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本文編輯 | 虎嗅科技醫(yī)療組

撰文者 | 陳廣晶

本文編輯 | 苗正卿

圖片 | AI生成

中國醫(yī)療大模型持續(xù)突破。

就在不久前，訊飛醫(yī)療與中山醫(yī)院共同發(fā)布了觀心大模型CardioMind（beta 測試版）。按照中國科學院院士、中山醫(yī)院心內(nèi)科主任葛均波的預言，正式版將在不久后亮相。

就在這一時刻，華為與上海瑞金醫(yī)院合作開發(fā)的RuiPath（瑞智）、樂心醫(yī)療研發(fā)的心血管病垂直大模型等也在集中發(fā)布。醫(yī)渡科技、數(shù)坤科技等通過引入DeepSeek實現(xiàn)對原有大模型的升級。此前就已經(jīng)發(fā)布的"AI兒科醫(yī)生"——百川智能與北京兒童醫(yī)院、小兒方健康科技共同開發(fā)，也借助會診活動再次提升了知名度。

業(yè)內(nèi)觀點認為，這些企業(yè)的動作主要是通過"搶跑"關鍵案例，來證明自身的實力。

一定程度上來說，DeepSeek憑借其開源、普惠、推理過程"白盒"化等特點，迅速贏得了醫(yī)療機構的信任，為整個AI醫(yī)療行業(yè)注入了新的活力，在股市上也引發(fā)了單日上漲超過10%的熱勢。然而，專注于AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的"玩家"們也面臨著前所未有的壓力。

醫(yī)療作為AI落地的前沿陣地，一直是投資界備受關注的熱土。

ARK投資公司發(fā)布的最新報告顯示，AI+醫(yī)療解決方案的全球市場規(guī)模預計到2030年將達到1553億美元，2022至2030年的年均復合增長率約為35.5%。在中國，這一市場受到多部門政策的大力支持，其增長潛力更為巨大——預測顯示，中國市場的年均復合增長率將超過43%。

自2022年以來，中國已發(fā)布超過200個醫(yī)療大模型。然而，醫(yī)療行業(yè)具有較強的保守性和強勢特性，這些醫(yī)療AI模型在醫(yī)療領域的滲透率并不高。

以訊飛醫(yī)療為例，其產(chǎn)品在行業(yè)內(nèi)享有較高的認可度。公開數(shù)據(jù)顯示，截至2024年，該公司已覆蓋500多家等級醫(yī)療機構，與7家頂級醫(yī)院建立了戰(zhàn)略合作關系。同時，與基層醫(yī)療機構的合作也達6萬家。

盡管數(shù)字看似龐大，但在全部醫(yī)療機構中的占比僅為個位數(shù)。值得注意的是，訊飛醫(yī)療在基層醫(yī)療機構累計提供了8.77億次AI診斷建議，而全國醫(yī)療機構每年提供的總服務次數(shù)中，這一數(shù)字僅占九牛一毛。

DeepSeek在短時間內(nèi)已接入多家醫(yī)療機構，其中多為地方龍頭醫(yī)院。該公司的影響力超出了預期，目前每天都有醫(yī)保和醫(yī)療機構的人員咨詢其服務，主要關注點是如何幫助這些醫(yī)療機構接入DeepSeek。

客觀而言，DeepSeek在AI+醫(yī)療領域的推進起到了催化作用，但這一助力來得突然，給深耕這一領域的老玩家?guī)砹瞬恍〉膲毫ΑＨ绾伟盐者@一機遇，推動行業(yè)邁向新的高度，成為新老玩家們共同面對的課題。

醫(yī)療大模型卷瘋了

多位深耕醫(yī)療領域的AI專家普遍表示，這一情況讓他們難以入眠。

AI技術的迭代速度之快令人驚嘆！從ChatGPT到DeepSeek，短短兩年多時間里，技術的上限在不斷抬升。每發(fā)布一個新的模型，就必須立即分析其優(yōu)劣勢，然后在第二天進行改進。

