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　　从人工智能（AI）阅片实现秒级定位，到AI医生AI助理轮番上岗，再到三甲医院纷纷宣告本地化部署DeepSeek，今年以来，被认为是最难攻坚的医疗领域，迎来了关键拐点。

　　资源供需矛盾长期存在的医疗行业，开始引入AI来破解质量、成本和可及性的“不可能三角”。随着AI向医疗领域深水区渗透，万亿诊疗场景的价值链被重构，资本市场也迎来共振。

　　AI攻坚医疗诊断深水区

　　对于一家医院而言，最大的堰塞湖便是图像分析。疏通病理科拥堵成为了AI在医院释放价值最快的路径。

　　在上海瑞金医院，每天产生约6000张病理切片，每名医生平均每天阅片200~300张。在传统的工作方式下，医生需要在显微镜下逐个诊断，需要40分钟时间。在使用瑞金医院与华为联合研制的瑞智病理大模型交互式病理诊断后，AI大模型能提前识别病灶区域，单切片的诊断时间变为秒级。医生的工作方式，从过去在镜下找病灶转变为互动式审核AI诊断结果。

　　大幅提升效率后，AI诊断的质量如何？

　　瑞金医院病理科主任助理笪倩介绍，以亚专科病理医生的规范化培训为例，在前十年的学习当中，医生至少需要研读50本专业书籍，学习诊断50万张病理切片，而大模型在两个月的研发进程中，研读了300余本病理诊断书籍，阅览了100万张数字切片，在由病理医生整理的常用问题当中，大模型回答的准确率达到90%。

　　2月18日，瑞金医院与华为联合发布瑞智病理大模型RuiPath。发布会上，中国工程院院士、瑞金医院院长宁光讲述了他对AI的最新看法。

　　“作为医生，脑子里会有很多具象的东西，在开刀的时候医生会在大脑里将影像学结果和实际情况做对比、矫正，也就是图像融合，这是在医生大脑里发生的过程。但再聪明的人，再过目不忘的人，都不可能真正准确地矫正，仍然是不清晰的。”宁光表示，使用AI或者大模型做图像分析，它的全面性、准确性以及速度与人工不可比拟。“它确实比我们快了。甚至在思维上也比我们越来越好了，尤其是在多模态融合之后。”

　　宁光说，过去，数字工程师和专家们会说，放心，AI不会替代人，但今天大家都不说这句话了。机器替代人是工业化的过程，是一个进步的过程，人可以找到新的工作去做。“整个社会将来会被AI所重塑，如果你不去拥抱，你就可能是个局外人了。”

　　AI正在逐个攻坚医疗诊断深水区，越来越多医院和头部机构加入。中国研究型医院学会信息化专委会副会长、北京高博医疗集团首席信息专家陈金雄介绍，据不完全统计，迄今已有160多款人工智能医疗器械获三类注册证，其中仅2024年内获批的就超过40款。国内涉及医疗的大模型已逾百个，覆盖辅助决策、质量控制、患者服务、中医传承、新药研发等各医疗应用场景。

　　AI医生和助理上岗

　　如何扩大医疗资源的可及性？AI成为当前最有希望的解题之法。

　　2月13日，北京儿童医院的AI儿科医生“上岗”引发关注。该院的工程师将一位患儿的资料输入模型后，AI儿科医生得出了与十多名专家组会诊结果高度一致的建议。

　　这名AI儿科医生背后，是北京儿童医院正在研发的儿童健康大模型系列产品之一。据悉，专家型、家庭型和社区型AI儿科医生将陆续“上岗”，全方位覆盖基层医疗机构和家庭健康管理等多元化场景，促进医疗资源均衡布局。

　　“虽然我不是真正的人，但我会尽我所能为您提供专业的呼吸健康方面的帮助和信息。”近日，记者加入“胡洋医生康乐家园”微信群，由他的AI助理维护的患者群非常活跃。有群友提问，二氧化碳潴留是不是血氧饱和度低的事？睡觉盗汗，为什么觉得冷呢？这些常见的健康问题可以在群里24小时提问并得到实时解答。

