转自:财联社
《科创板日报》3月18日讯(特约记者 乔翼蓝)近一个多月以来,DeepSeek掀起的AI大模型之风已经席卷医疗行业的各个细分赛道。
医疗行业的重点企业、医院与DeepSeek展开合作,为资本市场带来生机,并带动医疗全产业链的部分上市公司股价出现大幅波动。
DeepSeek的出现,使得医疗企业借助AI大模型发展的市场认知已经逐步形成:药械企业用AI大模型精进产品的智能化;主攻医疗信息化、医药零售、互联网医疗等业务的医疗科技企业开始加速垂直领域的技术升级;医疗机构在经营困难的当下纷纷追赶高性价比的AI大模型“列车”;就连头部科技企业也将公司战略瞄准了医疗......
这场竞合之战已然打响,谁将重塑医疗服务的底层逻辑,谁又在改写医疗赛道中的游戏规则?
▌从通用到垂域
2024年11月,国家卫健委发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》(以下简称“《参考指引》”),明确84个AI应用场景,涵盖医疗服务、医院管理、药物研发到健康管理全链条。
有了《参考指引》,企业和医疗机构在进行AI大模型部署之时更有方向感。上海市第七人民医院信息科主任赵铎向《科创板日报》记者表示,医院年后已经进行了DeepSeek的本地化部署,目前体检报告解读、文书撰写、药物咨询等场景正在应用调试环节。
赵铎告诉记者,医院层面考虑了DeepSeek的两种应用方式,一是购买DeepSeek等AI大模型现有的功能和服务,另一种是医院自己去做相关的数据训练。“现阶段,第一种方式会根据医院的实际需求进行投入。第二种方式,利用大模型的特性去做数据的分析,从简单到复杂的场景,例如影像科PET-CT报告、体检报告的解读,制度文件、科研管理流程等形成的知识库等。”
“相对于其他大模型,DeepSeek在训练效率与成本方面表现更为出色。其优势在于显著降低了医院等终端客户对于算力和服务器的需求,这也是DeepSeek火爆出圈的重要原因之一。”河北省邢台市人民医院副书记、副院长刘登湘告诉《科创板日报》记者。
但即使这样,还是对医院的算力投入提出了较高的要求。医院初步部署DeepSeek算力底座为70B蒸馏版,其目标是构建基于大模型的院内知识库体系,满足30人同时访问该知识库,这部分投入达到了几十万元。有医院于2024年采购了大模型服务器,部署了671B满血版,但在实际使用效果并未达到预期,在临床终端经常出现终端卡顿的情况。
关于算力、算法和数据谁更重要的话题,艾昆纬中国(IQVIA China)人工智能和创新业务负责人张畅表示,因为医疗行业的特性决定了数据的敏感度、获取来源、专业性等有别于其他行业,且需要长周期数据,从而导致该行业数据相对更重要。因此,医疗行业是基于数据的算力和算法的商业模式之间的长跑。
多位采访对象实际操作后发现,在医疗方面,DeepSeek并没有非常专业,医院需要用医疗上的专业数据,让它变得更聪明和更专业。如果训练的数据不准确,有时会产生幻觉。
“如果用DeepSeek这类通用模型做科研,就要把通用模型变成垂域模型。”赵铎表示,未来应用于科研会复杂一些,需要庞大的基础数据,不同模态的数据。数据更加专业后,生成智能体产品用于科研领域的药物研发、中医辅助诊断等。大模型的私有化部署并非终点,模型后面的应用才有实际价值。
已经构建完成智能体多年的医疗机构信息科负责人表示,三年前就已经预测了百模大战的到来,对医院各个领域的赋能,最终都是智能体,可以接任何来源模型和其他模型,重要的工作一定是本地化调优,调优和数据标注之后的成果,才是医院的知识资产。
该医疗机构负责人认为,基模大战的背后,还需要加大对医院具体应用的投入和付出。看应用场景和并发访问量,靠谱一点的应用落地,需要大量投入。
▌医疗AI行业的价值重估
与医疗机构的思路不同,其上游的医疗企业在AI大模型方面展开的竞争正在“激活”整个市场。
不同类型的医疗企业布局AI大模型的逻辑和特点各有不同。张畅告诉《科创板日报》记者,医药企业、医疗器械企业、医疗科技企业、医疗机构等企业或机构布局AI会结合自己的主业。
“医药企业的本质是研发,会去关注人工智能药物发现(AI Drug Discovery & Design,简称:AIDD)以及更好的商业化,即商业智能(Business Intelligence,简称:BI);医械企业大多有硬件,会思考如何添加软件或算法,甚至可能涉及通过工业化4.0去做生产优化;医疗科技企业会更多聚焦在算法层面,以及摸索应用场景;医疗机构布局大模型则是结合临床诊断或治疗的应用场景。”
张畅认为,要想成为领先的医疗科技企业,首先是能够链接上下游。尤其是到医院,结合临床数据开发合适的场景,这方面传统的医疗科技企业会比较有领先的可能性。药械企业要让医疗机构参与药企的研发,参与器械企业的整合设计。
随着越来越多参与者在AI大模型上的积极跟进,医疗行业的规则正在被重新定义。
3月8日,华为宣布正式成立“医疗卫生军团”。在此之前,华为已与众多医疗企业、医疗机构展开深入合作。
