作家｜SnowyM

裁剪｜陈伊凡

头图｜AI生成

“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生改进栏目，这是本系列的第「47」篇著述。

AI 医疗赛谈不缺故事，但真实跑互市业闭环的未几。Abridge 是其中之一。

它不仅仅融资，而是仍是在赢利：150 多家医疗机构在用，年收入很是 1 亿好意思元，估值从 2024 年底到 2025 年中翻了快要一倍。在无数 AI 医疗公司还在作念认识考证的阶段，Abridge 仍是完成了从家具到范畴的跨越。

这背后有一个正在发生的行业趋势：据 The Information 报谈，AI 搜索引擎 Perplexity 的估值是年化收入的 170 倍，Anthropic 是 58 倍，OpenAI 是 43 倍。投资东谈主给愚弄层公司的溢价，正在系统性地很是基础模子公司。成本仍是在用钱投票：真实认识某个行业、深度镶嵌工作流的垂直 AI，比卖铲子的更值钱。Abridge 即是这个判断的医疗版块。

这家公司的融资故事也相当顺利，7 年，53 亿好意思元估值，7.6 亿好意思元融资。这串数字背后，是一位腹黑科医师从每天写 2 小时“宵夜条记”到创办 AI 公司的故事。

在好意思国，看诊 1 小时，写病历 2 小时。许多医师放工后还要在家补条记，这段时候被叫作念“寝衣时候”。Abridge 作念的事，即是把这 2 小时还给医师，医师和患者聊完天，几秒钟自动生成一份结构化病历条记。

硅谷风投契构UpHonest Capital投研团队告诉虎嗅，Abridge本体是在用AI打造医疗行政过程的进口，其永远价值取决于是否能从降本用具升级为收入驱动系统（医嘱记载 -保障编码-理赔通告），在EHR生态中开发弗成替代的位置。从咫尺来看，Abridge构建了三方面的壁垒：数据闭环和临床场景深度适配；真是AI打算；以及EHR集成，将来更大的思象空间在于从“用钱的用具”到“创造价值的引擎”。

一个被大模子激活的旧思法

这个故事有一个容易被忽略的时候节点：Abridge 创立于 2018 年，ChatGPT 出现于 2022 年。

Abridge 独创东谈主 Shiv Rao 是匹兹堡大学医学中心的腹黑科医师，同期在 UPMC 的风投部门担任高管，负责评估医疗前沿本事。2018 年他启动创业，用的是阿谁时期能找到的最佳的本事——BERT、BioBERT、Longformer 等预张望模子，不错对特定任务作念微调，但才略远不足其后的妄言语模子。

从 2018 到 2022 年，团队用了 4 年时候作念家具，莫得急着铺市集。销售周期长达 18 个月，病院的采购决策逐渐而严慎。

2021 年，Shiv 参加了一个以生成式 AI 为主题的行业晚宴。两年后，他接到了无数从那次晚宴挂念的东谈主打来的电话：“我咫尺证据了，我也要尝试一下。”

大模子的出现，不是改变了 Abridge 在作念的事，而是改变了统共东谈主对这件事的长远。之前需要 18 个月劝服的客户，简直通宵之间启动主动来谈。Shiv 把这个过程描画为“把潜在能量改造为爆发力”。

Abridge 的中枢逻辑——认识对话语义、生成结构化文本——正值是妄言语模子最擅长的事情。是以当 GPT 出现的时候，Abridge 不是在追逐本事，而是本事终于追上了它的家具打算。

本科毕业于卡内基梅隆大学的 Shiv，在本事判断上并不依赖直观。他的团队里有 CMU 的 AI 证明注解担任 CSO，公司同期使用集会范畴大模子和微调的开源模子（包括 DeepSeek 等）。在他看来，每当底层模子有新跳跃，对愚弄层公司都是利好：那些懂得如何将这些本事塑形成特定用例的公司，皆备受益。