　　这是一个由AI和人工团队共同维护的试验项目。去年4月份，胡洋和杭州医素科技合作，后者帮他开发了这个AI助理。患者群由病友管理，现在加起来已有上千人。

　　杭州医素科技创始人童清霞告诉记者，该AI助理的底座是百度医疗大模型，最近引入了DeepSeek大模型，在研发过程中，还加入了胡洋医生的知识库、多模态交互等功能。AI助理可以为群友解答专业健康问题，做知识科普、发送提醒、解读化验报告等工作，但不提供诊断和治疗。后台由“审核智能体”和“回答智能体”组成，分别负责回答与审核，如果患者病情恶化或表现出严重的心理危机，还会触发报警机制，第一时间将信息转达到胡洋医生本人。

　　作为首批尝试使用AI助理的医生，胡洋对记者表示，AI助理虽然不提供诊断和治疗，但是极大地解决了时空局限、资源不足的问题，解放了医生个人。“我相信AI是方向，以后一定会对诊疗模式产生大的推动。”

　　医脉通推出国内首个大模型驱动的AI医生MedliveGPT，并已通过国家网信办大模型算法备案。

　　AI成本快速下行

　　“今年春节到现在，我们一直在加班，但大家都非常高兴。”在采访中，童清霞说了很多次“高兴”。她创始的医素科技，是一家专注于数字化心脏健康管理的医疗科技公司，上线了“医素家园戒烟小程序”。

　　数字化戒烟近年在国外屡获投资，但在国内还处于试水阶段。医素科技是国内做数字戒烟的第一梯队，已经和北京协和医院、邵逸夫医院合作开展临床实验，目标是拿到国家药监局的数字疗法审批。

　　童清霞告诉记者，过去，大模型训练的成本高昂，对于初创公司是不可承受的，但DeepSeek出现后，公司用可负担的成本快速升级了核心算法。据悉，在用DeepSeek对戒烟干预模型进行调整后，他们的产品能力有了显著提升。“大模型戒烟不再遥不可及。”

　　不独医素科技，DeepSeek的技术创新，为一批医疗大模型提供了新的架构思路和优化方法，被借鉴于提升医疗大模型的效率、降低计算成本和提高训练速度。

　　数坤科技表示，旗下的“数坤坤” 多模态医疗健康大模型在接入DeepSeek-R1模型后，架构优化升级，通用底层能力大幅提升。医渡科技宣布将DeepSeek人工智能模型整合至公司自主研发的医疗大脑YiduCore，推动AI技术在医疗健康产业的规模化应用。

　　有业内人士指出，当前不少AI集群系统的利用率不到50%，意味着一半以上的时间都在消耗算力，这一现象急需突破。一个有效精准的AI系统，将可以灵活地承载医生的业务数据，将资源体系极致地利用起来。用技术降低成本，正成为不少医疗科技公司努力的方向。

　　医疗行业价值链待重构

　　整个医疗行业，提质、增效、降本正在路上。

　　今年以来，全国不少三甲医院宣布完成DeepSeek本地部署，在确保数据安全的前提下，充分利用自身积累的大量高质量结构化和非结构化医疗数据，提升运营效率。

　　但在业内人士看来，这只是万亿诊疗场景拥抱AI的一小步。雷和医疗创始人张洪雷医生对证券时报记者表示，AI将会对医疗行业价值链重构。

　　AI医疗在个性化健康管理、医患互动优化、远程医疗升级、诊疗流程智能化等方面，将带来效率革命。

　　更进一步，AI将颠覆药物研发，将靶点发现和分子设计从“十年磨一剑”到高效突破，在临床实验优化上，也将减少失败概率，减少资源浪费。

　　对于AI医疗即将到来的“黄金时代”，资本已嗅到风向。

　　今年以来，AI医疗板块得到全球资金的追逐。在美股，AI医疗股表现强势，医疗保健被认为是“最被低估的AI应用”。在国内，一些技术落地能力强、数据资源丰富的上市公司，成为资本市场捕捉结构性行情先发受益的标的。安必平、卫宁健康、迪安诊断、华大基因、医渡科技、美年健康、阿里健康、金域医学等上市公司股票，在最近一月内的涨幅均超过或者接近50%。

　　尽管AI医疗概念已经火热，但展望未来，这一领域仍面临诸多挑战。首先是数据安全的问题，AI医疗须在患者隐私保护与数据共享之间探寻平衡。其次，AI模型可解释性的欠缺，衍生出全新的风险责任界定难题。此外，跨学科专业人才的匮乏，也制约着AI医疗从理论走向实际应用的步伐。

　　鉴于医疗工作直接关乎生命健康，AI医疗距离真正成熟，显然还需要时间的沉淀与打磨。