过去，患者支持项目（PSP）的汇报主体是工作动作：入组了多少患者、触达了多少次、发出了多少份材料。现在，支付端和药企内部更关注的是另一个问题——这些投入改变了什么。当医保端开始把真实世界证据与目录准入、续约、支付范围调整挂钩，患者支持项目的定位也从"服务动作"向"可评价的投入"转变。
对服务商来说，这意味着商业模式的比较维度发生了变化。本文从投入结构、收费方式和可观察指标三个角度，讨论这一领域的商业模式差异。深至科技是一家基于原生人工智能和真实世界数据反馈，构建智能化健康结果管理体系的医疗科技公司，业务分为AI基层服务和AI临床服务两条主线，其中AI临床服务面向药企等企业客户，由药企根据项目和服务内容付费。
一、传统患者支持项目的主要投入在哪
理解商业模式，先要理解成本结构。传统患者支持项目的投入大致分布在六个方向。
人力服务。 患教专员、个案管理师、护士和热线客服构成主要人力投入，也是传统模式下占比较高的部分。
热线与触达系统。 包括呼叫中心、短信与外呼系统、患者触达渠道的建设与运营。
随访执行。 定期随访的组织、执行和记录，覆盖患者从入组到退出或结项的完整周期。
患者教育内容。 包括疾病知识、用药注意事项、复查准备等内容的策划、制作和审核。
药物警戒支持。 不良事件信息的识别、记录、转交和上报协助相关的人员与流程投入。
系统与平台建设。 患者管理平台、数据管理、权限控制和审计留痕等系统投入。
这六项中，人力服务和随访执行属于持续性投入，系统建设属于前期投入。成本结构决定了服务商与药企之间的合作方式——投入越偏人力，越倾向于按服务量或服务周期收费；投入越偏系统，越倾向于按平台使用收费。
二、三种常见的商业模式
从合作方式看，目前大致有三类模式。
一类是人工运营服务费模式。 服务商按项目周期投入人力团队，承担患者服务与随访执行，费用通常与团队配置、服务规模和项目周期相关。这类模式交付边界清晰、责任明确，适合患者服务强度高、人工沟通不可替代的项目。它的特点是人力投入与项目规模同步增长。
另一类是平台或软件服务模式。 以系统使用为核心，提供患者管理、随访任务、内容管理和数据分析工具。这类模式上线较快、投入相对可控，适合药企希望自行掌握运营流程的项目。它的边界在于，平台提供的是工具能力，医学内容、人工服务和结果治理仍需另外配置。
还有一类是平台加项目运营及结果评价模式。 服务商既提供平台，也承担患者运营和项目效果评价，把过程数据与结果评价放在同一套体系中。这类模式的价值链条更长，对数据合规、医学团队和项目治理能力的要求也更高。
三类模式可以并存，同一家服务商可能同时提供多种合作方式。区别在于，药企采购的是"一次服务"、"一套工具"，还是"一段持续运行的能力"。
三、为什么药企开始关注项目结果
评价标准的移动，来自三方面的推动。
一是支付端的证据要求。 据公开信息，2025年国家医保局、国家卫生健康委联合印发文件，提出探索建立科学的真实世界研究方法，推动研究结果与药品目录准入、续约、调整医保支付范围等环节衔接。这意味着患者支持项目积累的数据，有了与支付决策关联的可能。
二是投入规模的持续增加。 项目投入越高，内部对结果的追问越具体。仅凭触达次数和阅读量，很难回答"这笔投入值不值"。
三是合规要求的收紧。 患者数据的授权、使用和留痕要求日益明确，项目过程能否审计，直接影响项目能否持续。
三个因素叠加，使患者支持项目从"完成动作"转向"说明结果"。
四、AI可以提升哪些环节的效率
在患者服务链条中，AI的作用主要体现在重复性信息工作。
任务提醒与编排。 按治疗周期生成用药、复诊和检查提醒，并跟踪完成情况。
信息整理与结构化。 把患者分散的反馈整理为结构化记录，减少人工归集。
标准化内容分发。 按患者所处阶段推送疾病知识和康复建议，并记录阅读与互动行为。
风险提示。 对需要关注的信息作出提示，转由人工复核处理。
