悦米科技乔明辉｜与虾共舞：如何在AI浪潮中实现理性进化

AI从后台转向前台，从辅助工具变成生产力。过去相当长的一段时间，AI的核心是对话，它可能帮我们写写文案、做做分析。但现在，在我们的医患管理场景中，AI开始直接执行具体业务。比如，它能自动完成70%的常规患者随访，让我们无锡运营中心的医助人员从每天打大几十个标准化电话的重复劳动中解放出来，转而专注于处理那些真正需要人类专业判断和情感支持的复杂场景或病例。这绝对不是简单的效率提升，而是生产力的提高带来的工作结构的重塑。

第二，对患者提供个性化服务的同时，真正意义上实现了规模化。以前我们做患者管理，存在一个“不可能三角困境”，就是患者服务的个性化、规模化和单位成本可控，三者只能得其二。现在，AI可以同时帮助我们管理数万名患者，并为每个患者进行动态的策略调整。例如，它能精准识别出哪些SLE患者有停药风险、哪些乳腺癌肿瘤患者可能因副作用而焦虑，并施加不同的干预。这带来的质变是：以前做不到的事，现在可以做了；以前不能大规模做的事，现在可以大规模做了，以前做起来太贵的事情，现在单位成本大幅降下来了。

第三，模型理解力的跃升，使自动化决策成为可能。从我一线的感受上来讲，这可能是过去一年最大的进展。它不再只是执行“如果7天未回复就提醒”的那类简单规则，而是能综合用药记录、症状描述甚至从沟通中捕捉到的患者情绪，去判断患者是否存在“中断治疗”的真实风险，然后决定是否干预、以及如何干预。这一步，才是真正的智能化升级。

我们在将最新的模型和操作系统部署在悦米科技的真实业务和产品中的过程中，我们团队既有因为技术进步带来的欣喜，同时又告诉自己说一定要冷静。一个典型例子是我们的AI随访助手。升级后，最关键的指标——需要人工接管的对话比例，从28%降至12%，降幅达57%。同时，平均对话轮次从3.1轮提升到5.8轮，沟通更深入，患者满意度显著提升，医助工作负荷下降了约35%。这些数字背后，是模型变得更聪明、更有活人感了。但是，我必须分享一个可能不合时宜的观点，市场越狂热，我们需要越冷静——OpenClaw类的应用，我们首先得筑牢安全与合规的底限，我们要把这只可爱又有点可怕的龙虾的系统权力关进监管的笼子里，否则可能得不偿失。

也就是说，大模型或操作系统能力的提升，可能只会直接解决了我们30%的问题。而另外的70%的潜能是否能够完全发挥出来，一定取决于高质量的数据治理、严谨的业务流程设计、严格的风险控制与扎实牢靠的合规体系。对我们而言，新技术是强大的增长引擎，但医疗服务的缰绳，必须始终紧握在专业、合规与责任的手中。

问题

合规是AI医药行业无法避免要面对的问题，不管是训练大模型，还是做患者管理，我们都离不开医疗数据，且合规要求极高。结合悦米的核心业务场景，想请教您是如何平衡数据使用与隐私合规的？具体有哪些实操措施？悦米收集大量患者就诊、用药、随访数据，这些数据的合规存储、使用是药企核心顾虑，你如何满足合规要求，打消药企顾虑？

其实我们悦米内部一直这样讲，在医药行业，数据既是最核心的生产要素，又是最为敏感的资产。我个人的一个体会是：合规，从来不是成本，而是业务能够做得久的前提；数据，也不是用来“拥有”的，而是用来“被托管”的。因此，在设计系统及服务流程中，我们与药企的合规部门沟通时，首先要回答的并不是怎么用数据，而是我们有没有权力用这份数据？

所以，我们严格遵循“三层合规”来构建信任体系，其实它不复杂，但是要踏踏实实、本本分分的做到，项目才能做得从从容容、游刃有余，否则特别容易匆匆忙忙、连滚带爬跌进各种大大小小的坑里。

这个三层合规体系包含如下几个部分：

第一层是合法获取。我们我们坚持三个基本原则：一是明确数据归属，患者数据的所有权始终属于患者本人、医疗机构及其他有合规资质的合作方，而我们仅是受托处理方。二是明确知情同意，通过清晰的授权告知患者数据用途、范围及撤回权。三是最小必要，只拿你必须拿的，不碰你不该碰的！在慢病管理中，只收集用药记录、症状反馈等必需数据。这三个基本原则的内在逻辑是非常清晰的：清清楚楚的产权、明明白白的授权、最小必要的使用权。

