AI医疗独角兽Hippocratic AI估值近250亿元
Hippocratic AI近期完成1.26亿美元融资，估值升至35亿美元（约合人民币249亿元），较2025年初B轮融资时翻倍。公司入选《财富》全球人工智能创新者50强及2025年AI医疗TOP30企业。
Hippocratic AI成立于2023年5月，总部位于美国，专注于开发非诊断性AI代理服务，覆盖患者沟通、信息收集与随访等场景。其名称源自“希波克拉底誓言”，秉持“不伤害患者”的医学伦理准则。
公司成立不到两年已累计融资超4亿美元，投资方包括Andreessen Horowitz（a16z）、General Catalyst、凯鹏华盈、英伟达风投NVentures、谷歌母公司Alphabet旗下CapitalG等顶尖机构。
截至目前，Hippocratic AI已与六个国家的50多个大型卫生系统和制药企业合作，完成超1.15亿次临床患者互动，保持零安全事故记录。2025年初推出的“Healthcare AI Agent App Store”支持医生护士无代码定制AI工具，现已覆盖超1000种非诊断类医疗场景。
创始人Munjal Shah：三次创业，聚焦医疗AI
早期经历与技术积累
Hippocratic AI创始人Munjal Shah 图源：Hippocratic AI
Shah早年在本科阶段即开展神经网络用于蛋白质结合预测研究，并在制药公司Agouron应用AI设计HIV药物，首次将AI引入医疗实践。后于斯坦福大学获计算机科学硕士学位，主修人工智能。
电商创业与科技巨头收购
2000年后，Shah创办SaaS公司Andale，服务于eBay和Amazon商户，2004年被Vendio收购；后者于2010年被阿里巴巴全资收购。
2006年，他创立基于AI视觉搜索的电商平台Like.com，实现“拍照找商品”。该技术领先行业，2010年被谷歌以超1亿美元收购。Shah随后担任谷歌购物产品管理总监一年。
转向医疗科技：从Health IQ到Hippocratic AI
2014年，因个人健康危机，Shah创办保险科技公司Health IQ，利用AI为健康人群提供优惠保费，公司估值一度接近4.5亿美元。但该企业于2023年申请破产。
此次经历让他认识到医疗人力资源短缺是核心痛点。2023年生成式AI爆发之际，他联合约翰霍普金斯大学、斯坦福、谷歌和英伟达背景的医生与工程师共同创立Hippocratic AI，致力于用AI缓解医护负担。
为确保技术贴近医疗本质，Shah设立严格招聘标准：审阅近5000份简历，聘用名校工程人才，并配备3名全职医生和2名全职护士参与研发。
此外，Shah作为天使投资人已布局42家初创公司和23只VC基金，多个项目成长为独角兽或成功退出。
专注非诊断性患者沟通任务
核心技术：Polaris大模型与多代理协同架构
Hippocratic AI采用“大模型+AI代理”路线，推出医疗专用大语言模型Polaris，采用“星座架构”——由一个主对话模型与多个专业支持模型组成。
主模型负责医患交互流畅性与共情能力，记忆患者偏好并引导对话；专业模型则涵盖药物、实验室、合规与隐私等领域，通过内部交叉验证保障输出安全。
当患者咨询用药时，主模型联动药物与实验室代理进行校验；若触及风险，合规代理可即时干预，形成多代理协同机制。
图源：Hippocratic AI
三重安全评估体系确保临床可靠性
公司建立真实世界大语言模型评估（RWE-LLM）框架，分三步测试：
- 医生护士验证关键检查项；
- 超1000名注册护士、100名医生模拟对话测试；
- 扩展至6500名护士、500名医生及医疗系统开展大规模评估。
通过该流程的Polaris 3.0在临床准确率达99.38%，远高于美国注册护士平均81%水平。在114项医疗基准测试中，有105项表现优于GPT-4。
图源：Hippocratic AI
产品定位清晰，商业化路径高效
Hippocratic AI聚焦术前准备、出院随访、慢性病管理、用药提醒等非诊断性任务，替代传统呼叫中心与行政岗位。
其Healthcare AI Agent App Store允许医护人员创建AI代理，平台已有300多个由医生开发的应用上线。采用使用量计费的SaaS订阅模式，成本约为人工服务的1/4。
AI代理通过电话与患者交互，支持14种语言（含普通话），具备个性化服务能力，患者满意度达8.95分（满分10分）。以出院随访为例，传统护士每小时成本约90美元，AI仅需9美元，接通率与完成率均显著更高。
商业化15个月内，公司已落地1000多个临床应用场景，服务超1.15亿次患者互动，持续保持零安全事故。
图源：Hippocratic AI
本土医疗AI加速发展，场景化成突破口
2025年中国AI医疗市场规模预计达1157亿元，2028年将增长至1598亿元，年复合增长率10.5%。驱动因素为老龄化加剧与优质医疗资源分布不均。
随着DeepSeek等大模型开源，京医千询、讯飞晓医等本土医疗AI产品快速涌现，生态逐步完善。
国内参与者主要两类：一类来自BAT等互联网巨头，依托数据与生态优势；另一类由医院孵化，更注重临床落地。
相较Hippocratic AI明确聚焦“非诊断性安全代理”，国内多数企业仍集中于辅助问诊、健康管理等泛医疗服务，存在诊断边界模糊、合规体系薄弱等问题。
然而，在政策鼓励智能患者服务及市场需求推动下，专注于“安全、合规、有温度”的交互型AI代理正获得明确定位。例如紫荆智康已布局预问诊、健康咨询与诊后随访功能。
当前AI医疗正从概念走向价值落地。解决具体、可衡量且符合监管需求的问题，比宏大而模糊的技术方案更易赢得资本认可并实现快速增长。
