DeepSeek把“赛博医生”卷疯了？

出品 | 虎嗅科技医疗组

作者 | 陈广晶

编辑 | 苗正卿

头图 | AI生成

中国医疗大模型拼了。

就在前不久，讯飞医疗与中山医院发布了观心大模型CardioMind（beta 测试版），按照中国科学院院士、中山医院心内科主任葛均波所说，正式版也将很快对外发布。

就在此之前，华为与上海瑞金医院合作开发的RuiPath（瑞智）、乐心医疗研发的心血管病垂直大模型等都在集中发布。医渡科技、数坤科技等通过介入DeepSeek升级了原有大模型。连此前早已发布的大模型“AI儿科医生”——百川智能与北京儿童医院、小儿方健康科技开发，也藉由会诊又刷了一次存在感。

业界认为，这些企业主要是先甩出“王炸”案例，证明自身实力。

某种程度上说，DeepSeek凭借开源、普惠、推理过程“白盒”化等特点，快速赢得了医疗机构的青睐，给整个AI医疗行业注入了新的活力，在股市上也掀起了一轮单日上涨超10%的热潮。但同时，专注于AI+医疗产业的“玩家”也面临着空前的压力。

医疗是AI落地的前沿阵地，一直是投资界看好的市场。

ARK投资公司最新发布的报告显示，AI+医疗解决方案的全球市场规模到2030年将增长到1553亿美元，从2022年到2030年的年复合增长率为35.5%。在中国，AI+医疗受到多部门政策支持，市场增速或更惊人——弗若斯特沙利文预测，中国这一市场同期年复合增长率可达43%以上。

2022年以来，中国发布的医疗大模型总数已逼近200个。然而，医疗是相对保守且强势的行业，这些医疗大模型在医疗领域的渗透情况并不乐观。

以讯飞医疗为例，其产品颇受行业认可，从公开数据看，截至2024年该公司业务覆盖的等级医疗机构约为500多家，形成战略合作关系的顶级医院有7家；加上基层医疗机构，与其有合作关系的医疗机构总数为6万多家。

数字看似可观，实际上在全国上百万家医疗机构中占比还只是个位数，而其在基层累计给出的8.77亿次AI诊断建议，在全国医疗机构每年提供的超25亿次服务中也只是九牛一毛。

DeepSeek在短期内就接入了上百家医疗机构，且其中多为地方龙头医院，“其影响超出了预期，我们现在每天都能接到医保、医疗相关人员的咨询，聚焦的核心是能不能帮他们家接入DeepSeek。”智慧眼创始人、董事长邱建华告诉虎嗅。

客观上，DeepSeek催熟了AI+医疗的市场，但是也打了深耕AI+医疗领域多年的老玩家们一个措手不及。接下来如何接住这波助力，把行业推向新高，也是新老玩家们需要共同面对的问题。

医疗大模型卷疯了

“根本就睡不好觉。”这是多名深耕医疗领域的AI专家们的最大感触。

AI迭代的速度太快了！从ChatGPT到DeepSeek，短短两年多时间里AI技术的天花板在快速拉高。“晚上发布新模型，就得连夜分析，从中吸收优势，第二天就要迭代。”

而DeepSeek带给医疗的震撼又不只在技术上，更是在行业发展逻辑上。业界普遍认为更加综合、围绕患者全生命周期做服务将是AI大模型的发展方向。

客观来说，上一阶段的“百模大战”中，医疗大模型在细分领域的表现越来越惊艳了。

仍以观心大模型为例，虽然还是测试版，按照葛均波所说，“能力已经超过很多正教授”了。从数据上看，AI对心电图异常的识别准确率达到了98%。业界认为，这俨然已经是一个数字心内科主任了。

不过，人是一个整体，疾病往往涉及多个器官，特别是癌症等复杂疾病，是全身性疾病，诊断和治疗都涉及多个科室。面对越来越精细的分科，患者和家属经常很焦虑，重复检查也浪费了时间和金钱。

从“以人为中心的”底层逻辑出发，有业内人士认为，AI大模型的发展趋势是“All in One”，也就是在数据积累足够多、算力足够大的情况下，在一个大模型上就可以做各种各样的事情。在医疗领域，则可以整合影像、化验报告、基因检测结果等多模态数据，完成检查、诊断、治疗等所有上下游任务。

