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接入DeepSeek 体检行业变革的催化剂?

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日前,ARK Invest发布《Big Ideas 2025》指出,到2030年,人工智能(AI)将全方位重塑多组学工具、药物研发以及分子诊断领域,大幅提升药物经济回报,比如药物开发成本降低400%,研发投入的回报提高5倍、筛查效率提高20倍……从长远来看,AI的影响力将渗透到每一个医疗细分场景。

当下,随着DeepSeek成为AI大模型领域的新焦点,健康管理领域正见证着一场因DeepSeek而起的“AI风暴”。今年3月4日,成都市第八人民医院基于DeepSeek大模型打造的老年AI健康管家上线;此前,深圳市第三人民医院与腾讯健康达成深度合作,上线智能体检业务,借助腾讯混元大模型和DeepSeek大模型,为市民健康管理带来全新体验……

公立医院在健康管理领域的先行探索,为医疗AI市场注入了强大的信任支撑,也推动了市场教育普及,其他医疗服务机构更是加速奔向DeepSeek。

今年2月,善诊宣布其自研的“善太医”AI系统接入DeepSeek,已在部分医院完成本地化部署;3月17日,瑞慈医疗集团发布“科技瑞慈”战略,宣布旗下智慧医疗生态平台“方舟智检系统”(RiciMedark)开启全面升级计划。

一时间,体检行业站在了变革的十字路口。DeepSeek究竟凭借何种独特优势吸引众多机构纷纷入局?在这一过程中,会面临哪些挑战与阻碍?它能否真正成为撬动体检行业深度变革的有力杠杆?

图片来源:摄图网


接入容易,整合难?

在医疗行业,大模型的应用逐渐成为趋势,为患者提供更加精准、高效、便捷的医疗服务。而健康管理领域,凭借其对海量数据处理、个性化服务定制的需求,无疑将成为大模型应用的核心阵地与热门场景。

事实上,早在DeepSeek引发广泛关注之前,例如复旦大学中山医院健康管理中心在2024年初曾发布文章显示,光启慧语携手中山医院,正式对外发布了AI医疗产品“光语慧医”。其中,中山医院健康管理中心江孙芳主任牵头“体检报告生成系统的大模型研发”,是健康管理理念与大模型的交叉融合。

今年以来,随着国产大模型突破,不少医院也宣布接入DeepSeek。有数据显示,DeepSeek-R1训练成本低至557.6万美元,API定价百万token输入仅2元、输出8元,通过动态激活参数,DeepSeek显著降低医疗AI部署成本,推理效率提升300%。

瑞慈医疗集团总裁助理兼信息管理中心总经理王刘程向21世纪经济报道指出,“当前医疗服务行业中,医院对应用大模型积极性颇高。鉴于医院数据不能外流,开年以来,上海、南通等地的医院纷纷开展私有化部署。”

“部署后的应用主要集中在两个方面。”王刘程分析,一是辅助医生生成门诊、住院病历,依据主诉、现病史等信息推荐治疗方案、医嘱、处方及其他建议供医生参考;二是在药品知识领域,大模型能给出比传统合理用药更具个性化的建议,同时涵盖质控、检验等方面。

然而,王刘程也指出,目前应用的发展滞后于AI部署速度,“目前多数医院上线的主要是诊前咨询、分诊及线上问诊辅助功能,这是由于ChatGPT、DeepSeek这类以聊天功能为主的AI在这些方面易于快速上线,而其他功能因需应用厂商结合大量医疗规范定制开发,进展较为缓慢。”

谈及DeepSeek这类大模型在医疗行业的应用,王刘程认为,从技术层面来看,其私有化部署、调用SaaS服务等方式操作简便,技术门槛较低,但真正实现医疗规范与AI的深度融合并非一蹴而就,而是需要经历长期的磨合过程。

他强调,如果体检中心自身报告质量欠佳、医疗管理体系不完善、缺乏必要的医疗积累和专业基因,即便接入AI,也难以达到预期效果,甚至可能出现适得其反的情况。在用户隐私保护方面,通过在调用模型时对用户身份信息进行屏蔽,仅针对检查结果进行分析处理,在实际操作中能够有效降低隐私泄露风险,保障患者的隐私安全。


“降本增效”,能否改写价格曲线?

根据相关统计及核算,2023年公立医院在健康体检市场的份额约为69%,民营机构市场份额约为24%。伴随着体检由强制指令性转为预防保健性,我国的非公立健康体检行业也进入快速发展阶段。

尽管市场前景广阔,但体检行业也面临着资源紧缺的现实挑战。为了提高健康管理效率,让健康管理资源实现普惠,爱康集团创始人、董事长兼CEO张黎刚曾在接受21世纪经济报道记者采访时强调,“在老龄化社会进程中,人工智能是破局的重要抓手。通过科技创新、人工智能,联动医院专家,放大有限的医疗资源。”

近年来,民营体检机构也在捕捉AI机遇。美年健康曾在年报中表示,“2024年进一步全面实施‘All in AI’战略,不断推进数智AI人工智能技术与医疗服务领域的深度融合和创新应用。”瑞慈医疗也曾披露与跨国医疗械企携手加码数字融合创新,在提升AI及数位化技术与医疗设备管理及服务深度融合的同时,不断提高精准医疗和优质资源的可及性。

随着大模型技术的不断迭代,“DeepSeek因开源降低成本,其MoE专家型模型架构可激活医疗专用大模型部分参数,让AI在医疗领域能够更好地满足专业的需求。”在王刘程看来,如今,行业正逐步向性能更优、成本大幅降低的新模型切换,这已成为发展趋势。

DeepSeek的“异军突起”,无疑再度点燃体检行业的热情。据王刘程介绍,此次瑞慈医疗的战略升级聚焦AI在体检业务与服务的赋能。在业务端,AI技术深度融入个性化健康方案定制、体检总检报告生成、检后健康管理等核心环节。同时,依托国产大模型DeepSeek的AI终检报告系统,可在5分钟内完成跨科室数据整合与疾病风险预测,医生审核效率提升6倍。在服务端,瑞慈医疗正积极探索具身机器人在医疗服务场景的应用。

“降本增效”,已成为体检机构接入DeepSeek后的重要目标。瑞慈医疗方面表示,未来5~8年,有望实现人力成本大幅下降,运营模式较传统路径更轻量化、可持续。善诊方面也有数据显示,“凭借DeepSeek算法能力加成,部分医院体检中心数据处理能力提升210%,自动出具总检报告精准度超过95%。”

而通过技术创新实现的“降本增效”,是否能传导至终端客单价?回顾过往数据,美年健康2022年上半年至2024年上半年,公司体检客单价分别为514元、594元、653元;2023年上半年,瑞慈医疗体检业务客单价为532.6元,较2022年同期上升6.4%。

瑞慈医疗集团执行总裁兼体检事业部总经理方浩泽向21世纪经济报道等表示,“从成本角度来看,瑞慈预计会节约一部分人力成本。但节省下来的资金将投入到其他关键领域,如后续AI研发、数智化医疗设备研发等,以及医疗行业上下游的研发,以保障产品的迭代升级和更精准科学的体检。”

“在当前市场环境下,短期内体检服务价格进一步下降存在困难,现有价格体系已处于相对低位。”方浩泽补充,随着AI技术与科技的持续发展,体检行业的检查设备与方式方法将迎来变革。预测未来体检中心的形态可能发生巨大转变,人和物以及空间的使用将被极大压缩。

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