医疗科技遇见GenAI：新场景、新机遇

GenAI在医疗健康行业的发展速度预计将快于其他所有行业。我们最近为GenAI在医疗科技领域找到了60多个用例：

从研发与软件开发到运营、营销与销售、售后服务支持及企业职能部门，潜在应用遍布整条价值链。
长远来看，企业可以将GenAI融入产品和服务之中，从而提高效能，改善患者的治疗效果。
要想充分利用GenAI，企业首先应确定优先用例，并开展试点工作，再将该技术融入更广泛的企业战略之中，并制定合适的策略、配备合适的人员。

在帮助医疗科技企业转变运营方式方面，GenAI明显有其用武之地。因此，领导者必须将主动权把握在自己手中。

许多行业的从业者已经看到了GenAI的潜力。对于医疗科技企业来说，这项技术可以提高诊疗效率，帮助企业为客户提供个性化服务，还可以通过突破常规的创造力推动创新，提高企业数据与知识的利用效率，以全新方式创造价值。

GenAI在医疗健康行业的发展速度预计将超过其他所有行业，到2027年，其复合年增长率将达到85%。

目前的主要挑战在于，要弄清楚该从何处入手以及如何入手。由于GenAI的应用前景极为广泛，而医疗科技又是一个关乎患者生命，受到严格监管的行业，一些企业可能会采取观望态度。我们认为，这种消极做法可能会使企业在长期陷于不利地位。GenAI在医疗卫生领域的发展速度预计将超过其他所有行业，到2027年，其复合年增长率将达到85%，市场总规模将达到220亿美元（参阅图1）。

因此，医疗科技企业应将该技术应用于自身业务的各个环节。我们在医疗科技价值链上为GenAI找到了60多个用例，并根据这些用例的影响力和落地速度对它们进行了排名，从中找出近期最大的机遇所在。要说这些用例有什么共同点，那就是它们都极具潜力，有很大机会帮助医疗科技企业实现更智能、更高效的工作模式，并最终为那些勇于“第一个吃螃蟹”的企业创造价值。

AI的价值创造路径

传统AI通过分析历史数据来发现规律、获得洞察，GenAI则不止于此。虽然GenAI也需要依靠大量数据来构建模型，但它可以利用这些信息来生成新的内容，比如文本、媒体（视频、图像、语音）、计算机辅助设计和软件代码。对于医疗科技企业而言，GenAI的主要优势如下：

通过减少人工操作或提高流程速度来提升效率
提供前所未有的个性化客户服务
提升创造力，开发新的设计和产品
更全面综合地利用企业数据和知识

短期而言，企业可以先使用市面上已有的商用GenAI产品（比如GitHub Copilot X或Jasper），也可以对现有的GenAI模型进行精调，而后再加以使用。从长远来看，企业可以着手开发更先进的用例，对价值链上的内部流程进行更全面的改造，最终开发出基于GenAI技术的新产品和新服务，从而创造出更大价值。

用例可覆盖整条价值链

作为这场探索的起点，我们首先搭建了一个覆盖整条价值链、由60多个用例组成的用例库（参阅图2）。特别值得一提的是，我们还根据这些用例对医疗科技企业的影响和落地速度对它们进行了排名，让企业能够专注于可以迅速创造价值，进而提升组织的能力和信心的用例。我们根据上述标准选出了15个具有极高价值的用例，如图3所示。

研发与软件开发

对医疗科技企业来说，软件开发是个老大难问题，一方面成本高昂（在某些产品领域，软件开发成本占产品总开发成本的50%以上），另一方面也缺乏足够人才，而GenAI模型恰好可以解决这两个难题，为企业提供支持。以GitHub Copilot X为例，这是一款GenAI模型，经过数十亿行代码训练，可以将输入的自然语言转化为代码供程序员参考，帮助后者节省大量时间。初步试点表明，借助GenAI，任务完成速度可提高55%。此外，GenAI解决方案还可以创建测试用例、记录代码、自动进行代码审查（Mintlify和Amazon CodeWhisperer等企业开发的产品可以提供该功能）。

除软件外，GenAI还可以（借助PTC、nTop或Autodesk等企业开发的生成式设计工具）跳出常规创意，帮助企业探索新的产品设计方案。过去，将内部文件转换为监管文件报告（通常长达数百页）或临床试验报告的工作极为费时费力，通过简化相关流程，GenAI也可以为企业创造价值。有几家初创企业正在开发监管解决方案，但目前尚无投入商用的产品问世。

GenAI还有一个更值得注意的功能，那就是它可以在训练数据不足的情况下为AI应用赋能。举个例子，假设某项新任务尚无大量数据，GenAI工具可以利用有限信息来创造合成数据，“举一反三”，然后再将其用于机器学习模型的训练工作。在医疗科技领域，这种方法可以帮助企业提前发现有缺陷的产品，而不是等到真实世界发生问题后才有所行动，从而提高生产质量。经过合成数据训练的质量检测系统可以利用计算机视觉或其他传感器从源头发现产品缺陷，还能（通过机器人抓取之类的方法）自动将缺陷产品从生产线上移除。

GenAI可以赋能供应商海量数据分析（从现有合同或建议书到财务数据、新闻、趋势等有关供应商或行业的公开信息），进一步改进采购工作。借助先进的自然语言理解能力，算法可以对信息进行总结，并识别潜在风险，从而使采购团队能够做出最优决策。

营销与销售

许多企业对数字化营销进行了投资，GenAI在这方面也可以发挥重要作用，让企业可以为目标用户提供个性化服务，生成专属营销内容，从而更有效地与不同客户群产生共鸣，提高转化率。

具体来说，GenAI可以整合来自内部（客户关系管理软件提供的客户信息）和外部（媒体报道、企业网站）等各种来源的信息，从而深入洞察特定客户的需求。它可以为销售代表提供指导，使其知道在与特定客户进行沟通时，明确下一步最佳行动是什么，还能针对后续行动提前准备好相关内容。在售中、售后的交流中，GenAI解决方案可以自动记录客户来访情况，获取、分析客户信息，生成分析报告，为下一次交流提供支持。主流CRM供应商已开始提供具有此类功能的初代产品，比如Salesforce推出的Einstein GPT、HubSpot推出的Chatspot.ai和微软推出的Viva Sales Copilot。

售后服务支持

对所有医疗科技企业而言，售后服务都是一项主要由人工完成且非常耗时的工作。GenAI可以大幅减少订单管理等行政事务所需的人力。由于AI能与客户交流，并且掌握所有必要信息，可以在没有人类员工参与的情况下提供更优质的客户服务，还能实时提供有关产品存货、交付时间等事宜的详细信息。

就为单个产品或服务提供的具体服务而言，经过针对性训练的语音或聊天机器人可以整合过去的服务单、产品手册等信息，引导客户排除故障，其可以从资料库中找到合适的支持文档或工具，如果遇到的请求较为复杂，则可以升级到人工座席，在执行上述任务时，新一代机器人的服务精细程度和水平都高于当前产品。

除此以外，未来的解决方案还可以使用GenAI来分析客户数据和产品使用数据，从而评估客户是否充分利用了产品的所有功能，或者在特定流程中是否持续遇到问题。GenAI还可以利用其所具备的高级语言理解能力与客户进行对话，提高客户满意率。这些解决方案还可以集成到销售工作中，帮助销售人员发现交叉销售和追加销售的机会。

企业办公自动化

GenAI独立于医疗科技价值链的具体步骤之外，可以有效提高生产力工具和协作工具的效率。对于那些开箱即用的办公应用（如Microsoft 365 Copilot或Google Workspace）是如此，对定制化应用（如使用GenAI模型回答企业特定内部问题的应用）也是如此。比如摩根士丹利就在测试一款由OpenAI驱动的聊天机器人，经过大量内、外部经纪报告训练后，该机器人可以为财务顾问提供支持。

通过将自然语言转换为机器请求，GenAI还有望简化自定义报表和分析报告的创建过程。如此可以进一步提高数据访问的便捷度，并以近乎实时的速度为企业领导者提供具有可操作性的意见。

在人力资源领域，GenAI可以帮助企业找出合适的求职者，还能（使用hireEZ等工具）起草个性化信息，提高员工的参与度。有了GenAI，初步的答疑工作甚至人工初筛工作都可交由系统自动完成，在确认最终入围者的名单后再提交给招聘经理，由后者进行面试。

