文｜胡香赟
编辑｜海若镜
36 氪得知，杭州有一家每因智能科技有限公司（简称“每因智能”）。近期，该公司已完成千万元级的种子轮融资。本轮融资由卓源亚洲等机构担任领投方，杭州西湖政府直投基金西湖科创投参与跟投。所募集的资金将主要用于疾病风险大模型的研发以及核心产品的商业化落地。
据介绍，每因智能在北京大学科技园诞生。它专注于借助人工智能技术，为疾病风险预测和健康管理提供助力。公司的核心产品包含基于公司自行研发的疾病风险大模型的重大疾病风险预测平台，以及疾病风险管理 AI 智能体。这些产品能够为具有重疾、慢病风险的人群，提供由 AI 驱动的保险以及疾病风险管理的解决方案。现阶段，公司自研的 DP-LLM 大模型具备支持多模态医疗数据的能力，能够量化个体未来的疾病风险，并且覆盖了数百种疾病以及上万个风险因子。
每因智能创始人兼 CEO 郭潇宇谈及为何聚焦在疾病风险预测场景时解释，从技术方面来看，这是因为如今的生成式大模型属于“序列预测模型”，它能够依据一个人的历史健康数据序列，对其未来的健康状况以及疾病进展进行预测，而相较于上一代判别式医疗 AI 有所不同。政策层面，强化早诊断、早治疗、早康复这一举措是“健康中国 2030 规划纲要”的战略主题；个体层面，个性化治疗以及精准健康管理也是当前医疗行业的发展趋势。
简单理解，过去，没有高质量数据和精准风险评估模型辅助的情况下，保险产品大多会设置严格的告知条款和排斥条款，许多有既往症的人群很难被纳入保障范围。我们的模型能够发挥作用，从而可以对人群和保障项目进行更细致的划分。它可以给予不同的人群不同的保险价值，像一些有早期疾病风险的人群有可能被纳入进来，同时健康人群获得的保障待遇可能会更好。这样一来，就能够扩大承保人群的规模。
为实现这一目标，每因智能在微调模型时融入了许多“精妙构思”。其一，为了能够更精确地让模型分析个人疾病风险，公司依据大量医学文献开展了对照研究，例如，对某个风险因素与疾病之间的关联性进行量化，明确“风险因素增加时对应的风险值增加的具体数值”。其二，依据城市流调数据来观察某个指标在未来一定时间内对应的疾病转化率情况。
一方面，郭潇宇提及了医疗大模型的“幻觉”问题。行业内普遍采用的办法是构建知识库和知识图谱，这正是当前他们重点在推进的工作。他们通过构建疾病风险因子与疾病关联性的知识图谱，接着把知识图谱与微调模型相融合，以此来降低“幻觉”出现的概率。公司通过与政府部门合作，利用真实临床数据来验证模型的准确性；同时，公司也通过与医疗机构合作，利用真实临床数据来提高模型的准确性。
从市场角度来看，再结合过去数年在医疗 AI 领域的从业经历，郭潇宇认为，仅仅做医院和医生这方面的工作，是很难把市场做大的。而医疗 AI 产品若想要产生更大的价值，就必须要直接与个人相结合。
现阶段，每因智能以商业保险这一支付方为切入点，与政府部门及大型保司展开相关合作，让模型为相关健康险产品赋予力量，在借助“B 端技术服务费、C 端订阅及风险分润模式”推动商业转化的同时，能够触达更多的 C 端用户。未来，公司将会尝试开发更多的健康管理类产品。郭潇宇认为，医疗 AI 产品的未来必定在 C 端。
郭潇宇在团队方面，是清华计算机系的硕士，同时也是北京大学人工智能专业的博士生，他的导师是北大计算机学院的副院长以及 IEEE Fellow 崔斌教授。郭潇宇在医疗 AI 领域的研发和商业化经历超过 10 年。他曾是香港上市医疗 AI 公司的早期成员，担任副总裁一职，负责主导健康险科技板块，使其从 0 发展到 20 亿+的保费规模。联合创始人甘书生（CTO）曾在百度、360、地平线以及多家医疗科技公司担任技术高管，专注于 AI 工程架构与商业化落地方面的工作。首席 AI 科学家杨仝是北京大学计算机学院的研究员、博士生导师，也是青年长江学者，他发表了 100 篇 CCF A 类论文，主导多项大模型核心技术的研发工作。他带领团队联合 360 研发了中等量级推理模型 Tiny-R1-32B-Preview，该模型以 5%的参数逼近了 Deepseek-R1 的满血性能。首席科学家顾问崔斌教授是教育部长江学者、IEEE Fellow，同时担任北京大学计算机学院副院长、教授以及北大数据科学与工程研究所所长。
投资人观点：
卓源亚洲的创始合伙人、董事长林海卓表示，每因智能团队拥有顶尖的学术背景，同时也具备实战经验。正因如此，其疾病预测大模型在轻量化部署方面具有显著优势，并且在多模态融合上也具备显著优势，有望对健康险与健康管理生态进行重塑。
西湖科创投的投资总监赵晨妍表示，公司的创始成员具备商业保险疾病预测模型交付方面的完整从业经验。每一次都凭借智能，将真实世界数据与 AI 建模能力相结合，致力于让健康险商业闭环产品实现高效迭代，并且这种做法与杭州创新数字健康产业发展的规划高度相符。