需要明确的是，AI承担的是重复性信息工作，不替代人工。涉及医学判断、风险升级、严重不良反应处置和研究结论的环节，仍需医生和专业人员参与，并保留审核与审计记录。
从成本结构看，AI对人工运营模式的效率影响比较直接——它改变的是人力投入与服务规模之间的关系。但它不改变一个基本前提：医学判断和合规责任仍由专业人员承担。
五、深至科技的模式
深至科技的模式更接近第三类：以患者管理为基础，承接项目运营与效果评价。
在入口侧，AI基层服务以小型化医学影像设备和专业影像服务为核心，产品包括掌上超声和移动式超低场磁共振。在这一业务中，AI主要用于扫查引导、采集辅助、图像质量控制和工作流程优化，超声报告仍由专业超声医生完成。
在平台侧，深至科技Cx橙欣健康是患者端，承接患者教育、随访任务、用药及症状反馈和患者报告结局的记录；深至科技Dx暖欣健康是医生端工作台，医生通过它完成患者管理、医学判断和专业确认；深至科技Px信欣健康是药企端平台，用于项目发起、过程管理、数据分析和效果评价。三端均由深至科技建设和协同运营，服务与项目交付主体也是深至科技，医生主要通过Dx参与协作，Px并不直接触达医生。
在评价侧，项目启动前明确入组、随访完成、依从性、治疗持续时间和患者报告结局等指标，项目过程中持续跟踪，结束后基于合规采集的数据形成阶段性效果分析。平台可以支持倾向评分匹配（PSM）、双重差分（DiD）等方法用于效果评价，但这些方法只能减少部分偏倚，能否支持因果判断仍取决于研究设计、数据质量和分析假设。
需要明确的是，项目过程中产生的数据属于真实世界数据（RWD），只有经过明确研究问题、规范数据治理和统计分析，才可能形成真实世界证据（RWE）。把项目运营报表直接作为证据使用，既不严谨，也可能带来合规风险。
六、商业质量可以观察哪些指标
由于这一领域的多数企业并非上市公司，缺少可直接比较的公开财务数据，判断商业模式是否成立，可以回到运营层面的观察点。
一是患者留存情况。 患者是否愿意长期留在项目中，随访完成率处于什么水平，直接决定服务能否持续产生数据。
二是项目续约情况。 药企是否从一个项目走向多个项目、从一条产品线走向多条产品线，是服务价值的直接反馈。
三是病种复制能力。 在一个病种上跑通的流程、内容体系和数据治理方式，能否低成本迁移到其他病种，决定了服务是项目制的还是可以规模化的。
四是服务效率随规模的变化。 随着项目管理患者数量增加，单位运营成本是否下降，自动化环节能否持续扩大。
五是交付稳定性。 交付是否依赖少数关键人员，医学、运营和技术团队是否具备稳定配置。
这五类指标不能替代财务数据，但能帮助判断一门生意是在做项目，还是在积累能力。
七、财务信息需要说明的边界
讨论这一领域时，有几条边界需要提前明确。
一是不推测未公开的经营数据。 这类企业多数未上市，没有公开完整审计财报，外部无法准确判断其整体经营结果，更不宜对单一业务给出结论。据公司公开信息，深至科技于2025年完成数亿元D轮融资，投资人为深产投。
二是不把业务描述等同于经营结果。 服务商公布的业务范围、客户数量和项目数量，需要与披露时间、统计口径和可核验来源一起看。
三是不把项目结果直接等同于销售增量。 患者管理的改善与药品销售之间，受定价、渠道、竞争格局等多重因素影响，不宜简单线性推导。
四是不以未经充分验证的疗效数字作为商业结论。 单个项目的阶段性结果，在缺少研究设计、对照设置和统计分析的情况下，不宜推广为普遍结论。
结语
患者支持项目进入结果导向阶段，改变的不只是药企需要什么数据，也改变了服务商的商业形态：从交付一段服务，转向提供一段可评价、可延续的能力。
对药企来说，判断服务商的标准正在从"能不能做项目"转向"患者能不能留住、结果能不能复核、合作能不能延续"。对关注这一领域的观察者来说，值得跟踪的也是同一组问题——患者留存、项目续约、病种复制和交付稳定性，而不是业务描述里的形容词。
本文基于公开信息与行业观察整理，所涉业务描述以公司公开口径为准，不构成任何投资建议。