Das Jahreseinkommen stieg um das Zehnfache, und ein medizinisches Unternehmen hat die AGI aufgefangen.
Text | Hairuojing
Im Jahr 2022, im siebten Jahr seines Unternehmertums, begann Xue Chong mit dem Laufen, um sich mit Schweiß gegen Niedergeschlagenheit und Misserfolge zu wehren.
In der Kapitalwinterzeit und bei der plötzlichen Abkühlung des Marktes konnte die vereinbarte Finanzierung in Höhe von 50 Millionen Yuan nicht eingehen. Seine gegründete medizinische SaaS-Firma Quanzhen Yixue musste daher die Fronten verkürzen und sich auf Zhejiang zurückziehen. Zu dieser Zeit stand die medizinische Branche allgemein vor der Qual der massiven Entlassungen, und Xue Chong war nicht ausgenommen. Nach einem kampflosen Kampf entschied er sich dennoch, Ressourcen herauszuschrauben und ein Team von 10 Personen aufrechtzuerhalten, um das unklare Gebiet der AI-Innovation zu erkunden.
Überraschenderweise war es genau diese gegen die Intuition gehende Entscheidung, die Quanzhen Yixue zum Erfolg verhalf und die "Gaben" der Großen Modell-Ära einfing:
Im Jahr 2025 erhielt es drei Runden von Finanzierungen von Investoren wie Chuangxin Yiliao (002173.SZ); bei den neuen AI-Geschäften außerhalb des medizinischen SaaS stieg der ARR (jährlicher wiederkehrender Umsatz) um das 12-fache auf 60 bis 70 Millionen Yuan, und im Jahr 2026 wird der Vertragswert möglicherweise 150 Millionen Yuan erreichen.
Ein medizinischer AI-Betriebsmann sagte, dass er diese Firma früher nicht kannte, bis Quanzhen im Jahr 2025 die Ausschreibungen des Guang'anmen-Krankenhauses und des Ersten Volkskrankenhauses von Changzhou gewann. Das Guang'anmen-Krankenhaus legt großen Wert auf Digitalisierung; und die Ausschreibungen für die Großen Modelle dieser beiden Krankenhäuser hatten eine nicht geringe Preisspanne, was darauf hinweist, dass die Firma eine gute Basis hat und bereits fertige Produkte hat.
Nach Xue Chongs Meinung ist es einer der Wettbewerbsvorteile von Quanzhen, "fertige Produkte zu haben, die man demonstrieren kann, anstatt nur in PowerPoint-Präsentationen zu existieren". Bei einem Interview öffnete er einfach die App "Quanzhentong" auf seinem Handy, sagte einen Patientenbericht vor, und die Software erkannte die Stimme sofort und erstellte eine strukturierte Krankenakte.
Die amerikanische Firma Abridge, die sich mit AI-intelligenten Krankenakten befasst, erreichte im Mai 2025 einen tatsächlichen ARR von über 100 Millionen US-Dollar, und ihr Unternehmenswert stieg auf 5,3 Milliarden US-Dollar. Neben dem Abgleich mit Abridge im 2B-Geschäft möchte Xue Chong in seinem Plan auch einen "AI-Intelligenten Assistenten" schaffen, auf den Ärzte angewiesen sind, und sich an die andere Unicorn-Firma OpenEvidence orientieren.
Obwohl die medizinischen Umgebungen in China und den USA sehr unterschiedlich sind, glaubt Xue Chong, der ein Doktor aus der Union Medical College und ein Postdoktor aus der Johns Hopkins University ist, dass man, wenn man die echten Probleme von Krankenhäusern und Ärzten findet und AI nutzt, um die Momente zu reduzieren, in denen die Ärzte "kopfschüttelnd" sind, das Geschäftsmodell schließen kann.
Nach zehn Jahren als Unternehmer, in denen die Rollen von Arzt, Geschäftsmann und Technologiegläubiger miteinander vermischt waren, wollte Xue Chong immer, dass Maschinen zu "Arztassistenten" werden, und hat immer versucht, das Problem zu lösen, "wem man verkaufen soll". Er ist nicht zufrieden damit, einen arbeitsintensiven Betrieb zu führen, und vertraut nicht dem Geschäftsmodell "die Ziege frisst, der Esel bezahlt" (die Arztbenutzer und die Pharmaindustrie zahlen).
In Xue Chongs Auffassung gilt: Produktinnovation ist der größte Hebel in der Geschäftswelt. "Das Kriterium für Innovation ist, ob die direkt bedienten Kunden bereit sind, zu bezahlen." Er ist fest davon überzeugt, dass chinesische Ärzte eine gute Zielgruppe sind. Wenn die Ärzte nicht zahlen, heißt das, dass das Produkt die Probleme nicht schmerzhaft genug löst.
Diese allgemeingültige Einsicht wirkt in der medizinischen Szenerie, in der die Interessen stark vermittelt werden und die Zahlungsmethoden sehr komplex sind, auch ein wenig gegen die Intuition. Das explosive Wachstum in der Ära der AGI hat aus Quanzhen Yixue ein Untersuchungsbeispiel gemacht, das sich lohnt.
Wie kann man die Chancen der Ära der medizinischen Intelligenz nutzen? Welche sind die echten Bedürfnisse, die Kunden dazu bringen, zu bezahlen? Wie kann man dem Wettbewerb in der medizinischen AI-Branche widerstehen?
Im Folgenden finden Sie ein Interview (bearbeitet) zwischen 36Kr und Xue Chong:
Auf die "Nagel" gewartet und die "Hammer" gefunden
36Kr: Quanzhen Yixue richtet sich derzeit an die amerikanische medizinische AI-Firma Abridge, und eines seiner Kerngeschäfte ist die Entwicklung von "AI-intelligenten Krankenakten". Wie haben Sie diesen Anwendungsfall gefunden? Welche Unterschiede gibt es zwischen der AI-gestützten Erstellung von Krankenakten und der traditionellen Spracheingabe von Arzt-Patienten-Gesprächen?
Xue Chong: Anfang 2022 habe ich aus der Firma ein Team von 10 Personen zusammengetragen und selbst die Leitung bei der Erkundung von AI-Innovationsgeschäften übernommen. Basierend auf unserem Verständnis der medizinischen Anwendungsfälle haben wir damals drei Richtungen gewählt:
Erstens, die automatische Erstellung von Krankenakten durch Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung, um die Hände der Ärzte zu entlasten;
Zweitens, die Entwicklung von Digitalpersonen, um die Gesundheitsdaten der Patienten hochgradig visualisierbar zu machen und intelligente Warnungen zu geben, für Gesundheitscheck-Institute;
Drittens, die Kombination von Software und tragbarem Gerät, um Patienten bei der langfristigen Gesundheitsverwaltung zu unterstützen.
Wir wollten zunächst die automatische Erstellung von Krankenakten durch AI implementieren, weil wir eine starke Nachfrage sahen. Bisher hat Quanzhen mehr als 8.000 Praxen auf der Basisebene mit elektronischen Krankenakten und klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS) ausgestattet. Wir haben festgestellt, dass die Ärzte am häufigsten nicht die klinische Entscheidungsunterstützung nutzen, sondern die Unterstützung bei der Eingabe von Krankenakten. Sie möchten "mit einem Klick der Maus" eine Krankenakte erstellen können und möchten nicht viel Zeit mit Tippen verbringen.
Als ich in den USA Postdoktor war, sah ich oft, wie Chirurgen nach einer Operation sofort den Telefonhörer ergriffen und die Operationsabläufe erzählten. Zuerst war ich neugierig, wem sie anrufen würden, und erst später erfuhr ich, dass es eine Aufzeichnung war, und der Assistent würde sie später in Textform ausarbeiten. Dieser Anwendungsfall hat sich in meinem Gedächtnis festgesetzt, und ich wollte immer, dass AI diese Aufgabe übernimmt.
Beim Erforschen der ersten beiden Geschäfte stießen wir auf ein Problem: Die Strukturierung von riesigen Mengen an ungeordneten und nicht standardisierten Informationen verbraucht eine enorme Menge an Arbeitskraft. Ende 2022 tauchte ChatGPT auf, und die natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeit der Großen Modelle war so stark, dass das Problem der Datenanpassung gelöst war.
AI-intelligente Krankenakten, präziser ausgedrückt "unsichtbare automatische Erstellung von Krankenakten" (ADS, Ambient Digital Scribing), bedeuten, dass die AI wie ein Assistent im Umfeld "zuhört", wie Ärzte und Patienten sich natürlich unterhalten. Es geht nicht nur um die Spracherkennung und -aufzeichnung, sondern auch um das Verstehen und Schließen. Beispielsweise kann es auch die Untersuchungsdaten der Patienten lesen und in Kombination mit den Beratungsgesprächen automatisch strukturierte Krankenakten erstellen.
Nachdem das Produkt fertig war, haben wir zunächst alle Benutzer von elektronischen Krankenakten auf der Basisebene aktualisiert. Etwa 1.000 Ärzte haben uns gesagt, dass es gut funktioniert und reibungslos ist. Zu diesem Zeitpunkt dachten wir, dass wir es in Krankenhäuser einführen konnten.
36Kr: Also hat die Geschäftsproblematik die Technologieauswahl gedrängt, anstatt dass man mit einem Hammer nach Nägeln sucht?
Xue Chong: Ja, die Großen Modelle kamen zum richtigen Zeitpunkt und reichten uns einen "Hammer". Wenn es etwas später gewesen wäre, hätte es auch ziemlich schwierig gewesen.
36Kr: Ist die AI-gestützte Erstellung von Krankenakten hauptsächlich darauf ausgerichtet, die Arbeitskraft der Ärzte zu sparen? Welche Motivation hat ein Krankenhaus, solche Produkte zu kaufen?
Xue Chong: Es geht nicht nur darum, die Effizienz der Ärzte zu erhöhen, sondern auch um die Qualitätssicherung von Krankenakten und die Risikowarnung und vieles mehr.
Nehmen wir als Beispiel die Zusammenarbeit mit einem dreistufigen A-Krankenhaus in Zhejiang. Am Anfang wollten wir das Problem der Rückzahlungen durch die Krankenversicherung lösen. Bisher hatte es oft vorkommen, dass Ärzte in ihren Operationsberichten einige Hilfsmittel vergessen hatten, und wenn die Krankenversicherung die Prüfung vornahm, stimmten die Daten nicht überein, und es wurden Rückzahlungen verlangt. Wir haben die AI so programmiert, dass sie die Daten der Hilfsmittel liest und die mündlichen Operationsberichte der Ärzte aufnimmt. Durch den Vergleich beider automatisch passende Operationsberichte erstellt. Dies hat nicht nur die Effizienz verbessert, sondern auch dem Krankenhaus geholfen, das Problem der Krankenversicherungsüberprüfung zu lösen.
36Kr: Anfang 2025 haben viele Krankenhäuser sich aktiv an die AI gewandt und Open-Source-Modelle wie DeepSeek implementiert. Welchen Einfluss hat dies auf die Geschäftsentwicklung von Quanzhen?
Xue Chong: Dies war ein Rückschlag, aber auch eine Chance.
Anfangs dachten viele Krankenhäuser, dass die Implementierung von DeepSeek ausreichen würde und es nicht notwendig sei, medizinische AI-Anwendungen zu kaufen. Dies hat kurzzeitig unsere Geschäftsentwicklung beeinträchtigt. Aber nachdem die Krankenhäuser es ausprobiert hatten, stellten sie fest, dass die Inferenzkosten des 671B-Großen Modells sehr hoch waren und die Rechenzeit lang war; das Basismodell konnte nicht direkt mit dem Geschäftsfluss des Krankenhauses kombiniert werden, und es gab einige Schwierigkeiten bei der Umsetzung.
Zu diesem Zeitpunkt hatte Quanzhen bereits eine umfangreiche "Nachtraining" durchgeführt, und die Parameter des vertikalen medizinischen Großen Modells wurden auf 7B reduziert. Die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Generierung medizinischer Texte waren sehr hoch. Darüber hinaus hatten die Krankenhausleitung auch ein besseres Verständnis für die Grenzen der Fähigkeiten der Großen Modelle und brauchten gerade Fachleute, um die AI in die Praxis umzusetzen. Daher war es für uns viel einfacher, Geschäfte zu machen.
36Kr: Es sollte viele Firmen geben, die mit AI medizinische Übersetzungen vornehmen können, wie die großen Spracherkennungsunternehmen und die börsennotierten Firmen, die sich mit elektronischen Krankenakten und CDSS befassen. Welche sind nach Ihrer Meinung die starken Wettbewerber in dieser Nische?
Xue Chong: Wenn man ein Produkt entwickelt und auf den Markt kommt, ist es leicht, "Phantomfeinde" zu finden, die nicht dieselben wie die tatsächlichen Wettbewerber sind.
