当资本市场的目光还聚焦在大模型性能比拼时，AI飓风已经席卷医疗健康产业。
大洋彼岸，国际知名医疗机构梅奥正联手微软打造医疗大模型；而在中国杭州，“计算医学”倡导者树兰医疗正躬身入局，开启一场“AI医疗”大实验。
自2025年起，集团宣布“All in科技”战略升级，推动良渚未来AI医院建设步伐，对标梅奥，打造“生命科学集团”，从“治病”走向“治未病”，构建以计算医学为核心的技术体系。
树兰医疗的AI变革，背后蕴藏着一场深刻的产业蝶变叙事。
01范式变革，系统重构
从医疗信息化到互联网医疗再到医疗AI化，整个医疗服务行业正经历一场深刻的系统性重构。
回看医院数字化的脉络，从最早的财务电算化，到HIS（医院信息系统）、电子病历、检验影像数字化，再到互联网挂号、缴费、问诊，这一路径演进的核心命题始终围绕着“效率”。
正如树兰医疗集团创始人郑杰所描述的，互联网医疗改变的是“时空”问题，连接医患、打破阻隔、优化流程，其本质是医疗服务的线上延伸。它在一定程度上破除了信息鸿沟，但并没有根本改变医疗资源的分布，本质只是“效率革命”。
而AI医疗变革的是“智力”，它直接介入疾病认知、诊疗决策、科研范式和个性化方案等这些过去完全依赖人类专家的核心环节，是对医疗“智力活动”的重构。
互联网改变的是效率维度，AI改变的是认知维度，这正是本轮变革与前一轮“互联网+医疗”浪潮的本质区别，也是其颠覆性远胜以往的根本所在。
这场智力革命的到来比想象的还要快。
2026年可以看作是“AI医疗健康元年”：AI医疗健康赛道集中爆发，OpenAI推出ChatGPT Health，蚂蚁“阿福”月活突破3000万，京东健康“AI京医”累计服务用户超1.5亿人次。
树兰医疗集团创始人郑杰认为，这意味着，当越来越多的患者使用AI应用，AI对医疗行业的冲击，可能不会率先来自医院内部的改造。当患者带着大模型给出的答案走进诊室，肿瘤病人甚至可能比医生更早查到某个新靶点药物的海外临床试验，“医院里将会出现越来越多'聪明的病人'（The Resourceful Patient）。”郑杰表示。
以前“医生知道得多”，如今“患者可能知道得更多”，医患关系从“权威—服从”走向“平等—对齐”。
随着AI在C端的大范围普及，对医院而言，AI已不是“要不要用”的选择题，而是“如何应对熟练使用AI的患者”的必答题。
正因如此，树兰医疗的AI战略从起点上就与过往的互联网化，以及大多数机构不同。树兰医疗不做单点的AI辅助工具，而是对医疗组织进行底层重构。
这一重构体现在四个维度。智慧服务，贯穿院前预分诊、院中智能导诊、院后康复指导的全病程管理；智慧管理，用AI提升大型医疗组织的运营效能；智慧科研，赋能医生的临床研究；智慧医疗，以影像报告自动生成、病历书写自动化等方式释放医护生产力。
四个维度环环相扣，构成对医疗组织全链条的重塑，而非在某个环节简单的、理想化地搭载一个“AI外挂”。
这一理念源于真正的“AI原生”。正如黄仁勋所说，很多公司只是把AI贴在旧业务上，而AI 原生企业是围绕AI重新设计一切。二者效率、成本、上限完全不在一个量级。最先用上 AI 的公司未必赢，率先完成AI原生重构的公司才能胜出。
树兰集团的探索并不停留在理论层面。
旗下树兰良渚AI医院示范区预计在2027年年底向公众展示，这是国内领先的以计算医学为底层架构、AI原生设计的由科技型医疗集团打造的AI未来医院。
它不是给传统医院简单加装AI设备，也不是“传统医院+ AI工具”的叠加，而是从经营流程、组织架构、商业模式全部围绕AI重构的试验平台，可以说是一种原生AI医院的前瞻性探索。
未来，树兰良渚AI医院里，患者就医流程将被改写。
诊前，AI智能体Dr.Shu（树医生）作为前端入口，完成智能分诊与预约；诊中，AI深度嵌入院内诊疗流程，辅助诊疗与病历生成，让医生把时间还给诊断与沟通；诊后，汇总健康档案，帮患者进行报告查询、解读报告、复诊配药等；而在日常，通过用户体系线上线下数据通联融合，落地全生命周期数据管理，向用户提供主动健康管理服务。这种长期持续的健康管理将成为树兰医疗的差异化优势。
支撑这一切的，是算力底座与数据闭环：真实世界的诊疗数据持续反哺AI能力，AI能力又持续提升医疗质量，形成正向飞轮。
由此生长出来的，是一套完全区别于传统医疗机构“按次收费、看完即走”的商业模式。
02计算医学，走向现实
树兰医疗对自身的定位是，未来要成长为具备全球竞争力的生命科学集团。
以“中国的梅奥”为对标，只是阶段性的坐标，未来树兰医疗还要“定义自己的差异化”，核心就是“生命科学集团”，不是单纯的医疗集团，而是以计算医学为引擎、以AI医院为载体、以全生命周期健康管理为目标的生命科学平台。
计算医学就是树兰医疗的技术底座，它是树兰医疗差异化的核心标签，其本质是“医学+建模”。
