“让AI给你看病”真的来了!中国科技公司在海外全球首发AI诊所|纪源FAMILY

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“让AI给你看病”真的来了!中国科技公司在海外全球首发AI诊所|纪源FAMILY
4595点击    2025-05-15 19:51

“让AI给你看病”真的来了!中国科技公司在海外全球首发AI诊所|纪源FAMILY


在沙特阿拉伯哈撒地区,一间看似普通的诊所正悄然掀起一场医疗革命:患者缓缓步入诊室,迎接他们的并非传统印象里身着白大褂、神情专注的医生,而是一位 “AI 医生”。日前,总部位于上海的医疗人工智能独角兽公司森亿智能宣布在其技术支撑下的全球首个 AI 诊所在沙特阿拉伯东部省的哈萨地区的 Almoosa 诊所正式投入试运营,这不仅标志着大模型技术支撑下的智能体在全球范围内第一次实现了“无人化”端到端全流程诊疗的落地,更意味着中国新质生产力正在重塑全球医疗服务的底层逻辑。


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从“AI 辅助人类医生看病”到“AI 看病,

人类医生审核”:

AI 医生的关键角色进阶


医疗 AI 的发展史,本质是技术对医疗场景的渐进式渗透。过去十年间,AI 在影像识别、病历分析等单点环节的突破,始终未能突破“辅助工具”的定位。森亿智能此次在沙特落地的 AI 诊所,则实现了质的跨越——在呼吸科 30 种常见病的诊疗全流程中,AI 首次完整承担起医疗诊疗流程中的核心任务,完成从问诊到处方开具的全链条医疗操作。人类医生的角色则转变为“安全守门人”,在 AI 完成整个诊疗过程并生成全过程总结报告后,对 AI 的诊疗过程进行最终确认,并保留干预和重新问诊的权力。更直接地说,这是全球第一次从“AI 辅助医生给患者看病”迈向“AI 给患者看病,医生来审核确认”。


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这种角色转换背后,是医疗人工智能发展范式的根本转变。与仅仅能够执行特定任务的人工智能辅助决策系统不同,在沙特 AI 诊所(试点)的实践中实现了文本、语音、影像的融合理解,AI 医生既能通过自然对话收集病史,又能解析数字化听诊器采集的数据,还能自动识别咽喉部影像特征,这种多维感知能力已无限逼近人类医生的诊断模式。


在商业与科技的创新浪潮中,有两个重要的理论为我们审视新兴事物提供了独特的视角。哈佛大学商学院商业管理教授、创新大师克莱顿·克里斯坦森的颠覆性创新理论则强调:“颠覆性创新需创造新市场或重构价值网络。”结合全球知名企业家格兰特·卡登提出的“十倍原理”——我们可以理解为一个颠覆性的创新,必然带来十倍以上(而非百分之几十)的效果或效能提升。相比“AI 辅助医生给患者看病”这一模式下,至多可以帮医生提升部分工作环节效率、降低漏诊误诊,而“AI 给患者看病,医生来审核确认”这一模式的颠覆性恰恰在于,人类医生可以从“一次只看一个患者”,变为“一次审核 10 个诊室的 AI 问诊”。这不是简单的效率提升,而是医疗供给模式的重新定义。这种突破性创新,正是中国新质生产力在全球化场景中的典型呈现——通过技术要素的创造性配置,实现生产力质的跃迁。


从技术到 AI 医生:

攻克落地两大难关


尽管通用大模型应用(如:DeepSeek)已经成为老百姓寻医问药的掌上助手,但距离真正“帮你看病”,还间隔着两道鸿沟——物理世界交互能力与医疗安全边界控制。而这次沙特落地的 AI 诊所,为行业提供了极具参考价值的技术范本。


