當身體不適走進一家診所，沒有排隊掛號的焦慮，也沒有等待醫生接診的漫長，一位“數字醫生”在屏幕后即刻開始問診是怎樣的場景？這并非遙遠的科幻設想，而是正在發生的醫療革新。

日前，南都灣財社記者獲悉，全球首個真正意義上由AI主導診療流程的“AI診所”，已在沙特阿拉伯落地，其背后是來自中國的“AI醫生”，核心技術來源于中國AI醫療企業森億智能。

隨著大模型技術的飛速發展，“AI+醫療”賽道正迎來新一輪爆發期。據公開數據顯示，僅2025年第一季度，國內醫療器械領域的融資總額已突破80億元人民幣，同比增長顯著。

在資本與技術的雙重驅動下，AI從輔助走向前臺，嘗試獨立“看診”，其每一步進展都牽動著行業的神經，也引發了關于未來醫療模式的廣泛討論。

AI“獨立門診”初體驗：“無人診所”如何看病問診？

在森億智能的AI診所模擬體驗區，記者得以一窺這種新型“無人診所”的運作模式。其核心流程與當前國內醫院普遍應用的AI系統有著本質區別——AI不是只起到輔助作用，而是從幕后走向臺前，直接承擔了以往主要由人類醫生完成的問診工作。

患者進入模擬診室后，首先在一塊交互式PAD上通過輸入手機號碼等方式完成身份信息的初步確認。隨即，屏幕上出現一位虛擬的“AI醫生”形象，并主動發起對話，詢問患者的基本情況和主要不適。

例如，AI醫生會以清晰的語音提問：“您好，請問您哪里不舒服？”“這種癥狀大概持續多長時間了？”“有沒有發燒、咳嗽或者其他伴隨癥狀？”等一系列引導性問題。

與簡單的一問一答不同，這個“AI醫生”展現了較強的智能交互能力。它能夠根據患者的回答進行有針對性的追問和引導。

例如，如果患者提及“咳嗽”，AI會進一步細化問題至“咳嗽的頻率如何？”“痰液的顏色和性狀是怎樣的？”“是否有胸悶、氣短的感覺？”等，力求全面收集病情信息。整個問診過程中，AI與患者的對話會實時轉化為文字記錄，并在屏幕一側同步生成結構化的電子病歷。

在需要進行聽診心肺音、觀察咽喉狀況等物理檢查的環節，模擬體驗區的AI系統會提示，并可配合經過培訓的輔助人員使用專門的智能化醫療設備完成。

例如，通過數字聽診器采集的心肺音數據、通過高清攝像頭拍攝的咽喉影像等客觀檢查數據，可以實時上傳至AI系統進行綜合分析。完成初步問診和信息采集后，AI系統便會生成一份包含病情摘要、初步診斷意見和治療建議的報告。

“醫療領域的大模型，與我們日常接觸的通用大模型有一個顯著區別，它必須非常擅長‘提問’。”森億智能董事長兼CEO張少典在接受南都灣財社記者采訪時表示，“醫生看病，很大程度上依賴于通過精準、有邏輯的提問來獲取關鍵信息。我們的AI系統也必須具備這種基于臨床邏輯的、結構化的提問能力，模擬醫生的診斷思路，才能有效引導患者，收集有價值的診療信息。”

張少典進一步指出，AI診所模式的核心價值之一在于大幅提升醫療服務效率，緩解醫生資源不足的壓力。“傳統的醫療模式下，一位醫生在固定時間內，主要在一個診室坐診，服務一位患者。我們設想的‘無人診所’或AI輔助診療的未來模式是，多個AI診室可以同時運行，背后可能只需要一位人類醫生對AI完成的初步診療結果進行集中審核和質量把關。”

根據測算，張少典透露：“以往醫生從頭到尾看一個常見病患者可能需要10到15分鐘，而AI完成初步問診后，人類醫生審核一份完整的AI問診記錄并簽字確認，大約只需要1到1.5分鐘。這在理論上帶來了近十倍的潛在效能提升，使得一個醫生有能力同時管理多個‘AI診室’。”

當然，在現階段，AI診所的運作仍離不開人類醫生的監督和最終決策。張少典介紹，目前位于沙特的AI診所，在AI給出初步診療方案后，都必須經過后臺有資質的人類醫生遠程審核確認后，才能作為正式的醫療文書和處方依據。目前，該AI診所主要覆蓋的是呼吸內科等領域的30種常見病，如普通感冒、咽炎、支氣管炎等。對于超出此范圍的復雜疾病或急重癥情況，AI系統會進行識別并提示患者尋求進一步的人工診療。

AI重塑基層診療：普惠服務模式面臨機遇與現實考驗

AI“無人診所”的出現，為長期面臨優質醫療資源匱乏、分布不均的基層醫療體系，描繪了一幅充滿想象力的圖景。尤其對于常見病、多發病的初步診斷與管理，AI的介入有望對現有診療模式帶來積極的重構作用。

張少典認為，AI診所的核心價值之一，在于其能夠有效復制并普及優質醫療服務能力，尤其是在基層。

“AI系統通過學習大量頂尖醫生的診療經驗和最新的醫學指南，理論上可以為每一位患者提供相對標準化的、高質量的初步問診服務。”這對于提升基層醫療機構對常見病的診療同質化水平、減少誤診漏診具有積極意義。

