AI导读:

随着DeepSeek等AI大模型的应用,超过30家医疗大健康公司宣布整合,覆盖多个领域。AI在智慧医院和诊断设备两大应用场景中展现出巨大潜力,但也面临市场认可度、支付、准入、安全等多方面挑战。同时,AI医疗器械在上市和医保准入阶段也需解决难题。

  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。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)