约一个医生，可能是美国人日常最难办成的事之一：谁接什么保险、谁能约上、什么时候有空，这些信息散落在几百种电子健康记录系统里，几十年了始终没有一份可靠的权威档案。
ZocDoc 用二十年解开了这道题：他们的数据准确率超过99%，通过 ZocDoc 平均三天内就能看上医生——而全国看家庭医生的平均候诊时间，已从当年的17天恶化到31天。
Oliver Kharraz 是 ZocDoc 的 CEO。这家公司从帮患者找接受其保险的医生起步，如今已把排班基础设施开放给保险公司和 AI 平台，平台上覆盖250个专科。这场对话从医生名录为何难解，讲到 AI Agent 时代的患者选择权、专科医生的开放排班、保险方合作与候诊时间。他的主要观点包括：
医生名录问题其实已经解决，关键在促成交易。 发布名录像出版大英百科全书，整理好就过时了；有了交易则像维基百科，每笔预约都在验证信息。ZocDoc 的数据准确率超99%，远超一般保险公司的医生名录。
EHR 的真实用法千差万别，准确排班要靠死磕。 ZocDoc 对175种 EHR 都有接口，但同一家诊所的前台经理可能只在显示器上贴便利贴而不改系统。光是一个例子就找出1001种解决方案，花了好几年才让排班集成真正准确。
一切从患者出发，患者赢了大家就都赢。 医疗更像一座城市而非一栋楼，患者在城里根据需求敲不同的门，所有门都得开着。复约同一专科医生的比例高达75%到80%，忠诚自然而来，不需要靠系统锁住患者。
AI agent 只是患者的延伸，选择权必须留在终端用户手里。 AI 能给出个性化信息，ZocDoc 负责把它变成可执行的预约。他们承诺跟医生做一次集成，就把可约时段分发到所有平台；选项摆出来，由患者和他的 agent 决定最佳匹配。
最好的医生往往利用率最差。 他们常接诊生活特别忙、更容易临时取消的患者，且不会双订排诊。一位纽约学术医疗中心的院长以为不该上 ZocDoc，三十天后约上了约40位此前没找到他的患者。
急诊比门诊贵十到十二倍，治疗效果还更差。 以加州 Blue Shield 为例，会员名录可直接约医生，背后由 ZocDoc 驱动，能把患者从高成本的急诊渠道拉出来。保险方只需接入这套基础设施，开箱即用。
发现型预约收费，指名预约免费。 订阅制效果不好，因为看多和看少的医生付一样的钱。现在只对泛搜索撮合的预约收费，患者明确要找某位医生时免费。过去12个月签约医生中97%是主动找上门的。
医生名录：一个存在了几十年的问题
Julie：能在这里见到 Oliver Kharraz 我真的特别开心，他是 ZocDoc 的 CEO。我和 Oliver 认识很久了，我俩算是同路人，这些年都在试着解决医疗健康里很多类似的问题，说起来都快几十年了。我觉得我们有时候还是竞争关系，其实早该直接合作才对。看着 ZocDoc 一路成长，能跟你互通有无特别有意思。而且说实话，ZocDoc 可能是整个健康科技行业里，少数真正把自己做成了家喻户晓品牌的公司之一，这一点真的要给你点个大大的赞。那 Oliver，要不咱们就从这儿开始，先给听众们更新一下：今天的 ZocDoc 是什么样的？过去这几年你们在做生意的过程中，变化最大的是哪些地方？
Oliver：谢谢你 Julie，很高兴来到这里。说起来确实是几十年了，但感觉就像几天前的事，我一直很享受从你身上学到的东西。你的很多听众大概会把 ZocDoc 理解成一个目的地网站：上去能找到接受自己保险的医生，然后当场就把约给定了。这个我们当然还在做。但现在新的是，我们把支撑这个市场的那套基础设施开放给了第三方。也就是说，不管你是保险方，还是 AI 平台，只要你有一群消费者用户，你现在就能让他们无缝地约上自己的医生，不管他们的旅程是从哪儿开始的。
Julie：其实这次对话的缘起，就是几周前我发了条推文，半开玩笑地说：人生唯一确定的事，除了死亡和交税，就是医生名录问题。然后我们就开始互相发短信聊起来了。你我俩都从不同的角度试过解决这个问题，但它到现在依然存在，对吧？我当初写那条推文，部分原因就是这个问题一直在困扰我们：不管是我们的被投创业公司，想在这个领域做点东西，都会问一句，这事儿为什么还没被解决？在位的巨头也一样，很难维护准确的医生信息：谁是谁、谁在看什么病、谁能约上、谁接什么保险，等等。你怎么看这个问题为什么一直存在？作为整个行业，我们在哪个根本性的激励上没有对齐？你觉得最大的障碍是什么，导致我们没法给这个国家每一位有执照的执业医师建一份真正的黄金记录，也就是一份权威档案？
