医疗行业在技术（尤其是软件）采用方面一直是严重的落后者：与同行行业相比，其在信息技术/软件上的支出占收入的比例始终不到一半，工作流程主要依赖于手动处理和传真、电话等传统工具。你几乎看不到类似Salesforce、Slack、JIRA、Notion这样的应用层主导着员工的工作方式——而在其他行业，这是常态。
虽然我们过去将软件采用率低视为一种劣势，但现在我们视其为一种资产——我们不会面临同样的沉没成本偏差，这种偏差可能正在拖慢其他行业充分利用最新AI创新的步伐。其他行业已经花费数千亿美元购买企业软件应用，如今却面临着一个抉择：是淘汰这些上一代工具，再投入数十亿美元来采购新兴的现代AI工具，还是继续使用旧系统。
在医疗行业，问题非常简单——我是应该投入更多人力和传真机来解决问题，还是应该直接跳过上一代工作流应用的包袱，直接采用AI？
按需扩大供给
医疗行业正面临一场空前的人员危机——在未来5年内，相对于（快速增长中的）临床服务需求，我们缺少超过10万名医生和护士。医疗护理正变得越来越复杂——诊断学、持续监测和“奇迹药物”方面的不断突破意味着临床医生正面临越来越严重的信息过载。他们需要新的工具，能够在护理现场实时综合高度复杂的数据集，以做出影响深远的决策，应对患有更复杂疾病和行为问题的、寿命更长的患者群体。
医疗行业最稀缺的资产是临床判断，而目前它只存在于人类医生和护士身上。因此，我们面临的最深刻的挑战之一是如何将临床判断扩展到我们现有临床医生之外，扩展到医院和医生办公室的围墙之外，使之在需要时能够为所有需要的人所用。与此相关的是，对于系统中现有的医生和护士，我们如何确保他们每个人都能达到与全球最优秀同行相同的卓越表现水平？
用于自动化医疗后端管理的行政型AI，对于在这些目标基础上降低护理交付的开销至关重要。临床AI产品也独具优势地能够应对这些机会——尽管它们是最难构建的产品类型之一，因为其行为涉及高风险，以及它们必须嵌入和采用的环境同样也是高风险的。
临床AI的监管轨道
沿着这些思路，医疗行业最适合利用AI的另一个原因是它已经拥有完善的监管轨道，用于批准AI产品在真实临床环境中的使用。FDA已经批准了数百个临床AI产品在真实世界中使用，并且正在制定框架来升级这些流程，以应对机器学习和生成式AI的最新创新。
这些监管过程所代表的“成人礼”意味着，只有那些拥有最严格临床方法和开发方法论的公司才能进入市场，这反过来意味着更高的进入门槛，但也为那些成功闯关者提供了更强的护城河。
机遇的规模
当描述科技在医疗行业的机会时，每个人都会谈论它如何是一个价值4万亿美元以上的庞大行业。但这4万亿美元中的绝大部分是服务（人力劳动）支出，而非科技支出；并且根据前面的观点，企业软件公司一直很难渗透到那个泥沼中并在整体饼中捕获很大价值（医疗行业的IT预算仅占收入的3.5%，不到金融服务业的一半）。
但现在，AI工具已经足够好（并且进化足够快），以至于组织可能将它们更多地视为“AI员工”而非软件产品。我们不仅在讨论颠覆企业软件市场（规模约为数百亿美元），我们讨论的是颠覆服务市场（规模为数万亿美元）。因此，从这个意义上说，机遇的规模比历史上的软件机遇大1-2个数量级，这反映在进入这一战略的公司的资本量和估值上。
无论你是在建设一家挑战者诊所、一家重新构建医疗系统运作方式的底层基础设施公司，还是一种新型的支付模式或保险——我们相信，现在是在这个领域创办公司的最佳时机，而不仅仅因为AI代表了在医疗行业如何构建、扩展和将公司推向市场的构造性转变。
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