陪跑澳洲AI医疗一年，MRR 翻了12倍：我对AI医疗的三阶段认知反转

本文来自微信公众号： 深思圈 ，作者：梁杰，原文标题：《陪跑澳洲AI医疗一年，MRR 翻了 12 倍：我对AI医疗的三阶段认知反转》

为什么？

一年过去，我对于AI在医疗这个垂直行业中的“摩擦”，才有了真正的体感。

医疗AI真正的价值不在"看病"本身，而在围绕看病的那套调度系统。谁定义了AI时代医疗流程的新范式，谁就拿到了下一代AI医疗的操作系统。

而这套AI定义的医疗流程的新范式，正在进入和医疗行业场景融合的“深水区”。

目录

• 市场概况：近万亿医疗行政支出等待AI发掘

  
  

• AI医疗：数字化落后生的逆袭

  
  

• AI医疗三阶段：从单点工具，到深水区，再到医疗流程新范式

  
  

• 第一阶段：单点的，纯线上化的产品

  
  

• 第二阶段：与医疗场景融合的深水区

  
  

  背景科普一：海外三级医疗机构概况

  
  

  背景科普二：保险公司相对集中

  
  

  背景科普三：PMS/EHR-Epic一家独大

  
  

• 为什么PMS/EHR对AI医疗很重要？

  
  

• 深水区的三个核心节点：intake，workflow，billing

  
  

• 深水区的玩家地图

  
  

• 第三阶段：谁来定义AI时代的医疗流程新范式（终局之问）

  
  

市场概况：近万亿美元的医疗行政支出等待AI挖掘

在美国医疗4.9万亿美元的总盘子里，每年的行政管理支出高达约7,400亿美元，但其中真正属于医疗IT软件的只有约630亿美元——也就是说，绝大部分行政工作至今仍靠人力和服务完成，从未进入软件预算。

而在这630亿的IT支出里，病历文档（约196亿美元，占30%）和后台收入周期管理（back-office RCM，约188亿美元，占29%）两类合计接近60%，构成一个约380亿美元的存量池子。今天14亿美元的AI支出，就是从这个结构里刚刚长出来的一小块。

AI医疗的下一波机会，不是去抢现有的IT预算，而是把过去靠人力完成、从未软件化的"服务支出"转成"AI支出"。

AI医疗：数字化落后生的逆袭

互联网时代医疗是出了名的"数字化落后行业"，但这个标签正在被撕掉。根据Menlo Ventures 2025年发布的首份《State of AI in Healthcare》报告，AI在医疗行业的支出已经独占所有垂直行业支出的43%，超过后四名总和（包括法律等）。换句话说，这个曾经的"落后生"，正在成为企业级AI渗透最快的赛道之一。

但"渗透快"是个被平均掉的笼统说法。真实情况是：不同环节的渗透速度差了一个数量级。我们认为，医疗AI的渗透可以拆成三个阶段来看。

这三个阶段不是时间上严格先后，而是摩擦由小到大、价值由浅入深的三层：

1）以临床询证（clinial evidence）和门诊转录（ambient scribers）为代表的单点工具；

2）跨方协作的医疗流程深水区：包括入院登记（intake），流程安排（scheduling，rescheduling，triage等在内的workflow），病患管理（care navigation），预授权（prior auth），收入周期管理（billing&revenue cycle management），保险公司运营（payers operation）；

3）AI定义的医疗流程新范式：极有可能是第二阶段中，在AI医疗流程中扮演大脑角色的workflow，扮演医疗机构钱袋子角色的billing中的头部企业，和医疗机构目前运行的底层IT系统PMS/EHR相互竞争和融合形成。

AI医疗的三阶段：从单点工具，到深水区，再到AI医疗流程范式的定义

01

第一阶段：单点的、纯线上化的产品——头部已出，价值尚不明朗

第一阶段的特征是摩擦极小、不依赖跨方协作、可以单点adoption。这一阶段的代表已经陆续跑出头部。

临床循证（clinical evidence）：是其中最"线上化"的形态，也爆发得最快。以OpenEvidence为代表，它本质是给医生在临床决策时提供循证依据的知识类产品，对医生的判断有直接、即时的帮助。

它目前ARR约1.5亿美元、估值约120亿美元，PS接近100x；在全美医生中渗透率已达40–50%（全美约100多万医生，76万注册，40–50万活跃）。需要注意，它对NEJM、JAMA这类医学数据库的访问并不独家（Abridge近期也拿到了），它真正的护城河在于医生的使用习惯，以及一个已经验证的商业闭环——在医生临床决策的注意力里做精准广告。

