2023年被称为医疗AI大模型元年，企业积极投身其中，推动大模型应用落地。到2024年底，国家卫生健康委发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，为AI在医疗领域的84个创新应用提供了明确方向。

上海市出台了《上海市发展医学人工智能工作方案（2025-2027年）》，在政策层面为医疗AI的发展保驾护航；四川省2025年的政府工作报告中也提及“发展互联网医院、远程诊疗和‘AI+医疗’”，以促进优质医疗资源下沉和共享。

自2025年起，随着Deepseek等国产大模型取得突破，医疗大模型及AI应用再次掀起热潮。多家三甲医院、专科医院宣布已完成DeepSeek的本地化部署，其他医疗服务机构也在加速跟进。这背后，是我国医疗资源长期失衡的现状，医疗领域急需AI的支持。

上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿科主任潘家骅指出，我国95%的医疗机构为基层医院，但患者却集中在少数三级医院，导致三甲医院人满为患，医生工作超负荷。科学导流患者、精准匹配医疗需求成为行业难题，而AI的应用为破局提供了新方向。

当前，我国AI医疗究竟发展到了什么程度？

医疗AI在2023年实现了爆发式增长。百度文心一言与多家医疗企业合作，推动医疗产业升级；嘉会医疗携手商汤科技，打造国际化智慧医院样板。围绕患者问诊、医院管理、医学影像等方面的AI大模型产品不断涌现。

然而，受限于开发成本、数据安全、技术成熟度等因素，医疗AI的普及与应用面临挑战。今年，随着国产大模型的突破，众多医疗机构看到了广泛应用医疗AI的可行性。DeepSeek-R1训练成本低、API定价合理，通过动态激活参数，显著降低医疗AI部署成本，提升推理效率。

不少医疗机构也陆续发布大模型相关的采购计划。江苏政府采购网显示，常州市第一人民医院采购基础大模型与训练推理算力一体化平台项目，预算480万元；广州医科大学附属脑科医院计划采购DeepSeek R1 70B本地部署一体机服务器，预算66.8万元。

业内人士表示，当前医院对应用大模型的积极性很高，纷纷开展私有化部署。一方面，辅助医生生成门诊、住院病历，推荐治疗方案、医嘱等；另一方面，在药品知识领域，大模型能给出更个性化的建议。

仁济医院副院长薛蔚强调，在医疗领域，精准知识的训练比注入规模化数据更重要。顶尖医生与技术应该成为搭档，共同推动医疗AI的发展。

仁济医院与蚂蚁集团合作的医疗AI项目取得了显著进展。这是全国首个用疾病结构化数据训练、在真实医疗场景运行的专科智能体，涵盖了98%常见泌尿系统疾病类别，服务了30万患者。

医疗专科大模型与通用大模型的核心差异在于，专科医生深度参与知识语料库构建及疾病判断逻辑设计，更契合真实医疗路径与逻辑。以前列腺癌为例，深度融入医生经验的医疗大模型能基于患者症状，逻辑推断潜在病因，实现从症状到病因的正向诊断推理。

在我国医疗资源紧张、医保费用需合理管控的背景下，医疗智能化革命势在必行。随着DeepSeek等模型的推广，AI在越来越多医疗机构中得到应用，医疗专科大模型也在持续优化。

蚂蚁集团医疗大模型算法负责人表示，AI未来的使命是将顶尖医院的诊疗经验标准化，通过封装三甲医院的诊疗能力，广泛服务基层医疗机构，使有限医疗资源得到扩容。

然而，医疗AI在赋能医疗机构降本增效、服务基层的同时，AI系统入院变现也面临难点。国家医保局价格招采司医药价格处负责人表示，AI技术虽能提高诊断效率，但现阶段还无法完全替代医生，不宜额外向患者收费。

即便是布局多年的互联网医疗企业，目前也难以在“AI看病”上得到更多回报。阿里健康、京东健康等企业最核心的营收仍来源于医药电商。

京东健康在强化互联网医疗专科能力建设方面取得进展。例如，在精神心理专科方面，与武汉大学人民医院开展临床科研合作，启动“基于多模态大模型等AI技术的自动辅助病历生成系统”项目。

随着行业需求的快速更迭，产业机会稍纵即逝，越来越多的医疗机构、医药企业、医疗器械企业、医疗科技企业参与其中，AI医疗的商业化路径值得探索。

IQVIA表示，AI医疗的商业化进程并非一蹴而就，涉及伦理、幻觉等众多问题，需要谨慎对待。未来可以从专家参与、整合行业信息、私有化部署等维度探讨医疗AI大模型的商业化突破。

（文章来源：21世纪经济报道）