北单半全场|赛果组合与规则解读

7.7亿美元订单落定,下一个OpenEvidence出现了? - 北单半全场规则

环境智能领军企业Abridge近期与德克萨斯大学医疗系统达成合作,为其旗下八家大学卫生机构构建系统级框架,使这些机构能够接入Abridge的环境智能技术。

此外,今年9月,美国退伍军人事务部将Abridge纳入一项环境智能采购框架,五年内合同总金额上限可达7.7572亿美元。这也是该领域迄今为止金额最大的企业订单。

值得一提的是,这些重大举措不过是Abridge近期常规动作的一部分。这家环境智能赛道的领头羊在资本市场同样炙手可热。近五年平均每年完成一轮融资,目前其估值已攀升至53亿美元。

Abridge的火爆态势让人联想到此前风靡一时、短时间内涌现多个国内对标产品的OpenEvidence(以下简称OE)。那么,Abridge是否会成为下一个被国内集体效仿的对象?

16个月,从8.5亿到53亿!

2018年3月,Abridge由匹兹堡大学、UPMC和卡内基梅隆大学三方共建的匹兹堡健康数据联盟孵化成立。公司创始人Shiv Rao本身就是企业的核心名片——他毕业于CMU历史系本科,后转行学医,在UPMC获得心内科专科培训资格后留院行医至今,据说现在仍保持每月坐诊一周。

Abridge的早期团队也属于典型的“学院派”。Rao在UPMC从事企业投资时,曾资助过CMU教授Zach Lipton的研究,Zach Lipton的加入顺理成章。CTO Sandeep Konam来自CMU机器人专业。此外,首任首席科学官Florian Metze是语音识别研究教授,后于2019年离开。

由医生和语音识别科学家组成的创始团队,决定了Abridge选择环境智能领域,致力于打造能听懂诊室对话的公司,这也在情理之中。

新冠疫情间接推动了远程医疗,也助力了Abridge的腾飞。2020年5月,UPMC率先将Abridge的技术整合进远程问诊流程,使得环境智能的价值首次得到规模化验证。

2023年8月,Abridge迎来又一个里程碑。Epic将自己的合作体系整理成Partners and Pals计划,Abridge成为该计划的首个应用合作伙伴(PAL),被深度集成进Epic的HIS系统。

这次合作堪称双赢:当时的Epic需要AI功能来留住客户,但从头自研耗时较长;Abridge则需要渠道进行分发。两者互补,形成了事实上的排他性合作。

由此,Abridge选择了“进院”这条最为艰难的道路,但一旦走通,回报也相当丰厚。

资本的嗅觉最为敏锐,Abridge在资本市场上一直是宠儿。

2020年、2022年和2023年,Abridge完成了从种子轮到B轮、累计近6000万美元的融资——真正的分水岭出现在2024年。

从2024年开始,随着大模型的兴起,Abridge代表的环境智能概念热度迅速提升。2024年2月,其完成1.5亿美元的C轮融资,估值达到8.5亿美元。

2025年2月,Abridge又完成2.5亿美元D轮融资,此次融资还吸引了CVS Health Ventures和英伟达NVentures的跟投,投后估值大幅提升至27.5亿美元。仅仅4个月后,2025年6月,Abridge又完成3亿美元E轮融资。这次融资由全球资本市场巨头a16z领投,投后估值飙升至53亿美元。

短短16个月,Abridge的估值从8.5亿美元涨到53亿美元,增长了五倍多。

并不只是估值,Abridge的营收增长同样亮眼。公开跟踪数据显示,其年度经常性收入从2024年底的约6000万美元,升至2025年中期的1亿美元左右(2025年Q1合同年度经常性收入约1.17亿美元)。

从帮医生节省时间,到帮医院增加收入

Abridge之所以被普遍看好,原因在于其瞄准的是美国医疗领域众所周知的痛点。医生需要花费大量时间完善病历以满足合规要求,下班后补写病历已成为常态,文书负担被普遍视为医生职业倦怠的重要诱因。