值得关注的是它的横向扩张：2025年8月推出Visits切入scribe市场，2026年3月推出coding intelligence（医生写文档时建议ICD-10、E/M、CPT编码），2026年4月又与prior auth公司Tandem合作，在平台内直接支持处方生成和预授权提交。一个"知识产品"正在主动往流程和钱袋子方向延伸。

门诊转录（ambient scribes）：是第一阶段的另一主力，速度仅次于循证。代表玩家有Abridge、Ambience、Nuance、Nabla、Heidi等。

它们切中的是医生最直接的痛点——把医生从诊疗过程的文书负担里解放出来（医生每5小时问诊，要花约1小时写文档）。这一类在2025年创造了约6亿美元收入、同比增长2.4倍，是所有临床AI应用里收入和声量最大的一类，今年还诞生了Abridge（市场份额约30%）和Ambience（约13%）两只独角兽，不过两者仍落后于老牌的Nuance DAX（约33%）。

Scribe渗透快的根本原因，是它的adoption摩擦几乎为零。打开app、点击转录就行，没有硬件，没有跨部门或跨机构的协作。它的门槛在别处——与Epic、Oracle Health这类PMS的深度集成、health system的合规与采购流程、以及生成文档的质量。

但Scribe的商业模式仍未验证，且渗透在见顶、黏性偏弱。大型health system估计当前渗透约35%，但预期三年后也只到40%；更要命的是黏性——大型机构表示未来三年"换供应商"和"留用现供应商"的意愿几乎相当，到了门诊端，更换意愿高达67%。客户已经把scribe视为正在商品化、且切换成本很低的功能。这一点很重要：scribe的"快"是adoption端的快，不代表它占据了流程的中枢。它生成的门诊信息，反而是后续病患管理、报销billing的数据基础——也就是说，scribe更像是给整个系统数据源之一，而不是系统本身。

单点工具的红利已经被头部吃掉大半。循证赛道头部已现、商业闭环清晰；scribe速度其次、能快速沉淀病历数据，但它后续的商业模式仍待演进（很可能是作为billing和prior auth的数据支撑而存在）。

02

第二阶段：与医疗场景融合的深水区——摩擦从这里开始指数级上升

如果说第一阶段是"AI帮一个人省事"，第二阶段就是"AI协调一群人、几个机构、好几套系统"。这才是医疗AI真正难啃、也真正有壁垒的地方。

难在哪？因为这一阶段一旦展开，就要同时面对多职能、多参与方的协作摩擦：

• 多职能：前台、医生、护士、麻醉师、医助……每个角色在流程里的输入和诉求都不一样；

  
  

• 多参与方：医生、病人、不同类型的医疗机构、不同的保险公司、以及PMS/EHR等IT服务商。

  
  

这些方之间、以及各方内部的部门之间，存在大量来回扯皮、信息错配和审批等待。AI要嵌进去，不是"做一个好用的app"那么简单，而是要去理解并重塑一套盘根错节的协作流程。这就是为什么这一阶段渗透速度大大降低——但也正因为难，一旦嵌进去成为workflow，switch cost极高，壁垒远比第一阶段厚。

在深入之前，我们先把海外医疗体系里主要参与方做个介绍。

背景科普一：海外三级医疗机构，数量悬殊、复杂度倒挂

把"医疗机构"当成一个整体是常见的误解。在英美体系下，它至少要分三级，三者的流程复杂度、付费方式和IT成熟度都不同：

1.全科诊所（GP/Primary Care）：病人的第一触点，承担分诊和转诊的"守门人"角色。流程相对标准化，但量大、高频，是intake和外呼需求最密集的地方。全美约有7.6万家初级诊所。

2.专科诊所（Specialty Clinics）：心内、骨科、肿瘤等专科门诊。特点是挂号难、退号多，预约管理和取消后的重新外呼是真实痛点；同时专科治疗往往涉及更复杂的预授权（specialty drugs尤甚）。全美约有30万家专科诊所，数量上甚至超过全科。

3.医院/医疗集团（Hospital/Health System）：流程最复杂、参与方最多、IT系统最重。全美仅约6,093家医院（AHA口径），数量上不到诊所总数的1.3%，却是Menlo数据里AI渗透率最高（27%）、AI预算最集中的一类——它们供给了14亿美元医疗AI支出中的约10亿（75%）。

