从计算医学到AI医疗,树兰医疗开启科技医疗集团新叙事
创始人
2026-09-08 19:32:32
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文丨云潭

当资本市场的目光还聚焦在大模型性能比拼时,AI飓风已经席卷医疗健康产业。

大洋彼岸,国际知名医疗机构梅奥正联手微软打造医疗大模型;而在中国杭州,“计算医学”倡导者树兰医疗正躬身入局,开启一场“AI医疗”大实验。

自2025年起,集团宣布“All in科技”战略升级,推动良渚未来AI医院建设步伐,对标梅奥,打造“生命科学集团”,从“治病”走向“治未病”,构建以计算医学为核心的技术体系。

树兰医疗的AI变革,背后蕴藏着一场深刻的产业蝶变叙事。

【范式变革,系统重构】

从医疗信息化到互联网医疗再到医疗AI化,整个医疗服务行业正经历一场深刻的系统性重构。

回看医院数字化的脉络,从最早的财务电算化,到HIS(医院信息系统)、电子病历、检验影像数字化,再到互联网挂号、缴费、问诊,这一路径演进的核心命题始终围绕着“效率”。

正如树兰医疗集团创始人郑杰所描述的,互联网医疗改变的是“时空”问题,连接医患、打破阻隔、优化流程,其本质是医疗服务的线上延伸。它在一定程度上破除了信息鸿沟,但并没有根本改变医疗资源的分布,本质只是“效率革命”。

而AI医疗变革的是“智力”,它直接介入疾病认知、诊疗决策、科研范式和个性化方案等这些过去完全依赖人类专家的核心环节,是对医疗“智力活动”的重构。

互联网改变的是效率维度,AI改变的是认知维度,这正是本轮变革与前一轮“互联网+医疗”浪潮的本质区别,也是其颠覆性远胜以往的根本所在。

这场智力革命的到来比想象的还要快。

2026年可以看作是“AI医疗健康元年”:AI医疗健康赛道集中爆发,OpenAI推出ChatGPT Health,蚂蚁“阿福”月活突破3000万,京东健康“AI京医”累计服务用户超1.5亿人次。

树兰医疗集团创始人郑杰认为,这意味着,当越来越多的患者使用AI应用,AI对医疗行业的冲击,可能不会率先来自医院内部的改造。当患者带着大模型给出的答案走进诊室,肿瘤病人甚至可能比医生更早查到某个新靶点药物的海外临床试验,“医院里将会出现越来越多‘聪明的病人’(The Resourceful Patient)。”郑杰表示。

以前“医生知道得多”,如今“患者可能知道得更多”,医患关系从“权威-服从”走向“平等-对齐”。

随着AI在C端的大范围普及,对医院而言,AI已不是“要不要用”的选择题,而是“如何应对熟练使用AI的患者”的必答题。

正因如此,树兰医疗的AI战略从起点上就与过往的互联网化,以及大多数机构不同。树兰医疗不做单点的AI辅助工具,而是对医疗组织进行底层重构。

这一重构体现在四个维度。智慧服务,贯穿院前预分诊、院中智能导诊、院后康复指导的全病程管理;智慧管理,用AI提升大型医疗组织的运营效能;智慧科研,赋能医生的临床研究;智慧医疗,以影像报告自动生成、病历书写自动化等方式释放医护生产力。

四个维度环环相扣,构成对医疗组织全链条的重塑,而非在某个环节简单的、理想化搭载一个“AI外挂”。

这一理念源于真正的“AI原生”。正如黄仁勋所说,很多公司只是把AI贴在旧业务上,而AI原生企业是围绕AI重新设计一切。二者效率、成本、上限完全不在一个量级。最先用上AI的公司未必赢,率先完成AI原生重构的公司才能胜出。

树兰集团的探索并不停留在理论层面。

旗下树兰良渚AI医院示范区预计在2027年年底向公众展示,这是国内领先的以计算医学为底层架构、AI原生设计的由科技型医疗集团打造的AI未来医院。

它不是给传统医院简单加装AI设备,也不是“传统医院+AI工具”的叠加,而是从经营流程、组织架构、商业模式全部围绕AI重构的试验平台,可以说是一种原生AI医院的前瞻性探索。

未来,树兰良渚AI医院里,患者就医流程将被改写。

诊前,AI智能体Dr.Shu(树医生)作为前端入口,完成智能分诊与预约;诊中,AI深度嵌入院内诊疗流程,辅助诊疗与病历生成,让医生把时间还给诊断与沟通;诊后,汇总健康档案,帮患者进行报告查询、解读报告、复诊配药等;而在日常,通过用户体系线上线下数据通联融合,落地全生命周期数据管理,向用户提供主动健康管理服务。这种长期持续的健康管理将成为树兰医疗的差异化优势。

支撑这一切的,是算力底座与数据闭环:真实世界的诊疗数据持续反哺AI能力,AI能力又持续提升医疗质量,形成正向飞轮。

由此生长出来的,是一套完全区别于传统医疗机构“按次收费、看完即走”的商业模式。

【计算医学,走向现实】

树兰医疗对自身的定位是,未来要成长为具备全球竞争力的生命科学集团。

以“中国的梅奥”为对标,只是阶段性的坐标,未来树兰医疗还要“定义自己的差异化”,核心就是“生命科学集团”,不是单纯的医疗集团,而是以计算医学为引擎、以AI医院为载体、以全生命周期健康管理为目标的生命科学平台。