在这个方向业界已有行动，瑞智大模型就是其中一例，此外还有联影近期推出的一站式放疗平台等。

也有业内人士认为，医疗场景的复杂性远超想象，在专业纵深性上，一个肾脏病模型需要的知识维度，与基因测序分析模型截然不同；数据异构性，电子病历、影像组学、组学数据的融合至今仍是世界难题；监管差异性，医疗器械类与非器械类应用的合规路径完全不同。

因此，他判断，“联邦式生态”，也就是多个专业模型通过标准接口协同的方式更可能是未来AI大模型的趋势，“就像人类医疗会诊体系”。

无论哪一种，目标都指向更多科室、医疗机构的数据的聚集，各类专业人士在更大疆域内的广泛协作，这种协作甚至可以超越国界。

来自医疗一线的经验分享显示，DeepSeek与医院HIS操作系统结合，可以直接实现从门诊住院到随访等全流程的智能化。基于系统上的自主应用开发模块，医生们已经可以对患者的影像学检查、化学指标检验结果等进行综合分析，从中获得对诊断更有力的支撑。

开发出观心大模型的中山医院的院长周俭也公开表示，“观心大模型发布只是一个起点”。推动整体医疗行业的智能化升级，为更多患者提供更高质量的医疗服务才是目标。

这一变化，将使更多大模型像DeepSeek一样，快速植根医疗，也势必加剧AI+医疗行业的竞争。

西安交通大学第一附属医院网络信息部副部长蔡宏伟在近期撰文中提到，DeepSeek的崛起，会深化和重构AI在医疗领域的应用。其中直接影响之一，就是一批AI公司面临倒闭或被迫转型。

在医改进入深水区，医疗机构运营压力增大，成本控制、降本增效成为管理者最关注问题的情况下，DeepSeek凭借技术突破与临床价值的深度结合，以及合理的收费标准，获得了头部医院的认可。

这也指明了AI+医疗竞争的终极方向——“将更聚焦于临床渗透深度与ROI（投资回报率）的量化证明。”邱建华告诉虎嗅。

对于AI+医疗公司来说，剩下的时间不多了，必须尽快在医疗领域占据足够大的份额，才有机会拿到下场比拼的入场券。

百川智能已经在调整业务条线，将资源集中到医疗领域了。华为也正式宣布组建医疗卫生军团，目标就是构建AI辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型落地临床场景。

决赛，提前打响了。

机会在哪里？

DeepSeek并非全能，它无法实现的部分，给慌忙应战的医疗大模型公司腾出了生存空间。

新疆维吾尔自治区人民医院信息中心主任彭建明在近期撰文中就指出，在实施本地部署之初，医院就投入了大量的资金购买高性能硬件设备，包括GPU、TPU等，同时还组建了专业团队来负责大模型的部署、运维等工作。

在维护过程中，医院还要独立承担模型的技术迭代、能源消耗，以及数据治理等方面的成本。除了资金和时间的投入，更需要软件工程师、数据工程师等高端人才。

更重要的是，本地化部署因为没有厂商提供的多元化API接口等功能，也给后续生态建设埋下隐患。

相比之下，接受医疗垂直大模型厂商服务，不仅节省成本，在模型更新、空间扩展等方面，都更加便捷，或许是更加理性的选择。

可以看到，湘雅医院就没有直接引入DeepSeek，而是选择与AI+医疗公司医渡科技合作，由后者为其搭建由DeepSeek、医渡大模型等多个大模型组成AI中台。智慧眼也在长沙市第一医院、桃江县中医医院等落地了“砭石大模型+Deepseek”双模驱动的医疗AI组合。

这种DeepSeek与医疗垂直模型结合的打法逐渐成型。业界认为，二者在严肃的医疗端可形成能力互补，既满足了医疗机构对数据安全的要求，也形成了从预防到治疗的完整链条。这个过程中，AI+医疗企业找到可以达成“1+1＞2”的价值增量点是关键。

有业内人士指出，DeepSeek究竟对医疗行业有多大帮助，现在还很难下定论，但是可以肯定的是，它“激活了整个市场”。不管是否用得上，谁都会想先本地部署或者买一个“一体机”摆在那里。