例如,在医疗信息化领域,华为与卫宁健康(11.660, -0.20, -1.69%)(300253.SZ)、万达信息(8.740, -0.09, -1.02%)(300168.SZ)、东软集团(12.730, -0.08, -0.62%)(600718.SH)等企业展开合作;在AI诊断与病理模型方面,与润达医疗(22.170, -0.17, -0.76%)(603108.SH)、安必平(37.000, -2.25, -5.73%)(688393.SH)等企业展开深入合作,还于近期与上海瑞金医院联合发布了临床级病理大模型RuiPath;在AI训练和推理方面,华为与润达医疗合作推出华擎智医训推一体机;AI药物研发领域,华为与阳光诺和(45.690, 0.03, 0.07%)(688621.SH)、泓博医药(33.940, -0.10, -0.29%)(301230.SZ)等药企合作。
在张畅看来,不可避免的参与者会有一些业务重合,例如数字化咨询和方案设计,但每个类型的企业有它自己的核心竞争力。华为这类科技企业,其优势在基础设施、本地化部署能力,以及网络安全,当然硬件相关(例如芯片等)也是它的核心壁垒,完全可以在此基础上衍生咨询服务。
“对于医疗科技企业而言,核心壁垒是对实际的医疗应用场景的熟悉,对医药企业和医药器械内部流程的熟悉,因此关注点会有不同。在交叉地带会形成竞争,但更多的还是共同合作的状态。”张畅告诉《科创板日报》记者。
有着行业数据和AI大模型训练能力的医疗科技企业,借助DeepSeek这一波行业变革浪潮,发挥出天然优势,陆续推出垂直领域的AI产品,成为有别于华为等科技企业的另一类竞争梯队。
近期,讯飞医疗科技(02506.HK)与中山医院发布了观心大模型CardioMind(beta 测试版),乐心医疗(16.100, -0.20, -1.23%)(300562.SZ)推出心血管病垂直大模型,复星医药(25.010, -0.08, -0.32%)(600196.SH)发布了自主研发的PharmAID决策智能体平台,此外,医渡科技(02158.HK)、卫宁健康(300253.SZ)、智云健康(09955.HK)、圣湘生物(24.630, 0.31, 1.27%)(688289.SH)等企业通过DeepSeek迅速升级了原有AI大模型。
AI医疗公司鹰瞳科技(02251.HK)发文表示,自研的万语医疗大模型接入DeepSeek-R1模型后,其多模态分析体系可以通过一张眼底照片预知50多种疾病风险。
同时,有医疗科技公司接入DeepSeek生成智能体,解决了行业痛点。在3月15日的第十届健康商品交易大会(西鼎会)上,中康控股(02361.HK)主要业务平台中康科技发布了“医疗健康全场景智能体”,其中的药店智能体能够改变药店的经营困局,帮助实现销售增长。
▌“深度定制”背后
围绕医疗AI大模型,除了应用场景的可行性外,探讨较多的还有投入产出比和商业化问题。
赵铎举例中医的辅助诊断,如果想做中医的通用模型,并一步步叠加预问诊、过程中诊断、开方开药等功能,大模型的数据量需求非常大,因为范围不同投入就不一样。反之,想要做某一个小病症的辅助诊断决策产品,注册相对更容易,但从投入和产出来看,大家会缺乏动力。
对于AI大模型应用是否需要注册医疗器械证的问题,业内也存在不同观点。有观点认为,人工智能医疗器械注册,会对数据库的标准更高,要确保准确性、完整度,数据的真实性以及逻辑关系各方面都要更清楚,得出的答案必须是正确的,不能模棱两可,存在幻觉。
张畅则认为,是否需要拿证主要看用途。如果是临床决策支持,例如CDSS(Clinical Decision Support System)也可能有例外。用于诊断决策,按目前的法规有可能需要做医疗器械注册。
关于准确性,他认为存在一个常见的误解是一定要百分百准确。目前的大模型百分之百准确很难,如果可以解释,例如结论在哪些边界里是有效的,就会大大改善局面。设想未来即便要去拿证,也不一定是要求百分之百准确,但可能需要非常多严谨的框定和解释,或者能够基于新的证据提供动态数据反馈。这个模型还可以在一定范围或者时间内,更新自己的判断。
目前已经形成行业共识的是,最终大模型的应用会以智能体(Agent)的形式呈现。刘登湘表示,医院应搭建大模型智能体开发平台,为模型的统一管理和接口标准化做好准备。这一平台不仅便于不同模型的集成与协同工作,还为未来自主拓展更多大模型应用奠定基础。会尽早上线基于大模型的医疗智能体。
智能体构建完成后,就要看医生如何管理AI工具了。在张畅看来,医生管理AI工具其实是从认识、接受、能用,到复用的过程。现在全社会的认知浪潮中,已经具备将AI作为工具的认知,接下来是AI能做什么的知识普及、AI的工作基本原理和能力的边界。
“当有了智能体代理人的时候,AI能够在多大程度上帮你做什么,医生或者使用者还需要添加自己的判断,首先是对协作角色的深刻理解。还有更重要的一点,怎样去进行人机互动,在自发的AI出现之前,要如何进行提问等。对AI有非常好地掌握能力同样是一项重要技能。”张畅表示。
他告诉《科创板日报》记者,这不算是一场医疗AI大战,更像是步入了共同发展和进步的阶段。只有各方参与,才能补足医疗人工智能的不同发展要素。
伴随着埃隆·马斯克的Grok 3推出,中国AI创业公司Monica的全球首款通用人工智能体Manus的横空出世,AI大模型的故事还在继续。
(科创板日报记者 乔翼蓝)


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