Oliver：我觉得这个问题其实在很大程度上已经解决了。你看我们现在做的事：我们能直接排进那些跟我们对接了的医生的日程里，我们的数据准确率超过百分之九十九，跟一般保险公司的医生名录比起来，优势相当明显。
原因嘛，关键在于促成交易。你发布一个医生名录的时候，很多时候干的是出版大英百科全书的活儿，对吧？等你真把它整理好、呈现给患者的时候，它已经过时了，你永远在追着问题跑。可一旦有了交易，就更像维基百科了：每一笔增量交易，实际上都在验证你手里的信息。你犯了错，只会犯一次，然后你就知道接下来该填什么了。
当然了，你也知道，让患者能无缝下单预约，这个真实的可交易性，是个极其难解的问题。市面上有几百种不同的电子健康记录系统，还有成千上万个保险计划要做映射，各种各样的工作方式、不同的工作流、不同的诊所模式、不同的专科。它就变成了一场我们需要解开的俄罗斯方块游戏。我们花了二十年才走到今天这一步：这套基础设施现在对任何人都开放，谁想接入，就能给自己的患者提供这样的体验。
Julie：好的，太厉害了。这是个很大的说法，我很高兴你有信心说我们已经解决了这个问题。Oliver，我们能不能在这儿再深挖一点？回想当年我们在 Kairos 处理这个问题的方式，先把问题抽象一下，关于一个医生，真正重要的有三类数据。第一类是基础人口学信息：这位医生是谁、有什么资质、接什么保险、有哪些机构挂靠之类的。第二类是他的执业数据：他在临床实践中具体做什么，甚至包括他转诊给谁、谁转诊给他这类事情。第三类就是你刚才提到的：他实际的档期是什么样。这意味着要接到源头去，比如排班系统，搞清楚系统的容量是多少，以及怎么有效地路由患者。你能不能带我们走一遍你们的做法？比如这三类数据是不是每类都得用不一样的方法？哪一类最难解？过去这么多年，大家都试过来解决这个问题，你们在哪块做得最成功、最有新意？
Oliver：我觉得第一个问题是跟其他两个不一样的。那是些不太常变的信息：他上的哪所医学院，他的诊所在哪儿。这看起来是最容易下手的问题，所以大多数人都盯着那儿做。后两个问题是相关的，都能从电子健康记录系统里提取出来，但要标准化非常非常难。
我给你举个例子让你有个概念。是的，你可以给 EHR 写集成接口，我们就是这么干的，我们对一百七十五种不同的 EHR 都有现成的接口。但它们实际被用得千差万别。我给你讲一个完整的例子。我们刚起步的时候发现，有一家诊所总是被前台经理取消预约，说这个医生在我们想给患者排的那个时间没空。我们怎么也想不通为什么，因为诊所那边日历的副本和我们这边的看起来一模一样。我们把最聪明的人都叫到一个房间里来，我给他们点了披萨，帮他们遛狗，他们就是想不出来。后来我就坐在前台经理旁边观察，这才意识到：有时候医生会走出来说一句，下周五我不在。而前台经理不会去改 EHR，而是拿一张便利贴贴在显示器上。
好吧，一旦你知道这些事在发生，你就能针对性地去解。数学是你的好朋友。结果光是一个例子，我们就得找出整整一千零一种解决方案，才能让排班的 EHR 集成真正做到准确。这花了好几年。我觉得很多人是被这个任务搞烦了就放弃了，而我们足够固执，坚持了下来。结果现在我们掌握了足够多的信息，知道 EHR 到底是怎么被使用的，基于对每家医院的一次集成，就能回答你刚才列出的第二和第三个问题。
Julie：我们以前还开玩笑说，3M 才是我们最大的竞争对手，就因为那些便利贴。ZocDoc 跟这个领域里很多公司相比，还有一个很独特的地方，就是你们一直站在消费者这边。就像我前面说的，你们现在已经是个家喻户晓的品牌了。我觉得消费者确实把 ZocDoc 当成需要约医生时的首选去处，而包括我在内的很多公司，走的更多是 B2B 路线，跟医疗体系、医生组织这些去对齐。你觉得这种消费者导向，在多大程度上帮助了你们用一种独特的方式、比别人更好地把这颗硬果啃下来？别人多少都是顺着体制走的，这么说吧。你能不能举几个例子，说说你们的消费者驱动打法，最终是怎么让医生们改变行为、或者以某种独特方式帮助解决这个问题的？