DeepSeek對醫(yī)療行業(yè)的影響不僅體現(xiàn)在技術層面，更體現(xiàn)在行業(yè)發(fā)展的邏輯上。業(yè)內(nèi)人士普遍認為，未來AI大模型的發(fā)展方向將是更加綜合、更注重圍繞患者全生命周期提供服務。

客觀來說，上一階段的"百模大戰(zhàn)"中，醫(yī)療AI模型在細分領域的表現(xiàn)越來越亮眼。

以心電智能模型為例，雖然目前仍屬測試版本，但葛均波教授指出，其能力已超過許多正教授。數(shù)據(jù)顯示，該模型對心電圖異常的識別準確率達到98%，業(yè)界認為這已相當于一名數(shù)字心內(nèi)科主任。

然而，人體是一個整體，疾病往往涉及多個器官，尤其是癌癥等復雜疾病，通常影響全身多個系統(tǒng)。面對日益精細的分科劃分，患者和家屬常常感到焦慮，而重復檢查不僅浪費了時間和金錢。

從"以人為中心"的底層邏輯出發(fā)，有業(yè)內(nèi)人士認為，AI大模型的發(fā)展趨勢是"All in One"，即在數(shù)據(jù)積累和計算能力足夠的情況下，一個大模型可以完成多種任務。在醫(yī)療領域，這可以通過整合影像、化驗報告、基因檢測等多模態(tài)數(shù)據(jù)，完成檢查、診斷、治療等全流程任務。

在這一方向上，業(yè)界已有相關實踐，例如瑞智大模型和聯(lián)影推出的一站式放療平臺等。

此外，也有業(yè)內(nèi)人士指出，醫(yī)療場景的復雜性遠超預期。以腎臟病為例，其所需知識維度與基因測序模型完全不同；數(shù)據(jù)異構性問題，如電子病歷、影像組學與組學數(shù)據(jù)的融合，仍是世界難題；監(jiān)管差異性問題，醫(yī)療器械類與非醫(yī)療器械類應用的合規(guī)路徑也存在顯著差異。

因此，他預測，"聯(lián)邦式生態(tài)"可能是未來AI大模型的趨勢，即多個專業(yè)模型通過標準化接口協(xié)同工作，類似于人類醫(yī)療會診體系。

無論采取哪種模式，最終目標都是實現(xiàn)更多科室和醫(yī)療機構數(shù)據(jù)的整合，以及各類專業(yè)人士在更大范圍內(nèi)的協(xié)作，這種協(xié)作甚至可以超越國界。

醫(yī)療一線的經(jīng)驗分享顯示，DeepSeek與醫(yī)院HIS系統(tǒng)的結合，已在門診、住院及隨訪等全流程實現(xiàn)智能化。基于系統(tǒng)中的自主應用開發(fā)模塊，醫(yī)生可以對患者的影像學檢查、化學指標檢驗結果等進行綜合分析，從而為診斷提供更有力的支持。

中山醫(yī)院的院長周儉公開表示，發(fā)布觀心大模型只是一個起點，推動整個醫(yī)療行業(yè)的智能化升級，為更多患者提供更高質(zhì)量的醫(yī)療服務才是最終目標。

這一變化將使更多AI技術快速應用于醫(yī)療領域，如DeepSeek，也將更快地在醫(yī)療中扎根，這將加劇AI+醫(yī)療行業(yè)的競爭態(tài)勢。

近期，西安交通大學第一附屬醫(yī)院網(wǎng)絡信息部副部長蔡宏偉在一篇名為《AI重構醫(yī)療未來：DeepSeek崛起的深層影響》的文章中提到，DeepSeek的崛起正在重塑AI在醫(yī)療領域的應用格局。其中直接影響之一，就是這些AI公司可能面臨倒閉或被迫轉型。

在醫(yī)改進入深水區(qū)階段，醫(yī)療機構運營壓力持續(xù)攀升，成本控制和降本增效成為了管理者最關注的問題。DeepSeek憑借技術突破與臨床價值的深度結合，以及合理的收費標準，贏得了頭部醫(yī)院的認可。

