深耕重疾诊疗全流程，做难而正确的事。

对于一位刚确诊为乳腺癌的患者来说，摆在她面前的，除了是医学诊疗的复杂性，还有医疗支出的不确定性。

有的专家可能建议一种听起来极具科技感的方案，“手术+海外细胞疗法”，费用高达100万元，且完全在医保报销范围之外；而另一套则是基于临床指南的“标准方案”，手术叠加放化疗与内分泌治疗，费用约为15万元。

面对厚达几十页、充斥着晦涩术语的各种检查报告，患者不仅面临着“治病”的焦虑，更面临着“致贫”的现实风险。

这是无数中国肿瘤患者求医路上的缩影。而一场正在席卷全球的医疗AI变革，正在试图驱散这层“信息决策盲区”。

2026年1月，医疗AI初创公司OpenEvidence宣布完成D轮融资，估值飙升至120亿美元。这家成立仅几年的公司，凭借一款能实时检索权威文献，基本做到“零幻觉”的AI工具，让全美超过40%的执业医生都在使用。

这股热浪迅速传导至中国。互联网大厂们纷纷跟进，以各自擅长点切入，希望成为中国的OpenEvidence。当大厂们还在比拼谁更会聊天更会找文献时，中国平安并没有止步于做一个“好用的AI问答工具”。而是依托在金融与大健康领域的多年深耕，中国平台正在极力构建一个集“深度诊疗”与“风控大脑”于一体的AI-MDT（多学科会诊）平台，当然这是一条更难、更深的路。 

路径分野：对话、工具与治病

OpenEvidence的核心价值是“认知增强”，以更具效率的方式，提供高可信度的信息，从而为医生整合最新的循证医学证据，完成临床决策，其客户往往是寻求医生注意力的制药公司。本质上，这更像是一种AI时代的垂直媒体。

而中国医疗AI赛道上的参与者们也正在进行借势营销。OpenEvidence的高估值，正好验证了这个赛道的前景，大家一边强调已经上桌，一边调转话锋，强调自身的能力，走出了两种不尽相同的商业路径。

第一种是“对话路径”，以互联网大厂和大模型企业为代表。互联网大厂拥有基础大模型研发优势，用庞大的用户基数以及C端流量打底，试图凭借碾压式投入，构建医疗领域的通用对话入口。然而，在容错率极低的严肃医疗场景下，通用大模型的幻觉问题仍是一个挑战。此外，语言能力不等于临床决策能力。一线临床经验的缺乏，并不容易快速补齐，缺乏自有病例数据的深度训练，使这类大健康AI服务难以生成符合当下临床需求的完整诊疗方案，往往止步于“文献检索”。

第二种是“垂直工具路径”，以一些新锐医疗行业创业公司为代表。这类产品在形态上最接近OpenEvidence，通过细致的数据采集治理，自建医学知识图谱，在“循证搜索”领域建立了良好的口碑。但是，这类服务往往只提供信息，不解决患者的看病问题。分析其中一些企业的商业模式可以发现，其核心收入依然依赖于为药企提供数字基建与营销服务。

而在医疗领域深耕多年的中国平安，则正在走一条不一样的路：“诊疗+支付”的闭环。

平安作为医疗服务的支付方，其核心诉求是“价值医疗”与“风险控制”。这决定了平安在发展医疗AI，不能仅是一个搜索工具，而必须能够辅助决策，规范诊疗，解决疑难重症，进而还能降低医疗成本。

摘取严肃医疗的“皇冠明珠”：

平安AI-MDT主攻重疾

在过去很长一段时间里，互联网医疗服务都面临着一个尴尬：平台可以通过服务体验的优化以及引入更多泛健康咨询服务来拉高服务频次，让用户活跃度数据的报表好看。但对于用户而言，日常轻症的咨询往往伴随着“低痛点、低记忆度”的特征，很难转化为对平台专业能力的深度认可。

真正能够和用户建立深层次信任的，则是对于复杂疾病的诊疗能力，这也是名医和顶级三甲医院无可取代的原因。而处理过无数重疾险医疗险理赔，为无数重症患者寻找到求医绿色通道的平安，现在正将医疗资源优势与AI结合，奋力摘取严肃医疗的“皇冠明珠”，进军肿瘤AI-MDT（多学科会诊）。

在肿瘤这一严肃医疗的深水区，治疗方案的复杂度极高。单一医生的经验往往存在局限，MDT是解决临床复杂难题的金钥匙，但受限于顶级专家资源的稀缺，始终难以规模化普及，这极易导致诊疗路径偏离，患者没有获益，还引发“过度医疗”争议与巨额的保险支出。

在严肃医疗领域，各方都难以一招制胜。平安科技医疗服务AI产品团队总经理倪渊介绍说，平安AI-MDT构建了独特的“三层能力优势”：

权威循证医学底座：对标全球领先水平，平安构建了包含权威临床指南、期刊文献和教科书的知识图谱，确保AI生成的每一条建议均可精准溯源，实现了“无证据不生成”的严谨性。

