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，医疗领域这一被认为最难攻坚的领域，正迎来关键转变。医疗行业长期存在的资源供需矛盾，正通过引入AI来破解质量、成本和可及性的“不可能三角”。随着AI深入医疗领域，万亿诊疗场景的价值链正被重构，资本市场也产生了强烈共鸣。

AI深入医疗诊断核心

对于医院而言，图像分析是最大的瓶颈。利用AI疏通病理科拥堵，成为医院价值释放的最快途径。

在上海瑞金医院，每天产生约6000张病理切片，每名医生平均每天需阅片200~300张。传统方式下，医生需在显微镜下逐个诊断，耗时40分钟。而使用瑞金医院与华为联合研发的瑞智病理大模型后，AI能提前识别病灶区域，单切片诊断时间缩短至秒级。医生的工作方式转变为互动式审核AI诊断结果。

效率大幅提升后，AI诊断的质量如何？瑞金医院病理科主任助理介绍，以亚专科病理医生培训为例，医生需研读50本专业书籍，学习诊断50万张病理切片，而大模型在两个月内研读了300余本病理诊断书籍，阅览了100万张数字切片，回答准确率高达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、瑞金医院院长宁光分享了他对AI的看法。

宁光表示，医生在手术时会在大脑中进行图像融合，但即使再聪明的人也无法完全准确矫正，AI的全面性、准确性及速度远超人工。“AI比我们更快，甚至在思维上也逐渐超越我们，尤其是在多模态融合后。”

宁光指出，过去人们认为AI不会替代人，但现在这一观念已改变。机器替代人是工业化、进步的过程，人们可以找到新的工作。“未来社会将被AI重塑，如果不拥抱AI，就可能被边缘化。”

AI正逐个攻克医疗诊断的核心难题，吸引越来越多医院和头部机构加入。据中国研究型医院学会信息化专委会副会长介绍，迄今已有160多款人工智能医疗器械获三类注册证，其中2024年内获批的超过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、新药研发等场景。

AI医生和助理上岗

如何扩大医疗资源可及性？AI成为当前最有希望的解决方案。

2月13日，北京儿童医院的AI儿科医生“上岗”引发热议。工程师将患儿资料输入模型后，AI儿科医生得出的建议与专家组会诊结果高度一致。

这名AI儿科医生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。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场景，促进医疗资源均衡布局。

在“胡洋医生康乐家园”微信群中，胡洋医生的AI助理维护的患者群非常活跃。群友可24小时提问并得到实时解答。这是由AI和人工团队共同维护的试验项目，已覆盖上千人。

AI助理的底座是百度医疗大模型，引入了DeepSeek大模型，还加入了胡洋医生的知识库、多模态交互等功能。AI助理可为群友解答健康问题、做知识科普、发送提醒、解读化验报告等，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，负责回答与审核，患者病情恶化或表现出严重心理危机时，会触发报警机制，第一时间通知胡洋医生。

胡洋医生表示，AI助理虽不提供诊断和治疗，但极大解决了时空局限、资源不足的问题，解放了医生个人。“我相信AI是发展方向，未来将对诊疗模式产生重大推动。”

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

AI成本快速下降

医素科技创始人表示，过去大模型训练成本高昂，初创公司难以承受，但DeepSeek出现后，公司以可负担的成本快速升级了核心算法。DeepSeek的技术创新为医疗大模型提供了新的架构思路和优化方法，被用于提升效率、降低计算成本和提高训练速度。

数坤科技旗下的“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。

当前不少AI集群系统利用率不到50%，意味着一半以上时间都在消耗算力。一个有效精准的AI系统，可将医生业务数据灵活承载，极致利用资源体系。降低成本正成为医疗科技公司努力的方向。

医疗行业价值链待重构

医疗行业正朝着提质、增效、降本的目标迈进。

今年以来，全国多家三甲医院宣布完成DeepSeek本地部署，在确保数据安全的前提下，利用自身积累的高质量医疗数据，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。AI将对医疗行业价值链进行重构，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带来效率革命。AI还将颠覆药物研发，将靶点发现和分子设计从“十年磨一剑”变为高效突破，减少临床实验失败概率和资源浪费。

AI医疗的“黄金时代”即将到来，资本已嗅到风向。今年以来，AI医疗板块受到全球资金追捧。在美股，AI医疗股表现强劲，医疗保健被视为“最被低估的AI应用”。在国内，技术落地能力强、数据资源丰富的上市公司成为资本市场的热点。

尽管AI医疗概念炙手可热，但仍面临诸多挑战，如数据安全、AI模型可解释性欠缺及跨学科专业人才匮乏等。鉴于医疗工作关乎生命健康，AI医疗成熟还需时间沉淀与打磨。

（文章来源：证券时报）