2024年全行业只有30%的AI领导者表示，其CEO对AI投资回报感到满意。
在B端，商业故事是一盘以「辅助诊断」为主食材的冷饭，用AI这口新锅继续炒。
但背后的商业逻辑依然不是卖冷饭，而是卖锅。「辅助诊断」这种鸡肋产品推了这么多年，少有B端客户愿意为冷饭买单，精明的玩家们都在借着新概念卖设备，一小波红利吃到多少算多少。
正面临系统性经营困局、甚至倒闭潮的医疗服务体系，大部分机构无力为第三方AI服务长期付费。而那一小撮头部医院，越是地位高实力强，越是满心满眼写着「白嫖」二字。最终能筛选出来的优质付费客户，寥寥无几。
业务价值足够清楚，从甲方钱包里依然只能掏出硬币而非支票，这是B端商业故事的命门。
事实上，在国内的商业环境下做to B生意，靠「服务」就是只能赚些辛苦钱，这是全行业SaaS服务商的一曲悲歌，改成AIaaS也不行。甚至可以武断地说，「AI+医疗服务」所有to B的商业故事，都注定不可能太诱人。
不信邪的话可以去市场上打听一下，影像这个AI辅助诊断最实用的赛道，几个头部玩家的小日子过得又如何？
再来看C端，商业故事刚穿上「智能体」的新鞋，就沿着互联网医疗的老路狂奔。
目前各家主推的C端产品是两类智能体，一类是健康概念主导，追求服务广度的「健康管家」；另一类是医疗概念主导，强调服务深度的「专家智能体」。
从AI技术层面，主推「智能体」没问题，这是被Gartner评为本年度技术成熟度曲线中移动幅度最大的技术，正处于期望膨胀期，未来前景光明。
真正的问题在于，当所有玩家都想通过「智能体」第一时间抢占市场，对投资人和老板有所交代时，「穿新鞋走老路」就成了最优解。
负责「AI+医疗服务」的团队，基本是互联网医疗平台的原班人马。对于他们来说，显然没有比「把互联网医疗玩过的东西，再用AI套壳重新玩一遍」更快捷、更符合职场生存之道的打法。决策层越急于看到成果，执行层就越加重路径依赖。
所以现在市场上流行的「智能体」，几乎都是互联网医疗原有功能的缝合怪，除了竞品之间看不出明显差异，也很难演绎出全新的商业故事。
与此同时，人们也会更关注那些现实的指标，比如RPG电子通信OI。根据Gartner的统计，2024年全行业只有30%的AI领导者表示，其CEO对AI投资回报感到满意。
这或许并不妨碍玩家们继续入局和加注，毕竟「AI+」的概念正当红。但市场的合理质疑以及对投资回报的关注，会让无形压力自上而下层层传导，迫使那些大胆创新的计划流产。
所以市场上的玩家们都需要思考这样一个问题：如何让「AI+医疗服务」的商业故事更具有创新精神和想象空间？
其实打造一个强大的「AI医生」是必然会推动业务创新的。在这一点上，老油条们的态度比较暧昧，反倒是新兵蛋子百川智能的表态尤为坚决。
但批评者挥舞着诊疗安全的监管大棒，让玩家们不敢越雷池半步，浑然忘记了AI革命也是革命，而革命没有不流血就能成功的。一边炫耀AI诊疗准确率达到专家级，一边不敢回应出现误诊怎么办，有一种割裂感十足的滑稽。
当「AI只能是辅助工具」盖棺定论，这条创新之路就已经被堵死了。表面上看被干掉的只有「AI医生」，实际是退一步就得步步退。如果所有咨询的结果只是仅供参考，据此打造新时代「流量入口」就是痴人说梦。
既然在供给侧断了念想，就该在需求侧寻找门路，也就是面向患者提供创新服务。
患者的诉求是寻找「确定性」，这是名院和名医持续虹吸患者的底层逻辑。不管是曾经的互联网医疗平台，还是如今的AI医疗平台，如果把自身角色定位成「资源链接者」，无论怎么花里胡哨玩创新，最终大概只有偷摸做黄牛这一条出路真能赚钱。
要想讲一个更有野心的商业故事，还是得争取成为「资源分配者」，有能力引导患者改变就医选择。
为了达成这个目标，就需要平台用新的方式，给予患者需要的「确定性」。这种「确定性」落在医院层面太粗，落在诊疗方案层面太细，落在医生层面更合适。翻译成大白话，就是让患者有足够的理由相信，平台推荐的医生足堪大任。
传统的推荐标准，是告知哪个医院、哪位医生「最好」，而寻求「最好」的患者目的性太强，并不是主要目标群体。真正可能按平台推荐被「分配」的，是不介意选择医疗资源「本地化平替」的患者。
而平台要做的，就是揣摩患者的心理，制定新的推荐标准。可以考虑从两个方面切入：
举个例子，假设患者需要做外科手术，最希望由某位名医主刀，但不仅需要奔波异地就医，短期内还无法排期。如果这位名医能够认可并推荐另一位本地医生，只要患者不是特别执着，基于同行评议的「分配」就很容易完成。
这种操作本身并不是创新，医疗行业内向来如此。比如医护人员的亲友就医，没有人会根据行政职务、社会任职、科研能力、专业擅长等公开信息进行推荐，而是推荐那些内部公认高水平的医生。
平台要做的，是有效收集、整理、定期更新这些同行评议的信息，形成一个数据体系。虽然初期的工作量很大，但如果能建立一个巧妙的运营机制，后期的工作量会大幅下降。而这套数据体系的存在，可以帮助平台构建一道难以逾越的护城河。
不管是基于自然语言的患者评价，还是基于平替逻辑的同行评议，AI技术都可以找到用武之地。
一旦新的推荐标准落地，平台就坐实了「资源分配者」的角色，才真正当得起「流量入口」，有望为更多创新的「AI+医疗服务」打开想象空间。
