利用AIGC等新一代信息技术提效，以高质量、低成本的方式提升基层医患服务水平。

近日，嘉程创业流水席第216席聚焦生成式AI在垂直行业的最佳落地案例，万木健康创始人兼CEO程锦分享了题为《让“轻”服务实现“高”价值——医疗AIGC变革全新格局》的见解。

以下是正文内容：

程锦出身于计算机科学专业，工程师背景让他对技术落地有天然的敏锐度。从2014年到2019年，他完整经历了移动互联网如何重塑医疗服务的创业周期。如今，以AIGC、大语言模型为代表的技术浪潮正在席卷所有行业，医疗也不例外。

这次分享主要围绕三个部分展开：医疗赛道虽然广阔，但选对切入口至关重要；具体实践过程中的关键打法；以及万木健康未来的战略规划。

细分切入市场，深化钻研场景

先回答一个核心问题：为什么选择这样的切入点？医疗产业链条很长，从研发、药品流通零售到支付，热点领域不胜枚举。但这些都不是万木健康现阶段关注的重点。

万木健康的业务扎根国内，中国医疗体系的核心矛盾在于服务供给——尤其是医生这一群体。医生是整个行业中最忙碌、价值最高的角色。全国约有500万执业医师，其中“大医生”与“小医生”之间的供需矛盾十分突出：大医生能力强、经验丰富，但时间被严重挤压；小医生时间相对充裕，可能力不足，公众信任度低。过去十年，全球科技企业在这个领域的努力，本质上都在解决这个矛盾。从1.0时代的继续教育网站，到2.0时代的医生工具和平台，再到3.0时代的互联网医院，无一例外。

那么，增加医生供应、提升医生能力，就能消除医患矛盾吗？答案是有改善，但远未解决。一个关键短板是医生的数字化水平仍然偏低。

万木健康从众多赛道中锁定了医生个体这个切口，然后进一步深挖。他们把场景概括为“医患教研”四个维度：“医”指医疗服务，“患”涉及患者管理、随访以及公众科普，“教”涵盖部分医生的教育和传承职责，“研”关联医生参与的临床科研活动。

在这个群体中继续筛选，首先聚焦的是“患”这一部分，它又分为诊疗服务和非诊疗服务两大类。基于当前的技术水平、行业演进趋势和资源条件，万木健康选择从非诊疗的患者服务切入，以数字医生为解决方案，全面升级服务，为医生创造更多时间和标准化的能力。

依托真实世界的数字医生

万木健康的打法可能和很多人的想象不太一样。目标不是打造全能AI或超级医生，而是依托真实世界中专科医学专家的经验和知识，构建专科模型和知识库。这些资源开源给基层医生，再结合本地化的线下高仿真医生形象，搭建一套医患服务的工程系统，并落地到各个区域。医疗服务有很强的地域性，它建立在线下信任的基础上，再流转到线上，才能撬动更广泛的医患服务。

前面提到，万木健康早期提供的是非诊疗的信息化服务。后续通过持续深钻，一方面为医生提供AI智能体，帮他们节省时间；另一方面实现场景价值。在“医患教研”中，从“患者”出发，向患者提供更多AI原生的场景化应用。总体来看，万木健康采取的是自上而下的打法。

万木健康成立三年以来，已经成为国内数字医生和数字医嘱的开创者，也是目前全国市场领先的医生数字人服务商。从数字人服务商向区域化医生或医疗服务机构的价值创造转型，核心在于AI工作流的设计。万木健康拥有很强的toB基因，商业化路径清晰：从医生资源出发，服务三类典型客户——药械企业、医疗机构和医生。过去三年里，他们为这些客户提供了一系列解决方案，并顺利获得了天使投资和A轮融资。

AI+医疗：搭建数字医生网络

具体来说，解决方案分为三大部分：toB解决方案聚焦医学内容；针对患者的方案关注患者管理和医学科普；从今年开始，在“医教研”方向重点推动医生教育和推广运营的解决方案。

早期，万木健康更多关注图文视频、大健康数据集和深度学习算法的训练内容，为医疗机构、互联网医院和药械企业提供患者管理相关方案。从今年起，业务开始向医生教育延伸，并分别深入三个部分，研究如何借助大语言模型等技术提效，赢得客户的信任和认可。