这里有个值得强调的复杂度倒挂：机构数量上诊所碾压医院，但按行政复杂度折算，结论完全反过来。如果以一家GP诊所的行政复杂度为1个单位，那么专科诊所因为预授权频繁、specialty drugs审核、退号外呼重，大致相当于2–3个单位；而一家医院因为要处理跨科室协作、跨支付方计费、住院与手术编码、以及多层级的预授权与拒付申诉，复杂度大致相当于20–35个单位——也就是说，一家医院的行政复杂度，约等于几十家诊所之和。付费能力类似，医院数量少但付费能力最强。

对比美国和澳洲三级医疗机构，几个观察：

规模差异巨大：美国的专科诊所数量（~30万）远超其他所有层级，是澳洲专科诊所数量的15倍；但医院数量比值只有不到5倍，说明澳洲医院密度更高。

平均医生数：澳洲GP诊所反而比美国大（5.5 vs 3.5）；因为澳洲GP诊所多为多医生联合执业模式，而美国有众多1-2个医生的独立诊所。但医院层级美国远大于澳洲（165 vs 45），体现了美国大型医院的规模优势。

澳洲以庞大的公立医保系统和相对规范的GP诊所网络为基础，而美国的诊所则更像是一个个微型的个体户，极度分散。

行政复杂度：美国在每个层级都高于澳洲，根源在于美国的商业保险体系——prior authorization（事前授权）、多种保险计划验证、utilization review等环节在澳洲的Medicare体系下大大简化。医院层级差距最大（美国约32 vs澳洲约20），因为美国医院需要同时应对数十个保险方和复杂的DRG编码体系。

背景科普二：保险公司——相对集中，巨头营收堪比一个中等国家GDP

美国是事前审核制：很多治疗在实施前要向保险公司提交申请，证明"医学必要性"，获批后才报销。这套机制本身就是流程里最大的卡点。

NAIC注册的健康保险法人实体约1,200家，但去掉重复集团下的子法人、专科保险、小型区域计划后，真正有规模的、provider日常需要打交道的大约100-200家，而其中真正主导市场的20-30家。按全国市场份额排，前几名是UnitedHealth Group（约16%）、Elevance Health（约12%）、CVS/Aetna（约12%）、Cigna（约9%）、Health Care Service Corp.（约8%）等。

这些巨头的体量大到什么程度？行业老大UnitedHealth Group，2024年营收约4,003亿美元、2025年约4,476亿美元——一家公司的年营收堪比一个中等国家的GDP；其市值在2026年5月约3,300–3,550亿美元（经历过2025年的回调，曾在年初高于4,600亿）。它服务约1.46亿人，且通过Optum实现了"保险+医疗服务+药房"的垂直整合。

这里有个反直觉的点：集中并不等于简单。每家保险公司有自己的认可编码、审核规则和提交口径，加上Medicare/Medicaid等公共支付方，导致医疗机构面对的是"少数几个巨头+各自一套复杂规则"的局面。预授权（prior auth）、资格核验（benefit verification）、拒付申诉（denial management）——这些都是因为支付方规则不统一而催生的繁重流程，也正是AI切入的高价值场景。

对比下澳洲有全民公立医保Medicare，私人健康保险是补充性质，不是必需品。约45.2%的澳洲人有住院保险（hospital cover），54.9%有附加保险（extras cover，覆盖牙科、眼科、理疗等）。市场高度集中在两个巨头手中：Medibank和Bupa合计持有超过52%的市场份额。具体来看，Medibank约27.1%，Bupa约24.9%，HCF约12.5%，再加上nib和HBF，前五家占了约80%。这些公司收入也远远低于美国的巨头。

背景科普三：PMS/EHR——Epic一家独大，是绕不开的"记录层"

PMS（Practice Management System）和EHR（电子病历）是整个流程的底层基础设施，所有数据最终都要落到这里。这个市场极度集中：根据KLAS 2026年的急症照护EHR市场份额报告，Epic占据约43.7%的急症医院EHR市场、并掌握约56.9%的医院床位；Oracle Health（即被甲骨文以约283亿美元收购后的Cerner）位居第二，约21.9%；Meditech约14.7%。过去几年Epic持续扩大领先优势，而Oracle Health连续三年录得最大净流失。

营收上，Epic作为一家私有公司，2024年营收约57亿美元（2023年约49亿、2012年仅12亿），平台覆盖约3.25亿人的病历、MyChart患者端有超1.8亿活跃用户——它没有公开市值（未上市），但其在医疗IT领域的统治地位无可争议。

