就在今天,AI医疗又诞生了一个超级独角兽!
据报道,自动化医疗笔记的 AI 初创公司 Abridge 获得了 3 亿美元的 E 轮融资,估值达到53亿美元(约合人民币380亿)。
本轮融资由 Andreessen Horowitz 领投,Khosla Ventures 参投,新资金将帮助公司将业务拓展到护理、医疗报销等领域。
要知道,今年2月份该公司宣布获得2.5亿美元的D轮融资,公司估值达到了27.5亿美元。
而仅仅4个月后,公司估值直接翻倍。迄今为止,该公司已筹集了约 8 亿美元,其中包括 2024 年 2 月的 1.5 亿美元 C 轮融资。
随着AI医疗的爆发,Abridge的营收也在飞速增长。
据外媒The Information报道,今年一季度Abridge的合同年度经常性收入达到 1.17 亿美元, 并在150个医疗健康系统部署其平台。
而在2024年,公司预计其ARR(年度经常性收入)在2024年达到5000万美元。
然而,这样一家医疗独角兽并没有眼花缭乱的AI技术,甚至还被认为是“套壳AI公司”。
不到半年时间,连续拿下两轮巨额融资,Abridge为何屡屡收获资本青睐?
Abridge成立于2018年,总部位于美国匹兹堡。公司的创始人为Shiv Rao博士,是一位心脏病专家。
“Abridge”在英文中的意思是缩短或者减少某物,而公司的出发点就是希望缩减少医生的负担。
一项调查发现,超过90%的医生报告说“经常”感到筋疲力尽,这主要是因为文书工作。
由于美国复杂的医疗体系和医保制度,对于医生录入到EHR(电子病历)信息要求非常高,通常需要按照详尽的SOAP格式。
为了保证计费和保险的准确性,ERH通常包含多达几十个条目,一个错误就可能产生各种影响。
超过 60% 的医生表示,他们感到被这些文书要求压得喘不过气来,并且每周平均在正常时间之外工作 15 小时才能跟上进度。
为了各种合规性审查,复杂的文书工作让医生不得不雇佣抄写员(Scriber),以抽出更多的时间用于与患者沟通交流上。目前美国大约有10万名医疗抄写员,平均每10名医生就有一名。
也就是说,无论是人工抄写员还是AI抄写员,对于医生乃至整个医疗系统都是一个真实存在的刚需。
抄写员一般有两种工作模式:
1、现场工作:抄写员一起跟随医生面对患者,并实时填写录入数据,还包括协助医生随访等各种简单工作,相当于医学助理;
2、远程工作:由医生使用录音设备完成对患者信息的采集,然后可以将电子记录发送给抄写员,然后转录并输入计算机。
最重要的是,在这两种情况下,医生仍必须对记录的内容负责,并且必须审查和签字。
第二种工作模式下,为什么不能用AI取代人工并辅助录入到ERH/EMR中呢?由此AI Scriber(AI抄写员)孕育而生。
事实上,该领域就曾经诞生过AI+医疗语音识别鼻祖Nuance,该公司还曾经为苹果Siri提供过技术支持,2021年微软以197亿美元的价格收购Nuance,成为微软史上第二大收购案。
对于医生而言,Abridge工作流程很简单:他们只需要打开手机特定APP录音,AI会自动通过自动语音识别(ASR)听写诊疗过程,结束后Abridge会将结构化的注释直接发送到患者的电子图表中。
图:Abridge的产品形态
相较于传统的抄写员25美元/小时的成本,Abridge 将转录成本降低到0.12美元/小时,降低208倍。
成立早期,Abridge的打法偏向于互联网,即向医生等使用者免费提供AI工具,并收集各类数据以便进行商业化探索。
在很长一段时间内,2C的商业路径让公司并未找到合适的变现模式。
转机在Abridge和医疗信息化龙头Epic进行深度集成。
2023 年, Epic 选择 Abridge 作为其首个生成式AI的合作伙伴,将该技术直接集成到医疗记录系统中。这也意味着医生无需学习新软件,在不改变现有工作习惯下,大幅度缩减文书时间。