万木健康能取得这样的进展，源于一个朴素理念：改变别人，先改变自己。在解决方案开发上，他们拥有专业的医学编辑团队和拍摄运营团队。过去主要依赖人工智能技术，但现在做出了重要调整——从选题单元模型的选题、脚本和内容优化，到数字人合成医生视频，再到利用工具实现自动化剪辑、发布，甚至合规词检索，整个工作流程变得更高效。通过内外结合的工具优化，实现了效率提升、质量改善和成本下降，相比提供同质化医学内容的友商，优势明显。因此，优化内部医学内容解决方案的工作流程是关键一环。

另外，万木健康不仅为客户提供最终内容交付，还充当“递铲子”的角色。作为一家务实的创业公司，他们没有涉足底层创新，但在工具提供方面相当专业。在医疗数据收集上，他们摒弃了传统的标注方法，而是进行规范化、高质量的数据判断，便于预训练。同时，人工强化学习需要专业人士，万木健康也为此提供服务。

医疗领域有一个专有名词叫“患者旅程”，涵盖从线上获取信息、院内挂号、预诊、候诊、医生面诊，到获取纸质处方笺、用药说明书和检查单等一系列环节。确定了行业切入点后，他们在各个场景中寻找典型时间点，将传统的线下医患服务流转移到线上，推出了数字医生和数字医嘱等产品。尤其是数字医嘱，在提供处方签和检查单时，可以通过二维码、企业微信或公立医院的互联网医院端和患者端实现线上流转。在住院期间、手术前后、居家康复和随访期间，利用RAG增强检索等技术，实现了诊后非诊疗式的随访、生活方式干预和患者教育。这一过程中，实现了不少细微但实用的创新。

在内部，他们把开源知识的随访路径、知识模型和专家知识库工程化地部署到每家医院和每位医生那里，通过toB和toC的应用提升了工作流程。这不仅提高了效率，还为每位医生、每个科室乃至企业积累了长期的内容数据集。从长远看，这些数据集的价值可能非常高。

从内容创作的角度能更直观地理解工作流。数字医生的形象登录工作站后，会启动视频合成过程。脚本创作和选题优化可以借助大型专家脚本库，或实时调用内嵌的大模型来完成视频合成、自动剪辑和一键上传分发。这个流程已经被工程化并提前部署到医院的互联网端、企业微信端和自媒体端，实现了内容生产、信息流转和最终用户价值创造的一站式服务。

整个过程相当细致，他们会先分析患者旅程的每个环节，根据不同医生的数据和技术栈，提供定制化的解决方案、产品应用和服务。

目前，通过传统2D数字人异步视频发送生成，他们已经实现了实时渲染和互动数字人的服务。这样，可以在线下部署互动屏幕硬件，也可以在手机端为患者提供患者旅程后半段的居家咨询服务。UI界面的升级增强了医患双方对信息的信任，使信息能够从线下流转到线上，再回到线下。

现在，“肿瘤慢病化”“慢病年轻化”的趋势越来越明显，未来将有更多人在线上、在碎片化时间、在居家场景下关注自己和家人的健康。如果有一位自己在线下见过面、耳熟能详的专家提供服务，医疗和医患服务的效率会大幅提升。

万木健康在前期会进行专家模型和知识库的调研与设计，然后赋能线下。他们提出了FTOD（Face to One Doctor）自动化患者管理/医学教育的概念：主管医生主管全程，依据专家和顶层医生共识的标准化路径，为基层专家提供建议，完成问候、用药提醒和随访。过去，这种自动化随访不可能由主管医生执行——门诊时间只有五分钟，区域患者成千上万，时间和精力根本不够，更不用说提供视频化服务了。AI的升级让工程化集成、部署和分发成为可能。

除此之外，他们还提供数字人AI院内导诊和陪诊服务，目前已经在北京的多家三甲医院进行了部署。面向toB客户，万木健康还提供数据集服务，比如眼科医生和基层诊所的验配需求，他们也能提供AI工具和工程部署支持。

其他在研的工程产品包括与中科院合作开发的3D高仿真数字人。以往更多关注2D问题，比如口型匹配等。但在外科手术和康复指导中，2D可能不够用，这时就需要依靠影像驱动，创建高仿真、3D形态的数字人来更好地为患者服务。

