通過大模型預測疾病風險，醫療AI公司「每因智能」獲千萬元級種子輪融資｜36氪首發

36氪獲悉，杭州每因智能科技有限公司（下稱“每因智能”）近期已完成千萬元級種子輪融資。本輪融資由卓源亞洲等機構領投，杭州西湖政府直投基金西湖科創投跟投。募集資金將主要用於疾病風險大模型、核心產品研發及商業化落地。

據介紹，每因智能孵化於北京大學科技園，專注於利用人工智能技術賦能疾病風險預測和健康管理。公司的核心產品是基於公司自研疾病風險大模型的重大疾病風險預測平臺和疾病風險管理AI智能體，從而為有重疾、慢病風險的人群提供由AI驅動的保險和疾病風險管理解決方案。現階段，公司自研的DP-LLM大模型可以支持多模態醫療數據，量化個體未來疾病風險，覆蓋數百種疾病和上萬個風險因子。

談及為何聚焦在疾病風險預測的場景上，每因智能創始人兼CEO郭瀟宇解釋，從技術角度，這是因為相較於上一代判別式醫療AI而言，如今的生成式大模型屬於“序列預測模型”，即具備了根據一個人的歷史健康數據序列，對其未來健康狀況和疾病進展進行預測的能力。“政策層面，強化早診斷、早治療、早康復是‘健康中國2030規劃剛要’的戰略主題；從個體層面，個性化治療和精準健康管理也是當前醫療行業的發展趨勢。”

簡單理解，過去，在沒有高質量數據和精準風險評估模型作為輔助時，保險產品大多會設置嚴格的告知和排斥條款，許多有既往症人群很難被納入保障範圍。“但在我們的模型的加持下，就能對人群和保障項目做更細劃分，給予不同人群不同的保險價值，比如一些存在早期疾病風險的人群有可能被納入，而健康人群獲得的保障待遇可能會更好，進而擴大承保人群規模。”

為實現這一點，每因智能在微調模型時加入了不少“巧思”。首先，為了能更精準地讓模型分析個人疾病風險，公司依照大量醫學文獻進行了對照研究，比如，將某個風險因素和疾病之間的關聯性進行量化，“風險因素增加對應的風險值增加是多少”。再比如，根據城市流調數據觀察某個指標對應的未來一定時間內的疾病轉化率情況。

另一方面，郭瀟宇也談到了醫療大模型的“幻覺”問題。“行業內通用的辦法是構建知識庫、知識圖譜，這也是我們當前重點在做的事情，通過構建疾病風險因子和疾病關聯性的知識圖譜，再將知識圖譜和微調模型結合，降低‘幻覺’發生。”與此同時，公司也在通過和政府部門、醫療機構合作的方式，利用真實臨床數據驗證和提高模型的準確性。

此外，從市場角度，結合過去數年在醫療AI領域的從業經歷，郭瀟宇認為，“單純做醫院和醫生，很難將市場做大”，醫療AI產品想要產生更大價值，還是要直接和個人相結合。

現階段，每因智能主要選擇商業保險這一支付方作為切口，與政府部門和大型保司開展相關合作，讓模型為相關健康險產品賦能，在通過“B端技術服務費、C端訂閱及風險分潤模式”促進商業轉化的同時，觸達更多C端用戶。未來，公司還將嘗試開發更多健康管理類產品。“醫療AI產品的未來一定在C端”，郭瀟宇認為。

團隊方面，郭瀟宇為清華計算機系碩士、北京大學人工智能博士生，師從北大計算機學院副院長、IEEE Fellow崔斌教授。郭瀟宇在醫療AI領域擁有10年以上研發和商業化經驗，曾任香港上市醫療AI公司早期成員及副總裁，主導健康險科技板塊從0到20億+保費規模增長；聯合創始人甘書生（CTO）曾任百度、360、地平線和多家醫療科技公司技術高管，深耕AI工程架構與商業化落地；首席AI科學家楊仝為北京大學計算機學院研究員、博士生導師、青年長江學者，發表100篇CCF A類論文，主導多項大模型核心技術研發，帶領團隊聯合360研發的中等量級推理模型Tiny-R1-32B-Preview，以5%參數逼近Deepseek-R1滿血性能；首席科學家顧問崔斌教授為教育部長江學者、IEEE Fellow、北京大學計算機學院副院長、教授，北大數據科學與工程研究所所長。

投資人觀點：

卓源亞洲創始合夥人、董事長林海卓表示，每因智能團隊兼具頂尖學術背景與實戰經驗，其疾病預測大模型在輕量化部署與多模態融合上具備顯著優勢，有望重塑健康險與健康管理生態。

西湖科創投投資總監趙晨妍表示，公司創始成員擁有商業保險疾病預測模型交付的完整從業經驗，每因智能結合真實世界數據和AI建模能力，致力於健康險商業閉環產品的高效迭代，與杭州創新數字健康產業發展的規劃高度契合。