半年盘点｜头部三甲医院开始“卷”AI，医生看病也能“自动驾驶”了

进入人工智能时代，头部三甲医院比拼的不仅仅是医疗水平，也是智能水平。头部三甲医院“卷”AI的趋势今年开始进入白热化。

今年上半年，医疗AI大模型成为各家医院争相布局的热门赛道。截至目前，包括上海中山、瑞金、仁济、新华在内的头部三甲医院都高调发布了心血管、病理、泌尿科、儿科等不同疾病领域的AI模型。

与此同时，AI专家医生数字分身也在一些医院逐步推广。这些数字AI智能体已能完成问诊、患者教育、科普宣传、专业授课等任务，未来医生看病也有望实现“自动驾驶”。

从数字导诊员到AI医生

据不完全统计，截至目前，我国已有约300个医疗大模型，仅今年上半年发布的医疗大模型数量就占据了约一半，接近150个。

如今，在一些新建的医院门诊大厅内，数字导诊员已随处可见。上个月，第一财经记者在走访上海交大医学院附属新华医院奉贤院区时就与数字导诊员进行互动，通过语音提问就能咨询应该挂哪个科室的号，了解诊室的具体位置，缓解了人工导诊人员的压力。

导诊只是人工智能在医院落地应用的一个“窗口场景”。新华医院还基于儿科的学科专业优势，推出了AI儿科大模型，赋能基层儿科医生诊疗与儿童居家养护。

相关报告显示，医疗大模型应用场景中，提及频次最高的为医疗服务环节，占比高达53%，其中临床专病辅助决策、预问诊、病历辅助生成、医学影像辅助诊断位居前四。

在日前举行的联合国国际电信联盟（ITU）大会上，上海交大医学院附属瑞金医院获得了一个特别的奖项，该院与华为打造的用于AI辅助病理诊断的RuiPath病理大模型获奖，该模型已于上个月宣布开源。

一家医院获得了国际电信行业的顶尖大奖，让瑞金医院院长宁光院士也直呼想不到。技术的力量正在全方位渗入医院的诊疗管理流程中。

在癌症诊疗中，早发现、早诊断、早治疗至关重要，但我国病理行业面临多项严峻挑战。数字化智慧病理成为突破上述困局的关键。今年2月，RuiPath病理大模型发布，该模型基于瑞金医院广泛的疾病谱系及高质量的医疗数据，癌种覆盖广度达到中国每年全癌种发病人数90%的常见癌种；医生可以和RuiPath开展互动式病理诊断对话，亚专科知识问答深度达到专家级知识水平；改变了传统病理医生的工作模式，提升了诊断效率与质量。

在心血管领域，今年上半年，复旦大学附属中山医院心内科发布了国内首个心脏大模型——“观心”大模型（CardioMind），并开发了基于该模型的心脏病专家葛均波院士的“数字分身”，AI医生看病时代离我们更近了。

“观心”大模型具有顶尖专家级诊疗经验，知识储备能力已经超过了很多正教授，将赋予中山医院心内科医生“超强大脑”——未来每位医生都将拥有自己的智能体（AI agent），且不受时间和空间的限制。

国内三甲医院海量的患者疾病数据库为大模型训练提供了优质的语料。去年，仅中山医院心内科的诊疗人次就达到82万人。观心大模型的研发与训练输入了该院心内科积累的数十万份电子病历和心内科医生思维，以及从“名院大查房”等线上项目中提炼的疑难病例诊疗逻辑，旨在教会大模型“像专家医生一样看病”。

监管能否跟上技术发展

“过去我们谈论的未来技术，现在已经成为医疗不可或缺的基础工具。”宁光院士坦言。

中山医院院长周俭也表示，AI模型的能力对于医生而言，就好比是自动驾驶对于司机的作用。医院加速构建AI模型的目标，就是为了打造医疗领域的“自动驾驶”系统。“当AI能处理80%的常规工作，医生就能更专注于疑难病例研究和患者深度沟通。”他说道。

为了推动未来AI医院的建设，今年4月，清华大学宣布成立人工智能医院（Tsinghua AI Agent Hospital）。在这个虚拟的AI医院里，甚至没有人类医生，完全使用智能体，其中一些智能体是医生，另一些智能体是护士，还有一些智能体是病人，模拟医院各个科室构建，为未来的“无人化医院”提供蓝图。

据清华大学智能产业研究院院长张亚勤介绍，AI医院用2天时间便可完成三甲医院2-3年的诊断量，而且目前来看诊断的准确率很高，超过96%。

然而，当AI重构社会的速度远超想象时，医院也面临着前所未有的挑战。新华医院院长孙锟对第一财经记者表示，以DeepSeek为代表的通用大模型在医疗领域存在明显的局限性，包括专业知识不足和较为严重的“幻觉”问题，这与模型训练数据的广泛性和非专业性有关。

目前推出AI大模型的三甲医院均表示，“只用经得起验证的技术”。与其他行业一样，AI智能体在医疗行业应用落地的过程中，首先面对的是数据的挑战。专家指出，未公开发表数据是医疗大模型的核心竞争力，但这些数据通常存在于医院科室的封闭系统当中，获取和使用这些数据面临着复杂的挑战。

“技术的发展速度远远超前于监管的速度，如何为AI诊疗制定伦理方面的规范，是我们当前面临的重要课题。”葛均波在谈及使用AI技术时愈发凸显的医疗数据安全等伦理问题时强调。

以“观心”大模型为例，为了确保医疗数据安全，研发团队建立了严格的数据防火墙，患者隐私信息经加密处理后完全匿名化，并植入了心理评估模块，为患者提供心理健康支持。

“医院在落地AI智能体之前，首先要做的就是基础数据库的建设，做好数据治理，获取高质量的语料，用于训练垂类大模型和AI智能体。”一位三甲医院信息科相关人士告诉第一财经记者。