當「女股神」凱薩琳・伍德（Cathie Wood）公開宣稱「醫療保健是人工智慧最被低估的應用領域」時，許多投資人的目光仍停留在生成式AI掀起的漫天煙火之中。然而，在大洋彼岸的美國資本市場，有兩家看似毫不相干、卻同樣乘著AI浪潮扶搖直上的公司，正以截然不同的路徑，深刻地回答一個核心問題：AI在醫療領域，究竟如何賺錢？
這兩家公司，一家是深入癌症基因密碼、靠著「資料煉金術」崛起的Tempus AI；另一家則是掌握全美八成醫師社群、將「通路影響力」發揮到極致的Doximity。它們的成功，不僅僅是演算法的勝利，更是商業模式的典範。對於身處科技與生醫十字路口的台灣來說，剖析這兩大巨頭的崛起之路，不只是看一場熱鬧，更是尋找自身在全球AI醫療版圖中定位的關鍵一課。本文將深入拆解Tempus和Doximity的獨特商業模式，並對比日本與台灣的產業現況，探討台灣在這波浪潮下的真正機遇與潛在挑戰。
AI醫療的兩條康莊大道：資料為王 vs. 通路制霸
在探討具體案例前，我們必須先理解AI醫療產業獲利的兩條核心邏輯。醫療，本質上是一個高度專業化、資訊不對稱且極度依賴資料的領域。過去數十年，醫療資訊化產生了海量的資料，但這些資料多半是「非結構化」的（如醫師手寫的病歷、醫學影像），且被封存在各個醫院的「資料孤島」中，難以整合應用。AI的出現，徹底改變了這個遊戲規則。
第一條路，是「資料為王」。這條路的核心信念是：誰能合法、合規地掌握最大量、最高品質、最多維度的醫療資料，並利用AI技術將其「結構化」、「標準化」，誰就能挖掘出巨大的商業價值。這些經過處理的資料，可以賦能藥物研發、優化臨床試驗、實現精準診斷，甚至預測疾病。這條路的挑戰在於資料的取得成本極高，且需要跨越嚴格的法規與隱私紅線。Tempus AI正是這條路線的佼佼者。
第二條路，是「通路制霸」。醫療產業的另一個特性，是其決策權高度集中在「醫師」手中。無論是藥廠的新藥、醫材廠的新設備，最終都需要得到醫師的認可與採用。因此，誰能建立一個高效、精準、受醫師信賴的溝通管道，誰就掌握了整個產業鏈的「話語權」。過去，這條通路掌握在傳統的藥廠業務代表手中，成本高昂且效率低下。在數位時代，能將醫師聚集在一個平台上的企業，就等於建造了一條數位化的超級高速公路。Doximity，便是這條賽道的絕對霸主。
理解了這兩種模式，我們就能更清晰地看懂Tempus與Doximity的成功，絕非偶然。
Tempus AI：把癌症資料變成黃金的煉金術
許多人初識Tempus AI，會將其歸類為一家基因檢測公司。這只說對了一半，而且是比較不重要的那一半。如果僅僅將其視為提供檢測服務的廠商，將會嚴重低估其商業模式的顛覆性。
不只是一家基因檢測公司
Tempus的創辦人Eric Lefkofsky本身就是一位成功的連續創業家（曾創辦Groupon），他切入醫療領域的起點，是發現妻子罹癌後，醫師們做出的治療決策竟然缺乏足夠的資料支持。他意識到，最大的問題不在於缺乏資料，而在於資料的零散與不可用。
於是，Tempus建立了一個看似傳統、實則高明的商業循環：
1. 前端服務入口：它向醫院和癌症中心提供高品質、全面的基因定序服務（Genomic Sequencing）。這項服務本身是營收來源，但更重要的，它是獲取獨家資料的「入口」。Tempus與全美超過65%的學術醫療中心以及50%的腫瘤學家建立了合作關係，這意味著它能接觸到最新、最複雜的癌症病例。
2. 資料整合與結構化：每當一份檢體送來，Tempus不僅進行基因定序，更會利用AI和自然語言處理技術，去爬取、整合該名患者的其他臨床資料，包括病理報告、影像掃描、治療紀錄等。最終，它建立起一個龐大的、多模態（Multimodal）的專有資料庫，將基因資料（Genomic Data）與臨床資料（Clinical Data）完美對應。
3. 後端資料變現：這個獨一無二的資料庫，成為了Tempus真正的金雞母。它將這些去識別化的資料授權給全球頂尖的製藥公司，用於新藥研發、尋找生物標記（Biomarker）、優化臨床試驗設計、招募合適的受試者。根據最新財報，其「資料與服務」業務的收入正逐季加速成長，公司更給出了2025年整體營收將達12.3億美元、並實現調整後EBITDA轉正的強勁指引。
