AI + 医疗影像:同一条赛道,三种不同的选择

多客科技

作者：微信文章
每周我都会找一个细分赛道进行详细分析，希望能做成系列专题，感兴趣的小伙伴也可以把你们关心的细分行业和玩家留言告诉我。

上周分析了AI + 教育，本周对 AI + 医疗影像领域的三家公司进行横向对比分析。

人工智能进入医疗已经不是新鲜事，但在医疗这个庞大又复杂的行业里，不同公司走出的路却大不一样。

尤其是在“医疗影像”这个细分领域：医生每天要读大量CT、MRI、X光片，工作量大、压力高，AI 的加入能够帮助发现病灶、加快诊断。

我们今天就来分析，面对相似的需求，中国的数坤科技、以色列的 Aidoc 和美国的 Viz.ai，为什么选择了完全不同的切入点？他们各自的发展路径说明了什么？



「 痛点：医生忙不多来的现实 」

先来看“医疗影像”这个细分领域的共同痛点：

影像数据庞大：一次胸部 CT 能生成几十到上百张切片，医生需要逐张查看，极其耗时。医生短缺：很多国家都缺放射科医生，医院里医生加班加点，急诊室里也常常人手不足。高风险场景：卒中、心脏病、肺部急症等疾病往往争分夺秒，如果延误，可能直接危及生命。

这就是为什么AI影像公司会层出不穷：它们都想用AI来帮医生“减负”，提高效率、减少漏诊。
先简单看下本次对比的三家公司的基本情况：

1. 数坤科技（中国）

公司简介：成立于2017年，总部在北京。是一家专注于心脑血管疾病AI诊断的公司，在中国拿到过国家药监局的多项三类医疗器械注册证。市场表现：数坤在国内头部三甲医院有较多落地案例，多次完成融资，是中国心脑血管AI领域的代表公司之一。其商业化虽然仍在探索，但在合规和专业壁垒上走在前列。

2. Aidoc（以色列）

公司简介：成立于2016年，总部在特拉维夫。以色列典型的医疗 AI 创业公司，团队成员多数有计算机视觉和医疗影像背景。市场表现：Aidoc在美国、欧洲数百家医院有部署，是少数通过 FDA 和 CE 多项认证的 AI 影像公司。它的融资规模在同类公司里较高，定位清晰，被认为是急诊 AI 的头部玩家。

3. Viz.ai（美国）

公司简介：成立于2016年，总部在旧金山。起初专注卒中检测，后来拓展到心血管等多个病种。市场表现：Viz.ai 是少数成功打通医保支付路径的AI影像公司，美国多地的医院网络采用其平台。凭借医保报销机制，它在美国市场扩张速度快，融资额和市场估值也居于前列。




「 三家公司的不同选择 」
1. 数坤科技（中国）：专注心脑血管

切入痛点：中国卒中和心血管疾病高发，死亡率和致残率都很高，医疗体系长期承受巨大压力。发展路径：数坤选择“聚焦”策略——专注心脑血管疾病，从卒中辅助诊断、冠心病分析等场景切入。商业化方式：以医院为主要客户，把AI软件部署在医院系统里，帮助医生更快发现病灶。核心竞争力：在某一个高发病领域做到极致，拿到国家药监局的审批，具备更强的专业壁垒。

可以理解为，数坤在做“专科医生的AI助手”，它不贪多，而是要在一个关键病种上深耕。
2. Aidoc（以色列）：急诊室的分诊助手

切入痛点：欧美急诊室里，经常有大量病人等待检查。医生要在最短时间里判断谁最需要优先处理。发展路径：Aidoc专门做“急症检测” —— AI 能快速识别出脑出血、肺栓塞等危急情况，然后自动在系统里提醒医生。商业化方式：走SaaS模式，医院按使用量或科室规模付费，比较灵活。核心竞争力：场景聚焦+快速集成，医生不需要改变工作习惯，就能用上。

可以理解为，，Aidoc 更像“急诊室的分诊护士”，帮医生排队，保证最危险的病人先得到救治。
3. Viz.ai（美国）：跨科室的协作平台

切入痛点：在美国，一个卒中病人常常需要神经科、介入科、急诊科多方协作，光是通知流程就可能耽误时间。发展路径：Viz.ai 的思路是 “AI+工作流” —— 当 AI 识别到疑似卒中后，它会自动推送消息到相关医生的手机或系统，让各科室第一时间联动。商业化方式：采用订阅模式，更重要的是，它拿到了美国医保的支付认可，医院用它可以报销。核心竞争力：不仅帮医生看片子，还能帮医院省钱、赚到医保，这让它的价值更容易被接受。

可以理解为，Viz.ai 不是一个单纯的“读片助手”，而是一个“调度员”，负责让整个医院的团队运转更高效。



「 市场格局和竞争空间 」
全球医疗影像 AI 市场仍在早期，渗透率低。随着大模型、多模态技术发展，未来可能不再只是“看影像”，还会结合病历、检验结果，提供更完整的决策支持。但最终能否跑通，还要取决于：谁能真正融入医疗体系——医院认可、医生愿意用、支付方愿意付钱。
面对这样的竞争格局，三家公司也在着意构建自己的差异化竞争优势：

数坤科技：专注心脑血管，形成专业壁垒，靠“聚焦”取胜。Aidoc：急诊分诊场景，快速落地，靠“灵活性”取胜。Viz.ai：跨科室工作流+医保支付，靠“体系整合力”取胜。

可以说，三者都在回答同一个问题：AI 在医疗里，到底是医生的工具，还是医院的基础设施？

AI + 医疗影像 这条赛道并不缺玩家，但真正能走出来的，往往不是“技术最好”的公司，而是最懂得如何与医疗体系结合的公司。
数坤科技选择深耕一个关键病种，力求在专科领域成为必需品。Aidoc 选择急诊分诊场景，用最快的方式证明自己价值。Viz.ai 则把AI嵌入医院协作流程，并借助医保支付完成商业闭环。
未来可能还会出现新的模式，但可以肯定的是：AI 要在医疗真正落地，光有技术远远不够，还要找到对的切入点和生态位置。
以上，祝你今天开心。