Nabla

Nabla 是一个环境 AI 医疗文档平台，由 Alexandre Lebrun 与联合创始人 Delphine Groll 和 Martin Raison 于 2018 年在法国巴黎创立。Alexandre Lebrun 曾开发 Wit.ai（被 Facebook 收购）并领导 Facebook 的 AI 研究实验室（FAIR）。该产品于 2023 年 3 月推出了目前的环境记录形态，此后发展迅速，现已服务于美国和欧洲 150 多家医疗机构的 85,000 多名临床医生，其中包括 CVS Health、Accolade 和 Children's Hospital Los Angeles。它解决的核心问题是医生的文档负担：在美国，临床医生每进行一小时的直接患者护理，平均需要花费两小时处理 EHR 任务，而 Nabla 的环境 AI 通过自动转录和结构化就诊记录，大幅削减了这一开销。

该平台支持智能手机应用（iOS 和 Android）、Chrome 浏览器扩展程序以及 Web 界面。在就诊期间，Nabla 会被动倾听，区分临床医生和患者的声音，过滤掉非临床对话，并利用专有的语音转文本技术和经过微调的医疗 LLM，在 10 秒内生成结构化的临床笔记。笔记可直接导出至 20 多种 EHR 系统，包括 Epic、athenahealth、Oracle Health、NextGen 和 Greenway Health。除了记录之外，Nabla 还扩展了主动编码（ICD-10、HCC 和 CPT 建议）、自动转诊信以及就诊后向患者提供的摘要等功能。该平台支持 50 多种医学专科和 35 种以上的语言（包括阿拉伯语、普通话、越南语、法语和西班牙语），并且符合 HIPAA 标准，获得了 GDPR 认证，通过了 SOC 2 Type 2 和 ISO 27001 审计。

2026 年 5 月的 Nabla 究竟是什么

Nabla 最初是一款消费者健康应用，并在 2023 年全面转型为临床环境 AI 文档工具。到 2026 年 5 月，它已发展成为一个能够处理就诊全流程文档工作流的平台：实时转录、笔记生成、EHR 推送、医疗编码建议、转诊信和患者摘要。其底层架构使用的是 Nabla 专有的语音转文本技术（基于医疗数据微调），而非通用的转录 API，这正是它在高噪音临床环境和带口音的语音中表现出高准确率的原因。

2024 年 7 月，Nabla 通过原生的 Epic 集成，在 Carle Health 位于伊利诺伊州的 1,500 名医疗服务提供者中进行了全系统推广。此次部署是在家庭医学、儿科和心脏病学领域进行了为期四周的试点之后进行的，超过 50% 的参与临床医生报告称，每天至少节省了一小时的文档处理时间。Carle Health 的副 CMO 兼 CIO David Lovinger 博士表示：“Nabla 无缝融入了我们的工作流，得益于我们在整个试点项目中获得的入职支持和培训，我们立刻就看到了成效。Nabla 提升了我们试点站点的患者体验，因为我们的医生知道它在承担繁重的病历记录工作，从而能有更多时间与患者面对面交流。”

2025 年 6 月，Nabla 完成了由 HV Capital 和 Highland Europe 领投的 7000 万美元 C 轮融资，DST Global 以及现有投资者 Cathay Innovation 和 Tony Fadell 的 Build Collective 也参与了投资，使总融资额达到 1.2 亿美元。此轮融资是在过去六个月收入增长五倍之后进行的，标志着该公司开始向超越笔记生成的代理工作流扩展，进军自动化临床任务执行领域。

Nabla 与 Abridge 和 Suki AI 的定位对比

在环境 AI 记录市场中，除了 Nabla 之外，还有三个可靠的企业级竞争者：Abridge、Suki AI 和 Microsoft Nuance 的 DAX Copilot。在做出选择时，它们在机制上的差异至关重要。