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大模型的“虚拟性”曾是其落地医疗的最大障碍,即,缺乏和物理世界互动的能力。而在医疗行为中,医生往往需要通过看、听、触、检验、拍片等来完成对患者的完整检查,这恰恰是只能通过文字和语音交互的掌上医疗,永远无法取代医院或诊所的原因。在沙特 AI 诊所试点中,每个诊室都配备了特制的“医疗数字矩阵”:数字化听诊器可将心肺音转化为频谱数据,智能咽喉镜能自动捕捉炎症特征,AI 影像系统可实时解析 X 光片。这些设备如同 AI 的“感官延伸”,将传统查体动作转化为结构化数据流。值得关注的是,设备操作均由经过培训的医生助理完成,既保证了数据采集规范性,又大大省去了人类医生进行上述基础查体动作所消耗的时间精力,还规避了 AI 直接操作医疗器械的合规风险。


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面对大模型固有的“幻觉”风险,在这次沙特试点落地的 AI 诊所中,成功构建起了具有高度保障性的三级防护体系:基础层将历史服务三甲医院所累积的大量临床知识、质控规则嵌入模型推理过程,构建诊疗智能体,中间层通过 RAG 技术确保诊疗路径合规;这样就设置了第一重“AI 督查员”,同时,通过智能体矩阵的工作机制设计自然形成了第二重“AI 督查员”,对诊疗结果进行交叉验证;最终层保留人类医生的“一票否决权”,所有医嘱需经复核才能生效。这种“规则约束+交叉验证+人工兜底”的机制,使系统在试运行期间保持了零严重差错记录。



沙漠中的试验场:

中国方案破解中东医疗困局


选择沙特作为 AI 诊所试点,展现了中国企业对新兴市场的精准洞察。沙特医疗市场正迎来发展新契机与挑战并存的局面:随着沙特人口数量急剧增长,未来人口老龄化进程将不断加速,多种慢性病的发病率也会呈上升趋势,这无疑给沙特医疗系统带来了前所未有的压力。为切实解决医疗供求之间的矛盾,沙特政府部门计划在未来持续加大对医疗体系和医疗产业的投入力度,致力于搭建覆盖全体公民的数字化医疗体系。森亿智能的沙特 AI 诊所(试点)恰好切入这个断层——通过“AI 医生”处理常见疾病,进一步释放稀缺的医疗资源。为了顺利达成试点目标,森亿智能携手沙特医疗数字化转型“排头兵”Almoosa 医疗集团(该集团是沙特首批在所有临床场景全面开展数字化转型的医疗集团之一),本地科技公司 Ascend Solutions,以及中国本地领先的连锁门诊品牌友医生诊所,四方联动共同推动了此次 AI 诊所项目试点的成果落地。此外,沙特本地的政府机构、医疗机构及相关合作伙伴,均对此次具有全球突破意义的项目给予了积极认可与高度赞同。


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更深层的战略价值在于技术适配能力的突破。为应对阿拉伯语医学表述的特殊性,研发团队构建了包含 30 万条本地化医学词条的数据库;考虑到宗教文化对女性患者的特殊要求,系统设置了性别隔离问诊模式。这种“全球技术+本地智慧”的融合创新,为 AI 医疗出海树立了新标杆。


在森亿智能的规划蓝图中,沙特 AI 诊所(试点)只是起点。其透露,在可预见的未来,试点属性不会改变。后续,企业将持续深化技术,同时携手医疗专家与行业同行,共同推动医疗数字化智能化转型,让全球所有人都能享受平权可及、便捷优质的医疗服务。


这种审慎背后,是对医疗本质的深刻认知。在沙特 AI 诊所(试点)的落地实践中,它不仅是技术能力的证明,更展现了一种新发展哲学——当新质生产力与人类福祉深度交融,科技革命才能真正转化为文明进步。在这条充满敬畏的探索之路上,AI 诊所的灯光犹如沙漠中的星火,照亮着医疗普惠的未来图景。


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文章来自于“纪源资本”,作者“纪源资本”。


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关键词: AI , AI诊所 , AI医疗 , Almoosa , AI医生
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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【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

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI