AI医疗笔记赛道正成为硅谷的热门投资领域，凭借明确的市场需求、专有数据壁垒以及巨大的市场潜力，相关企业估值飙升。本文将盘点这一赛道的头部玩家及其核心竞争力，揭示其背后的商业逻辑与技术优势。
很难想象，在美国，医疗笔记可是一个大生意。
因为医生需要记录每位患者的诊疗过程。由于工作过于繁琐，在很多年前，这些高收入的医生就已经将医疗记录的工作外包出去。在美国，大约有10万名医疗抄写员，占到了医生总人数的1/10。
而现在，这个市场正在被AI全部吃掉。根据Statista数据，AI医疗笔记的潜在市场规模约为39.6亿美元，是当前整个医疗GenAI应用市场的8倍。
于是，AI医疗笔记自然也成了当下硅谷最看好的AI应用赛道之一。
今年2月，AI医疗笔记公司Abridge完成了2.5亿美元的融资，最新估值高达27.5亿美元，领投的是硅谷知名风险投资人Elad Gil。考虑到24年年底Abridge的ARR只有5000万美元，算下来EV/ARR高达55倍，甚至比大模型公司还高。
除了投资人看好外，科技巨头也在进场。不久前，微软推出AI医疗笔记工具Dragon Copilot，预计今年5月正式上市。
那么，AI医疗笔记这个市场到底有什么魅力？其中又有哪些公司值得关注呢？
市场需求明确+专有数据带来高壁垒
时至今日，AI医疗笔记已经成为硅谷最被看好的AI应用赛道之一。
据不完全统计，现在美国已经有50多种AI医疗笔记产品，涵盖儿科、精神疾病科、宠物医疗等各个细分医疗场景。这些产品不仅融资规模很可观，估值也明显高于其他AI应用赛道。
在融资规模上，不少产品都拿到了相当多的钱：
不止给钱多，投资人也毫不吝啬地愿意给AI医疗笔记公司更高的估值。比如，估值27.5亿美元的Abridge，2024年年底的ARR只有5000万美元，EV/ARR（企业估值/年经常性收入，一种估值方法）高达55倍。
要知道，Open AI、Anthropic等大模型公司的EV/ARR大约只有40-50倍，投资人对AI医疗笔记的乐观程度可想而知。
除了投资人看好外，科技大厂也在加速进场。
不久前，微软就推出了AI医疗管理工具Dragon Copilot，它可以帮医生和护士自动完成耗时的文书工作，像是准备患者摘要或根据医患对话记录写转诊单。今年5月，该工具就将在美国和加拿大上市。
投资人和大厂纷纷下注AI医疗笔记并非毫无道理。原因是，这个赛道实在太好了，不仅需求确定市场空间大，还有着很高的壁垒。
先说需求，医疗笔记的需求量巨大。
2009年，美国开始推行的EHR(Electronic Health Record，电子健康记录系统)补助，要求医生详实填写文档。医生对每次患者诊疗都需要记录SOAP(Subjective, Objective, Assessment and Plan)笔记，来记录诊疗和给出处方的过程。
由于记录属于工作流程的上游，必须尽早完成，加上填写的信息较多，导致美国医生在EHR上花费的记录时间约为其他国家的4倍。所以，美国医生在医院的正常工作时间之外，往往需要每天加班1.5-2小时来记录临床文档。
后来，为了减轻工作的负担，也开始有人雇佣人工抄写员，把这项工作外包出去。直到现在，医疗笔记外包也已经形成了一个庞大的市场。仅在美国，就有大约10万名医疗抄写员，占到了医生总人数的1/10。
而如今，这项工作几乎可以由AI来做。相比传统转录员25美元/小时的刚性成本，AI的边际成本趋近于零（AI转录成本<0.02美元/分钟）。
至此，AI医疗笔记公司有机会完全吃掉这个市场。
根据Statista数据，截至2024年1月，美国医生人数约110万人，按每名医生$300/月的平均订阅价格计算，临床听写软件的TAM（潜在市场规模）约为39.6亿美元，是当前整个医疗GenAI应用市场的8倍。
市场空间大只是投资人看好AI医疗笔记的一个方面，还有另一个重要的点是，医疗行业专有数据的价值，将给创业公司带来极深的护城河。
比如，医生问诊录音转录的文本，比如”患者主诉间歇性胸痛3周，放射至左臂”，这种包含独特的时间和症状描述、医学术语嵌套的数据无法通过公开语料复现。
再比如，通过解析百万条真实医患对话（假设日活5000，人均生成10条笔记），就可以构建疾病-症状-检查-用药的知识图谱。
在Norwest Venture Partners合伙人Scott Beechuk看来，AI公司最深的护城河将由大型专有数据集创造。那些拥有独特的数据集，能训练或微调出自己的模型，并能够在特定垂直渠道中脱颖而出。
于是，兼顾成长性和高壁垒的AI医疗笔记，就成了投资人眼中最具确定性的AI应用赛道。
目前，获得大额融资或收入的AI医疗抄写员工具，在诸如产品特色功能、市场区域性、细分赛道等方面有各自的竞争优势。以下是一些值得关注的产品：
从功能上，Abridge与其他AI笔记产品没什么不同，核心就是语音转录和整理特定格式的内容。
与很多AI笔记面向C端医生个人市场，Abridge选择与美国的医疗卫生系统进行合作让自己的产品可以和医疗卫生体系里的其它产品进行深度整合，成为美国医疗卫生系统流程的一部分。
此前，Abridge就已经与康涅狄格州最大、最全面的医疗保健系统耶鲁纽黑文卫生系统达成一项新的合作，这将使成千上万的临床医生能够使用Abridge的产品。
截至目前，Abridge已在美国100多个医疗系统中落地，覆盖从农村诊所到顶尖学术医疗中心的多元场景。最新合作名单包括梅奥诊所、约翰霍普金斯大学医疗系统、杜克大学健康中心等权威机构，服务数万名临床医生。
同时，Abridge还开发了自己的专用LLM。Abridge的专有语音识别模型经过数十万小时的语音内容(跨30多种语言)的训练，并针对数千小时的去识别化医疗对话进行了微调。
在专有模型的支持下，Abridge支持50多个专业领域的临床准确总结和医学术语，以及在14种以上的语言中识别、理解并准确记录笔记，保证了结构化临床笔记草稿的完整性和高精度。
FreedAI面向的是美国47%的独立执业临床医生，通过AI转录系统记录患者就诊讨论内容，识别关键术语并创建结构化的病历记录，帮助医生将文档工作时间减少73%。这一定位的好处是，避免了医疗机构冗长的购买审批流程。
与面向B端的产品相比，FreedAI作为一个独立工具，部署更简单。同时，在定价上，FreedAI采取简单透明的订阅制定价策略，网页版基础套餐为每月99美元，iOS应用版为每月139美元，两个版本都支持无限次就诊记录，并且允许用户随时取消订阅。
较低的定价和产品的易用性，让FreedAI取得了不错的市场表现。产品发布不到2年的时间，每天有1万个付费医生使用，达到了1000万美金ARR（年度经常性收入）
Nabla旗下的AI临床记录助手Nabla Copilot，集成了医疗编码识别和与电子健康记录（EHR）等功能，可以自动标注关键生物标记（如血压异常值）；还能进行远程医疗适配，就是针对视频问诊场景优化，自动识别非语言线索（如语气停顿），辅助生成评估建议。
2024年，Nabla将其AI助手嵌入2000家诊所的Epic系统，使医生文档时间减少47%。2025年通过分析50万份肿瘤科病历，推出了“动态知识图谱”功能。
Nabla Copilot自2023年3月推出以来，已被超过两万名用户采用，年处理咨询量将达到300万次。2024年1月，Nabla获得2400万美元B轮融资，投后估值达到1.8亿美元。
此外，SukiAI还拥有更好的平台兼容性，它兼容Cerner、Meditech等15种EHR系统，支持一键同步至医保编码模块，缩短报销周期30%。
目前，SukiAI已被全美超过350家医疗系统和诊所采用，临床医生中的采用率达到行业领先的70%以上。据Similarweb的数据显示，其年收入在1000~1500万美元。
该公司在2024年10月完成了D轮7000万美元的融资，融资总额达到了1.65亿美元。
Scribenote是一款针对兽医的AI临床笔录应用，它内置20万种动物生理参数数据库，可识别犬类心电图异常（如房颤）并生成饲主易懂的护理建议。与此同时，它还可以与兽用超声设备直连，自动将B超图像中的异常区域（如猫肾囊肿）与文字记录关联标注。
它还有一项特色功能——对宠物行为分析，就是通过问诊录音，识别动物嚎叫频率，辅助判断疼痛等级（如犬类术后疼痛指数预测准确率89%）。
2024年，Scribenote与宠物医院BanfieldPetHospital合作，在300家连锁宠物医院部署。Scribenote服务于北美数百家诊所，在不到一年的时间内生成了超150万份病历。
Scribenote定价较高，按月付费价格高达249美金，按年付费价格也在每月165美金。Scribenote在2024年9月完成种子轮融资，共筹集820万美元。
HeidiAI是一款主要服务澳洲地区、全科医生工作流全覆盖的AI医疗抄写员产品。
全流程覆盖体现在，HeidiAI从患者建档、问诊记录、诊断辅助、处方生成，到转诊管理和随访提醒，全面嵌入全科医生日常操作，减少重复性工作30%。
HeidiAI在本地化上做了深度的策略。首先是深度绑定，它与澳洲区域性诊所网络合作，预装诊所专属模板（如土著居民健康筛查表），支持Bulk Billing流程自动化。
另外，它也建立了合规壁垒。它通过澳洲TGA认证，无缝对接My Health Record系统；它还针对澳大利亚Medicare报销体系，AI引擎自动解析超8000条报销规则，确保数据主权与隐私合规。
2023年，HeidiAI用户扩展至100家诊所，推出AI驱动的转诊单自动生成功能。2024年，HeidiAI与澳洲电信合作嵌入远程问诊平台。
HeidiAI采用低成本订阅模式，按诊所规模阶梯定价，月费低至49澳元。2025年3月初，HeidiAI在A轮后续投资中筹集1660万美元。
文/朗朗
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