簡單來說，Tempus做的不是一次性的檢測生意，而是用檢測服務作為「成本」來換取最有價值的「資產」——資料，再將這項資產重複銷售給最有支付能力的客戶（藥廠）。
Tempus的商業模式護城河
Tempus的護城河極深，主要來自於強大的「網路效應」。
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- 資料的飛輪效應：越多的醫院使用它的檢測服務，它的資料庫就越龐大、越有價值。資料庫越有價值，就越能吸引藥廠付費合作。藥廠的合作又能為其帶來更多營收，投入到更先進的AI研發與市場拓展中，進一步吸引更多醫院加入。這個正向循環一旦轉動起來，後進者極難追趕。
- 生態系的黏著度：Tempus不只提供資料，還開發了一系列AI工具嵌入醫師的工作流程。例如，生成式AI助理Tempus ONE能讓醫師用自然語言查詢複雜的病患資料；AI護理路徑工具Tempus Next則能輔助醫師制定最佳治療方案。這些工具讓醫師對Tempus平台產生了高度依賴，從而鎖定了資料的源頭。
從美國看台灣：資料金礦與整合挑戰
將目光轉回台灣，我們在基因檢測領域同樣擁有技術實力堅強的企業，例如行動基因（ACT Genomics）、慧智基因（SOFIVA GENOMICS）等。這些公司在癌症基因檢測的技術與服務品質上，都具備國際水準。然而，它們的商業模式大多仍停留在「提供檢測服務」的階段，尚未能像Tempus一樣，建立起規模化的「資料即服務」（Data-as-a-Service）商業模式。
這背後反映出結構性的差異。美國的醫療體系高度市場化，學術醫療中心與藥廠之間的合作緊密且商業導向明確。相較之下，台灣的資料商業化應用仍處於早期階段。
然而，台灣手握一張全球獨一無二的王牌——全民健保資料庫。這個資料庫涵蓋了全台灣兩千三百萬人、長達二十多年的就醫紀錄，其完整性與連續性是任何商業公司都難以企及的。這無疑是一座巨大的資料金礦。
但挑戰也同樣巨大：
1. 資料孤島問題：儘管有健保資料庫，但更細緻的臨床資料（如基因序列、影像、病理報告）仍分散在各大醫院各自為政的系統中，缺乏統一的標準與整合平台。
2. 法規與隱私：如何在保障個人隱私與資料安全的前提下，合法、合規地將這些資料用於商業化研究，是台灣社會必須嚴肅面對與探討的課題。目前法規的模糊地帶，限制了產業發展的想像空間。
3. 商業模式思維：台灣的生醫產業需要從「賣服務」的思維，轉向「經營資料資產」的思維。這需要的不只是技術，更是跨領域的商業策略與資本佈局。
Tempus的成功告訴我們，AI醫療的價值不僅在於演算法多麼先進，更在於能否建立一個可持續的、能將資料轉化為商業價值的正向循環。台灣若想在這條路上有所作為，勢必得先解決資料整合與法規的基礎建設問題。
Doximity：「醫師版LinkedIn」如何掌握八成美國醫師的話語權
如果說Tempus是從醫療體系內部、藉由資料深度挖掘建立起護城河，那麼Doximity則是從外部、透過連結產業中最關鍵的節點——醫師——來稱霸市場。它的故事，對於網路平台經濟熟悉的台灣讀者來說，可能更容易理解。
Doximity的定位非常清晰：一個專為美國醫療專業人員打造的垂直社群平台，堪稱「醫師版的LinkedIn」。根據其財報，平台已覆蓋全美超過80%的醫師，以及50%的執業護士和醫師助理。在一個如此龐大且高度專業的群體中達到這樣的滲透率，本身就是一道難以逾越的競爭壁壘。
解決製藥業最大痛點：精準觸及醫師
Doximity的商業模式極其聰明，它對醫師用戶完全免費，核心收入來自於向藥廠、醫院和醫療招聘公司收取訂閱費。它主要解決了以下幾個痛點：
1. 藥廠的數位行銷：美國製藥公司每年投入數百億美元用於藥品行銷，其中很大一部分是透過業務代表拜訪醫師。這種傳統模式成本高、效率低，且在疫情後備受挑戰。Doximity提供了一個完美的數位替代方案。藥廠可以透過Doximity的平台，根據醫師的專科、地理位置、學術背景等，精準投放新藥資訊、臨床研究報告和線上研討會邀請。這對藥廠而言，是ROI（投資回報率）極高的行銷管道。
2. 醫院的招聘需求：醫師是稀缺人才，醫院招聘專科醫師的難度很高。Doximity的平台匯集了最完整的醫師履歷，成為醫院招聘的黃金管道。
3. 遠距醫療工具：平台提供符合HIPAA（健康保險流通與責任法案）安全標準的通訊工具，讓醫師可以方便地進行遠程問診或同儕間的病例討論，這在後疫情時代成為了醫師的剛性需求。
