遇事不决看龙头。

文 | 华商韬略 陈斯文

一项新技术的问世，总会让各行各业跃跃欲试，希望借助它先改变自己，再改变世界。

AI+医疗，就是一个现成的例子。过去一年，医疗大模型纷至沓来，从医院到医疗器械企业，从软件企业到保险公司，只要与医疗能拉上关系，都开始大干快上。

行业热情高涨，现实却有差距：

绝大多数医疗大模型的真实应用，都局限在“帮忙写病历、辅助看片子”的场景。让人怀疑“绝不替代医生”这个行业共识的真相——不是不想，而是不能。

但行业的进化又常常遵循着另一条规律：在一片混沌之中，总会有人独辟蹊径，然后柳暗花明。

2024年12月，迈瑞医疗(219.660,3.81,1.77%)发布了自己的重症医疗大模型——启元。

“启元”这个名字，埋藏着迈瑞对大模型的颇深期许，它既代表着数智化能力对医疗服务赋能的开始，也是迈瑞在垂域大模型迈出的第一步，更是全球首个临床落地的重症大模型。

这个地位的决定因素，就体现在“重症”这个切入点。

与普通疾病相比，重症的特点是病情危重、诊疗繁难。比如心脏移植术后何时撤走人工心肺机、比如脑出血患者为什么出现意识障碍、比如卵巢上的巧克力囊肿是否恶变成癌、比如子宫大体积肿瘤扩散后的减灭……

治疗类似重症，医院打的都是“与阎王抢人”的硬仗，因此也最需要医生的能力——对病情给出一锤定音的精准判断，对治疗给出贴合临床实际的处置建议。

年轻医生与专家的差距，很多时候正是在这里体现。

在真实世界里，一位年轻医生想要成长为重症专家，只靠脑子快、基础医学知识多是不够的，医院对他的训练，通常会提出两个要求：建立重症思维、了解患者全貌。

所谓的重症思维，主要指的是面对重症时的诊疗经验，而患者全貌，则要求医生到患者床边去了解患者的病情历程、身体状况，甚至作出病情趋势的预测。

在许多专家口中，这两个要求常常被概括成“见得多、离得近”。

因此，当迈瑞来到AI世界，希望打造一款能够帮助医生做诊疗决策的重症大模型时，同样不能只在算力与基础数据上拼杀。用“见得多、离得近”的方式，帮助大模型建立重症思维，是绕不过去的要求。

对于迈瑞这家硬件装机遍布全球的器械龙头而言，充足的脱敏临床数据不是难题，但它的研发团队却早早确定了一个原则：做少就是做多，做精就是做好。

这决定了启元重症大模型语料训练的标准——只采用含有完整诊疗思维链的语料。

完整的诊疗思维链，要针对明确的临床问题，包括了明确而多样化的重症病种、复杂病情、完整的患者数据、鉴别诊断的过程、诊疗决策、明确而干净的干预结果，最终符合入选语料库的案例数量只有1000多例。

这种完整的程度，可以从一个案例中得到清晰感受。

一位心脏移植患者，因为血流动力学不稳定，医生怀疑他的跨肺血流不足——这是一个明确的临床问题。

医生采用了超声引导下的漂浮导管来进行辅助诊断，结果发现右心室动脉压力阶差下降，由此考虑到他可能出现右心系统异常心包堵塞——这是一个明确诊断过程和诊疗决策。

在进行手术清除后，患者的压力阶差、生命体征、思维都恢复正常——这又是一个明确而良好的干预结果。

在解决了大模型“学什么”的问题后，迈瑞团队下一步的工作是解决“怎么学”。

在研发团队眼中，大模型的训练如同一个孩子的教育，既需要学习的榜样，也需要正面的引导。前者指的是优秀的临床案例；后者则是在大模型给出良好答案时，及时给予高分奖励，而在答案不尽如人意时，仍然依据它的思考过程给出得分。

这个奖励机制，成为了鼓励大模型深入思考、良性循环的动力。

通过精选语料与算法设计，迈瑞让启元大模型做到了“看得多”，而“离得近”的要求，则需要为应用环节设计清晰的规则。

“离得近”的真实目的，是建立患者的高清画像。它的要素，取决于高质量的患者临床数据：比如由各类设备提供、全面真实的静态数据；比如排除这些数据的信号污染；比如让心电波形、呼吸波形这些数据保持连续不间断；比如诊疗中用药的效果评分……

这些高质量数据，勾勒出了一张高清、全幅的患者画像，但在完成“加法”的工作后，研发团队还需要完成“减法”的工作，用增强检索技术，确保大模型快速定位到对做决策、给答案有用的数据，再将其整理成一套简练、精准的问题。

在两年多的时间里，迈瑞医疗沿着真实世界培养重症医生的途径，完成了对启元重症大模型的研发。在功能层面上，它能在5秒内迅速梳理患者病情历程，提取关键指标，生成数字画像，并深度融合重症思维，像真实世界中的重症医生一样去思考，精准预测病情趋势，并提供治疗建议，助力医生快速决策。

对于医生的诸多实用价值，帮助启元重症大模型在国内多家顶级医疗机构实现了临床应用。特别是在浙江大学医学院附属第一医院部署的半年多时间里，它已经深度融入医院ICU的日常诊疗流程，在抢救生命的最前线实现了显著成效。