Oliver：我觉得这其实说明了一件事：我们坚定地相信，一切都要从患者出发。患者赢了，大家就都赢了，医生赢，ZocDoc 也赢。这就是我们跟合作医生打交道时的基本心态。有意思的是，他们用的很多其他软件并不会强化这种心态。医疗行业里普遍有一种围墙花园的倾向，想法就是我们拥有通往照护的前门，我们拥有这个患者。但现实是，这个前提就有问题。医疗不像一栋楼，你把患者引进来然后把门一摔关上。它更像一座城市，对吧？患者在城市里走，根据他此刻的需求，可能会敲不同的门。孩子生病了，他可能去急诊中心；得了罕见病，他可能找最专科的医生；有慢性病，他可能找一个能长期陪他走下去的人。所以你得承认，要让这套东西真正运转起来，所有门都得开着。这样一来，你还能拿到一些单靠一个 EHR，也就是电子健康记录系统，根本拿不到的经验，因为你是站在患者看到的问题角度去思考的。
AI Agent时代：患者选择权交给谁
Oliver：好，我先说。咱们先回到日常经验里其他事情是怎么运作的：在电商里，你买东西、订旅行、订餐厅，都很顺畅；到了医疗，你就被卡住了。这一点非常独特。我们让患者跟我们做生意变得特别难，而这并不是患者真正想要的。你看患者的行为就知道，他们通常会什么都查一遍，看好几个医生，花大量时间读评论、了解这些医生的背景。这是一次高考虑度的决策，比他们生活里做的很多决定都要慎重。你把给他们看的选项收窄，让他们难以参与进来，结果只会让你从他们的视野里消失。但反过来，一旦他们下了决心，我们会看到他们对所选医生极高的忠诚度。同一个专科里复约同一个医生的比例大概是百分之七十五到八十。这说明，你其实不需要靠系统把他们锁住。你只要对他们当一个好医生，忠诚自然就来了。
Julie：是啊，而且在我们今天的背景下聊这个话题特别有意思。我们现在已经进入消费级 AI agent 的时代几周了，人们现在用这些 agent 干的正是你说的那些事，Oliver——订预约、订旅行、订餐厅，当然也包括他们的就医体验。你们宣布了跟 Gemini 的合作，让人可以用 agent 的方式通过你们的平台更高效地找到合适的医生、订上号。你怎么看这件事？在这个个人消费级 AI 助理的时代，你们怎么看 ZocDoc 的角色有没有根本性的变化？还有，你们替医生客户承担的那部分角色，怎么帮他们消化来自所有这些工具的大量主动上门流量？
Oliver：对，肯定有变化。我觉得 AI 在这里的作用，是让患者参与度直接飙升。他们拿到的信息个性化得多，感觉具体得多，也更可能促成行动。这正是 ZocDoc 登场的地方。AI 能给你信息，但 ZocDoc 能让这些信息变成可执行的，让你真的去看上医生。这个动态才刚开始，但已经非常强了。
另外就像你说的，我们是 Gemini 的合作伙伴，我们也随时欢迎任何想要即时可约能力的伙伴来合作。这里面有意思的一点是，所谓前门的数量正在爆发式增长，因为有各种各样的 agent，消费者使用它们的方式也有很多种。对一个医生来说，要把这些全找出来、一个个单独对接，简直是不可想象的。所以我们给医生的承诺是：跟 ZocDoc 做一次集成，我们就把你的可约时段分发到外面所有平台上，把分发的麻烦从你手里接过去。我们在这里的角色，其实就是医疗接入基础设施。我们不需要每一单都发生在 ZocDoc.com 或者我们的 app 上。我们只想确保，不管患者敲的是哪扇门，那扇门真的能打开。
Julie：从这个动态里引出一个很有意思的问题。首先，很高兴听到你们是拥抱这件事的。现在很多公司都在各行各业扮演这种市场中介的角色，但它们应对这些 agent 的方式和反应差别很大。我同意你们有机会成为这一切活动背后的公用事业层。你们是怎么想的？而且，我觉得你们现在有一个 UI，有一个 app，我自己就用你们的 app。作为一个消费者，我可以自己发挥判断力来决定我的偏好。如果有七个选择，我怎么给它们排个序，挑出我认为最适合我的那一个？随着 ZocDoc 的角色越来越偏向中间件层、公用事业层，显然你会失去一些跟消费者的直接互动，而这些互动某种程度上可以看作是对消费者的一种公平保障。你们评判路由的标准是什么？也就是说，当你的系统返回十二个选择时，你们会不会代表消费者施加某种偏好？还是说你们想过办法，仍然能把这种选择权交到终端用户手上？
