主要分享那些搭上AI列车、用AI解决问题的商业化案例，希望可以给订阅的读者一些启发、思路。
最近，AI医疗保健平台Suki AI宣布获得了来自Zoom Ventures
的投资。这是其去年获得 7000 万美元 D 轮融资，之后再次引发了业界对医疗保健人工智能的广泛关注。
这家由 Punit Singh Soni 于 2017 年创立的公司，在人工智能浪潮席卷医疗保健领域之前就已深耕其中，如今迎来了业务的爆发式增长，Suki在过去一年中经历了显著增长，其业务扩展了4倍，目前应用在美国350个卫生系统和诊所。
此次投资将加速Suki和Zoom的合作，将AI驱动的临床笔记功能集成到Zoom的“Workplace for Clinicians”解决方案中，以改善用户体验和患者护理。
本次融资不仅是对 Suki AI 现有成就的肯定，也预示着其将在炙手可热的环境临床记录技术市场中扮演更重要的角色。本文将深入解读 Suki AI 的最新融资，剖析其致力于解决的医疗行业痛点，分析其核心产品与服务，并洞察其在快速发展的人工智能医疗保健领域所面临的机遇与挑战。
在全球范围内，医疗保健系统都面临着巨大的压力。医生和临床医生长期处于超负荷工作状态，行政负担日益沉重，导致医生倦怠感加剧，患者就医体验下降，医疗差错风险增高，最终影响医疗服务的质量和效率。
繁重的行政负担： 医生每天需要花费大量时间进行文书工作，例如电子健康记录（EHR）的录入、病历书写、医嘱开具、医疗编码等。这些行政任务占据了医生宝贵的临床时间，减少了他们与患者直接互动的时间，也降低了工作满意度。据统计，医生平均每天花费数小时处理 EHR 相关事务，这严重影响了他们的工作效率和生活质量。
电子健康记录（EHR）的复杂性与低效性： 尽管 EHR 系统的引入旨在提高医疗效率和数据管理水平，但现实情况是，许多 EHR 系统设计复杂、操作繁琐、用户体验不佳。医生需要花费大量时间学习和适应不同的 EHR 系统，且在实际使用过程中，EHR 系统往往无法真正简化工作流程，反而增加了医生的工作负担。数据录入过程冗长，信息查找困难，系统之间的互操作性差等问题都让 EHR 系统成为了医生效率提升的障碍。
医生倦怠与心理健康危机： 持续的高强度工作、繁重的行政负担、以及与患者和家属的情感压力，使得医生群体成为职业倦怠的高发人群。医生倦怠不仅影响医生的身心健康，也会降低医疗服务质量，增加医疗差错风险。严重的医生倦怠甚至会导致医生离职，加剧医疗人才短缺的困境。
医院面临的利润压力： 全球医疗保健成本不断攀升，各国政府和医疗机构都面临着控制成本、提高效率的压力。医院需要不断寻求提高运营效率、优化资源配置、降低管理成本的方法，以应对日益严峻的财务挑战。
医疗编码与报销的复杂性： 医疗编码是将医疗服务和诊断转化为标准化代码的过程，用于医疗报销、数据分析和质量评估。医疗编码系统复杂且不断更新，医生和编码人员需要花费大量时间和精力学习和掌握最新的编码规则。编码错误会导致报销延迟或拒绝，给医院带来经济损失，也增加了行政负担。