DeepSeek何以“深度定制”医疗？|聚焦|AI_新浪财经

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(10.960, -0.18, -1.62%)（300253.SZ）、万达信息(8.200, 0.04, 0.49%)（300168.SZ）、东软集团(11.620, -0.14, -1.19%)（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(19.880, -0.42, -2.07%)（603108.SH）、安必平(35.180, -0.85, -2.36%)（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(45.290, 3.43, 8.19%)（688621.SH）、泓博医药(31.590, 0.69, 2.23%)（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(15.380, 0.60, 4.06%)（300562.SZ）推出心血管病垂直大模型，复星医药(24.990, 0.44, 1.79%)（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(22.140, -0.27, -1.20%)（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）