四川
一只龍蝦，火遍醫療圈。
就在幾天前，百度發布一款面向醫生的專業AI智能助手DoctorClaw，成為巨頭入場的重要標志。
智藥局統計發現，近幾個月內，多家公司和醫院正在構建醫療智能體（AI Agent），賽道處于爆發期。
2026年，伴隨著龍蝦的爆發，已成為AI Agent+醫療的落地元年，在海外已經跑出Abrige、Open Evidence等優秀初創公司，國內華為、京東、百度等行業巨頭也在積極布局。
據智藥咨詢研究院預測，未來中國AI Agent+醫療滲透率將不斷加深，到2031年市場規模有望達到418億元。
醫療Agent，正在加速狂奔。
AI Agent，顛覆醫療健康
截至2025年5月，國內已公開發布的醫療大模型累計達288個，僅2025年前五個月就新增133個。
很長一段時間，這些醫療大模型并沒有帶來業務上的閉環，而是淪為簡單的醫學問答工具。
智能體（Agent）的出現，則改變了大模型的格局。
簡單來說，AI Agent是以大模型作為核心引擎，具備記憶能力、能夠有自主推理和規劃工具的使用，從而來解決問題的智能程序。
龍蝦（OpenClaw）的出現，徹底顛覆了人們對Agent的傳統印象。
這讓人們直觀地感受到，AI不再只是一個提升效率的輔助工具，而是可以真正替代部分生產力，完成實際工作的“執行主體”。
這種模式變化給企業架構帶來的啟發是：AI不再只是業務系統里額外加上的一層功能，而是變成了連接數據、工具和業務目標的智能核心。
英偉達發布的報告顯示，在生命科學和醫療領域，47%的企業已在使用或評估AI智能體，其中22%已完成部署，19%計劃在一年內落地。
這一數據說明，這一前沿技術已走出概念驗證階段，進入規?；涞氐某跗凇?/p>
具體到醫療領域，AI Agent將覆蓋“預防-診斷-治療-康復”全流程，其核心價值在于融合多模態數據、優化決策效率并保障安全，高質量數據與稀缺場景的結合將成為突破重點。
醫療Agent參與主體，變了
作為長期跟蹤 AI + 醫療落地應用的行業觀察者，筆者發現這一輪醫療 Agent的發展已經出現了根本性變化，大致可以分成兩個階段：
第一階段：以 DeepSeek 等大模型集中爆發為契機，“醫院出數據、出場景，企業出技術” 的大模型開發聯盟仍是主流模式。
第二階段：隨著龍蝦快速走紅，企業開始從技術合作方，變成產品的直接發布方和運營方，不再只是跟著醫院場景做定制開發，而是主動推出落地的醫療智能體產品。
不止如此，此輪產品發布不再追求“通用醫療大腦”，而是極度垂直地切入具體的工作流程痛點，主要分化為兩大清晰戰場：
1、提升臨床效率
主要針對醫生臨床工作痛點構建，例如?？圃\斷智能體，病例寫作智能體等，例如海外以Abridge、Nabla、Ambience Healthcare 為代表，通過監聽醫患對話，自動生成病歷文書。
2、提升運營效率，降低成本
主要針對醫院管理成本高昂，預約、計費、保險核實等流程低效且耗人。
典型應用包括智能排班系統、自動化醫保預授權核實、患者分診與隨訪機器人等。這些智能體往往部署在醫院的 HIS（醫院信息系統）之上，幫助處理碎片化行政事務，可降低醫院 30% 以上的非臨床人力成本。
不止如此，這一波產品的交付方式也發生了根本變化。
企業不再單純售賣一個AI軟件，而是在構建能夠融入現有醫療體系的“服務閉環”或“生態底座”。
例如聯影智能從單一影像診斷軟件，升級為“元智”大模型的影像全智能體，僅需一次掃描，即可自動檢出37種甚至73種胸部常見病種和異常。
巨頭們更是希望構建一個智能醫療生態。
例如京東健康、螞蟻集團、騰訊健康等，它們直接構建“AI醫院”、“名醫AI分身”等生態，將問診、開方、購藥、醫保支付串聯成閉環，直接重塑醫療服務的全鏈路體驗。
回顧這一輪醫療 Agent 的演進脈絡，從“醫院主導的聯盟開發”到“企業主導的產品化突圍”，產業正大步走向市場、走向落地，蓬勃發展的勢頭已經擋不住了。
未來：生產力的全面釋放
簡而言之，醫療Agent的爆發描繪了一個革命性的賽道。
它不僅僅是效率工具，更是重塑醫療流程、提升診療精度和改善醫患體驗的關鍵力量。
而伴隨著大模型與Agent的不斷成長與優化，未來的趨勢是多智能體協調下的智慧醫療。
在醫院端，即由導診Agent、診斷Agent、質控Agent、隨訪Agent等構成的智能體矩陣，有望重塑臨床路徑優化、資源動態調度等關鍵場景的決策模式。
在個人端，將圍繞用戶全生命周期健康管理，形成專屬個人健康智能體。它可主動完成日常健康監測、個性化健康干預、精準用藥提醒、慢病持續管理
據智藥咨詢研究院預測，未來中國AI Agent+醫療滲透率將不斷加深，到2031年市場規模有望達到418億元。
到2030年，Agent將全面接管病歷質控、排班系統等非核心醫療流程，多智能體協同系統將基本覆蓋常見病種的個性化診療、支持跨科室的復雜病例聯合會診以及提供從診前健康評估到診后康復管理的全周期服務。
也就是說，AI醫療上限還遠未到達，不僅是大模型需要靠高質量醫療數據進行精進，在Agent層面，也需要行業聯手共建，加速構建Agent產品矩陣。
可以預見，未來醫Agent將不再只是輔助工具，而會像今天的電子病歷一樣，成為醫療基礎設施。
—The End—
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