8月19日，Moderna的个体化mRNA癌症疫苗在III期试验中取得成功，”一人一药”从概念走向现实。但这一进展也暴露出医疗AI的深层局限：在疫苗制备之前，如何预先推演不同新抗原组合进入人体后触发怎样的免疫连锁反应，传统AI无法回答。过去十年，医疗AI在影像诊断、病历撰写、风险预测等领域已较为成熟，但本质上仍是从历史数据中归纳”是什么”，无法推演”如果换一种方案会怎样”。
创新药平均耗时十年、烧掉数十亿美元、失败率高达90％，其中大量失败发生在进入临床试验之前的决策盲区。针对这一问题，王烁创立全晓得医疗科技，提出”生命算子”体系，从分子、细胞、组织到器官再到人体，用物理和数学的底层规律为生命现象建立统一的计算语法。该公司从心脏领域的虚拟临床试验切入，帮助药械企业在进入真实试验前缩小变量空间、识别风险边界。
在医疗AI领域，”世界模型”是高频词，不少团队尝试用统一的多模态编码构建”医疗世界模型”。但全晓得认为，这条路缺少明确的状态定义、跨尺度的连接桥梁、机理约束和持续校准机制。全晓得的框架将生命视为一个开放、随机、受控、部分可观测的多尺度动力系统，CT影像、心电波形、病理切片、检验指标都只是系统在不同层面的”观测投影”。
生命算子体系拆分为三类基础能力：感知算子从多模态观测中反推不可直接观测的生命状态并估计不确定性，演化算子描述状态随时间变化及不同干预条件下的轨迹，生成算子将内部状态映射为影像、波形、表型等可观测输出。三类算子形成闭环：从观测重建状态，用状态推演未来，再将推演结果投影回观测层面与真实数据比对修正。技术实现上，该框架将偏微分方程、常微分方程、神经网络和神经算子放进同一张计算图，方程提供机制解释和物理边界，数据驱动模型学习复杂高维关系，贝叶斯更新在新证据到来时重新校准后验。
生命算子的可组合性是其与传统医疗AI的关键差异。状态重建、电生理模拟、血流动力学、药物响应、观测生成被抽象为模块，面对不同问题可调取最小但足够的一组算子组成任务特异的计算图。跨尺度串联能力使心脏支架植入的力学建模与药物作用的分子机制能在同一框架下传递约束和参数。此外，该体系天然适合AI自进化，AI可提出新的状态变量和跨尺度连接假设，但保留、限制或淘汰由独立数据和真实项目验证决定，每次进化保留证据记录。
创始人王烁的学术轨迹横跨力学、数学、医学和AI：复旦大学理论与应用力学本科，剑桥大学放射学博士，之后在剑桥应用数学与理论物理系、帝国理工学院数据科学研究所做博士后。十五年间，其研究涵盖心脏数字孪生、肿瘤精准诊疗和跨尺度建模，成果发表在Nature Medicine、Nature Biomedical Engineering等期刊。2025年，王烁成立全晓得，与多家复旦附属医院建立长期合作，已处理百万级心脏多模态数据、消化道内镜数据及万级肿瘤随访和影像数据。
商业层面，全晓得切入药企虚拟临床试验和新药研发支持，选择心脏作为第一个样板，因其同时连接电生理、力学、流体、组织结构和临床终点。公司已交付包含创新医疗器械虚拟临床验证的项目，帮助药企在进入真实试验前优化适应症选择、入排标准、剂量和联用策略。全晓得将生命规律封装为可组合、可验证、可持续积累的计算模块，其平台化路线能否在医疗AI领域建立长期壁垒，有待后续验证。
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