要知道,近年来联邦立法要求医院使用 EMR/EHR系统,截至2023 年,超过 96%的医院和医生实现了数字化,而 2010 年这一比例还不到10%。
而Epic是美国第一大医疗信息化厂商,2023年营收达到46亿美元,市场占有率达到39.1%。
与Epic的深度合作,也让公司转向B2B SaaS 模式,主要面向卫生系统进行销售,而不是个人临床医生。
尽管,这种方法销售周期较长(18-24 个月),但可以带来更高价值的合同并更深入地集成到临床工作流程中,未来用户迁移成本也更高。
创始人称,自 2024 年初以来,几乎每周都会宣布一个新的医疗系统客户。
截至目前,Abridge已经在美国超过150个医疗系统中上线,为16000名医生提供服务。
公司客户包括佛蒙特大学卫生系统、Christus Health、芝加哥大学医学院、Sutter Health、耶鲁纽黑文卫生系统、UCI Health、埃默里医疗保健、堪萨斯大学卫生系统、UPMC 等大型医疗卫生系统。
今年一年,Abridge 就将支持临床医生进行超过 5000 万次医疗对话,将其转化为电子病历。
从产品定价来看,其与部署规模成正比(通常基于医生用户的数量或处理的患者就诊量),并根据每个站点所需的集成复杂性而有所不同。
更重要的是,Epic作为关键渠道合作伙伴,也能够为Abridge拓展新客户带来巨大的帮助。例如Abridge、梅奥诊所和Epic 共同宣布推出面向护士的生成式 AI 环境记录工作流程。
虽说Abridge势头正盛,但外部竞争不可谓不激烈。
当前Abridge直接面临Nuance(微软旗下)、Nabla、Ambience、DeepScribe、Suki、Freed、DeepCura、Tali AI等AI医疗初创企业的激烈价格竞争。
仅仅是AI Scriber这一场景,还延伸出了专门针对兽医的Scribenote,面向精神科的AI抄写员Mentalyc等,意味着更小的初创公司在细分领域占位。
激烈竞争下,也让Abridge开始拓展其他医疗健康场景。
上周,公司将其AI工具拓展到了住院场景中,而此前公司的平台仅限于门诊和急诊,这也意味着公司迈向更加复杂的住院护理。
此外,Abridge希望进入包括门诊订单、保险索赔等领域。
与医疗机构、Epic的深度合作,也正在为Abridge创造商业良性循环:
即可以和医院探讨哪里有真实需求,并由此拓展到新的工作流程,通过小型试点后,再不断扩大业务范围。
由于技术含量并不高,Abridge也被市场上一部分认为是“套壳AI”。
早年间,Abridge还会自研基于BERT、BioBERT等模型,但大模型出现后改变了游戏规则,公司现在基本上使用经过微调后的大模型基座。
对此创始人表示:“人们很快意识到,真正的价值正在向上层应用转移。而且当你能深度解决人类的问题时,就能实现这项技术的最高价值。”
诸如Cursor(AI代码平台)、Perplexity(AI搜索引擎)等“套壳”AI平台正在受到资本追捧,据金融时报消息,Perplexity最新估值已经达到了惊人的140亿美元。
金沙江投资人朱啸虎曾提出一个观点:所有AI应用都是套壳应用。对于企业级的AI服务商,如何把套壳的价值做好、放大,实际上是一个不小的挑战。
尤其专业壁垒较高的医疗领域,并不是接入了最先进的DeepSeek或GPT-4o就大功告成,产品体验才是最重要的标准。
从技术角度,Abridge的AI产品主要包含两大核心程序:
1、通过语音识别系统(ASR)分辨医学场景下的声音
2、原始转录文本转换为草稿临床记录的注释生成系统
为了能够交付出超90%正确率,Abridge利用大量医疗语音数据调用和协调20个不同的模型。
例如在语音识别程序下,AI能够是否能够识别专业医药术语?例如AI能否正确拼写新药?多人在场时,AI能否精准识别患者和医生?AI能否将患者感受转换为专业医学描述?