深度诊疗决策逻辑：这是平安区别于通用大模型的关键优势。一方面是数据优势，平安的垂直模型训练依托自有的海量真实世界肿瘤病例；另一方面则专家优势。平安有5万名合作名医网络，每年提供上万次重疾多学科会诊服务。专家团队与平安深度协同，通过RLHF（人类反馈强化学习）机制，使模型的诊疗结论和顶级专家对齐。同时，平安也收集跨学科专家的“思维链（Chain-of-Thought,CoT，即临床推理过程，训练模型模拟专家决策路径）”数据，学习专家的思考过程，使模型的推理能力大幅提升。

商保支付与风控体系：平安每年服务超过20万肿瘤理赔客户。这一庞大的支付场景，不仅是检验AI能力的试金石，更是构建商业闭环的关键抓手。AI-MDT不仅能填补医疗资源的鸿沟，更能在每年数百亿的肿瘤治疗支出中，真正构建起一道规范诊疗路径、遏制不合理费用的“风控防线”。

肿瘤诊疗是检验医疗实力的试金石，也是平安“硬核医疗实力”的绝佳证明。当平安能够妥善解决关乎生死的重疾难题时，就能稳固树立“懂医疗、真专业”的行业权威，构筑起竞争对手难以逾越的专业口碑。

面向医生：打造顶级诊疗助手

在医疗生态中，医生是核心节点，也是AI-MDT得以更大规模应用的关键。平安希望，通过打造副驾驶（Co-pilot）级别的医生工具，聚拢行业最顶尖的智慧，重点锁定头部肿瘤专科医生高频使用。

面对肿瘤科复杂的临床数据，AI首先扮演的是“效率专家”。平安医疗AI具备患者病情全景分析能力，能自动梳理杂乱的病历信息，让医生瞬间掌握病情全貌。针对疑难问题，AI-MDT会启动DeepResearch（深度探索）模式，对全球权威文献进行深度检索与推理，辅助医生制定精准的诊疗方案。

倪渊强调，AI绝不是要取代医生，而是要成为医生的伙伴。中国优质医疗资源分布不均，通过“人+机”的协同模式，AI能够赋能基层医生，让他们具备接近三甲医院专家的诊疗能力。这意味着，无论是在繁华都市还是偏远乡村，患者都能享受到标准化的、高质量的医疗服务，真正实现了高端医疗资源的普惠化。

面向患者与保险：

价值反哺，权威二诊与风控大脑

当AI-MDT聚合了顶尖医生的智慧，便可以向患者端（To C）和保险端（To B）进行价值反哺，真正构建起“深度诊疗+商保控费”闭环。

针对患者面临高额治疗方案时的迷茫与焦虑，平安AI-MDT推出了“人机协同”的权威第二诊疗意见服务。AI会生成一份结构化的《多学科诊疗报告书》，内容涵盖诊疗方案的深度分析、不同方案的优劣对比以及后续康复建议。这份报告最终会经由知名专家在线审核确认，确保方案的权威性，让患者做决策时更有底气。

决策只是第一步，落地才是关键。平安的医疗AI拥有“精准推荐”能力，实现了从“给方案”到“给渠道”的跨越。基于确定的最优方案，AI会为患者推荐合适的医生和医院，并且可以指引患者进入平安合作的网络医院。这些医院经过筛选，具备“性价比高、服务优质”的特点，从而真正打通了患者就医的“最后一公里”。

医疗体系的运转，离不开“钱”的支撑。一个有用且向善的AI，不仅擅长治病，还能帮忙“省钱”。商保端有着天然的动力为“更健康的客户”买单。在这种模式下，AI不再是一个需要单独向患者推销的商品，而是内化为保险产品降低成本、提升利润的各种基础设施。商保支付的介入，让医疗AI真正跑通了从技术投入到商业回报的闭环。

AI-MDT所提供的诊疗方案与费用评估能力，拒绝以牺牲医疗质量换取成本降低，而是发现治疗最优解，精准拦截非必要的医疗支出，从而真正实现了商保的精准控费。既切实保障了患者利益，又构建了可持续的医疗AI闭环。

平安试图解决的，是在医疗行业一直棘手的难题：如何“既降本又提质”。放眼未来，在平安集团“综合金融+医疗养老”的双轮驱动战略下，医疗AI既是连接庞大资产与服务的“连接器”，也是提升服务效率与质量的“加速器”。

结语：医疗AI，

需要做难而正确的事情

医疗AI的竞争，终将回归“解决问题”。好的科技，是让每一个普通人在面对疾病时，都能拥有“看对病、少花冤枉钱”的底气。

倪渊透露，2026年，平安AI-MDT将把这份“难而正确”的坚持推向新的广度与精度。在广度上，将AI-MDT服务范围扩展至更多高发重疾；在精度上，将诊疗方案推荐准确率提升至90%，并确保证据引用的100%可溯源。

医疗赛道风再起时，平安医疗AI展示了一种独特的中国样本：不仅要做中国的OpenEvidence，更致力于成为疑难重症诊疗全流程的“实干家”。它左手用顶尖科研工具“筑巢引凤”吸引专家，右手用权威二诊“价值反哺”服务患者与保险支付，走出了一条“深度诊疗+商保控费”的严肃医疗闭环之路。