這也揭示了AI+醫(yī)療競爭的終極方向——將聚焦于臨床滲透的深度和可量化的ROI（投資回報率）證明。邱建華向虎嗅表示。

對于AI+醫(yī)療公司而言，時間緊迫，必須盡快在醫(yī)療領域占據(jù)足夠大的市場份額，才有機會參與這場比拼。

百川智能已經(jīng)在調(diào)整業(yè)務條線，將資源集中到醫(yī)療領域。華為也正式組建了醫(yī)療衛(wèi)生軍團，目標是構建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫(yī)療大模型落地到臨床場景中。

決賽，提前打響了。

機會在哪里？

DeepSeek并非全能，它無法實現(xiàn)的部分，為慌忙應戰(zhàn)的醫(yī)療大模型公司騰出了生存空間。

新疆維吾爾自治區(qū)人民醫(yī)院信息中心主任彭建明在近期撰文中指出，在本地部署初期，醫(yī)院投入了大量的資金購買高性能硬件設備，包括GPU、TPU等，并組建了專業(yè)團隊負責部署和運維工作。

在維護過程中，醫(yī)院獨立承擔了模型的技術迭代、能源消耗以及數(shù)據(jù)治理等成本。此外，還需要軟件工程師、數(shù)據(jù)工程師等高端人才的支撐。

更重要的是，本地化部署由于缺乏廠商提供的多元化API接口等功能，為后續(xù)生態(tài)建設埋下了隱患。

除了成本節(jié)省，采用DeepSeek醫(yī)療垂直大模型廠商服務在模型迭代更新、業(yè)務擴展等方面也更具優(yōu)勢，這可能是更為理性的選擇。

湘雅醫(yī)院并未直接引入DeepSeek，而是選擇了與AI+醫(yī)療公司醫(yī)渡科技合作，后者負責為其搭建包括DeepSeek、醫(yī)渡大模型等多個大模型組成的AI中臺。目前，智慧眼已在長沙市第一醫(yī)院、桃江縣中醫(yī)醫(yī)院等醫(yī)院落地"砭石大模型+Deepseek"雙模驅動的醫(yī)療AI組合。

這種DeepSeek與醫(yī)療垂直大模型結合的打法已逐步形成體系。業(yè)內(nèi)觀點認為，兩者在醫(yī)療行業(yè)的應用可實現(xiàn)能力互補，既保障了醫(yī)療機構對數(shù)據(jù)安全的需求，也形成了從預防到治療的完整醫(yī)療鏈條。這一過程中，AI+醫(yī)療企業(yè)找到能夠實現(xiàn)"1+1＞2"價值增量的關鍵點至關重要。

某位業(yè)內(nèi)人士指出，DeepSeek對醫(yī)療行業(yè)的具體價值目前尚難定奪，但可以確定的是，它"激活了整個醫(yī)療市場"。無論是否實際應用，企業(yè)都希望先實現(xiàn)本地化部署或購買"一體機"放置使用。

從積極角度看，采用DeepSeek有助于推動行業(yè)更專注于"如何讓AI真正成為醫(yī)生的智能助手"。邱建華表示："這將有助于加速推動行業(yè)更專注于'如何讓AI真正成為醫(yī)生的智能助手'。"

這一趨勢也將促使醫(yī)療大模型向更符合臨床需求的方向進化。

中國醫(yī)療大模型雖已有200余個，但受限于算力成本高昂，其中大部分機構仍在重復構建基礎醫(yī)學知識庫。邱建華認為，DeepSeek降低算力成本后，各方將匯聚至同一發(fā)展起點，這將加速大模型在更多醫(yī)療場景中的落地應用。

在蔡宏偉的愿景中，預計一批AI公司將基于DeepSeek大模型基礎，打造具有獨特競爭力的產(chǎn)品。

邱建華解釋道："未來，AI+醫(yī)療將呈現(xiàn)'金字塔結構'。頂端是少數(shù)通用基座，中層是?？苹?，底層是數(shù)以萬計的個性化應用。"

醫(yī)療AI要想真正成功，必須回歸臨床實際價值，無論是技術突破還是場景創(chuàng)新，最終都要解決診療效率、精準度和可及性等關鍵問題。"DeepSeek的快速落地實踐印證了我們的判斷：醫(yī)療大模型需要從'技術炫技'轉向'場景共生'。"

