别急着喊＂中国医疗 AI 输出全球＂,先看看东京、伦敦、班加罗尔在做什么

编者按

写完上一篇800家医院部署DeepSeek、医脉通收割228家药企：氢离子挤得进去吗？之后，有读者留言问了一个让我停下来想了几天的问题：那如果中国医疗 AI 这套生态最后跑通了，它能不能像 Tiktok 那样输出到全世界？

直觉上想说"能"，但要对自己写过的每一句话负责。我翻了一下上篇文章的写作附注，那里我承认过一句话："这篇文章最弱的部分是'中国会成为下一个医疗 AI 输出国'那一节——它的判断比前面几节都更不确定。如果要更扎实，需要追踪日本 M3、英国 NHS AI 试点、印度 Practo 的具体案例做对比。"

所以这篇文章，是我对上一篇的诚实补课。

我花了一周时间把日本 M3 的财报、英国 NHS 的 AI 部署评估、印度 Practo 的 17 年扩张轨迹都翻了一遍。结论是：中国医疗 AI 不会成为下一个 OpenAI Healthcare，但会成为"Practo + Qure.ai + 阿里电商 + 讯飞政府订单"的复合体。

这一篇是上一篇的修正与延伸。读完它，再回头看氢离子、看讯飞医疗、看医脉通、看百川 M3，会比上一篇看得更清楚一点。

三个被我们误读的故事

中国互联网圈讨论医疗 AI 出海时，总会提到三个国家：日本（医生数字化的天花板）、英国（NHS 的全民医疗体系）、印度（医疗资源稀缺但人口规模够大）。这三个国家分别代表了三种不同的"目标市场画像"。

但我们对这三个市场的认知，几乎都是错的。

日本 M3：一家被叫做"AI 巨头"但 AI 不是它故事的公司

如果你只看中文互联网的描述，会觉得日本 M3 是一家做医疗 AI 的科技公司，是医脉通学习的对象。

事实是这样的：M3 集团 2025 财年营收 20 亿美元、市值 67 亿美元、员工 1.5 万人，在美国、英国、法国、西班牙、德国、韩国、印度、中国都有子公司。创始人 Itaru Tanimura 是前麦肯锡顾问，2000 年代初接手公司，靠"数字化医药学术推广"把 M3 做成全球数一数二的医生平台。M3 持有医脉通 36.8% 股权，是中国市场最大的外资股东。

这些都是真的。但这家公司当下的全球扩张，和 AI 几乎没关系。

M3 市值峰值是 2020 年的 390 亿美元——那时候的故事是疫情中"远程问诊+在线学术会议"的爆发，不是 AI。M3 旗下的核心产品 MR-kun（替代医药代表的数字化学术推广平台）、QOL-kun（医生的生活服务）、M3 Career（医生猎头），都是"互联网+"产品，不是"AI+"产品。

来源：https://nodoca.aillis.jp/productmovie

更扎心的是——日本本土真正在做 AI 医疗的，是一批比 M3 年轻得多的 startup：Iris 公司的 Nodoca（咽部图像+体温+症状几秒诊断流感）已经装在全国 2000 多家诊所，被日本公共健康保险覆盖；AI Medical Service 用 20 万条胃镜视频训练 AI 早癌检测；Anaut 和 iMed Technologies 在 NVIDIA Holoscan 上做手术 AI；Acute Medical Innovation 做"超级听诊器"判断心脏病类型。

M3 在 AI 浪潮里反而是被本土 startup 越过的。

这个事实对中国意味着什么？

意味着医脉通学不到任何"M3 式 AI 出海"的经验——因为 M3 没有这种经验。医脉通如果想跟着 M3 出海，能学的是"用收购扩张数字化学术推广"的资本动作，不是 AI 故事。这两件事不能混为一谈。

更值得注意的是日本 SaMD（软件即医疗器械）市场的真实规模——2024 年只有 1955 万美元，到 2033 年预计也才 9620 万美元。全球第三大经济体、医保完整、医生数字化高、人口最老龄化，AI 医疗器械的真实市场居然只有不到 2000 万美元。原因是日本的 PMDA 审批超过一年，每次升级要重新审批，加上公共健康保险不覆盖大部分 AI 服务——所有的技术能力都被报销和监管两道墙挡在外面。日本 16 家 AI 医疗公司组成 consortium 游说政府，喊了几年没用。