Oliver：我们一直都是把所有选择权交给终端用户，也就是患者，对吧？我们把选项摆出来，患者自己选。在我们看来，这些 AI agent 只是患者的延伸。当然每个 agent 可能有自己的解法，但它们大概率会以某种方式收集患者的偏好或者决策标准，然后应用上去。我们真的把这当成一件事来看，患者和他的 agent，我们不区分这两者。我们服务他们两个，把可用的选项都摆出来，然后由他们来决定什么是最佳匹配。
供给侧与保险接入：从全科到肿瘤科
Julie：Oliver，你能不能聊聊你们市场的供给侧这些年是怎么演变的？我知道最初，也就是好几年前，重点大多放在低急性度的专科领域，比如全科、急诊护理，甚至牙科之类的。而从文化上讲，让真正的专科医生愿意在这样的平台上好好配合，要难得多。这个情况变了吗？你们是不是真的看到专科诊所开始接受开放排班这种方式？到底是什么变了，是你们做了什么，还是你觉得市场上有什么变化推动了这种演变？
Oliver：其实我们早就覆盖得很广了。当然了，去看全科医生或牙医的患者，肯定比去看神经外科的多，这没错。但我们平台上有两百五十个不同专科，而且每一个都有人在约。我刚开完一个会，会上得知光纽约市一地，通过 ZocDoc 的肿瘤科预约就有好几万。所以覆盖面非常广：从我就是想随便看看谁、有个牙科问题或者心理健康问题，到我需要看一个非常细分的亚专科医生，全都可以在 ZocDoc 上完成，而且约到的时间远远早于你打电话跟前台玩排班俄罗斯方块的结果。
Julie：这和过去的一个争论有什么关系呢？尤其是肿瘤这类高端专科，大家一直觉得，在给某个患者安排那个宝贵的号源之前，得先做不少临床资格筛选。那你们现在看到的情况是什么？医生们在这个环节上到底怎么做的？他们现在对完全自助式的预约、让患者自己挑选，是不是已经放心了？有没有什么 AI 工具能帮他们实现过去那些很死板的排班规则？这些规则以前基本都写死在 EHR，也就是电子健康记录系统里。你觉得在这种环境下，哪些东西是 AI 防不住的？
Oliver：我觉得这件事是在两个方向上同时推进的。一方面，帮患者把合适的医生筛出来的技术，这些年进步得非常快。另一方面，医生自己也越来越有信心，因为他们发现，绝大多数患者其实对自己该看哪个医生有挺准的判断。很多时候患者本来就是在执行转诊，转诊是他们自己的家庭医生给的，那位医生和他们有长期关系，他们只是用 ZocDoc 这个工具来扫一遍市场，提前看看那些可能想看的医生的资料。这一点这几年一直在变好，我相信以后靠 AI 还会更好，但它从来没成为过我们的障碍，甚至在这次最新一批 AI 工具发布之前就不是了。
Julie：我们看到的一大块活跃领域，某种程度上也是创业者眼中的圣杯问题，就是谁来打造下一代 AI 原生的诊所管理和 EHR 平台。我知道 ZocDoc 已经开始往这个方向纵向整合了，切入了一些传统上属于诊所管理系统的能力模块，但从流量入口的角度看，这些都是你们现有工作的自然延伸。你在这块的愿景是什么？长远来看，你们会把自己看成排班和其他行政事务上的权威档案系统吗？还是说，你会怎么看待自己和现有平台、那些在那片领域里根深蒂固的老系统的关系？
Oliver：嗯，你看，我们是被患者的需求和什么对患者有效所驱动的。很明显，在一个普遍不那么以消费者为中心的行业里，我们把自己定位成一个非常以消费者为导向的角色。所以任何我们能替患者减少摩擦的地方，让他们更容易看上病，更清楚谁是对他们合适的医生，知道随时可以打电话或者通过其他方式联系到这位医生，这些都是我们现在支持的事情。
Oliver：而且对我们来说，这也是一个思维转变，不再是所有事都得发生在 ZocDoc 网站上。我们现在有一些产品可以直接放在医生自己的主页上，有些产品嵌在他们的呼叫中心里，还有些是内部工具，帮他们给患者减少摩擦。这是一条会一直走下去的路，真正驱动它的是具体使用场景，以及我们在哪些地方有独特能力和专长，能给患者的就诊旅程和医生的延伸服务加上价值。