從社群到AI助理：Doximity的生態系進化
掌握了通路之後，Doximity並未停下腳步。它持續推出新功能來增加平台的「黏著度」。其中最關鍵的一步，就是導入生成式AI。
Doximity推出的AI工具，並非用於高風險的臨床診斷，而是巧妙地切入了醫師工作中最繁瑣、最耗時的「行政工作」。例如，它可以幫助醫師：
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- 起草給保險公司的預授權申請信。
- 撰寫向保險公司申訴理賠被拒的信函。
- 整理傳真文件和病歷摘要。
這些看似瑣碎的工作，卻是造成美國醫師職業倦怠（Burnout）的主要原因之一。Doximity的AI工具直擊痛點，讓醫師感受到平台切實的價值，從而更頻繁地登入、使用。根據公司電話會議，其AI工具的使用人數在最近一季激增了60%，這證明了策略的成功。平台的活躍度越高，對藥廠和醫院客戶的吸引力就越大，進一步鞏固了其商業模式的基礎。
日本的鏡像與台灣的空白
Doximity的模式並非孤例。在亞洲，日本的M3, Inc.（エムスリー株式会社）是其完美的鏡像，甚至在某些方面更為成功。M3同樣是日本最大的醫療專業人員資訊平台，掌握了超過90%的日本醫師會員。其核心業務就是為製藥公司提供名為「MR君」的數位行銷解決方案，商業模式與Doximity如出一轍，市值甚至一度超越許多知名的製藥大廠。
M3的成功，再次驗證了「掌握醫師通路」在全球醫療市場所具備的巨大商業價值。
反觀台灣，這卻是一個近乎空白的市場。台灣目前尚未出現一個具有絕對主導地位的線上醫師專業社群平台。醫師們的交流多半散落在封閉的LINE群組、Facebook社團，或是各專科醫學會的網站上，極度碎片化。
這片空白，既是挑戰，也是巨大的機遇。
- 挑戰：台灣的醫療市場規模遠小於美國和日本，單一平台的潛在營收天花板較低。此外，台灣的醫師社群文化與人際網絡緊密，要建立一個能被廣泛接受的新平台，需要對本地生態有深刻的理解。
- 機遇：一個能夠有效整合台灣醫師社群、提供真正有價值服務（例如，符合台灣健保申報規範的AI行政助理）的平台，將有機會填補市場空白。它不僅可以成為藥廠和醫材廠在台灣進行數位行銷的首選管道，更有潛力延伸至繼續教育、學術交流、甚至串連診所與醫院的轉診系統，創造出獨特的在地化商業模式。
結論：台灣AI醫療的下一步棋該怎麼走？
從Tempus AI到Doximity，美國的經驗為我們揭示了AI醫療商業化的兩條清晰路徑。Tempus證明了，擁有獨家、高品質、多模態的結構化資料，就等於掌握了驅動未來醫藥研發的引擎；而Doximity則展示了，在一個高度專業化的產業中，建立一個無法繞過的「通路平台」，其價值甚至可以超越產品本身。
這兩家公司的成功，都源於一個共同點：它們並非單純販賣AI技術，而是用AI技術去解決產業鏈中最核心、最昂貴的痛點。 Tempus解決的是藥廠在新藥研發中對高品質資料的渴求；Doximity解決的則是藥廠在市場行銷中對精準觸及醫師的需求。
對於正在AI醫療領域尋求突破的台灣而言，這帶來了深刻的啟示：
1. 重新思考資料的價值，佈局「資料資產化」：台灣必須正視全民健保資料庫與各大醫院臨床資料的巨大潛力。政策制定者、醫院管理者和產業界需要共同協作，建立一套兼顧隱私保護與商業應用的資料治理框架。我們的目標，不應只是訓練出幾個診斷模型，而是要思考如何打造一個能持續產生價值的「資料生態系」，或許可以從特定疾病（如癌症、罕見病）的資料整合開始，建立台灣版的Tempus模式。
2. 填補專業社群平台的空白，打造「通路影響力」：Doximity和日本M3的成功，指出了台灣市場一個明顯的缺口。對於創業者和投資人來說，這是一個值得探索的藍海。成功的關鍵，在於初期必須提供讓醫師「非用不可」的核心價值，例如能大幅減輕行政負擔的AI工具，以此建立用戶基礎和信任感，再逐步導入商業模式。
AI技術的浪潮已經來臨，它將重塑整個醫療產業的樣貌。台灣擁有世界一流的醫療體系、優秀的科技人才，以及得天獨厚的健保資料庫。我們缺的不是技術，而是在技術之上，能夠洞察產業痛點、建構可持續商業模式的遠見與魄力。Tempus與Doximity的故事就像兩面鏡子，照見了我們的不足，也照亮了前方的道路。下一步棋該怎麼走，答案已經在其中。