事实上,不光是美国医疗,这同样是中国医生的主要痛点。据动脉网了解,国内公立医院医生也需要花费大量时间完善病历书写,甚至有医生坦言每天需要花费几个小时写病历。

环境智能则利用AI倾听医患交流,并自动生成结构化病历写入EHR,医生只需进行审核修改即可。这样,医生在问诊时可以将注意力集中在与患者交流上,文书时间也大幅压缩。

根据Abridge的官方说法,Abridge平台2026年预计支持超过1亿次医患对话,已部署至美国超过300家大型医疗系统,合作系统服务的患者超过2.5亿人。其主要商业模式是向医院按临床医生数量订阅,并嵌入Epic这样的HIS系统。

正因为痛点明确,环境智能也成为当下美国一个相当热门的医疗赛道。Ambience Health在去年2.43亿美元C轮融资后估值达到12.5亿美元。Heidi Health则在日前刚刚完成共计3.4亿美元C轮融资,估值也已达到9亿美元。其他诸如Suki、Nabla、Tandem等竞争对手近年来在资本市场也颇为活跃。

除了这些初创企业,环境智能还吸引了巨头下场。2021年4月,微软宣布以197亿美元巨资收购Nuance。以语音导航系统、语音转写、实时听写、CDI(临床归档改进)为核心的医疗业务曾在Nuance的营收中占据半数之多。

2016年,其医疗解决方案已覆盖全美72%的医疗机构,客户遍及全球30多个国家和地区,有50多万临床医生以及1万多家医疗机构在使用Nuance的产品和服务。此时,Abridge尚未成立,可见Nuance的资历之深。

这笔交易是微软成立至今第三大收购案,由此可见微软对Nuance,以及背后医疗环境智能潜力的看好。

除了微软,软件巨头Epic和甲骨文同样开始觊觎这一市场,并上线了自研的原生环境智能功能。

为了应对这些竞争,Abridge在不断扩展其AI的应用场景。2025年2月,Abridge宣布D轮融资的同时也发布了Contextual Reasoning Engine(情境推理引擎),定位是打通临床与财务工作流,在问诊现场同步生成“可计费”的病历。

随后,Abridge在2026年全面加速场景扩展。6月,Abridge Inside进入住院与门诊医嘱场景;同月,又宣布与AHIMA(美国健康信息管理协会)合作,并在3个月后发布CDI/编码质控在住院费用提交前预审功能。

简单来说,除了帮医生节省时间之外,Abridge已经开始谋划帮医院增加收入的生意。

这并非临时起意。Abridge的创始人Rao在今年5月接受HLTH采访时道出了原因。他表示,在美国,医生不是为实际提供的诊疗获得报酬,而是为记录下来且被证明提供了的诊疗获得报酬。在这个底层逻辑下,病历只是楔子,却远不是终点。

通过多年积累,Abridge已经建立起一定的护城河。

首先是数据与技术,这也是其最为核心的竞争优势。诊室里的医患对话是未经结构化的数据原矿,不仅在颗粒度上高于EHR里的结构化字段,且具有先发独占优势。围绕这些数据,Abridge在模型训练上有着先天优势,其所采用的AI模型大部分为自研,只有约三成调用通用大模型。这一优势相当重要,根据Rao的采访,同一个药名有25种念法,通用模型根本无法识别。

其次则是扩展场景,进入更多的流程。随着Abridge的场景越来越宽,逐渐嵌入到医生及医院的工作流中,用户粘性就会越来越大。

最后则是渠道与信任。Abridge通过与Epic深度绑定、拿下政府部门大额军政订单以及不断叠加与医疗系统的合作,渠道分发能力和医院信任的雪球已经越滚越大。

OE能搬动,Abridge搬不动

同样因为AI技术的进步而获益,同样在近年关注度飙升,Abridge能否复制Open Evidence的路径,在国内引发下一波仿效浪潮呢?