为了加大技术壁垒,Abridge已经将支持识别的语言拓展到了28种。
而针对笔记生成系统,Abridge以单词错误率以及医生编辑次数作为量化指标,不断追踪临床医生的评论和反馈,同时分析AI系统在不同科室以及患者亚群里面的表现,进行深度调整。
图:Abridge的错字率等指标
截止目前,Abridge已经积累了超过1万小时的医学对话数据,它们包括音频、黄金标准参考转录和人工注释。
这些宝贵的数据正在帮助Abridge创造产品飞轮,即数据累积越多,用户反馈越多,产品就越好用。
Abridge最终还是回归到投资底层模型,据创始人透露,根据大量数据和沉淀知识,公司正在开发自己的模型。
值得注意的是,本轮融资由硅谷顶尖机构a16z领投。
a16z全称为Andreessen Horowitz,成立于2009年,名字取自两位创始人的姓氏Marc Andreessen 和 Ben Horowitz。
Marc Andreessen是网景公司的创始人之一,这家公司曾经开发了世界上第一款图形界面浏览器,奠定其互联网老炮的地位。
一旦a16z看重某个领域,则会大手笔押注这家公司。
于是,a16z是受益于互联网浪潮最多的VC之一,几乎押中了美国明星互联网公司——Facebook、Twitter、Airbnb、Okta、Github、Stripe等,也让a16z晋升为全球顶级风投公司,管理资金超过百亿美元。
而它们最有名的标语也出自Andreessen:“Software is eating the world.”(软件吞噬世界)。
随着AI浪潮的出现,a16z将语音AI视为一个独立投资的巨大机会,并且制作了行业报告。
一个数据是,语音代理市场在 2024 年下半年爆炸式增长。根据 Cartesia 的数据,使用语音构建的AI公司占最近初创孵化器的22%。
图:语音Agent行业图谱
与此同时,a16z尤其看好垂直领域的AI语音公司,包括医疗保健、金融服务、B2C、B2B等,此前a16z就投了医疗Agent公司Hippocratic。
尤其在医疗领域,医生繁重的负担,以及患者对高质量医疗服务的需求,让AI公司迎来一波巨大的机遇。
例如,AI抄写员行业需求仍然旺盛,远远没有达到市场天花板。
例如前Facebook工程师创办的Freed AI,在产品上线两年后就做到了1000万美元ARR。
写到最后,笔者不禁提出一个问题,中国AI医疗赛道是否会跑出类似Abridge的独角兽?
如今,各级医院正抓紧医疗信息化和智能化建设,为AI的广泛部署做好了环境准备。
特别是在2023-2024年度,根据《中国医院信息化状况调查报告》的数据,超过90%的三级甲等医院已经实现了基本的信息管理系统覆盖,而近70%的二级医院也紧随其后。
美国有多个大型医疗集团不同,中国医疗保健系统以公立医院为主,医院对新技术的采纳和合规性要求大不一样。
而参考Abridge的成功经验,中国企业不仅需要深度整合进入医生工作流,更需要与本土化场景适配(如分级诊疗、县域医疗),而非简单复制欧美模式。
当前,我国AI大模型主要落地在健康管理(智能设备实时采集/个性化患者服务)、疾病风险预测、医学影像分析、辅助诊疗、医院管理到药物研发等八大场景。
图:智药局《AI大模型+医疗行业研究报告》
未来3-5年,随着政策细化和技术成熟,头部企业或迎来爆发窗口。
文章来自于微信公众号“智药局”,作者是“王苏”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】MONAI是一个专注于医疗影像分析的深度学习框架,它可以让医院高效、准确地从医疗影像数据中提取有价值的信息,以辅助医生进行诊断和治疗。
项目地址:https://github.com/Project-MONAI/MONAI?tab=readme-ov-file
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/
【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。
在线使用:https://ffa.chat/
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。
项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales