江南体育作为“一直被改造、难以被升级”的医疗健康行业，这一回好像有点不一样了。纵观全球，已经踊跃出Med-PaLM-2、Nuance等一批新锐企业，国内也进入了“小步快跑”、“争抢落地”的阶段。
无论一二级市场的投资人，还是医药领域的从业者，当前最关注的就是，谁能率先完成医药大模型的落地。
良医财经认为，以药剂师、营养师为切入口的叮当健康，或许有机会完成最小价值闭环，本文将进行三层拆解。
在正式发布之前，业内早已传出消息，毕竟他是少数满足行业大模型三大基本要素（场景、数据和技术）的公司，这三大要素，缺一不可，条件还是蛮苛刻的。
叮当健康旗下的叮当快药，是数字健康高新技术实体企业，其自营线下实体连锁智慧药房，覆盖全国19座城市，采取“药厂直供、网订店送”线上线下一体化运营新模式。
通过叮当快药服务、在线健康咨询、慢病与健康管理三大核心业务，为用户提供7×24即时健康到家、专业医生药师在线咨询等，便民利民惠民的健康服务。
根据中金数据报告显示，叮当快药平台注册用户数量在疫情期间仍然保持了稳定增长，当前已经有近4000万注册用户，基于这么大的用户量，叮当也建立了一个完整的用药数据库。
成立至今，基于线上下药房积累的数据、经验、产业垂直供应链体系，叮当健康的大数据能力已经能够完成智能选址、智慧药房业务、智能调度安排以及智能业务操作。
此外，叮当健康还通过业务运营中处理的数据及开发中积累的相关经验,不断优化业务流程,依靠智能选址、智能拣药、智能配送、智能问诊等人工智能及大数据相关技术将叮当智慧药房的线下运营有机衔接,运营效率得以大幅度提升。
6月末，叮当健康正式发布了HealthGPT大模型，并推出了基于该模型研发的两款产品——叮当药师和营养师AI助手。
这和很多家公司，贪求大而全的做法完全不同，相当于找了两个1厘米宽、1米深的口子切入。
先来看药剂师，线上医药电商和线下大药房一体融合，是叮当快药的核心能力，已经实现了通过AI和数据能力进行AI拣药，相当于一个初级药师的形象，而通过大模型，可以完善智慧药师的模型，在业务端进行数字化，形成一个业务闭环。
再来看营养师，也是基于叮当线上问诊的能力和业务，如果仅仅是依靠人工问询的健康管理，一来及时性不够、二来耗费的成本太高，选择数字化营养师，能够使其健康管理数字化、智能化，从而达到业务升级、以及真正做到慢性病全生命周期管理。
这样一来，叮当健康不仅选了一个入局者相对少、竞争不太激烈的切口，作为医药大模型的开端，也对其原有的业务线进行了补充和能力升级。
这样的决策质量很高，尤其在慢性病频发的当前，如何智能开药、如何健康生活，成为离用户最近的刚需。
一位高校相关研究方向的专家告诉良医财经，“要判断一家大模型企业的质地，主要看他是否能公测。”
而一位专注医疗AI的投资人则认为，“最终决定大模型是否成立的还是市场，能不能满足用户价值、商业价值、社会价值。”
因为药剂师和营养师的职能非常具象，他们的价值相对容易激发和优化，最小交易闭环也最容易构建。
过去，在线问诊被诟病最多是机械式回答，用户知道那是一个自动回复的机器人，根本不是人工智能更像是一个智障。
而叮当大模型的魅力所在，就是通过自然语义升级，和更精准的数据，提供一个真正智能化服务，对于患者而言，相当于有了一位全天候“医生管家”。
比如药师，从广义角度理解，这个岗位的工作包括开药、简单沟通病情，并针对需求、病情开药，简单指导用药。
通过大模型的力量，将药师数字化，实现了线上药师的虚拟形象，不仅能够实现真实药师的功能，还能加强用药前的诊断、用药中的辅诊、用药后的回访。这需要AI大模型针对聊天、网页、开源文献等大量自然语言处理数据训练，并自动补偿重点和关键信息，不断进化。
叮当HealthGPT大模型，通过数据分析整理，不断优化智能大脑，从而达到服务的升级，这对于当前竞争激烈的在线问诊平台，无疑是一个巨大的服务提升。
通过智能、数字化技术，叮当健康通过大模型等技术端投入强化，在减轻 Capex 投入及相应人员成本同时，亦带动后续履约效率提升，能够在较低的投入上实现运营效率的更大化。