事实上,环境智能在国内已有巨头涉足。

科大讯飞旗下的讯飞医疗已于2024年底登陆港交所,其病历生成与质控一体化系统实时转写诊室对话、分离医患角色,由医疗大模型生成规范病历并同步质控,形态上与Abridge已无本质差别。到2026年年中,智医助理已覆盖806个区县、超过7.7万家基层机构,医院端覆盖600余家等级医院。

另一家已于去年6月登陆港交所的巨头——云知声的进度同样可观。其智慧医疗方案已进入约400家医院,门诊病历生成系统的病历直接引用率接近90%。

与国外一样,环境智能在国内的需求同样十分强烈。《病历书写基本规范》要求首次病程记录在入院8小时内、入院记录在24小时内完成,门诊病历即时完成。同时,DRG/DIP支付改革全覆盖后,医院病案首页质量直接挂钩医保结算。

国家同样鼓励使用AI辅助医生文书工作。2024年11月,《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中明确列入智能化病历辅助书写。

然而,环境智能面临的最大门槛在于生态。

OE之所以能够快速走红,一个重要原因在于其形态不涉及对医院系统的改造。医生个人手机就能使用,绕开了医院采购。

Abridge恰恰相反,它必须进院。但中美诊室生态的差异极其巨大。

美国HIS系统集中在少数几家巨头手中,且接口开放,Abridge绑定Epic即获得全国渠道;国内HIS还处于百家分立、信息孤岛阶段,很难打通全国分发的路径。美国病历的核心逻辑连接计费与诉讼防御,写全写准便意味着收入;国内病历连着评级、质控与医保支付,且须医务人员审核签名担责,医院对AI生成内容进病历自然持审慎态度。

支付形态也大不相同。美国医院按数量订阅,投资回报率容易计算;国内医院预算紧张且以项目制采购为主,医生个人更不会自掏腰包,即便想自掏腰包也受到合规限制。

同时,环境智能在国内门诊还需要面对各种方言、嘈杂的诊室和更短的问诊时间,对话数据先天不完整。此外,诊室录音的知情同意、AI病历的签字责任等各种合规问题才刚进入治理共识阶段。

显然,两国在诊室生态上的差异,决定了Abridge所处的环境智能赛道,在国内并没有那么好走。

下一个OE,但换了形态

客观来说,环境智能赛道的国内需求真实存在且被政策放大,大模型和大厂能力也已到位,一旦解决生态上的掣肘,完全具有成为下一个OE的潜力。

当然,即便如此,两国路径也将完全不同。Abridge式的独立环境智能公司在国内未必绝迹,但大概率不会以同样的形态出现。更可能的答案,藏在几条已经显形的路径里。

首先,是环境智能内化为HIS厂商的系统功能。卫宁健康、创业慧康及东软等HIS巨头已经在做这样的事。其次,是大模型厂与硬件厂同医院共创。讯飞医疗的智医助理已铺到800多个区县,是这个方向的现成样板。

最后,则是在夹缝中生存的创业公司。全诊医学可能是目前最典型的样本,这家公司在约一年时间里完成三轮融资,其产品全诊通以智能病历为切入点,官方数据已有显著成果。

此外,紫荆智康也在持续探索AI在临床工作流中的应用。不仅涉及AI对临床文书及诊疗流程的辅助,也进一步延伸至跨专科协作场景,为AI融入真实临床工作流提供了另一种实践路径。

其打造的紫荆AI医院(Agent Hospital)以AI医疗Infra底座为核心,通过虚拟诊疗训练、医生AI分身及多智能体协同等能力,支持AI参与病史采集、病历生成、临床推理与诊疗决策辅助等环节。在近期发布的多学科人机协同生态中,主治医生能够根据复杂病例的需求,调度不同专科的AI智能体协同分析,AI会将诊疗推理与循证依据呈现给医生参考,帮助识别单一专科视角下可能忽略的风险。

总结而言,在国内,环境智能更可能以功能模块和解决方案的形态,嵌入现行工作流。它多半不会长成某一家公司的故事,更可能内化为医院信息系统的一个功能设置。到那时,下一个OE的问题也会自行失效。因为,基础设施,并不需要对标。对于关注这一领域的投资者而言,了解北单半全场这类投注方式或许能提供不同的视角。

本文来自微信公众号“动脉网”(ID:vcbeat),作者:陈鹏,36氪经授权发布。

评论

张明辉

北单半全场玩法要求用户同时预测上半场和全场的赛果组合。例如“胜-胜”表示主队上半场领先且全场获胜。页面提供完整赛果组合表,并附有具体场次的对阵数据,便于逐场核对。

李冠杰

阅读时请先确认当前讨论的玩法类别(如半全场胜平负、总进球数等),再结合示例中的比赛条件理解结果,避免将不同玩法的判定方式混为一谈。每个场次均配有完整赛果组合与规则条件对照。

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