讯飞医疗、医脉通、阿里健康想出海日本，要等日本政府改革这两道墙，至少 3-5 年。

英国 NHS：把"AI 节省时间"放进 RCT 里检验，结果失败了

英国是另一个故事。

NHS（英国国家医疗服务体系）从 2023 年 7 月开始执行 AI Diagnostic Fund，2100 万英镑专项基金，覆盖 12 个影像网络、66 家 NHS Trust（占总数 124 家急性 Trust 的 53%）。主要部署 Annalise.ai（澳大利亚公司）和 Qure.ai（印度公司）的胸部 X 光 AI 系统。预期效果是每年帮助 1.5 万名疑似肺癌患者更快确诊。

听起来是非常漂亮的政府基建型 AI 部署。

但 2026 年 3 月，Nature Medicine 刊登了一篇论文——LungIMPACT 试验。这是 UCLH、UCL、Nottingham 三家联合做的随机对照试验，覆盖 5 家 NHS 医院 93,326 张胸部 X 光（4.6 万张 AI 优先排序"开"、4.7 万张"关"对照）。

结论是什么？

AI 确实让"X 光拍摄到出报告"那一步显著加速。但整体肺癌诊断路径（从 X 光到最终确诊）没有提速。

失败原因不是 AI 不好。是诊断流程的下游瓶颈——CT 扫描排队、活检排期、肿瘤多学科会诊——没动。AI 在前端给报告再快，下游依然堵着。

这是迄今为止医疗 AI 最严肃的一次大规模真实世界 RCT 失败案例。

它对中国意味着什么？

意味着中国所有的医疗 AI 公司，目前讲的都是"局部数字"故事。讯飞医疗的智医助理累计 10.1 亿次 AI 辅助诊断、瑞金 RuiPath 把单切片诊断从 40 分钟压到秒级、协和智枢以 DeepSeek-R1 集成进 HIS——这些数字都是真实的、都是局部的。但有没有任何一家中国公司能拿出 LungIMPACT 这种规模的、随机对照的、看"整体临床路径是否改善"的研究？

答案是：目前没有。

这件事是双刃剑。对中国想进欧美高端市场的公司，是个坏消息——NHS、欧盟、加拿大、澳洲都会要求看到 RCT 级别的真实结局证据，而这类研究做下来至少 3-5 年。等中国公司有这种数据时，OpenAI Healthcare 和 Anthropic 大概率已经把这些市场吃完了。对中国想进东南亚、中东、非洲、拉美的公司，是个好消息——这些地区的政府没有 NHS 这种严苛验证体系，"基层覆盖+政府订单+单点效率提升"的中国式叙事仍然可以输出。

讯飞医疗 2025 年 6 月发布星火医疗大模型 V2.5 国际版+讯飞晓医 App 香港版，选香港作为出海桥头堡。香港是非常聪明的次优选择——它在医疗资源、监管水平、医生背景上接近欧美高端市场，但又不强制要求 RCT 数据。香港这一站做完之后，下一站不可能是英国伦敦、不可能是悉尼，最现实的是新加坡、吉隆坡、雅加达、迪拜、利雅得。

印度 Practo：跑了 17 年，估值 5 亿美元

最后一个故事最像中国，也最扎心。

Practo 是印度最大的健康科技平台，2008 年成立，覆盖 4 亿消费者、50 万医生、22 个国家、累计融资 2.49 亿美元。2024 财年营收 24 亿卢比（约 3000 万美元）、GMV 300 亿卢比、首次实现单季盈利、EBITDA margin 从 -1% 提升到 40%。

听起来非常成功——一家发展中国家本土健康科技公司，跑通了多元盈利模式、22 国扩张、首次盈利。

但 Practo 的估值是多少？

约 5 亿美元。

跑了 17 年、4 亿消费者、50 万医生、22 国运营，估值 5 亿美元。

这是 OpenEvidence 当前 120 亿美元估值的 4%，是医脉通市值的三分之一。

完整的医疗生态系统

在线咨询|药品订购在线|专家医生

Practo 的业务结构跟你能想到的所有中国互联网医疗公司差不多：Practo Ray（医生 SaaS，每位医生每月 1000-6000 卢比）占 35%，在线问诊抽佣（15-25% commission）是大头，加上诊所审计、诊断、药品配送等多元业务。最值得看的是出海部分——Insta（医院管理 SaaS）在阿联酋拿下 15% 市场份额，2025 年 12 月又派了总经理去开拓沙特市场。Practo 是少数真正在中东市场跑通的发展中国家健康科技公司。

那为什么估值还是只有 5 亿美元？

四个结构性原因：印度人均 GDP 只有 2500 美元（中国 13000+）；商保渗透率只有约 10%（中国基本医保覆盖 95%+）；印度医生年均收入低于中国一线城市三甲医生，付费意愿低；印度市场分散在 28 个邦 +8 个联邦属地，每个市场语言、监管、医保都不同。