从好的方面看，“这有助于加速推动行业更聚焦于’如何让AI真正成为医生的智能助手’。”邱建华向虎嗅表示。

而这也将令很多医疗大模型进化成为更加符合临床需求的AI产品。

过去，中国虽然有200个医疗大模型，但是碍于算力价格高，其中大部分仍在重复构建基础医学知识库。邱建华认为，DeepSeek把算力打下来以后，大家都来到了同一个起跑线，这将有助于加速大模型在更多医疗场景中落地应用。

在蔡宏伟的设想中，会有一批AI公司在DeepSeek大模型的基础上，发展出独特的竞争力。

“未来，AI+医疗将呈现’金字塔结构’。顶端是少数通用基座，中层是专科化引擎，底层是数以万计的个性化应用。”邱建华向虎嗅解释说。

医疗AI要想成功，必须回归临床价值，无论是技术突破还是场景创新，最终要解决的是诊疗效率、精准度和可及性问题。“DeepSeek的快速落地印证了我们的判断：医疗大模型需要从’技术炫技’转向’场景共生’。”

在过去几年AI+医疗，特别是医疗大模型异常火爆的背后，究竟医疗AI究竟能够用在哪些场景，就已经是困扰行业的问题了。有数据领域专家就曾透露，对于很多医院来说，数据不是问题，问题反而是不知道有哪些应用场景。一定程度上，这是比数据短缺影响更大的瓶颈了。

“本质是技术逻辑与医疗实践之间的’最后一公里断层’。”邱建华认为，这个问题不解决，即便是拥有高质量数据，AI依然会成为“空中楼阁”。这需要临床专家、IT工程师、患者代表共同在真实场景中去迭代模型。

可以说，AI在医疗落地的大厦还处于发展早期，还需要多方共建，而且越多越好。

商业化问题仍然无解

从既往经验看，科技公司想从医疗领域赚钱是非常难的。

作为“医疗大模型第一股”，讯飞医疗去年年底在港股上市了。

从其此前公布的招股说明书看，虽然他们在有“智能助手”之称的CDSS（临床决策支持系统）落地医院中拿到了六成以上市场，年收入也可以达到6.5亿元，但是仍然在亏损。从更多细节，包括：越积越多的应收账款，明显超长的周转天数——到2024年应收账款5.33亿元，周转天数达到481.1天，都能看出他们在与医院合作中的弱势地位。

另一家医疗信息化领域的龙头企业卫宁健康，在接入DeepSeek的热潮里股价持续走高，创下了8天增长80%的记录，股价一度冲到14.55元的高点，是2025年1月份低点的2倍以上，也是因应收账款、坏账等问题饱受质疑。2024年其现金流减少了18%，业绩承压，销售回款周期延长也是原因之一。

在DeepSeek涌入医疗界以后，情况似乎更加严峻了。除了紧急发布AI+医疗产品来展示实力，高性价比是相关企业为争取医疗机构甩出的“王炸”。

比如：瑞金病理大模型，学习了300多本病例诊断书籍，针对病理医生整理的常见问题，其回答准确率达到90%以上，可以覆盖90%以上的常见肿瘤。而据华为相关负责人透露，其所部署的架构，仅需16张算力卡支撑。与部署DeepSeek所需算力支持也基本一致了。

在这些数据的背后，科技公司们都早已明确意识到的问题，那就是介入医疗至少短期内是不可能实现商业化闭环的。即便是长期商业化，也只能到严肃医疗以外的大健康等领域去挖掘。

所幸，经过多年发展，AI+医疗逐步得到了监管的认可。较早上市的AI辅助诊断产品（主要是影像类）作为医疗器械，也被国家医保局纳入了立项指南，业界认为这是未来获得医保支付的起点。

而且距离医疗AI的下一个大突破越来越近了。

AI+医疗行业人士喜欢用自动驾驶的发展模式类比AI在医疗领域的进展，如果说到L4阶段就可出现独立问诊的“AI医生”，那么目前AI+医疗就处在L2、L3阶段，也就是可在具体场景中，由AI辅助医生完成诊疗、直接生成方案由医生确认完成诊疗。这已经超出预期了，进入L4阶段只会更快。

这种情况下，任何致力于改变医疗的科技巨头、新秀们都不可能撤退了。至于怎么赚钱，还是先交给时间吧。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4062550.html