政策市场双轮驱动 专科AI迎来千亿窗口期
人工智能技术正在深刻重塑全球医疗健康产业格局，AI医疗作为数字健康领域最具颠覆性的创新方向之一，已经从概念验证阶段迈向规模化应用阶段。根据权威机构预测，2025年中国AI医疗行业规模将达到1157亿元，预计在2028年达到1598亿元。这一增长态势背后，是国家层面密集政策的持续赋能：“十四五”数字健康规划明确提出“推动人工智能在临床诊疗等场景的深度应用”，五部委《实施意见》更细化了“安全可控、临床适配”的核心要求，为AI医疗产品落地划定了清晰的政策框架。
妇产科诊疗的复杂度不断提高。一方面，妊娠期高血压、妊娠期糖尿病等常见合并症在部分人群中的发生率可达 20%–35%，直接影响母胎安全；另一方面，性发育异常、卵巢小细胞癌等罕见病因发病率低、诊断路径复杂，临床识别难度大。同时，胎儿医学因依赖多学科协作、涉及伦理和风险评估，被普遍认为是妇产科中循证难度最高的领域。
在知识快速增长的背景下，医学领域每年新增超 200 万篇文献，多项调查显示，超过三分之二的医生难以及时跟进本专业研究进展。由于文献分散在多个数据库、筛选证据等级需人工完成，一次完整检索往往耗费数小时，成为影响临床效率的主要瓶颈。
“通用大模型的‘流畅方案’解决不了临床的‘精准决策’问题。”壹生检康CEO王强宇的表述，揭示了行业的积弊。政策的转向，将发展重心从“算法性能”转向“可信体系”，为专科AI的破局提供了明确的政策窗口期。“豆蔻医生超级助理”在专科临床决策场景中精准落地，正是通过解决“证据可信”这一核心痛点，切中了年诊疗人次超4亿的真实需求，让医生真正“敢用”和“愿意用”。
全球赛道对标：OpenEvidence引领下的中国本土化突围
在全球循证医学AI赛道，美国OpenEvidence是公认标杆。这家2025年估值达60亿美元的独角兽企业，凭借“每句诊疗建议标注引用来源”的证据溯源能力，拥有超40万名月度活跃医生用户，每月支援约1500万次临床咨询。但其在本土化适配方面的短板较为明显：数据体系以欧美指南和英文文献为主，对中华医学会妇产科分会指南等本土权威文件、CNKI等中文数据库整合不足，且未针对妇产科专科场景深度定制。
“豆蔻医生超级助理”在继承证据溯源核心能力的基础上，构建“专科深度+本土整合+生态协同”三大壁垒，实现差异化突围：
专科场景深度定制：与三甲医院专家、主任共创，针对诊断类临床问题，采用本土化适配的 PIRD/PICO 循证医学问题构建模型，结合国内妇产科诊疗路径、检查标准及人群特征优化核心要素拆解逻辑，大幅提升诊断类证据检索的精准度与临床适配性；深度整合相关人群的循证证据、指南共识及真实世界数据，为高风险治疗决策提供更具针对性的循证支撑；面对罕见病诊疗难题，将循证框架扩展至PICOS体系，全面纳入病例报告、病例系列及真实世界研究等特殊证据类型，有效填补本土罕见妇产科疾病的证据空白，为疑难病例诊疗提供全维度循证依据。
本土化数据体系构建：形成“全球文献+中国指南+真实世界数据”三维数据体系，除整合PubMed 4000万+文献、NCCN/ACOG等国际指南外，重点纳入7大本土权威机构指南及国内三甲医院真实病例数据。针对肿瘤诊疗等前沿领域，“前沿疗法速递”模块实现月度更新，将医生获取前沿证据的时间从几小时缩短至几分钟。
钉钉生态深度融合：不同于OpenEvidence的“医生个人付费”模式，该产品融入钉钉医疗生态后，医院端可“一键调用，无缝融入工作场景”，无需复杂HIS系统对接，大幅降低采购成本与落地门槛，更为后续打通HIS/LIS/PACS系统、覆盖诊疗全流程奠定基础。
三大场景验证价值：从效率提升到诊疗模式重构
在循证难度最高的产前诊断、妇科肿瘤等场景的落地数据，清晰勾勒出AI重构临床工作流的路径。
- 产前诊断：产前诊断是该产品的核心场景，深入了解产前诊断过程中临床的真实痛点。浙江大学医学院附属妇产科医院产前诊断中心胡主任对AI助理在临床中实际落地充满期待：“在产前诊断场景，AI基于文献、指南对胎儿可能疾病发生概率、治愈率及预后指导等提供的专业建议，将成为实现精准诊断和高质量医患沟通的重要依据，为临床工作带来更可靠、更高效的专业支持。”
- 妇科肿瘤： 在复发性卵巢癌等场景中，医生输入特征后1分钟内即可获取“指南推荐+真实世界数据+相似病例”的完整证据链，个体病例证据准确匹配，推动肿瘤诊疗从“标准化”向“个体化”升级。
- 普通妇科：针对特殊人群制定个体化方案，如为有生育需求的深部浸润型子宫内膜异位症患者，整合手术方式与妊娠结局的相关性研究，支撑精准决策；为年轻医生提供循证思维培训，通过完整证据链呈现决策逻辑，实现“隐性经验”向“显性知识”的转化。
生态合规双保障 构建专科AI商业化范本
“豆蔻医生超级助理”的快速落地，得益于“生态适配+合规保障+梯度商业化”的完整体系。生态层面，钉钉医疗生态的流量与场景支撑，实现产品“即插即用”；商业化层面，采用“先三甲后地市”梯度策略，以省级三甲医院为合作基点，深化妇产科场景后向全科拓展，再下沉至地市级医院，既保障产品迭代的临床数据支撑，又打开广阔市场空间。
业内专家指出，该产品的实践为医疗AI行业提供三大核心启示：政策与临床需求的共振是爆款产品的催化剂，专科化是突破“通用陷阱”的有效路径，“证据可信”是构建临床信任与商业壁垒的核心。随着此类产品规模化落地，中国医疗AI正从“技术研发驱动”转向“临床价值驱动”的新阶段，“豆蔻”树立的行业标杆，将加速专科AI赛道的产业化进程。