这四件事加起来，构成了"发展中国家健康科技公司的天花板"。

这件事对中国意味着什么？

意味着如果中国公司出海到东南亚、中东、非洲、拉美，能跑出来的最乐观盘子，可能就是 Practo 的 5-10 倍。模型更强、产品更好、资本更厚、组织更狼性，但市场天花板是结构性的——支付方不会因为中国公司加入而突然变厚。

讯飞医疗、医脉通、平安健康、京东健康、阿里健康加起来出海，最乐观的合计估值可能是 200-500 亿美元区间。这是大数，是真实的，但不是 OpenAI Healthcare 那个万亿美元想象空间。

一张三国矩阵

把这三个故事放在一张图上对照——

读这张表的方法是这样的——

第一列日本：医脉通从 M3 那里能拿到的最大资源不是技术或 AI 经验，是日本市场的渠道；但日本本土的 AI 起飞要等政府打通报销机制，那是 3-5 年的事。

第二列英国：所有想进欧美高端市场的中国 AI 公司，都需要 RCT 数据。目前没有一家在做。这是中国医疗 AI 的"看不见的天花板"。

第三列印度：Practo 的 17 年走过的路是中国公司出海中低收入国家的真实参照。能跑通，但要做好心理准备——这是一个长跑，估值天花板是清晰的。

中国医疗 AI 在全球地图上的真实位置

把上面所有内容收拢，重新画一张全球医疗 AI 格局图——

第一层：基础模型层。OpenAI、Anthropic、Google 主导。中国 DeepSeek 提供平价替代。这一层中国不输人，但护城河也不深——基础模型在快速商品化。

第二层：欧美高端市场。OpenEvidence、Hippocratic AI、Annalise.ai、UpToDate 等占据。需要的是顶级期刊版权 + RCT 数据 + 临床信任。中国基本进不去。

第三层：日韩成熟市场。M3、本土 startup、NVIDIA Holoscan 生态主导。需要的是本土合规 + 报销机制 + 文化亲近。中国能做局部输出（讯飞香港），但规模有限。

第四层：中低收入国家市场。Practo、Qure.ai、中国公司可以同台竞争。需要的是本土化能力 + 成本控制 + 政府关系。这才是中国的核心战场。

读完这张分层图，再回头看上一篇文章里那个判断——"中国能不能成为下一个医疗 AI 输出大国"——我必须承认上一篇的判断方向对，但规模估计偏乐观。

更精确的说法应该是：中国不会成为"下一个 OpenAI Healthcare"，但会成为"中低收入国家市场的医疗 AI 主供应商"。这两个表述听起来差不多，背后对应的估值天花板差 10 倍以上。

200-500 亿美元的合计市场盘子，比想象的小，但仍然值得做。比的是 10-15 年的耐心。

回顾与展望

回顾，我们这两年看的是技术叙事："大模型涌现"、"思维链"、"多 Agent 协作"、"通过 USMLE"。这些都是真实的进步，但它们没有改变医疗 AI 的核心难题——报销机制、监管路径、临床验证、医生信任。这四件事在 1976 年 MYCIN 时代是难题，在 2026 年 ChatGPT for Clinicians 时代仍然是难题。

日本 M3 告诉我们：技术不是问题，报销机制是问题。 英国 NHS LungIMPACT 告诉我们：局部技术成功不等于系统改善。 印度 Practo 告诉我们：商业模式可以跑通，但支付能力有天花板。

这三件事加起来，是给所有"AI 改变医疗"狂热者的一盆冷水——不是说不能改变，是改变的速度和方式跟你想象的不一样。

展望，未来 5-10 年，我看到三件值得真正期待的事——

第一件事，是中国基层医疗 AI 真正跑出全球可输出的产品。 讯飞医疗智医助理覆盖 7.5 万家基层医疗机构 + 10.1 亿次辅助诊断，这种规模全球独一份。如果讯飞能在 2026-2028 年完成一次系统级 RCT，证明基层 AI 真的改善了诊疗结局，这套产品就有了进入更多国家的入场券。这件事美国公司做不了——他们的产品逻辑是给训练有素的全科医生用的，不是给县医院、乡镇卫生院的医生用的。

第二件事，是阿里健康、京东健康、平安健康这种"电商+医疗"的复合体，把中国独有的"处方外流+商保+药品配送+AI 辅助"闭环，输出到东南亚、中东、非洲、拉美。 这是 Practo 已经在阿联酋证明可行的路径。中国公司在这条路上有真实的成本、组织、技术优势。氢离子如果真的能把"AI 工具+互联网医院+药品配送+商保支付"这个闭环跑通——尤其在阿里大药房的医生侧入口位置上——那它就是中国版的 Practo Insta，可以出海。

