當資本市場的目光還聚焦在大模型性能比拼時，AI颶風已經席捲醫療健康產業。

大洋彼岸，國際知名醫療機構梅奧正聯手微軟打造醫療大模型；而在中國杭州，「計算醫學」倡導者樹蘭醫療正躬身入局，開啓一場「AI醫療」大實驗。

自2025年起，集團宣佈「All in科技」戰略升級，推動良渚未來AI醫院建設步伐，對標梅奧，打造「生命科學集團」，從「治病」走向「治未病」，構建以計算醫學為核心的技術體系。

樹蘭醫療的AI變革，背後蘊藏着一場深刻的產業蝶變敘事。

01 範式變革，系統重構

從醫療信息化到互聯網醫療再到醫療AI化，整個醫療服務行業正經歷一場深刻的系統性重構。

回看醫院數字化的脈絡，從最早的財務電算化，到HIS(醫院信息系統)、電子病歷、檢驗影像數字化，再到互聯網掛號、繳費、問診，這一路徑演進的核心命題始終圍繞着「效率」。

正如樹蘭醫療集團創始人鄭傑所描述的，互聯網醫療改變的是「時空」問題，連接醫患、打破阻隔、優化流程，其本質是醫療服務的線上延伸。它在一定程度上破除了信息鴻溝，但並沒有根本改變醫療資源的分佈，本質只是「效率革命」。

而AI醫療變革的是「智力」，它直接介入疾病認知、診療決策、科研範式和個性化方案等這些過去完全依賴人類專家的核心環節，是對醫療「智力活動」的重構。

互聯網改變的是效率維度，AI改變的是認知維度，這正是本輪變革與前一輪「互聯網+醫療」浪潮的本質區別，也是其顛覆性遠勝以往的根本所在。

這場智力革命的到來比想象的還要快。

2026年可以看作是「AI醫療健康元年」：AI醫療健康賽道集中爆發，OpenAI推出ChatGPT Health，螞蟻「阿福」月活突破3000萬，京東健康「AI京醫」累計服務用戶超1.5億人次。

樹蘭醫療集團創始人鄭傑認為，這意味着，當越來越多的患者使用AI應用，AI對醫療行業的衝擊，可能不會率先來自醫院內部的改造。當患者帶着大模型給出的答案走進診室，腫瘤病人甚至可能比醫生更早查到某個新靶點藥物的海外臨床試驗，「醫院裏將會出現越來越多‘聰明的病人’(The Resourceful Patient)。」鄭傑表示。

以前「醫生知道得多」，如今「患者可能知道得更多」，醫患關係從「權威-服從」走向「平等-對齊」。

隨着AI在C端的大範圍普及，對醫院而言，AI已不是「要不要用」的選擇題，而是「如何應對熟練使用AI的患者」的必答題。

正因如此，樹蘭醫療的AI戰略從起點上就與過往的互聯網化，以及大多數機構不同。樹蘭醫療不做單點的AI輔助工具，而是對醫療組織進行底層重構。

這一重構體現在四個維度。智慧服務，貫穿院前預分診、院中智能導診、院後康復指導的全病程管理；智慧管理，用AI提升大型醫療組織的運營效能；智慧科研，賦能醫生的臨床研究；智慧醫療，以影像報告自動生成、病歷書寫自動化等方式釋放醫護生產力。

四個維度環環相扣，構成對醫療組織全鏈條的重塑，而非在某個環節簡單的、理想化搭載一個「AI外掛」。

這一理念源於真正的「AI原生」。正如黃仁勳所說，很多公司只是把AI貼在舊業務上，而AI原生企業是圍繞AI重新設計一切。二者效率、成本、上限完全不在一個量級。最先用上AI的公司未必贏，率先完成AI原生重構的公司才能勝出。

樹蘭集團的探索並不停留在理論層面。

旗下樹蘭良渚AI醫院示範區預計在2027年年底向公衆展示，這是國內領先的以計算醫學為底層架構、AI原生設計的由科技型醫療集團打造的AI未來醫院。

它不是給傳統醫院簡單加裝AI設備，也不是「傳統醫院+AI工具」的疊加，而是從經營流程、組織架構、商業模式全部圍繞AI重構的試驗平台，可以說是一種原生AI醫院的前瞻性探索。

未來，樹蘭良渚AI醫院裏，患者就醫流程將被改寫。

診前，AI智能體Dr.Shu(樹醫生)作為前端入口，完成智能分診與預約；診中，AI深度嵌入院內診療流程，輔助診療與病歷生成，讓醫生把時間還給診斷與溝通；診後，匯總健康檔案，幫患者進行報告查詢、解讀報告、複診配藥等；而在日常，通過用戶體系線上線下數據通聯融合，落地全生命周期數據管理，向用戶提供主動健康管理服務。這種長期持續的健康管理將成為樹蘭醫療的差異化優勢。

支撐這一切的，是算力底座與數據閉環：真實世界的診療數據持續反哺AI能力，AI能力又持續提升醫療質量，形成正向飛輪。

由此生長出來的，是一套完全區別於傳統醫療機構「按次收費、看完即走」的商業模式。

02 計算醫學，走向現實

樹蘭醫療對自身的定位是，未來要成長為具備全球競爭力的生命科學集團。

以「中國的梅奧」為對標，只是階段性的座標，未來樹蘭醫療還要「定義自己的差異化」，核心就是「生命科學集團」，不是單純的醫療集團，而是以計算醫學為引擎、以AI醫院為載體、以全生命周期健康管理為目標的生命科學平台。

