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

本文作者梁杰，Impa Ventures合伙人，天际线创投创始人；早年就职于红杉中国和和玉资本等。Impa Ventures专注于AI为代表的科技投资，已在亚洲北美和澳洲投资9个早期公司，核心关注1）Vertical AI，2）AI infra，3）Agentic economy。

2025 年 5 月份，我第一次登上了去悉尼的飞机：带着对南半球的新鲜感，以及对 AI 医疗应用的巨大憧憬；几个月后完成了对AI医疗公司Facere的投资。这也是我们在 AI 医疗这个垂直领域的第一笔投资。

到今年 4 月份，公司的 MRR 涨了 12 倍，NRR（Net Revenue Retention）也超过 100%，但坦白说增速仍然比我预期的要慢。

Facere 提供的产品：

1）用 AI 来安排医疗流程（分诊、转诊、预约等）的 AI workflow；

2）用 AI 来接听和外呼电话的 AI voice assistant；

对于医疗机构和行政人员都是 killer product；把她们从繁重和重复的（电话邮件传真等）文书处理中解放出来。

看过产品 demo 的机构决策者，进入销售 pilot 的转化率超过 80%。但销售攀升的速度始终没有“指数级”。

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 

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）。

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。

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。

给一些时间，AI 带来的新流程与新交互，终将塑造出 AI 时代医疗流程的新范式。而这，也是Facere正在做的激动人心的事情。

*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。*

文章来自于"深思圈"，作者 "梁杰"。