基于多维医学数据与计算模型，系统理解疾病机制、人体状态与诊疗决策，最终服务于“5P医学”——个性化、精准化、预防性、参与性、预测性。
树兰集团是国内最早倡导这一前沿研究的机构之一，其创始人、董事长郑杰毕业于计算机专业，早年从事医疗信息行业，这让树兰集团自创立伊始就带有独特的科技基因。
公司还与浙江树人学院共建树兰国际医学院，专门开设计算医学课程，从医学人才培养阶段就植入相关能力。2024年，树兰参与共建的浙江省“人工器官与计算医学重点实验室”正式获批；眼下，针对全健康生命周期的“数字人”建模试点已经启动，它整合跨机构的体检、病历与基因组、蛋白组等多组学数据，构建起全生命周期健康档案。
在这一底座之上，树兰集团正在构建两个操作系统。
一个是AI原生的医院内部操作系统，探索多智能体协同的医疗组织新工作流；另一个是面向用户的终身健康管家操作系统，成为用户健康数据的收集者、分析者和建议者。
计算医学也是从“治已病”到“治未病”的底层引擎，是树兰集团未来战略的制高点。
传统医学依赖医生的个人经验和学院知识，计算医学则试图将每个人的生命过程演化为一个可计算、可预测的模型。
郑杰认为，计算医学的核心是建模——从疾病模型、细胞模型、器官模型，进一步走向面向个体的“全人模型”。这一方向关注的不是单纯的语言生成，而是通过“全人动态信息建模”，探索形成可计算、可追踪、可预测的个体生命模型。他将这一远期愿景形容为“无限接近硅基生命”。这有赖于一系列跨学科前沿工作的整合。
这一概念是对医疗AI的终局判断进行了深刻思考，其终局可能不是LLM式的一问一答，而是专门为生命系统打造的底层模型。而树兰集团正在这个方向上布局。
过往，一个人的医疗数据是一堆文档，体检报告、门诊病历、出院小结，而且还散落在不同机构的档案柜里。
但在计算医学的框架下，每个人的生命过程将被“孪生”为一个可计算、可预测的模型，从文档堆到“全人模型”，类似于具身智能领域的“世界模型”。
这样一来，医疗的底层逻辑将从“经验驱动”切换为“数据+模型驱动”。当模型能够预测风险、提前干预，医疗就不再是“生病了再治”的被动响应，而是“主动管理”。
这将是树兰集团生命科学集团的核心底色。
03产业新叙事
正如资本市场对智谱、沐曦股份等AI新锐企业的评价，“AI医疗”“计算医学”的分析框架也完全跳出了传统的PE/PS框架。
AI核心企业在颠覆性创新、技术前瞻性、独特性乃至战略稀缺性上超越了过往市场的认知。
用衡量传统医疗服务的尺子去量科技医疗集团，并不符合时代趋势。
树兰医疗的竞争力和成长空间，恰恰要从三个维度重新打量。
其一是技术护城河。国内绝大多数医疗组织的HIS系统来自外部厂商，技术迭代受制于人；而自成立伊始，树兰医疗就自主研发了信息系统（HIS），将病历存储、配药、订餐等全流程纳入数字化管理。
这一系统意味着树兰集团拥有完整的数据主权和架构可塑性，它为医疗大数据接入、全人全程全周期电子病历构建、影像调取与分析奠定了坚实基础，相当于给“AI医院操作系统”打下厚实地基，也是其他医疗机构在AI时代难以复制的底层能力。
其二是稀缺的数据资产。AI时代，真实、连续、标准化的医疗数据是最稀缺的战略资源，梅奥医疗26PB的临床数据是其联手微软的底气所在，Tempus之所以能成为美股医疗AI明星，核心也在于其海量的真实世界临床与分子数据。
早在2015年，郑杰就发起成立非营利组织OMAHA（开放医疗与健康联盟），推动医疗数据的标准化与术语互认。为了实现医学知识的数字化和可计算，OMAHA构建了“七巧板”医学术语集，集纳了总量达百万级的医学概念、术语、关系和不同版本的行业资源库。数据资产的积累需要时间，但一旦形成规模，就是最深的护城河。
其三是应用层的智能体布局。以Dr.Shu（树医生）AI健康智能体为入口，树兰医疗正在构建面向每个用户的终身健康模型。未来，专病智能体、流程智能体将协同组成“多智能体生态”。
这意味着其商业想象空间不再局限于病床与门诊量，而是延伸到用户全生命周期的健康价值。
“我们要把原来的软件升级为AI原生的软件，与大模型合作。同时，数据治理、数据场景和AI环境的闭环，要做全面提升。”郑杰强调。
计算医学和AI医疗改变的，并不是树兰医疗是否继续“治病”，而是医疗服务的边界和时间尺度：服务对象从一次就诊延伸到一个人的全生命周期；服务内容从疾病发生后的诊疗，延伸到风险预测、主动干预和持续健康管理。
由此，树兰医疗的增长空间也不再只由床位数和门诊量决定，而更多取决于能否建立长期用户关系，并持续交付健康服务。
当这一模式在真实运营中得到验证，市场在评估树兰医疗时，关注的也将不只是传统医疗机构的经营指标，还会加入科技能力、用户价值和成长性的维度。
这家公司不是在传统医疗场景上做修补或增量，而是在用AI重新定义医疗的底层逻辑，它对商业模式的重构，将迎来一次真正的跃迁。