随着包括医渡科技、鹰瞳科技、万达信息、智云健康等在内的首批企业先后官宣接入Deepseek后，最新数据显示，已有超过30家医疗大健康公司宣布整合DeepSeek，领域覆盖药物研发、影像分析、诊断筛查、病理检测、慢病管理等多个领域。AI大模型在医疗大健康产业的结合正催生出更多场景和产品。

　　由于DeepSeek大模型的特点在于开源、高性价比，因此，人工智能（AI）与医疗大健康产业的结合展现出巨大潜力。然而，我们也要正视场景和产品背后的市场认可度，以及支付、准入、安全、伦理等多方面挑战，一位资深业内人士告诉第一财经。

　　两大成熟应用场景

　　AI在医疗领域的爆发，得益于数据的数量规模和质量等级。以医疗领域为例，“智慧医院”成为AI的一大主要应用场景。比如，深圳市人民医院已本地化部署DeepSeek，AI预问诊服务已得到应用，辅助医生一键生成电子病历。

　　同样，上海市第四人民医院也完成了DeepSeek本地化部署，将基于3万余例典型病例为医生提供精准决策支持。此外，上海瑞金医院与华为联合推出“瑞智病理大模型”，赋能临床诊断。

　　另一大应用场景则是“诊断设备”。例如，东软医疗的脑卒中评估软件可在90秒内完成缺血半暗带分析，准确率达95%以上。联影医疗也在CT、PET-CT等设备中融入AI算法，提高影像学诊断效率。

　　中国信通院医疗大数据研究中心(华东)主任张宇鸣指出，AI大模型在病历书写、辅助诊断等场景可提高效率，而在病理分析、影像导航等场景则更注重细微区别和精准性。

　　然而，AI与各行业的结合仍面临障碍。华为公司副总裁周跃峰表示，数据工程耗时长，模型训练和应用落地难，算力等问题都需解决。

　　风险与挑战

　　AI在医疗领域的加速落地也伴随着风险与挑战。厦门大学医学人工智能研究院负责人王连生指出，除了数据安全，AI大模型还面临推理过程、责任归属、公平性等挑战。

　　AI医疗器械在上市前的注册申报、医保准入阶段也面临难题。张宇鸣表示，AI医疗器械需经过严格研究、检测、验证后才能获批使用，上市后还需关注不良事件。

　　为此，亟需推进相关标准的制定，明确AI医疗器械背后算法的可解释性、可靠性。硅致智能创始人王菁建议，企业应明确AI医疗器械的分类界定，选择合理的训练集、验证集，并通过临床验证和性能测试证明其安全性和有效性。

　　医保准入方面，国家医保局表示，将在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，但目前不重复收费。

　　一位省级医保部门人士称，目前AI主要作为辅助功能，单列收费的情况几乎没有，但未来对于某些AI医疗器械的医保收费可适当考虑。（文章来源：第一财经）