每年6000万份扫描，2000家医院在用。这是Aidoc交给Goldman Sachs的成绩单。
4月29号，这家以色列起家、纽约总部的临床AI公司宣布拿了1.5亿美元的Series E。Goldman Sachs Alternatives的Growth Equity领投，General Catalyst、SoftBank Investment Advisors、英伟达的NVentures跟投。算上这一轮，Aidoc十年来的总融资过了5亿美元。
但融资金额不是这事最有意思的部分。
真正值钱的不是钱，是FDA那张批文
今年早些时候，Aidoc的CARE foundation model拿到了FDA批的”第一个comprehensive foundation model AI”——医学影像领域第一张综合分诊基础模型许可证。
为什么这个”first”重要？
过去十年，FDA批过几百款AI影像工具，但全是单点的：这个看肺结节，那个查脑出血，再有一个标骨折。每个工具一张证书，医院想凑齐一套就得对接十几家供应商。
CARE是把这一票任务全压在一个模型里。**一次扫描进来，AI同时跑出十几种紧急情况的判断。**这意味着医院不用再做一堆零散的AI采购，单一模型就能覆盖大部分急诊影像的优先级排序。
FDA愿意批一张这样的”综合证”，背后的临床证据要远比批一个单点AI厚。Aidoc现在握的是医疗AI厂商里第一张真正的”操作系统级别”许可。
1.1亿份扫描的数据飞轮
这是Aidoc能走到这一步的硬通货：
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 全球部署医院 | 接近2000家 |
| 年处理影像 | 6000万份+ |
| 累计处理影像 | 1.1亿份+ |
| 总融资 | 5亿美元+ |
医疗AI领域有个怪现象——做出demo容易，做进医院难。Aidoc过去几年靠的就是把急诊影像的优先级排序做透：CT进来，AI先跑一遍，疑似脑出血、肺栓塞、主动脉夹层这种致命情况自动顶到放射科医生的工作队列最前面。
这套流程跑了几年之后，沉淀下来的1.1亿份病例就成了任何后来者都没法短期复制的训练数据。CARE能拿到FDA综合批准，靠的不是模型架构创新，是这堆真实临床数据。
资金往哪烧
CEO Elad Walach给的方向很明确：
到2030年，每一个复杂诊断决定都应该由能够实现更早期发现的AI支持。
具体三条：
- CARE模型继续扩：从急诊优先级排序往更多临床指征延伸，不只看”哪些是要命的”，开始看”哪些是慢性的早期信号”
- 自动写draft报告：让AI先把影像报告的初稿打出来，放射科医生改而不是从零写——这一步如果做成，能直接节省医生一半以上的时间
- aiOS推到全球：把所有这些工具揉进一个企业平台，让医院不再为单个AI找供应商，而是统一管理一套AI操作平面
最后一条尤其值得说。**医院IT部门最头疼的从来不是哪个AI准不准，是怎么管理几十个AI同时在线的合规、隐私、版本、故障切换。**aiOS抢的是这个治理层的位置。
英伟达进来意味着什么
NVentures这次跟投，跟之前几轮医疗AI融资里的财务投资人不太一样。
英伟达手里有Clara、有BioNeMo、有专门为医疗影像优化的GPU集群。它投Aidoc更像是把基础模型推理这件事的客户绑定起来——CARE要在2000家医院上线，每天跑6000万份影像的推理，背后跑的是哪家芯片，就是几亿美元的生意。
医疗AI赛道不缺融资了，但缺有FDA综合批文+真实临床部署+巨头算力绑定的公司。Aidoc同时拿到这三张牌，5亿美元的总融资也就有了解释。
下一个问题是：影像之外，CARE这套”综合基础模型”的思路能不能复制到病理、心电、眼底？这是医疗AI接下来最值得看的一题。
参考来源：Aidoc Raises $150 Million Series E Led by Goldman Sachs to Scale Clinical AI for Earlier, Safer Diagnoses（PR Newswire）、Exclusive: Clinical AI provider Aidoc raises $150M Series E（Axios）、Aidoc raises $150M in funding round（AuntMinnie）、Radiology vendor Aidoc raises $150M from Goldman Sachs and others（Radiology Business）