第三件事，是中国制造的医疗 AI 监管框架，输出到中低收入国家。 中国 NMPA 现在对 AI/SaMD 的注册经验，加上"AI 应用场景指引"这套体系，对东南亚、非洲、拉美的政府卫生部门是有参考价值的。这一层"监管经验输出"看似不性感，但可能是中国医疗 AI 最被低估的一个出海维度。

至于氢离子——回到上一篇文章末尾那个判断标准——它会不会在 2026 年底前完成那三件事（和阿里大药房深度集成、打通互联网医院开方、显示商保报销）。如果完成，它就是阿里集团医疗 AI 棋局里的真正钉子；如果没完成，它就是一个常规 D 端工具，等待被通义 Health 吞并。我看到 2026 年底应该能看清楚。

医疗 AI 走到今天——从一个被医生拒绝的 1976 年程序，到能让医生愿意打开 App 看一眼的工具，到敢于被审核的辅助决策，到正在试图嵌入医院工作流，到开始尝试出海——是五十年。下一段路要走的不再是技术追赶，是耐心。耐心做 RCT，耐心打通报销，耐心建立医生信任，耐心在中低收入国家市场一国一国跑通。

中国能不能跑通？我相信能。但请允许我修正上一篇文章里那句过于乐观的"中国会成为下一个医疗 AI 输出大国"。更精确的说法是——

中国正在成为全球医疗 AI 第二梯队的领跑者，特别是在中低收入国家市场。

不是 OpenAI Healthcare，是更扎实的"Practo+Qure.ai+阿里电商+讯飞政府订单"的复合体。市值天花板可能只是想象的十分之一，但走通的概率比想象的高很多。这是更冷静、也更真实的判断。

我愿意和读者一起期待，2030 年回头看这一篇，我们能看到中国医疗 AI 的第一艘真正出海的船。

名词速查表

写作附注

附注一：自我批评

这篇文章最弱的部分仍然是估值天花板那个数字——"200-500 亿美元"。这是我把 Practo 估值乘以 5-10 倍 + 加上讯飞医疗、医脉通、平安健康各自市值估算的粗略推算，不是严格的市场模型。要更扎实，需要做一个真正的 bottom-up TAM 估算：东南亚 6.7 亿人口 + 中东 4.5 亿人口 + 拉美 6.5 亿人口 + 非洲 14 亿人口 × 各地医疗 AI 渗透率假设 × 各国 ARPU 估计。这个工作要花两周，这篇没做。另外，LungIMPACT 只是一个研究，下一波 NHS 评估可能反转结论；Practo 在阿联酋的 15% 份额未必持久；2026 年还会发生很多变量。这些都是这篇判断的脆弱点。

附注二：建设性追问

如果"中国医疗 AI 出海的核心战场是中低收入国家"这个判断是对的，那中国公司最该招的人是谁？

不是 MIT 的 AI 博士，不是 NEJM 的医学审稿人，是做过中东商务的中资工程公司项目经理、在东南亚开过药店的连锁老板、在非洲建过医院的中资国企骨干。中国医疗 AI 出海最大的瓶颈不是技术，是真正了解中低收入国家政府采购流程、医生培训体系、药品分销渠道、卫生官员决策习惯的"复合型本地人才"。

这件事被严重低估。下一篇值得专门挖一下——中国医疗 AI 出海的"本地化人才战"，谁能赢？这可能比模型 benchmark 更决定胜负。

附注三：致读者

如果你是 AI 圈的，这篇文章想告诉你的是：不要被"医疗 AI 万亿市场"叙事带节奏，真实的盘子比想象的小，但走通的路径比想象的清晰。

如果你是医疗圈的，这篇文章想告诉你的是：AI 不是来抢医生饭碗的，是来重新分配医疗资源的——尤其分配到那些目前还没有足够医生的国家和地区去。

如果你在做产品，这篇文章想告诉你的是：做中低收入国家市场需要的产品形态，跟做欧美高端市场不一样。中国公司有独特优势，但要早点想清楚。

如果你只是个对这个行业好奇的读者，我想说的是：我们正处在医疗 AI 真正开始改变世界的第三年——前两年是技术爆发，这一年开始是商业模式分化。再过几年回来看，会发现今天我们说的每一家公司、每一笔投资、每一个产品决策，都在重新书写全球医疗的版图。

值得耐心地一起看下去。