第二层是安全存储。我们通过一些很具体的策略来确保数据使用的可控、可追溯：一是对数据进行分级和分类，并实施不同级别的管控；二是实现传输与存储的全链路加密；三是遵循“权限最小化”原则，严格限制数据访问；四是记录完整的日志，确保所有操作可被追溯。

第三层是合规使用。这是重中之重的一层，我们确保数据使用“有目的、有边界”：首先，数据均经过严格的脱敏和去标识化处理；其次，测试环境与生产系统需要彻底的隔离；最后，任何数据使用都必须对应一个明确的、已获授权的业务目的，如随访或风险评估。

总结而言，真正能让客户和用户放心的，并非某一项单点的先进技术，而是一套可被审计、可被验证、可被追溯、可持续执行的数据治理体系。我们的体会是：合规不是限制创新的枷锁，而是让创新能够行稳致远、真正创造价值的基石。

问题

您长期聚焦药企服务赛道，现在药企的数字化预算里，AI 相关的投入占比越来越高。结合你们的服务场景，怎么看接下来 To B 端的医药 AI 服务的市场空间？另外，智能健康助理未来会不会从 “辅助工具” 变成药企或医院患者管理的 “主力”？悦米科技接下来在药企AI服务领域有哪些新布局？

关于医药AI服务的市场空间，我的核心判断是：行业正经历一个根本性的变化。过去十年，药企的数字预算主要用于购买“系统”和服务，如CRM、患者管理平台，这就是所谓的“SaaS+Service”模式。但现在，市场的底层逻辑是经营压力与效率焦虑。他们更倾向于购买“能力”和结果，也就是我们最近经常提的RaaS（Result as a Service）。而AI本质上就是一种可规模化、可持续产生结果的技能或能力。

从我们创业的十年历程来看，医药AI的演进路径可概括为三大阶段：从数字化（主要做到让流程可见），到智能化（用AI辅助，让流程更高效），目前正迈向运营自动化（用AI执行，让系统自主运转）。因此，未来市场的大小，不是取决于你卖出多少套系统，而是取决于有多少核心业务流程能被你的AI产品可靠地接管。

至于智能健康助理是否会成为主力，我的答案很明确：会，但它绝不是要替代人，而是演进为整个服务链条中的“第一响应者”。我们都知道，医疗资源的缺乏不仅仅是数量的短缺，更是质量上的错配，而这就是AI能够解决的问题。一个顶级的剑客要做到“人剑合一”，未来我们的医生或者健康助理，也需要做到“人虾合一”，但是又绝对不能被AI或这只龙虾而“夺舍”，成为傀儡和附庸！未来的模式必然是，由AI助理担任“第一触点”，处理大部分常规交互与风险评估，仅将复杂、高危情况精准升级给医护人员。在这样的体系里，AI的核心价值是“需求过滤及分层”，从而极大释放医学专业人力的价值。

基于这些基础的判断，悦米科技的布局一直聚焦三个方向：第一，定位升级：从“系统与服务提供商”转向“AI能力及运营服务商”。我们不再只是提供工具，更致力于为客户交付可量化的运营结果，例如患者依从率的提升。第二，聚焦并深化专病领域能力：我们将重点打造“专科级AI助理”，例如自身免疫疾病或肿瘤领域的专属助手。因为在医疗领域，垂直场景的深度远大于通用能力。第三，夯实合规的基石：我们认为行业的长期壁垒不在于算法模型本身，而在于能否对数据进行安全、合规、可持续的治理与应用，从而驱动“数据飞轮”。

同时，我本人一个反直觉的洞察是：未来的竞争可能并不是AI模型能力的竞争，因为技术的平权把所有的参与者都放在同一技术起跑线上，未来的竞争应该是基于合规数据的、可持续的精细化运营能力体系的竞争。所以，我们将致力于一个目标：通过悦米科技这个平台，将AI从一项前沿技术，转化为一项可依赖、可衡量、可持续的为药企创造业务价值的核心运营能力。

虽然任重道远，但是我们已经在路上，且一刻也不敢松懈。