在張少典看來，“一位醫生審核多個AI診室”的模式，若能在基層推廣，將極大緩解基層全科醫生數量不足、工作負荷大的痛點，使有限的醫生資源能更聚焦于復雜病情判斷和關鍵決策。

AI技術的引入，也正對傳統基層醫療服務，包括基礎的健康咨詢、常見病管理乃至部分康復指導（廣義上的“理療”范疇所觸及的基層健康維護）等環節帶來潛在的沖擊與變革。

過去，這些服務高度依賴醫護人員面對面的溝通和操作。如今，AI可以承擔起大部分標準化的信息采集、初步篩查、健康宣教乃至用藥提醒等任務。

這不僅改變了患者獲取醫療服務的路徑，也可能重塑基層醫護人員的工作內容，使其從大量重復性勞動中解放出來，轉向更需要人文關懷和復雜決策的環節。張少典表示，例如，對于一些慢性病患者的日常健康監測和管理，AI可以提供個性化的隨訪和指導，這在一定程度上拓展了傳統基層健康管理的服務邊界和效率。

然而，AI診所要在廣闊的基層醫療市場真正實現規模化落地和普惠價值，仍面臨多重現實考驗。

首先是“數字鴻溝”與服務可及性的問題。AI診所的運行依賴于穩定的網絡環境、智能終端設備以及用戶的一定數字素養。在部分偏遠農村地區或老年人群體中，這些基礎條件可能尚不具備，反而可能形成新的就醫壁壘。如何確保技術進步真正惠及所有人群，是推廣AI基層醫療的首要前提。

其次，基層患者的信任與接受度是關鍵。基層患者尤其是“一老一小”群體，對傳統“面對面”的診療模式有著深厚的信任和依賴。讓他們將健康托付給一個“看不見摸不著”的AI醫生，需要一個長期的市場教育和信任培育過程。

這也意味著，AI診療結果的準確性、可靠性以及數據隱私安全，是打消基層用戶顧慮的核心。對此，張少典強調了其AI診所采用的多重安全保障機制，包括嚴格的臨床規則引擎、多智能體交叉驗證以及人類醫生的最終審核，力求在效率與安全之間取得平衡。

資本涌入與產業博弈：“AI+醫療”錢景幾何？

值得注意的是，雖然AI醫療的規模化商業落地之路挑戰重重，但這并未阻擋資本市場對這一賽道投以異乎尋常的熱情。

近年來，隨著人工智能技術的不斷突破和醫療健康產業數字化轉型需求的日益旺盛，“AI+醫療”已成為全球范圍內最具吸引力和成長潛力的投資領域之一，吸引了大量風險投資、產業資本乃至國家級基金的積極布局。

據統計，2025年以來，國內醫療器械領域的投融資活躍度呈現出明顯的回暖態勢。以人民幣計價，僅今年上半年，行業內公開披露的單筆融資金額超過5億元人民幣的大額投融資案例數量，便已超過去年全年的總和。

從投資輪次的分布來看，一個值得注意的趨勢是，中后期（B輪至E輪）融資案例的合計占比有較明顯提升，由2024年四季度的24.66%上升到2025年一季度的42.53%。這在一定程度上表明，在經歷了前期的市場培育和技術探索后，資本市場對于那些已經擁有一定技術壁壘、產品雛形初步得到市場驗證，或者商業模式逐漸清晰的AI醫療項目更為青睞。

政策層面的持續加碼，也為AI醫療賽道的發展提供了有力的外部環境支持。2025年1月，中國國務院辦公廳印發了《關于全面深化藥品醫療器械監管改革 促進醫藥產業高質量發展的意見》，其中明確提出要加快臨床急需的藥品醫療器械的審評審批流程，特別點名了醫用機器人、腦機接口設備、醫學影像設備等高端智能醫療裝備。

“投資人的關注焦點確實在隨著技術和市場環境的演進而發生變化。”張少典指出，“如果說在前兩年，受整體經濟環境和資本市場階段性調整的影響，投資人可能更側重于考察初創企業的短期盈利能力、現金流狀況以及成本控制等相對穩健的財務指標。那么從去年下半年至今，隨著以ChatGPT為代表的大語言模型的革命性進步和能力的快速展現，投資人的目光更多地被吸引到了大模型技術在各個垂直行業的具體應用落地前景，以及這些AI應用是否能夠真正解決行業面臨的實際痛點、創造出獨特的、可規模化的商業價值。”

他認為，對于當前的AI醫療企業而言，僅僅向市場展示前沿的技術概念或算法領先性，已不足以完全打動日益專業和挑剔的投資者。更重要的是，企業需要清晰地證明其技術能夠有效地轉化為可持續的商業模式，并帶來實際的業務增長、顯著的效率提升或成本降低。

據悉，森億智能也經歷了多輪市場化融資，累計融資金額已超過十億元人民幣。據張少典透露，其面向B端醫院和政府機構的傳統智慧醫療業務，經過多年發展和市場開拓，目前已基本實現盈虧平衡。

采寫：南都灣財社記者 嚴兆鑫