Abridge 从零开始构建了自己专有的语音识别和 LLM 模型，这意味着它不是任何第三方基础模型的微调包装器。更重要的是，Abridge 与 Epic 建立了官方合作伙伴关系，使其成为 Mayo Clinic、Kaiser Permanente 和 Duke 等大型医疗系统中 Epic 自有界面内显示的原生 AI 记录工具。这种结构性优势使 Abridge 在 Epic 原生工作流的集成深度上领先任何竞争对手 3-6 个月。Abridge 还在生成临床笔记的同时，默认输出对患者友好的就诊后摘要，而 Nabla 仅将其作为附加功能提供。权衡之处在于：Abridge 针对大型企业部署，每位用户每年的费用约为 $2,500，以美国为中心，且主要使用英语。Nabla 的 35 种语言支持和符合欧盟合规要求的基础设施是 Abridge 所不具备的。非以 Epic 为中心的医疗系统、国际组织或较小诊所的临床医生将无法从 Abridge 的核心优势中获益。

Suki AI 采用了截然不同的架构方法：它是叠加在 EHR 工作流之上的语音指令临床助手，而不是被动的环境倾听者。临床医生可以通过说“Suki，给我看最新的化验结果”或“Suki，添加二甲双胍处方”来通过语音与 EHR 交互。被动记录功能虽然存在，但次于命令与控制界面。Suki 的定价估计约为每位临床医生每月 $299，大约是 Nabla 个人费率的三倍。2024-2025 年的近期用户反馈报告了可靠性问题：意外的文本行为、在繁重的日常使用下听写准确率下降，以及破坏对实时文档信心的工作流中断。Nabla 的被动倾听并生成模型避免了命令模式的摩擦，使其更适合希望专注于患者而不是管理语音助手的临床医生。另请参阅 Hippocratic AI，了解专注于面向患者的临床对话而非医生文档的 AI 代理。

Nabla 内部的 AI 究竟是如何运作的

Nabla 的 AI 技术栈有两个主要组件：一个针对医疗词汇和带口音语音进行微调的专有语音转文本层，以及一个经过训练的下游 LLM，用于提取临床相关内容并将其结构化为笔记模板。Nabla 的机器学习负责人 Grégoire Retourné 在 2024 年 1 月的采访中解释了这一区别：“当你只有一个普通的语音转文本算法时，它们在医疗数据上的表现可能好也可能不好。但我们有一个经过微调的算法。”这正是 Nabla 与那些作为通用形式的 OpenAI Whisper 或 Google Speech-to-Text 的简单包装器构建的工具的区别所在。

LLM 执行三项任务：过滤非临床对话（闲聊、停顿、偏题交流），识别临床就诊的结构（主诉、病史、体格检查、评估、计划），并以临床医生偏好的风格填充笔记模板。可以通过自定义指令和点短语（dot phrases）进行定制。在生成笔记后，平台默认不保留任何音频，这解决了临床医生对任何环境倾听产品提出的主要隐私担忧之一。

主动编码代理会分析完成的笔记，并建议 ICD-10、HCC 风险调整代码和 CPT 计费代码，从而缩小导致医疗机构收入损失的文档到计费的差距。对于基于证据的临床指导，临床医生可将 Nabla 与 OpenEvidence 结合使用，后者处理 Nabla 不提供的临床问答。

“有了 Nabla，我终于找回了我的周末。过去需要 8-10 个小时的工作，现在可能只需要 3-4 个小时。更好的是，因为我不再需要做记录员，我能够真正成为一名心理学家并专注于我的患者。仅仅几个月后，我就无法想象没有 Nabla 的执业生活了。” - Mischa Antin Tursich 博士，心理学家，nabla.com/testimonials，2024 年 1 月

发表在《NEJM AI》（2025 年）上的一项随机临床试验在 72,000 次患者就诊中将 Nabla 与对照组进行了比较。Nabla 用户的笔记时间减少了 9.5%，医生倦怠评分（Mini-Z 量表：+2.69）、任务负荷减轻和工作疲惫感（PFI-WE：-0.23）均有改善。该试验的作者指出，“医生的主动监督”仍然必不可少，因为该工具偶尔会产生具有临床意义的不准确之处。这一限定条件很重要：Nabla 生成的是草稿笔记，而不是最终笔记。