GenAI在医疗科技产品或服务中的应用

除在上述用例中提到的优势外，GenAI还能从根本上改变医疗服务的提供方式。例如，它可以：

提高医疗影像质量（如病理切片），进而提高诊断的准确性（Paige、Pictor Labs）。
实现医患交互自动化，让医生可以腾出时间对病人进行一般治疗或借助特定设备对病人进行特殊治疗（Corti、Microsoft + Nuance）。
在诊疗过程中为医务人员提供引导，例如在手术过程中为医生的操作提供指引（Activ Surgical、Kaliber Labs）。
发现大脑健康异常情况，并制定个性化治疗计划和干预措施（DiagnaMed）。

要想将AI更全面地融入产品和服务之中，我们需要先解决监管流程方面的问题，不过企业仍可早做打算，思考如何创新产品，利用GenAI以全新方式与患者进行互动。医疗软件企业尤其应该如此。

推动GenAI应用的三个步骤

确定优先用例、

开展试点并在整条价值链上进行推广

企业首先要找到那些对其产品和服务而言最具潜力的GenAI用例。而要做到这一点，其需要对相关用例的影响力和落地速度进行量化，还要考虑模型、数据的可用性、容错性、数据安全性、可负担性和市场需求等因素。

根据我们与多家医疗科技企业和职能专家的讨论，我们认为以下用例在短期具有巨大的价值链潜力：

客户服务。为准备下单或有其他行政需求的客户提供支持，借助高级语言理解能力来增强或自动进行对话，解决客户问题（主要通过自助服务模式完成）。
销售。分析客户的历史互动记录和外部数据，为每名客户制定个性化的“下一步最佳行动”。自动准备相应材料，如电子邮件信息或销售简报。
软件开发。从代码创建到测试，全面提升软件开发速度，解决医疗科技领域软件开发能力的瓶颈问题，并帮助企业将差异化产品更快地推向市场。
知识管理。通过将GenAI集成到日常软件（包括微软Office应用程序）中，让员工可以更有效也更高效地获取企业知识，改善日常工作体验。
运营。使用合成数据对模型进行训练，提升制造与质保的自动化水平，加速相关产品部署，提高准确性。

将GenAI融入企业整体战略，

以获得长期竞争优势

目前，GenAI用例刚开始用于提升软件开发速度、优化客服机器人功能，但随着应用此类用例的企业越来越多，不具备相关能力的企业将丧失入场资格。企业需要清晰地认识到，通过将AI技术集成到医疗科技产品与服务或价值链活动中，可以在哪些方面获得最大的竞争优势。企业可以审慎评估AI对其现有产品和服务组合的影响（判断自身在哪些方面可以有所改进），并研究其客户（患者）群体（了解企业在哪些方面可以增加新产品）。需要注意的是，价值链活动和运营模式或将发生重大变化，企业应明确哪些方面的价值潜力最大。

制定合适管控机制，配备合适人员

在用例的影响力得到验证后，企业一定要在整个组织内进行推广，以便在政策和人才方面充分释放其全部价值。

建立负责任的AI机制，有效管控风险。GenAI虽然潜力巨大，但也存在潜在风险，比如固化数据偏差、侵犯知识产权、生成错误输出或制造新的网络漏洞等。监管机构未来可能会明确自己在GenAI使用方面的立场，但企业也可以采取一些内部措施。例如，企业需要强化治理，引导AI处理好涉及道德、法律和技术方面的问题（常被称为负责任的AI），设计相关框架，为组织决策提供支持，还要准备一套用于监控和管GenAI风险的工具。
赋能组织与个人，让双方都能从GenAI的应用中受益。为支持全新工作方式，许多组织可能需要调整自身的组织结构和运营模式，明确各方所应承担的责任、拥有的决策权，并重新设计职位信息。企业还需要更新其人才和技能战略，确保员工熟悉GenAI应用的使用方法（比如如何撰写提示词），掌握部署高级用例的能力（如增加机器学习专业知识）。

GenAI可以推动医疗科技企业优化内部流程，进而通过新产品和新服务颠覆市场，这一点毋庸置疑。因此，医疗科技领导者必须找出高价值用例，开展试点工作，思考该技术的战略影响，并配备相应人员、制定相应管控机制来推动变革，从而在这场革命中把握住主动权。

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