为什么PMS/EHR对AI医疗很重要？

因为它决定了新进入者的两条路：

1）要么深度集成进Epic/Oracle这套既有系统（这是Scribe们的必经之路，也是它们的门槛）；

2）要么在其上层另起一个调度中枢，把Epic降级为单纯的记录层（system of record）和合规层（compliance）。

后者正是这场范式之争最性感、也最难的故事——直接去做一个全新的PMS几乎走不通（没有场景，谁会去用一个新PMS？），所以更现实的路径是从某个流程节点切入，先成为workflow，再反向定义系统。

对Epic、Oracle Health、athenahealth这些IT巨头而言，这是一个真实的"被颠覆风险"窗口——但同时，这些老牌厂商已经开始反击，纷纷把AI（包括自己的ambient scribe）直接内建进平台，并利用其在分销、集成、规模上的巨大优势。

一个值得注意的调查结果是：尽管目前85%的AI收入流向初创公司，但大多数客户表示，除了scribe和病历审阅之外，其余环节（编码、计费、预授权、排程、临床决策支持、病患导航）他们更倾向于从自己现有的EHR厂商那里购买AI。Incumbent的关系优势，不能被低估。

深水区的三个核心节点：intake、workflow、billing

理解了参与方，就能看清深水区的结构。这一阶段的价值，集中在医疗流程的三个节点型产品上。我们用一个身体的比喻来记它们：

• Intake=流量入口（感官）：病人进入系统的第一道门，包括接电话（inbound）、外呼（outreach）、登记建档。谁掌握intake，谁就掌握了流量的源头。

  
  

• Workflow=大脑（全局调度者）：分诊、转诊、预约、预约取消后的再调度等。这是整个流程的中枢，负责把信息在各职能、各机构、各支付方之间正确地流转起来。

  
  

• Billing=钱袋子（心脏）：预授权（prior auth）、催款（AR follow-up）、编码（coding），拒付管理（denial management），即收入周期管理（RCM）。因为美国报销编码极其复杂、又叠加保险审批，这里既是最痛的环节，也是最直接对应"钱"的环节。

  
  

这张图想强调一个容易被混淆的判断：真正的中枢是workflow（大脑），而不是scribe。Scribe手很快，但它只是"记录的手"——它把发生的事记下来，却不做全局调度。原因在于一个根本的角色区分：

• 医生=局部决策者（treatment node）：在单个诊疗节点上做专业判断；

  
  

• Admin系统=全局调度者（system operator）：在整个流程层面做资源、信息和审批的调度。

  
  

这也是为什么我们把workflow看作离核心最近的控制平面（control plane）——它最有机会绕过或降级现有的PMS厂商，成为AI时代医疗流程的新OS，就像其他横向AI agent绕过横向SaaS、把后者变成纯粹的记录层与合规层一样。

深水区的玩家地图

围绕这三个节点，目前已经形成了几股清晰的力量：

流程编排（intake+workflow）：以Notable Health、Assort Health、HelloPatient为代表，可归类为"病患计划与分诊"。两家头部融资都超1亿美元——Notable做得最全，从intake、referral切入，能处理跨系统的复杂协作（保险预授权、转诊补录），现在也切入billing和care navigation，最新一轮由ICONIQ领投1亿美元；Assort Health则围绕AI语音做接电话（intake）、外呼（outreach）、分诊转诊（triage），切入点正是前面说的"挂号难、退号多"的专科门诊呼叫中心，最新一轮由Lightspeed领投7600万美元。它们的门槛在于机构端的部署（一旦成为workflow，switch cost极高）、与PMS的集成、以及对医疗流程和常识的真正"理解"。

收入周期（revenue cycle management）：以Commure为代表。这家公司很特别，由General Catalyst孵化，Sequoia、GreenOaks等明星机构后续加入。它一开始讲的就是“Healthcare Operation System”的大故事，但直接做平台OS难度极大（没有场景怎么做系统？），于是转向并购路线——2023年收购远程病患监测与收费公司Athelas切入billing，2024年收购Augmedix进入门诊转录（获取计费所需的数据基础），与Abridge等正面竞争。这是"从节点反向拼平台"的典型打法。Commure刚刚完成GC和Sequoia领投的7000万美元融资，估值70亿美元。红杉、General Catalyst继续重仓Commure：7000万美元新融资、70亿美元估值，AI Agent正在重构美国医疗系统