用户不断提出的摩擦和准确性担忧

Nabla 的评价强烈偏向正面，这对于供应商策划的页面来说是意料之中的。Reddit 的 r/Psychiatry 和 r/medicine 论坛上的讨论则讲述了一个更具层次感的故事。

幻觉风险是真实存在且有记录的。NEJM AI 试验报告了偶尔出现的具有临床意义的不准确之处。Nabla 自己的营销材料承认有 5% 的笔记调整率，这意味着每二十份笔记中就有一份需要实质性修改。在接诊量大的急诊医学或精神病学中，每二十次就诊修改一份笔记是可控的；但在复杂的多系统就诊中，这就需要引起注意了。

专科适用性各不相同。精神病学用户经常指出，Nabla 为复杂的精神病学评估生成的现病史部分弱于 Freed 等竞争工具。自动生成的精神状态检查通常需要重写以体现细微差别，而环境转录层无法仅从口头对话中可靠地推断出这些细微差别。

免费层级制造了一个合规陷阱。Nabla 的免费计划不包含 HIPAA 业务伙伴协议（BAA）。在免费计划上进行受 HIPAA 保护的就诊的临床医生在技术上是不合规的。这在 Reddit 帖子中经常被提及，作为立即升级或完全避免将免费层级用于临床使用的理由。付费计划解决了这个问题，但这意味着从试用到付费的转换对于合法的临床部署来说实际上是强制性的。

纵向患者背景有限。每次就诊在很大程度上被孤立对待。Nabla 不会提取之前的就诊笔记来为当前笔记的结构提供信息，也不会捕捉就诊之间的不一致之处。对于管理复杂慢性病患者的诊所来说，这意味着 AI 无法标记今天报告的症状与三次就诊前记录的内容相矛盾。该公司已将纵向背景列为路线图项目，但截至 2026 年 5 月，它仍未得到充分开发。

自定义提示词字符限制约束了高级用户。希望指定详细笔记格式规则、专科特定语言或复杂文档说明的临床医生有时会发现提示词字段被截断，这限制了在没有企业级支持的情况下个人定制的深度。

“我有四位用户在使用 Nabla，他们每个人都走进我的房间说它有多棒。我以前从未对任何事情有过如此积极的反馈。我们认为最大的好处是让医生更享受他们的工作，并减少编辑转诊信等笔记的时间。” - Tom James，全科医生主管，nabla.com/testimonials，2023 年 9 月

Nabla 适合谁

Nabla 最适合希望以可接受的个人价格（每月约 $99）获得企业级环境记录的独立临床医生和小型团体诊所；将 GDPR 合规性和 35 种语言支持作为硬性要求的多语言诊所和欧洲医疗机构；以及文档负荷导致倦怠的高接诊量专科：初级保健、急诊医学、精神病学和行为健康。希望通过 API 获得环境记录基础设施的医疗系统或 EHR 供应商也非常契合；Nabla 为 NextGen Ambient Assist 和 Greenway 内部的白标解决方案提供支持。

如果您的组织完全在 Epic 上运行并希望获得尽可能深度的原生集成，请跳过 Nabla：Abridge 与 Epic 的结构性合作伙伴关系在这方面具有真正的优势。如果临床医生需要 AI 生成的鉴别诊断或临床决策支持，请跳过它：Nabla 仅用于文档记录，而像 Glass Health 这样的工具将记录与鉴别生成和临床问答结合在一起。如果语音指令 EHR 控制是主要用例，请跳过它：Suki 的架构是专为该模型构建的。并且完全跳过用于临床使用的免费层级；缺失的 BAA 是一个从第一天起就至关重要的合规漏洞。

对于正在评估 Abridge 或 Suki AI 的诊所，决定取决于部署环境：Nabla 的多语言能力、更广泛的 EHR 覆盖范围、更低的个人定价以及欧盟合规基础设施，使其更适合非 Epic 优先和国际部署。同时希望获得 AI 辅助证据检索的临床医生通常会将 Nabla 与 OpenEvidence 结合使用，后者处理 Nabla 不提供的临床问答。