计算医学就是树兰医疗的技术底座,它是树兰医疗差异化的核心标签,其本质是“医学+建模”。

基于多维医学数据与计算模型,系统理解疾病机制、人体状态与诊疗决策,最终服务于“5P医学”——个性化、精准化、预防性、参与性、预测性。

树兰集团是国内最早倡导这一前沿研究的机构之一,其创始人、董事长郑杰毕业于计算机专业,早年从事医疗信息行业,这让树兰集团自创立伊始就带有独特的科技基因。

公司还与浙江树人学院共建树兰国际医学院,专门开设计算医学课程,从医学人才培养阶段就植入相关能力。2024年,树兰参与共建的浙江省“人工器官与计算医学重点实验室”正式获批;眼下,针对全健康生命周期的“数字人”建模试点已经启动,它整合跨机构的体检、病历与基因组、蛋白组等多组学数据,构建起全生命周期健康档案。

在这一底座之上,树兰集团正在构建两个操作系统。

一个是AI原生的医院内部操作系统,探索多智能体协同的医疗组织新工作流;另一个是面向用户的终身健康管家操作系统,成为用户健康数据的收集者、分析者和建议者。

计算医学也是从“治已病”到“治未病”的底层引擎,是树兰集团未来战略的制高点。

传统医学依赖医生的个人经验和学院知识,计算医学则试图将每个人的生命过程演化为一个可计算、可预测的模型。

郑杰认为,计算医学的核心是建模——从疾病模型、细胞模型、器官模型,进一步走向面向个体的“全人模型”。这一方向关注的不是单纯的语言生成,而是通过“全人动态信息建模”,探索形成可计算、可追踪、可预测的个体生命模型。他将这一远期愿景形容为“无限接近硅基生命”。这有赖于一系列跨学科前沿工作的整合。

这一概念是对医疗AI的终局判断进行了深刻思考,其终局可能不是LLM式的一问一答,而是专门为生命系统打造的底层模型。而树兰集团正在这个方向上布局。

过往,一个人的医疗数据是一堆文档,体检报告、门诊病历、出院小结,而且还散落在不同机构的档案柜里。

但在计算医学的框架下,每个人的生命过程将被“孪生”为一个可计算、可预测的模型,从文档堆到“全人模型”,类似于具身智能领域的“世界模型”。

这样一来,医疗的底层逻辑将从“经验驱动”切换为“数据+模型驱动”。当模型能够预测风险、提前干预,医疗就不再是“生病了再治”的被动响应,而是“主动管理”。

这将是树兰集团生命科学集团的核心底色。

【产业新叙事】

正如资本市场对智谱、沐曦股份等AI新锐企业的评价,“AI医疗”、“计算医学”的分析框架也完全跳出了传统的PE/PS框架。

AI核心企业在颠覆性创新、技术前瞻性、独特性乃至战略稀缺性上超越了过往市场的认知。

用衡量传统医疗服务的尺子去量科技医疗集团,并不符合时代趋势。

树兰医疗的竞争力和成长空间,恰恰要从三个维度重新打量。

其一是技术护城河。国内绝大多数医疗组织的HIS系统来自外部厂商,技术迭代受制于人;而自成立伊始,树兰医疗就自主研发了信息系统(HIS),将病历存储、配药、订餐等全流程纳入数字化管理。

这一系统意味着树兰集团拥有完整的数据主权和架构可塑性,它为医疗大数据接入、全人全程全周期电子病历构建、影像调取与分析奠定了坚实基础,相当于给“AI医院操作系统”打下厚实地基,也是其他医疗机构在AI时代难以复制的底层能力。

其二是稀缺的数据资产。AI时代,真实、连续、标准化的医疗数据是最稀缺的战略资源,梅奥医疗26PB的临床数据是其联手微软的底气所在,Tempus之所以能成为美股医疗AI明星,核心也在于其海量的真实世界临床与分子数据。

早在2015年,郑杰就发起成立非营利组织OMAHA(开放医疗与健康联盟),推动医疗数据的标准化与术语互认。为了实现医学知识的数字化和可计算,OMAHA构建了“七巧板”医学术语集,集纳了总量达百万级的医学概念、术语、关系和不同版本的行业资源库。数据资产的积累需要时间,但一旦形成规模,就是最深的护城河。

其三是应用层的智能体布局。以Dr.Shu(树医生)AI健康智能体为入口,树兰医疗正在构建面向每个用户的终身健康模型。未来,专病智能体、流程智能体将协同组成“多智能体生态”。

这意味着其商业想象空间不再局限于病床与门诊量,而是延伸到用户全生命周期的健康价值。

“我们要把原来的软件升级为AI原生的软件,与大模型合作。同时,数据治理、数据场景和AI环境的闭环,要做全面提升。”郑杰强调。

计算医学和AI医疗改变的,并不是树兰医疗是否继续“治病”,而是医疗服务的边界和时间尺度:服务对象从一次就诊延伸到一个人的全生命周期;服务内容从疾病发生后的诊疗,延伸到风险预测、主动干预和持续健康管理。

由此,树兰医疗的增长空间也不再只由床位数和门诊量决定,而更多取决于能否建立长期用户关系,并持续交付健康服务。

当这一模式在真实运营中得到验证,市场在评估树兰医疗时,关注的也将不只是传统医疗机构的经营指标,还会加入科技能力、用户价值和成长性的维度。

这家公司不是在传统医疗场景上做修补或增量,而是在用AI重新定义医疗的底层逻辑,它对商业模式的重构,将迎来一次真正的跃迁。

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