而在大模型的推动下，整个健康管理的环节皆能得到数字化升级，同时也会降低人工成本带去的财务压力。
国家药监局发布《药品监督管理统计年度数据（2022年）》显示，截至2022年12月底，全国累计在有效期内的执业药师人数为70.95万人，其中刨除在医院等公共卫生体系内工作人员，持“双证”的药师有2.9万人，仅占执业药师总人数的4.5%，服务能力、职业地位等方面与世界发达国家存在较大差异。
营养师人才同样面临短缺，国务院《“健康中国2030”规划纲要》及《健康中国行动》（2019—2030年）指出，要将健康教育纳入国民教育体系，到2022年每万人中要有一名公共营养师，如今距离这一目标尚有400万的营养师人才缺口。
另一方面，当前社会人口老龄化比例攀升，兼之大众健康意识普遍提高，对于自身健康关注的频次和质量等方面均有提升，需要更多专业药师、营养师服务和给予更多的健康支持。
叮当Health不仅通过技术，模拟数百万药剂师营养师，实现了降本增效，更解决了产业中人才培养不足的问题。
叮当HealthGPT对于产业而言，起了一个好的带头作用——关注小的要素，从而快速场景应用落地。
截至2023年6月30日止，公司总收入为人民币22.47亿元，同比增长12.9%。其中，快药业务收入达到人民币21.846亿元，同比增长13.4%；注册用户与医疗问诊服务同步增长，累积注册用户达到约3920万人，并于在线万次健康谘询及问诊。
也许，当期的财报和叮当大模型，没有显性的因果关系，但是随着HealthGPT跑起来，除了降本增效外，未来还有两个不可忽视的价值。
技术的迭代，将为叮当健康带去更多想象力，比如当前为用户免费提供包括用药与剂量指导、复诊提醒、处方续方、健康信息反馈及医疗健康知识管理等服务，都能得到深化。
中金研报指出，尽管慢病健康管理服务在现阶段并不为叮当带来收入，但能够持续赋能医生、提高用户体验以及产品端导流起到正反馈作用。
比如，叮当健康可与保险及再保险公司合作共赢。通过提供专业化及定制化的医疗产品及服务，丰富保险公司的服务范围。
早在2021 年，叮当健康就与超过 10 家保险或再保险公司达成合作，参与保险公司提供的报销套餐的设计，并提供此类套餐所涉及的医疗产品及服务。未来，随着叮当HealthGPT的技术支撑，这一业务或许可以不断做大做强。
而且，随着大模型跑通，也能够帮助叮当健康扩展在to B及其他创新领域参与度，进一步促进业务链闭环增强。
叮当健康的未来，或许不仅是一个在线问诊平台，也不仅是电商送药平台，还可以拓展产业链的其他角色，比如AI医生、AI智能助理等等。
过去半年中，大模型在国内的战争可谓一触即发，从第一家宣告成立大模型的项目开始，大厂纷纷跟进，各类创业公司也快速跑了出来。
据不完全统计，到目前为止，中国10亿级参数规模以上大模型已发布了79个。其中，医疗大模型、自动驾驶大模型、智慧金融大模型层出不穷。
一个不争的事实是，中国大模型看似已经热闹到百花齐放，但实际上，能够喊出“测试”的几乎没有，这意味着，大多数大模型产品仍在“内部试验”中——还是实验室阶段。
据知名市场调研公司ReportLinker预测，全球医疗保健AI市场规模，将从2023年的146亿美元增长到2028年的1027亿美元，期间复合年增长率为47.6%。
同时，由于医疗保健人员数量和患者之间的不平衡，对临时医疗保健服务的需求不断增加，也将推动AI在医疗保健领域的增长机会。
叮当HealthGPT最可贵的一点在于，以人为本，通过对一个薄弱环节的数字化加强，带动整体产业节点的逐一破解。
相对于综合大模型等道阻且长的研发，叮当HealthGPT从可行性上看，更易达到，也最有可能通过这种模式，实现“人工智能辅助医药健康”行业的初衷。
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