2026 年 1 月 19 日,在由 Netra Media 主办的第三期 AMA 活动中,AI 健康管理项目 OmniCare 围绕「AI 在医疗中的责任边界」「健康数据上链的取舍」「再保险与互助机制的现实应用」以及「医疗 + Web3 的可行路径」等话题展开分享,系统回应了外界对医疗合规、数据隐私与金融属性叠加的核心关切,主要观点包括:
1、OmniCare 并非医疗或保险产品,而是健康管理 SaaS。 OmniCare 明确自身定位为健康管理 SaaS 平台,不进行医疗诊断、不替代医生、不直接介入治疗决策,其目标是提升健康管理的长期执行效率与可验证性。
2、AI 的角色是“执行辅助”,而非医疗决策者。 AI 不负责判断“该不该治疗”或“吃什么药”,而是将医生给出的专业医嘱拆解为更易执行的日常计划,帮助用户理解并落实医嘱。
3、区块链不记录健康数据本身,只记录履约过程。 心率、睡眠、病例等原始健康数据不上链,仅存储在合规系统中;链上记录的是用户是否真实执行了医嘱与康复计划,用于形成可信的健康履约证明。
4、再保险是 Web3 介入医疗的关键落点。 OmniCare 通过可验证的康复与履约数据,解决现实中“病后难以再次投保”的问题,为保险公司提供新的风险评估参考,而非围绕代币或金融炒作展开。
5、互助机制是补充工具,而不是兜底保险。 项目方强调,互助 DAO 旨在应对不可预测的大型风险事件,缓解短期困境,而非为所有疾病或风险兜底,避免对其他成员造成系统性伤害。
6、目标人群聚焦保障体系覆盖不足的地区与群体。 OmniCare 的互助设计主要面向非洲、东南亚、拉丁美洲等缺乏全民医保与商业保险覆盖的人群,而非已有完善保障的高收入群体。
7、医生的真实参与是模式成立的前提。 平台当前用户几乎全部来自合作诊所,医生真实参与患者管理。医生并不关心项目是否属于 Web3,只关注是否能提升医疗与康复管理效率。
8、“医疗 + Web3”是高壁垒赛道,缺乏医疗积累难以落地。 OmniCare 指出,该领域高度依赖长期医疗经验、医生信任与现实资源,单纯依靠技术或金融包装,难以构建真正可运行的医疗基础设施。
本期 AMA 通过 OmniCare 的实践案例,展示了 DePIN、AI 与医疗场景结合的现实边界,也为行业提供了一个正在真实世界中被验证的探索样本。
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