在過去幾年里，AI+醫(yī)療領域尤其醫(yī)療大模型異常火爆，但醫(yī)療AI到底能被應用于哪些場景，一直困擾著整個行業(yè)。領域專家曾指出，對于許多醫(yī)院而言，數(shù)據(jù)并不是問題，真正困擾的是不知道有哪些場景可以應用。

邱建華認為，解決技術邏輯與醫(yī)療實踐之間的"最后一公里斷層"是至關重要的。只有在真實場景中不斷迭代模型，才能解決這一關鍵問題。

可以說，AI在醫(yī)療落地的大廈還處于早期階段，需要多方共同參與，而且越多越好。

商業(yè)化問題仍然無解

從以往經(jīng)驗來看，科技公司要想從醫(yī)療領域獲利是非常困難的。

作為醫(yī)療大模型領域的領軍企業(yè)，訊飛醫(yī)療去年年底在香港上市。

根據(jù)此前披露的招股說明書，訊飛醫(yī)療在臨床決策支持系統(tǒng)的落地應用中占據(jù)了六成以上的市場份額，年收入超過6.5億元，但仍然處于虧損狀態(tài)。從更多細節(jié)來看，應收賬款持續(xù)增加，應收賬款周轉天數(shù)明顯過長，2024年 alone達481.1天，顯示出企業(yè)在與醫(yī)院合作過程中存在的弱勢地位。

另一家醫(yī)療信息化領域的龍頭企業(yè)衛(wèi)寧健康在接入DeepSeek后股價持續(xù)攀升，2024年股價創(chuàng)下8天增長80%的紀錄，最高曾達到每股14.55元，較2025年1月低點翻倍以上。然而，2024年其現(xiàn)金流減少18%，業(yè)績承壓，銷售回款周期延長也是原因之一，這些問題也引發(fā)外界質(zhì)疑。

在DeepSeek進入醫(yī)療領域后，情況似乎更加嚴峻。除了迅速推出AI+醫(yī)療產(chǎn)品以彰顯自身實力，高性價比也成為企業(yè)爭取醫(yī)療機構合作的"殺手锏"。

例如，瑞金病理大模型通過學習300多本病例診斷書籍，針對病理醫(yī)生的常見問題，其回答準確率達到90%以上，能夠覆蓋90%以上的常見腫瘤類型。而華為相關負責人透露，其部署的架構僅需16張算力卡即可支撐，與部署DeepSeek所需的算力水平基本一致。

在這些數(shù)據(jù)的背后，科技公司們早已認識到的關鍵問題在于，短期內(nèi)難以實現(xiàn)醫(yī)療領域的商業(yè)化閉環(huán)。即便在長期商業(yè)化探索中，也只能在嚴肅醫(yī)療以外的大健康領域挖掘潛在應用價值。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4062550.html

經(jīng)過多年的成長與發(fā)展，AI+醫(yī)療技術逐漸獲得了監(jiān)管機構的認可。較早推出且應用較為廣泛的AI輔助診斷產(chǎn)品（尤其是影像類的）作為醫(yī)療器械，已被國家醫(yī)保局納入立項指南。業(yè)內(nèi)專家普遍認為，這標志著AI+醫(yī)療在未來獲得醫(yī)保支付支持的階段已初具雛形。

醫(yī)療AI技術的下一階段突破正逐步臨近。

在醫(yī)療AI領域，行業(yè)專家常用自動駕駛技術的發(fā)展模式進行類比。若將L4階段的自動駕駛視為"智能醫(yī)療醫(yī)生"，那么目前AI+醫(yī)療技術已處于L2、L3階段，即在特定場景下，AI輔助醫(yī)生可以完成診療工作并直接生成治療方案，醫(yī)生則需最終確認并完成診療流程。這一階段的實現(xiàn)超出了預期，下一階段的進展只會更快。

在這一背景下，任何試圖改變醫(yī)療格局的科技巨頭或新興企業(yè)都已勢不可擋。至于具體的盈利模式，不妨讓時間來揭曉答案。