凭借针对重症诊疗的垂类大模型，迈瑞在“AI+医疗”浪潮带来的“百模大战”中做到了独一无二。

出奇的背后，往往是守正；薄发的基础，常常是厚积。

支撑迈瑞在AI时代做到独一无二、独辟蹊径的，不是天马行空的架空想象，而是它在上一个时代扎实的业务基础，是领先行业的王者地位。

迈瑞在AI时代的成就，起步于它在数智化上的全面转型。所谓的“数”，代表着IT技术与硬件设备的融合，所谓的“智”，代表着AI与软件系统的融合。

前者能够成立，需要一个前提——完成广阔的硬件产品布局，完成数百万台存量+持续增量装机规模。

作为全球领先的医疗器械及解决方案供应商，迈瑞拥有国内同行业中最全的产品线，旗下监护仪、麻醉机、呼吸机、除颤仪、血球、超声等产品在全球市场占有率均居前三。

这个可观的装机量，帮助迈瑞成为领先于业界的设备制造商，更为重要的是，它既可以反映出真实场景下临床更深层次的需求，还可以成为信息与数据的端口。

后者能够成立，则需要完成数据、设备和IT互联的深度融合。

为了搭建后者的架构，迈瑞自2020年以来，通过与大量医疗机构合作，构建了开放、可生长的“三瑞”生态系统。

在“三瑞”生态中，“瑞智联”的作用，在于医疗设备的数字化。通过将监护仪、麻醉机、呼吸机、输注泵等智能硬件连接，实现设备物联和数据互联，临床自动化、智能决策支持、医疗设备管理等智能应用，提升监护和诊疗质量。

“迈瑞智检”实验室立足于迈瑞丰富的医学检验产品体系，实现实验室精益化运营和全流程管理；“瑞影云++”则专注影像互联，支持跨科室、跨院区、跨地域的远程指导、线上会诊、分院教学、多中心研究等工作，并满足检查结果互认、精益化设备管理等迫切需要。

“三瑞”生态的存在，无疑意味着对医疗设备数据的善用，它既让设备相比过去发挥出数倍甚至几十倍的效能，也让数据的流动性大增，成为可以反复利用的资产。

因此，数智化的转型不是想当然，它需要有雄厚的业务基础作为支撑。没有装机规模，数智化转型就没有硬件载体，优质而充沛的数据来源就无从谈起；没有软件系统与IT，设备物联与数据互联就无法实现，数字资产就是无法实现流动的信息孤岛。整场数智化转型在实操层面上就失去了可能性。

正是在数字化程度的不断提升中，迈瑞对于智能的理解逐步加深，从而觅得了实现更高阶数智化转型的可能性。

因此，决定器械企业能否实现成功的数智化转型，乃至于在AI领域获得更大成就的关键，都取决于过去的业务基础是否扎实。

对于迈瑞医疗而言，它在行业内持续领先的业务规模，在2024年仍在扩大。

2025年4月29日，迈瑞医疗发布了2024年财报，报告期内，公司实现营业收入达367.26亿元，同比增长5.14%；净利润达116.68亿元，同比增长0.74%。

对于迈瑞，这意味着什么？除了保持其本土龙头的行业地位之外，更具标志性的意义在于：

又有300多亿元营收对应的设备及解决方案完成了市场投放，转化成了实实在在的装机量，让它与本土其他同行在业务规模上的差距进一步放大。

而生命信息与支持、体外诊断、医学影像三大业务板块的增长，也带动了“三瑞”生态的进一步壮大。

截至2024年12月31日，“瑞智联”生态系统在国内实现装机医院数量累计超千家，新增项目超过600个，其中新增三甲医院超过350家；“迈瑞智检”在全国实现近590家医院的装机，其中80%为三级医院，全年新增装机380家；“瑞影云++”则已经覆盖了全国31个省、市、自治区，实现累计装机超过15,600套，其中2024年新增装机接近5000套。

对于迈瑞而言，这个更蓬勃的“三瑞”生态，显然更加有利于它在数智化之路上的再进取。而医疗健康产业的大趋势，则为公司的数智化转型增加了得天独厚的背景。

在当下的全球医疗健康产业中，“需求增加、供给不足”的长期状况，既意味着发展空间，也意味着对医疗水平、医疗质量的挑战；此外，医务人员紧缺、医疗资源匮乏与不均，仍然是横亘在全球大多数国家面前的难题。

在短时间内无法快速扩充优质医疗资源的前提下，如何为医疗卫生体系提质增效，就是各国医疗高发展的关键。

正因为如此，整个医疗器械市场也正在酝酿着一场巨变——从对设备产品的需求，转向对于解决方案的需求。其关键就在于是否能解决临床痛点、提升诊疗效率。

这恰恰是迈瑞实施数智化转型的意义，也正是它创立24年来能力的集中释放：

通过“三瑞”智慧生态系统和全院级数智化整体解决方案，帮助医护人员进行跨院区患者的均质化监护、检验、超声检查；通过“设备+IT+AI”的数智化医疗生态系统，辅助医生提升诊疗能力；通过全球首个临床落地的重症医疗大模型“启元”，在AI时代实现AI系统对临床诊疗思维的深度内化，助力临床全面提升诊疗精准度与质量。

这种对于临床的全面赋能，以前所未有的速度颠覆着原有的临床工作流，推动着医疗器械行业的革新，也在根本上撬动了医疗器械的行业逻辑：

能不能帮助医护人员拓展能力的边界，让医护人员回归患者，让医疗从效率竞赛回归人文关怀，将是医疗器械企业经营中越来越关键的问题。

达成这些目标的要素，既包括产品性能、功能、智能的提升，也在于如何缩短医护人员的成长路径，降低医护人员的工作强度，提升医护人员的经验与技能，让更多人参与到“数智化”的进程，分享数智化带来的红利，而不是空喊口号。

从单机设备到重症大模型、从自动化、数字化再到智能化，“以技术创造领先”在任何时代都能成立，只不过在技术浪潮中，只有每一次都做到独一无二的领先者，才会成为跨越时代的王者。