未来的趋势将涉及点云和室内导航技术。回到三大客户群体——药企、医疗机构和医生——的需求：医疗机构需要院内导航和陪诊服务来提升医患体验，这需要借助医院级数字人进行分诊、院内导航和简单科普。比如，在某些时候患者非常需要信息宣教和科普，像为什么需要进行CT扫描、核磁共振对身体是否有影响等。

未来，大语言模型的能力提升将对医疗行业产生重大影响。万木健康认识到有些要素是确定的，有些是不确定的。确定的要素包括：线下医疗机构中医患之间信任的达成，以及实体医疗机构服务的必要性。因此，数字医生的三大要素——形象、声音和知识数据库的积累——是他们确信的方向。

万木健康进入数字人领域后，开始加强语言模型和各种工程化技术的场景化应用。这是基于对未来几年国内发展趋势的研判。通过对比和实验，他们认为底层模型可以依靠领域内的大模型支持，但对外服务需要依赖自己的预判，通过中国数百万医生提供医患服务。

目前进展非常顺利。2022年9月，万木健康推出了第一位数字医生——上海同仁医院的网红医生JoJo。至今，他们已经创建了超过2000个中国线下实体医院和公立医院的专家形象，并获得了顶尖专家和医生的认可。在医疗行业，这并不容易，涉及客情、合规性、境内的合成算法备案，以及对医生形象和知识产权的保护等细节。但正是这些细节让他们赢得了医生的信任。

从数字人到Agent，动态推进AI落地

展望未来，万木健康的目标是对中国100万医护人员实现渗透。渗透路径从数字人开始，经过数据集，发展到AI商业应用，最终在Agent的协助下，全面覆盖医、患、教、研等多个场景。初心不变——利用AIGC等新一代信息技术提效，以高质量、低成本的方式提升基层医患服务水平。

在商业飞轮和数据飞轮驱动下，他们深耕数字医生服务。未来，万木健康可能会直接面向消费者，这是一个动态演进的过程。但目前，他们专注于数字医生1.0，这主要是信息服务，尚未涉及诊疗。随着技术探索和与监管机构的对话，在某个合适的时刻，可能会逐步、合规、安全地进入诊疗阶段。之后，万木健康也可能进一步突破，涉足机器人手术和康复领域。

以上是今天的分享，谢谢各位。

Q&A

席友：万木健康目前尚未涉足诊疗环节，这是基于什么考虑？有些创业者在初期就希望通过AI问诊来替代诊疗环节，以此占据更大的市场空间。

程锦：首先，这与行业的滞后性有关。在监管安全、普惠及维稳的前提下，与现有医生和医疗机构联合探索未来的诊疗方向，是一种更务实的做法。目前我们处于移动医疗2.0阶段，经过两代创业者的努力，国家在2016至2017年启动了银川互联网医院的试点，微医、好大夫、医联等七八家机构获得了首批牌照。现在线上互联网医院的批准仍然基于线下实体医院，监管导向非常严格。此外，模型幻觉和技术层面也存在瓶颈。

第二，这与资本和创业公司的务实性有关，这样的微调可能需要数百万甚至数千万元的投入。

第三，医疗领域需要按专科和单病种细分，依赖临床指南、专家共识等行业规范和知识经验共创。目前仅凭互联网语料和数据库，还无法快速突破诊疗和诊断方面的难题。

席友：如果B端使用企业微信，C端使用微信进行患者沟通，那么现在企业微信也提供了类似微信客服的机器人服务。从技术和产品层面来看，万木健康在知识库方面有优势吗？

程锦：从技术层面来说，国内做数字人业务的企业可能有近百家。我们需要倒推思考。首先，使用医生形象需要获得医生授权，并在建立形象后进行运营。为什么同时关注内容、系统部署和运营？因为无论用大语言模型RAG还是数字人，只要能低成本、高效率地解决医患沟通的效率和质量问题，客户就愿意付费。目前在医患端，我们的经验不仅限于微信，还包括企业微信、小程序、APP，以及之前的114。对于不使用这些平台的老年人，我们也提供了互动屏服务。可以说，无论患者在哪一端看医生、挂号，我们都会提供相应服务。未来，我们将通过底层服务为客户提供系统部署，完成专家授权、知识库调用和运营工作。

全文完