事前审核（prior auth）：以Latent和Tandem为代表。Latent从处方和报销自动化切入，核心是从病历里提取关键信息、匹配保险公司认可的编码，加速审批；它的壁垒在于对medication access（尤其specialty drugs审核）的理解，需要深入EHR做病理推理，刚获得8000万美元A轮（Conviction、General Catalyst等参与的party round）。Tandem在2026年1月完成1亿美元B轮，优势在于与药房、保险公司和EHR的连接生态。两家竞争激烈。除Latent、Tandem外，还有Mandolin、Squad Health做专科药与输注的预授权，Silna做门诊端预授权。

保险公司运营（payer-side）：Anterior是Latent的对手盘，代表保险公司去审核医院和药房提交的prior auth与claim，融资6400万美元，投资方包括Sequoia和NEA。这一类（含Distyl、Autonomize）单列为"Payer Operations"，它们更早期——因为保险公司销售周期长达一年、企业级要求高，但潜力巨大，最终很可能演化成"医院的AI agent直接对接保险公司的AI agent"。

给保险公司打电话（payer calls）：以Infinitus为代表，专门替药房和医疗机构给保险公司打电话，处理资格审查、prior auth状态跟进、报销状态跟进。a16z投了Infinitus 1亿美元。SuperDial的区别在于更偏医疗机构，Infinitus以药房和药企为主（药企虽不直接收钱，但会做patient hubs，加快保险公司的prior auth与benefit verification流程、降低患者弃药比例）。

把这张地图收拢成一句话：第一阶段的玩家在"帮人省事"，第二阶段的玩家在"重塑流程"——后者渗透更慢，但每嵌进一个机构，就多筑一道高墙。

03

第三阶段：谁来定义AI时代的医疗流程范式？

第三阶段是终局之问。intake、workflow、billing这三个节点，本质上是在竞争成为AI医疗流程新范式的定义者——而它们最终会与PMS/EHR厂商一起，共同搭建未来医疗流程的新范式。

关于终局之问，我们的三个判断：

第一，三个节点天然会互相侵蚀、向中心收敛。这不是猜测，而是正在发生：OpenEvidence从循证延伸到scribe、coding、prior auth；Notable从intake/workflow延伸到billing；Commure从billing反向并购scribe；连scribe头部Abridge都开始与Highmark合作做实时预授权、Ambience把卖点从文档转向revenue integrity与编码。

每家都想从自己的起点出发，把另外两个节点纳进来，最终长成那个"大脑"。原因很简单——单一节点是个功能，三节点打通才是流程；只有掌握了从intake到billing的闭环，才能真正成为调度中枢，而不是被中枢调用的一个模块。

第二，赢家未必是直接做新PMS的人，而是从某个节点长出来、最终把Epic降级为记录层的人。直接做新PMS走不通（Commure就是案例）；但如果一个workflow产品深度嵌入足够多机构、且打通了intake与billing，它事实上就成了医生和管理者每天工作的那一层界面（Menlo称之为"the system of work that sits between doctors and EHRs"），Epic反而退居数据底座。这正是workflow作为"control plane"最大的想象空间，也是这件事的真正价值所在。

第三，这是一个"格局未定但窗口正在收窄"的市场。第一阶段头部已现，第二阶段的几个节点都还没有绝对赢家，三股力量（workflow、billing、intake）正在向中心收敛的途中。同时要清醒地看到反作用力：incumbent（Epic、Oracle、athenahealth）正在反击，且客户在scribe之外的环节更倾向于买EHR自带的AI。对投资人而言，机会窗口正从"做哪个单点工具"转向"押注谁能率先打通三节点、并在incumbent反扑之前建立足够深的机构嵌入和数据壁垒"。

需要保持的清醒是：医疗流程的摩擦是真实且顽固的。它不会因为AI强大就一夜消失——多职能、多机构、多支付方的协作复杂度，决定了这一仗要打很多年。但反过来说，正是这种摩擦构成了护城河：谁有耐心、有能力把这套盘根错节的流程一段段地用AI重新接起来，谁就在为自己浇筑一道别人难以逾越的墙。

*注：本文市场规模、采纳率与支出数据主要参考Menlo Ventures《2025:The State of AI in Healthcare》报告（2025/10）；保险险种集中度引自美国医学会（AMA）2024数据；EHR份额引自KLAS《US Acute Care EHR Market Share 2026》；医疗机构数量引自AHA《Fast Facts on U.S.Hospitals 2026》及行业统计；UnitedHealth、Epic等公司营收/市值为公开信息整理，可能随后续财报与融资变化。文中三阶段与范式演进的判断为观点性分析，不构成投资建议。*