源基础。

基于这种数据挖掘利用的能力，美年健康与华为、润达医疗的本次合作自然水到渠成。

在这次合作中，美年健康将提供海量、精准、高质量的健康体检大数据，结合华为云在云计算、大数据和盘古大模型等方面的领先技术，以及润达医疗在智慧医疗服务领域深厚的行业经验。三方彼此互补，希望能为健康体检行业提供更加智能化的整体解决方案。

美年健康AI终端生态共建者的角色也借此次合作得到进一步明确，“All-in-AI”也将会在未来结出累累硕果。“我相信，通过广泛的跨界合作和协同创新，对数字技术和精准数据驱动服务的充分利用，我们可以加速构建智慧健康管理的技术底座和产业生态，力争打造出国内领先的‘AI+健康管理’标杆平台。”俞熔对“All-in-AI”战略的未来十分乐观。

这不是一切的终点。就在2024年初，国家数据局发布了“数据要素×”三年行动计划，医疗健康也被列为“数据要素×”计划的重点领域，希望通过激活数据要素潜能，有序释放个人健康医疗数据价值。

成立已经20年的美年健康每年为约3000万人次提供健康体检，自上市已来累计为约2.3亿人次提供健康体检服务，已成为中国最大规模的个人健康数据中心，构建了一个涵盖社会人口学、健康史、生活方式、体格检查、实验室检查以及影像学检查等方面的海量健康数据宝库。这些数据不光对于AI生态意义重大，也将在即将到来的“数据要素”时代产生巨大的价值。