从对话到病历：家具是怎样工作的

Abridge 作念的事情听起来绵薄：把医师和患者的对话录下来，自动生成病历条记。但推行难度在于，医疗对话的环境嘈杂、口音羼杂、医学术语和日常用语交汇，Abridge 的语音识别引擎特意为这类场景张望过。

更关节的是，Abridge 不单作念转录，它还要认识对话内容，生成适应医疗顺次的结构化条记——也即是 SOAP 风物：主诉、客不雅张望、评估、筹商。医师拿到后，稍作核改即可署名。

Abridge 已集成进 Epic，这是全好意思粉饰率 42% 的电子病历系统。问诊已毕后，条记几分钟内平直出咫尺 Epic 里。咫尺撑捏 55 个以上专业、28 种以上话语，包括对话半途切换话语、或有翻译介入的场景。

Abridge 最关节的功能叫 Linked Evidence（商量笔据）：AI 生成的每一句话，都聚会到原始对话的对应片断。医师看到“患者主诉胸痛捏续三天”，点击即可听到其时的灌音。这个打算平直复兴了医疗范畴对 AI 的最大疑虑——万一 AI 虚拟内容。数据领会，Abridge 系统能识别出 97% 的 AI 乖僻内容，通用大模子的这一数字仅为 8% 至 90%。

这种准确率背后，是一套不算绵薄的本事架构。生成一条看似昔日的临床条记，Abridge 在后台可能调用和妥洽 15 到 20 个不同的模子，有的负责索取保障公司审核需要的内容，有的负责生成患者可读的版块，有的特意处理医学编码。用 Shiv 的话说，这是场景化的推理引擎，不是一个通用模子套壳。

家具的演进也印证了这少量。泉源是一个面向患者的免费 App，让患者录下诊间对话并取得摘录，这个阶段累积了很是 150 万条医疗对话数据，博亚体育app成为模子张望的基础。2022 年起重点转向企业客户，家具与病院电子病历系统整合。2023 至 2024 年，成为 Epic 官方首批配合股伴，并将环球最巨擘的临床常识库 UpToDate 镶嵌条记过程。2025 年，膨胀到照顾布告，与梅奥诊所配合开发照应专用版块。

咫尺 Abridge 还在作念医疗编码和账单审核。Abridge 在生成条记的同期自动暴戾编码，帮病院擢升保障报销回款率。这让它对病院 CFO 来说，从成本变成了一个能带来正向现款流的用具。

恶果数据：用了 Abridge 的医师，每天精辟约 2 小时布告时候。86% 的医师减少了放工后加班写条记的频率。KLAS 2024 年访谒领会，Abridge 用户好意思瞻念度评分 95.3%，远高于行业均值。

万亿好意思元黑洞里的融资逻辑

Abridge 能走到今天，背后有一个结构性原因：它踩在了弥散大的痛点上，而这个痛点永远莫得被真实措置过。

好意思国每年在医疗行政管制上的开销高达 6000 亿至 1 万亿好意思元，占医疗总开销的 15% 至 25%。具体到医师个东谈主：平均每周在行政治务上花 15.5 小时，每个工作日花 6 小时在电子病历上。93% 的医师频繁感到功绩疲倦，62% 归因于行政包袱。好意思国每年因医师疲乏下野形成的损背约 46 亿好意思元，一个空白岗亭的补招成本高达 100 万好意思元。

这不是效能问题，是东谈主力瓶颈。AI 文牍员不错 24 小时工作，快速膨胀，无需培训，这让它成为替代决策，而不仅仅赞助用具。

投资东谈主的逻辑开发在这个基础上。Abridge 的融资旅途是一条简直莫得停顿的加快线：2018 年种子轮 500 万好意思元，至 2022 年累计约 2700 万好意思元，2023 年底 B 轮 3000 万好意思元，2024 年 2 月 C 轮 1.5 亿好意思元，2025 年 2 月 D 轮 2.5 亿好意思元（估值 27.5 亿好意思元）。仅 4 个月后，2025 年 6 月完成 E 轮 3 亿好意思元，估值翻倍至 53 亿好意思元。

a16z 领投 E 轮，Khosla Ventures、Lightspeed、Redpoint、IVP、Spark Capital、USV、Bessemer 跟投。医疗政策方相通入局：UPMC 企业风投、Mass General Brigham AIDIF、Kaiser Permanente Ventures、CVS Health Ventures。这些医疗机构的投资不仅仅背书，亦然真实部署的前置高兴。