Die Produktlogik der großen Sprachtechnologieunternehmen blieb in der Anfangsphase auf der Stufe des "sinneswahrnehmenden AI" stecken, das heißt, es hört und transkribiert. Aber in der medizinischen Anwendungsumgebung wird eher Verständnis, Schließen und strukturierte Verarbeitung benötigt. Daher haben wir eine doppelte Architektur aus Spracherkennung und Inferenz von Großen Modellen entwickelt, und die Genauigkeit der Extraktion von Schlüsselpunkten aus Krankenakten ist sehr hoch, was für ein gutes Ruf sorgt.
Die traditionellen medizinischen Informationsunternehmen, insbesondere die Anbieter von elektronischen Krankenakten, haben tatsächlich Chancen, weil sie Zugang zu den Arztarbeitsplätzen haben. Aber in der Tat investieren viele Firmen in diesem Bereich immer noch relativ wenig, und es sieht eher wie eine defensive Maßnahme aus. Darüber hinaus unterscheidet sich der chinesische Markt für elektronische Krankenakten von dem amerikanischen. In den USA dominiert Epic, während in China noch keine Monopolstellung besteht.
Für Ärzte in großen Krankenhäusern sind die Diagnose und Behandlung von häufigen Krankheiten und Erkrankungen bereits so gut beherrscht, dass sie normalerweise keine CDSS für die Entscheidungsunterstützung benötigen. Sie brauchen eher Werkzeuge, um Krankenakten zu schreiben und Daten einzugeben; sowie Hilfsmittel bei der Behandlung von seltenen Krankheiten.
Wenn neue Dinge auftauchen, sind die wettbewerbsfähigen Spieler auf dem Markt oft nicht die alten Kräfte mit starker Trägheit. In den Entscheidungsabläufen von börsennotierten Firmen muss man sich fragen, "was kommt zuerst, das Huhn oder das Ei". Wenn man keine klare Geschäftsmodell sieht, ist es schwierig, viel Arbeitskraft und Kapital in die Erschließung neuer Geschäfte zu investieren. Ich denke, dass die echten Chancen in Zukunft den Startup-Unternehmen gehören, die sich auf die Anwendungsebene konzentrieren.
Das Verständnis der menschlichen Natur und die Schaffung einer chinesischen Version von OpenEvidence
36Kr: Neben dem 2B-Geschäft der Entwicklung von Großen Modellen und Intelligenzagenten haben Sie auch die Ärzteversion der App "Quanzhentong" herausgebracht. Kürzlich hat die amerikanische Firma OpenEvidence, die einen "AI-Kopilot" für Ärzte schaffen will, ihren Unternehmenswert schnell auf 12 Milliarden US-Dollar gesteigert. Wie verstehen Sie solche Produkte?
Xue Chong: Im Wesentlichen ist OpenEvidence eine AI-verstärkte Version von PubMed. So wie ChatGPT die AI-Version von Google ist, löst OpenEvidence die Probleme vor und nach der medizinischen Suche.
Früher gab es ein Fachgebiet namens Informationssuche. Bei der medizinischen Recherche mussten wir früher den Kopf zerbrechen, um die richtigen Suchbegriffe zu kombinieren, sonst fanden wir möglicherweise nicht den Artikel. Nachdem wir den Artikel gefunden hatten, mussten wir ihn zeilenweise lesen und analysieren, was eine enorme Menge an Arbeitskraft verbrauchte. Seit der Entstehung der Großen AI-Modelle können wir über natürliche Sprache präzise suchen, und die AI kann in Sekundenschnelle die Lektüre und Analyse durchführen und sich natürlich mit den Ärzten unterhalten. Diese Bequemlichkeit bringt eine enorme Effizienzsteigerung mit sich, und die Ärzte sind natürlich bereit, diese Technologie anzuwenden.
Bei der Entwicklung eines ähnlichen Produkts in China liegt der Schwerpunkt auf den Urheberrechten der wissenschaftlichen Datenbanken, insbesondere der internationalen Kern-Datenbanken. Quanzhen hat bereits mehrere relevante Datenbanken abonniert und mit ihnen eine angemessene Nutzungsvereinbarung getroffen, um sowohl den Wert der AI zu nutzen als auch die Urheberrechte der Originaltexte zu schützen.
36Kr: Klingt eher nach einem Anwendungsfall in der medizinischen Forschung. Wird das chinesische Ärztepersonal in der klinischen Diagnose und Behandlung häufig solche Produkte nutzen?
Xue Chong: Tatsächlich dreht sich alles um die "Krankheiten".
Es gibt zwei Arten von Diagnose- und Behandlungs-Szenarien in Krankenhäusern. Die erste Art sind ambulante Patienten. Der