Julie：说到这个，你们最近也宣布了几项保险方面的合作。某种程度上，这是整个事情里最关键的尾巴：就算你能以最快速度约到最好的医生，但如果这笔钱报销不了，那前面全白搭。所以你能讲讲，保险方合作在改善患者和医生体验方面扮演什么角色吗？随着你们把这个策略铺开，还能解锁什么？
Oliver：对，我们一个经典案例就是加州 Blue Shield。现在在他们自己的会员名录里，你可以直接约医生，背后其实就是 ZocDoc 在驱动。这是一个特别自然的接入点，他们能更好地服务自己的患者。当患者决定接受诊疗时，他们可以基于这个决策产生各种洞察，还能把患者从急诊这种高成本渠道里拉出来。急诊比门诊贵十到十二倍，治疗效果还更差。所以这真的是三方共赢。有意思的是，我们在这段路上发现，保险方那边需要做的改变其实很少。
Oliver：他们只要接进我们的医疗接入基础设施，开箱即用。一旦他们意识到这事能成，就先从一个区域开始，然后很快其他人也会进来问：我能不能也用？我还有这些使用场景。没过多久，你就在和整个机构合作了，这对我们来说特别兴奋。说实话，刚开始的时候我没想到会这样，但现在我非常乐观地看待这件事。所以我们预计在未来一年里，能服务的会员数量会非常大。
Julie：在这样的格局下，保险方、医生和消费者这三方都正式和你建立起了合作关系。那你在这种情境下的商业模式是什么？从只做医生到现在扩展到保险方，模式有变化吗？你怎么思考变现和激励机制？我知道你们在法律层面也做了大量工作，去突破大家对利益冲突法和反回扣法这些问题的认知边界。也许你可以分享一些实战故事，讲讲你们是怎么走到现在的商业模式的。
Oliver：当然。我们一开始做的是订阅制，每个医生交一样的钱就能上平台。但坦率说，效果没我们想的那么好，因为有的医生看很多患者，有的看得少得多，大家却付一样的钱，结果对一些医生太贵，对另一些又太便宜。我们很幸运地把这个问题摆到了监管者面前，同时也说明了像 ZocDoc 这样的系统对患者、医生和保险方都有好处。最后我们拿到了许可，运营起今天的模式：我们对医生收取发现型预约的费用，也就是患者在做泛搜索、由我们把他和这位医生连上的那种预约。明显的是，如果患者一开始就明确要找某位特定医生，我们不收费，我们只是促成这次预约，而这种软件本该免费，我们也确实免费了。这样一来，患者这边的门槛非常低，医生加入 ZocDoc 的财务门槛也非常低。用好我们有很多免费的方式，这就把建立这段关系最初的摩擦去掉了。这就是我们今天搭建医生网络的方式，效果非常好。有一个数字我特别自豪：过去 12 个月签约的医生里，97% 都是主动找上门来的，靠的是口碑，朋友告诉他们这套系统真的好用，你也应该加入。然后他们来找我们，我们帮他们入驻。这个数字这几年一直在涨，我们很高兴看到，这说明我们为医生做的事情是对的。
Oliver：在保险方这边，我们的变现方式略有不同，取决于具体的合作关系。他们能接入我们整个医生网络，可以帮我们调度他们的患者；如果他们比如说在某个平台上，还可以顺便核查患者和医生的保险匹配情况，确认确实是匹配的，再把患者放出去。所有这些，一份合作关系就能全部搞定，而且是即插即用。我们始终强调三方共赢，确保整个过程顺畅，把合作伙伴的财务摩擦降到最低。
候诊时间：从17天到31天
Julie：Oliver，你刚才提到几个指标。我很好奇——当年我在 Kairos 的时候，我们会测候诊时间，看一组医生里的产能利用率分布，确保每位医生的利用程度大致均衡。你能分享一下你们产生了什么影响吗？比如候诊时间有没有缩短？我记得我离开 Kairos 的时候，波士顿看家庭医生的平均候诊时间是45天。这个后来变好了吗？影响来自哪些方面？有没有某些地区其实是变差了？
Oliver：遗憾的消息是，整体来看，自从我们起步以来，情况变得更糟了。我们刚起步的时候，全国看家庭医生的平均候诊时间大概是17天，现在是31天了。