收入侧相通笔陡。2024 年底，Abridge的 ARR 约 6000 万好意思元，2025 年第一季度已达 1.17 亿好意思元，数月内翻倍。

巨头暗影下的解围

Abridge 进场早，但赛谈早已不是蓝海。

有一个问题值得正面回答：OpenAI、Google、Anthropic 都有语音转录才略，为什么病院招架直用它们？

Shiv 的回答是一个了了的分层结构：底层是基础大模子公司，提供统共东谈主都能用的原材料；中间是基础要领层，负责妥洽不同模子；顶部是愚弄层，专注于为特定用户措置特定问题，深度镶嵌工作流，依靠独到数据集。大模子公司是横向的，同期服务无数行业；愚弄层公司是纵向的，只作念一个行业但作念到最深。它们弗成能涵盖统共范畴并深入统共范畴。这不是范畴问题，是结构问题。

在医疗这个行业，纵向壁垒尤其高。秘籍合规是法定条件，数据出了病院系统就会触发监管红线。“真是可靠是你交游的终极货币”这是这个行业的准初学槛。一个通用 AI 公司再强，也弗成能替每家病院作念 HIPAA 合规审计、把模子输出接进 Epic 的具体字段、再用梅奥诊所的照顾数据作念微调。

最蹙迫的敌手是微软旗下的 Nuance。这家 1990 年代竖立的语音识别老牌公司，Dragon Medical 在好意思国病院的最高浸透率曾达 77%。2022 年，微软以 197 亿好意思元将其收购，推出 Dragon Ambient eXperience（DAX），现改名 Microsoft Dragon Copilot。家具形貌与 Abridge 简直一致：灌音、识别、生成 SOAP 条记。微软的中枢上风是渠谈——2025 年，Epic 发扬内置了 Dragon Copilot，全好意思 42% 的病院成了它的潜在触达范围。但 Nuance 的问题也昭彰：早期版块需东谈主工复核，导致文档生成延伸数小时；订价约每个医师每月 600 好意思元，是 Abridge 的三倍。

创业公司中威逼最大的是 Ambience Healthcare，2020 年竖立，粉饰 100 多种专业，2025 年 7 月完成 C 轮 2.43 亿好意思元，估值 12.5 亿好意思元，平直对标 Abridge 的大型病院市集。Suki AI 主打中微型诊所，功能更丰富但订价更高。更长久的威逼来自 Epic 自己——2025 年推出布告功能 Art、编码 AI Penny、患者助手 Emmie，EHR 厂商一朝自有功能老练，病院减少第三方依赖是当然适度。Abridge 咫尺最初一个身位，但比赛才刚启动。

放在更长的时候线上，Abridge 的酷爱酷爱不仅仅，自动写病历。它是 AI 真实干与高工作、高门槛、高监管中枢工作流的早期案例之一。

但它的故事里还藏着另一个结构：一家公司不错在大模子出现之前就把思法和数据作念塌实，等本事到位的时候，爆发比从零启动快得多。Abridge 用 4 年累积了 150 万条医疗对话数据，用 4 年考证了工作流集成旅途，用 4 年开发了和病院之间的信任商量。ChatGPT 出现的时候，这些累积才是它真实的起跑线。

竞争才刚启动。微软、EHR 巨头、AI 原生创业公司都在加码。将来几年博亚体育app官网入口，这个赛谈很可能从“AI 自动记载”升级到 AI 参与的完好临床闭环。能把模子才略、医疗常识、系统集成和信任机制同期作念深的，才会真实留住来。

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