計算醫學就是樹蘭醫療的技術底座，它是樹蘭醫療差異化的核心標籤，其本質是「醫學+建模」。

基於多維醫學數據與計算模型，系統理解疾病機制、人體狀態與診療決策，最終服務於「5P醫學」——個性化、精準化、預防性、參與性、預測性。

樹蘭集團是國內最早倡導這一前沿研究的機構之一，其創始人、董事長鄭傑畢業於計算機專業，早年從事醫療信息行業，這讓樹蘭集團自創立伊始就帶有獨特的科技基因。

公司還與浙江樹人學院共建樹蘭國際醫學院，專門開設計算醫學課程，從醫學人才培養階段就植入相關能力。2024年，樹蘭參與共建的浙江省「人工器官與計算醫學重點實驗室」正式獲批；眼下，針對全健康生命周期的「數字人」建模試點已經啓動，它整合跨機構的體檢、病歷與基因組、蛋白組等多組學數據，構建起全生命周期健康檔案。

在這一底座之上，樹蘭集團正在構建兩個操作系統。

一個是AI原生的醫院內部操作系統，探索多智能體協同的醫療組織新工作流；另一個是面向用戶的終身健康管家操作系統，成為用戶健康數據的收集者、分析者和建議者。

計算醫學也是從「治已病」到「治未病」的底層引擎，是樹蘭集團未來戰略的制高點。

傳統醫學依賴醫生的個人經驗和學院知識，計算醫學則試圖將每個人的生命過程演化為一個可計算、可預測的模型。

鄭傑認為，計算醫學的核心是建模——從疾病模型、細胞模型、器官模型，進一步走向面向個體的「全人模型」。這一方向關注的不是單純的語言生成，而是通過「全人動態信息建模」，探索形成可計算、可追蹤、可預測的個體生命模型。他將這一遠期願景形容為「無限接近硅基生命」。這有賴於一系列跨學科前沿工作的整合。

這一概念是對醫療AI的終局判斷進行了深刻思考，其終局可能不是LLM式的一問一答，而是專門為生命系統打造的底層模型。而樹蘭集團正在這個方向上佈局。

過往，一個人的醫療數據是一堆文檔，體檢報告、門診病歷、出院小結，而且還散落在不同機構的檔案櫃裏。

但在計算醫學的框架下，每個人的生命過程將被「孿生」為一個可計算、可預測的模型，從文檔堆到「全人模型」，類似於具身智能領域的「世界模型」。

這樣一來，醫療的底層邏輯將從「經驗驅動」切換為「數據+模型驅動」。當模型能夠預測風險、提前干預，醫療就不再是「生病了再治」的被動響應，而是「主動管理」。

這將是樹蘭集團生命科學集團的核心底色。

03 產業新敘事

正如資本市場對智譜、沐曦股份等AI新銳企業的評價，「AI醫療」、「計算醫學」的分析框架也完全跳出了傳統的PE/PS框架。

AI核心企業在顛覆性創新、技術前瞻性、獨特性乃至戰略稀缺性上超越了過往市場的認知。

用衡量傳統醫療服務的尺子去量科技醫療集團，並不符合時代趨勢。

樹蘭醫療的競爭力和成長空間，恰恰要從三個維度重新打量。

其一是技術護城河。國內絕大多數醫療組織的HIS系統來自外部廠商，技術迭代受制於人；而自成立伊始，樹蘭醫療就自主研發了信息系統(HIS)，將病歷存儲、配藥、訂餐等全流程納入數字化管理。

這一系統意味着樹蘭集團擁有完整的數據主權和架構可塑性，它為醫療大數據接入、全人全程全周期電子病歷構建、影像調取與分析奠定了堅實基礎，相當於給「AI醫院操作系統」打下厚實地基，也是其他醫療機構在AI時代難以複製的底層能力。

其二是稀缺的數據資產。AI時代，真實、連續、標準化的醫療數據是最稀缺的戰略資源，梅奧醫療26PB的臨床數據是其聯手微軟的底氣所在，Tempus之所以能成為美股醫療AI明星，核心也在於其海量的真實世界臨床與分子數據。

早在2015年，鄭傑就發起成立非營利組織OMAHA(開放醫療與健康聯盟)，推動醫療數據的標準化與術語互認。為了實現醫學知識的數字化和可計算，OMAHA構建了「七巧板」醫學術語集，集納了總量達百萬級的醫學概念、術語、關係和不同版本的行業資源庫。數據資產的積累需要時間，但一旦形成規模，就是最深的護城河。

其三是應用層的智能體佈局。以Dr.Shu(樹醫生)AI健康智能體為入口，樹蘭醫療正在構建面向每個用戶的終身健康模型。未來，專病智能體、流程智能體將協同組成「多智能體生態」。

這意味着其商業想象空間不再侷限於病床與門診量，而是延伸到用戶全生命周期的健康價值。

「我們要把原來的軟件升級為AI原生的軟件，與大模型合作。同時，數據治理、數據場景和AI環境的閉環，要做全面提升。」鄭傑強調。

計算醫學和AI醫療改變的，並不是樹蘭醫療是否繼續「治病」，而是醫療服務的邊界和時間尺度：服務對象從一次就診延伸到一個人的全生命周期；服務內容從疾病發生後的診療，延伸到風險預測、主動干預和持續健康管理。

由此，樹蘭醫療的增長空間也不再只由床位數和門診量決定，而更多取決於能否建立長期用戶關係，並持續交付健康服務。

當這一模式在真實運營中得到驗證，市場在評估樹蘭醫療時，關注的也將不只是傳統醫療機構的經營指標，還會加入科技能力、用戶價值和成長性的維度。

這家公司不是在傳統醫療場景上做修補或增量，而是在用AI重新定義醫療的底層邏輯，它對商業模式的重構，將迎來一次真正的躍遷。

本文轉載自「市值觀察」微信公衆號，作者：市值觀察，智通財經編輯：徐文強。