不过用 ZocDoc，你通常三天以内、甚至更短就能看上医生，对吧？也就七十二小时，而且这在很多专科里都成立。原因是什么呢？医生总有临时取消的号、爽约的、改期的，这些最后时刻空出来的档期，我们会把它呈现给患者，再重新利用起来。这是整个医疗体系里最了不起的事情之一。你拿飞机来比就明白了：以前航班客座率只有六成，但那是七十年代的事了；互联网一来，有了 Kayak、Expedia、Booking.com 这些平台，现在航班的客座率都超过九成。
在自然状态下，医生的利用率大概在七成左右。而通过 ZocDoc，我们把那些最后一分钟的空档填满了，这正是我们能做到平均三天就诊的原因。说句实话，我们运营这个医生网络就是为了让患者能有这样的体验。所以当我们发现某个专科乘以邮编乘以保险的组合里容量偏低，我们就会往那里补充医生。比起其他任何指标，真正驱动我们的是患者体验和患者侧的数据，因为我们相信，患者赢了，所有人就都赢了。
Julie：这太厉害了。你知道，对刚才你说的这套，有个挺刻薄的看法：如果你能在三天内约上号，不管是在 ZocDoc 还是别的渠道，那说明这个医生可能有问题——为什么他有空档呢？最好的医生不都是排到几个月以后了吗？你怎么看这件事？你在质量上的理念是什么？消费者应该怎么去判断系统里现有档期的医生水平？另外你有没有实际的例子，比如你们的服务等级协议是真的有约束力的那种，或者说如果医生在你们平台上达不到某些结果，你们会把他下架？这种说法背后到底有没有牙齿？
Oliver：嗯，两方面都是肯定的。有一个有点反直觉的点：其实最好的医生往往利用率最差。因为他们常接诊生活特别忙的患者，这些人更容易临时取消，而且好医生不会双订排诊。有个很有意思的事：我们在纽约合作的一家学术医疗中心的一位院长跟我们说，我后面三个月都排满了，我觉得我不该上 ZocDoc。我们说行，没问题，先把你下掉，但再给我们三十天，看看到底有多少患者真能约到你。结果大概是四十个患者量级。因为确实，他总有最后一分钟的取消，这些号本来就要浪费了。但我们把一些患者跟他接上了，这些患者显然很想马上见他，只是之前没找到他。于是他利用率变好了，这些患者也看上了他。据我所知，他今天还在系统里，因为这本来就是好医生想给患者提供的服务。
至于谁能上 ZocDoc，我们比一般的州级医生名录要挑剔得多，我们有自己的资格筛选标准和规则，确保平台上的医生都通过了审核，没通过的我们会移除。
路线图：连接每一位医生
Julie：往前看一点，ZocDoc 接下来要做什么？你们已经做了太多：产品覆盖面扩大了，进入的市场更多了，商业模式在演进，还全面拥抱 AI。现在做的事面非常广。那么路线图上一两件你最期待的大事是什么？有什么让你夜里睡不着的？你对这家公司的未来具体担心什么？
Oliver：哦，我的超能力就是睡觉。我其实不太会熬到很晚，但我会这么说：我们的目标是连接每一位医生，让医疗里每一扇前门都能打开。这就是为什么我们把医疗接入基础设施开放出来，让每一个支付方、每一个 AI 平台、每一个消费级平台、评价平台、搜索网站，都能把他们自己的用户直接接到医生那里，而且能用、好用。我认为这对美国的公共福利和医疗体系是一份贡献，我们会为此感到非常自豪。
Julie：Oliver，还有什么我们没聊到的、你想说的吗？如果你是做这个领域的创业公司，想用 ZocDoc 的 API，这个东西在你们网站上就能直接申请吧？非常感谢你，祝贺你这些年做成的一切。
原节目：The a16z Show《Why AI Could Finally Fix Healthcare Access | Zocdoc CEO Oliver Kharraz》
https://a16z.simplecast.com/episodes/why-ai-could-finally-fix-healthcare-access-zocdoc-ceo-oliver-kharraz-9n_zG60B
中文播客：在小宇宙App搜《硅谷对谈》，或直接访问下面的链接
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad4343b641ef406308d438a
编译：磊哥Thomas