編者按：一個人工智能（AI）機器人，在短短8天內獨立完成了668項實驗，合成了668種化合物，并成功研發出一種全新的化學催化劑。這一壯舉令人贊嘆。
AI作為新一輪科技革命和產業變革的關鍵推動力，正在深刻改變醫療健康領域，當前AI和大數據模式正逐漸深入醫藥、臨床、新藥研發以及健康管理和干預等多個領域。
基于此，21世紀新健康研究院推出了“AI醫療浪潮”專題系列報道，旨在從企業發展動態、監管等角度，探討“AI+醫療”產業的推進與落地挑戰，推動數字化賦能下的中國創新藥企實現高質量發展。
21世紀經濟報道記者季媛媛 閆碩 上海 北京報道 春節期間，DeepSeek迅速走紅，贏得了社會各界的廣泛關注。眼下，不少醫療健康企業開始接入DeepSeek，以推動自身發展。
日前，一份名為《恒瑞醫藥管理總部文件》的文件在社交媒體流傳，該文件顯示，恒瑞醫藥要求公司內部全面應用DeepSeek，包括各部門、分公司、子公司。隨后，恒瑞醫藥方面對21世紀經濟報道記者回應：公司發布此文件屬實。
除恒瑞醫藥外，據記者梳理，智云健康、醫渡科技、藥易購、鷹瞳、智慧芽等企業都已宣布接入DeepSeek。這一熱潮迅速蔓延至二級市場，帶動AI醫療概念股震蕩上漲，其中美年健康、貝瑞基因、金域醫學等股票一度漲停。
與其他大模型相比，DeepSeek有其獨特的優勢，其為醫藥行業打開了怎樣的想象空間？醫療企業接入DeepSeek又將如何改變或提升現有的AI醫療解決方案？在DeepSeek等模型的推動下，AI醫療的商業化路徑可能會有哪些新的探索或突破？
沙利文大中華區執行總監周明子在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，整合DeepSeek人工智能模型至數字化醫療系統，可大幅增強現有AI醫療方案的效率與精確度，同時積極促進中國智慧醫療的數字要素化與資產化發展。具體來看，通過深度學習和大數據分析，DeepSeek能夠更精準地進行疾病診斷和治療方案制定，從而提高醫療服務質量。此外，人工智能模型還能通過智能化手段優化資源配置，提升基層醫療服務的能力和效率，這將直接有助于解決醫療服務中的“不可能三角”問題——即在成本、質量和可及性之間的平衡。
從醫療科技角度看，DeepSeek的引入也為大健康科研提供了強大的數據分析支持，從而達到加速科研成果轉化，推動醫療技術的創新和進步的目的。
IQVIA艾昆緯中國人工智能和創新業務負責人張暢也向21世紀經濟報道記者表示，從醫療角度來看，DeepSeek和其他大模型在應用層面沒有本質區別，只是一個走不同技術路線的基座。
“我們只能說DeepSeek這個工具更好，或者可以用更優的成本去實現。從商業視角審視，DeepSeek展現出兩大顯著優勢：一方面，在達到同類模型性能水平時，其算力成本更為低廉，這對企業而言無疑是一大經濟利好；另一方面，若模型性能更佳，專家在輸入信息時所需數據量或能大幅減少，從而進一步壓縮成本。”張暢強調。
毋庸置疑，AI醫療前景廣闊。與其他行業相比，AI在醫療領域也有更豐富的應用場景。2024年11月，國家衛生健康委、國家中醫藥管理局、國家疾控局聯合發布的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》便涉及了84種具體場景。
例如在醫學影像分析中，DeepSeek通過深度學習技術能夠精準識別腫瘤和病變，輔助醫生進行全面的診斷。據悉，DeepSeek在醫學影像診斷模塊的準確率已達三甲醫院主治醫師水平，為醫療資源匱乏地區提供了幫助。
在個性化治療方案制定方面，DeepSeek利用其強大的數據分析能力，通過分析患者的基因信息和病史，為患者提供定制化的治療建議。例如，對于有家族病史的人群，DeepSeek能夠及時發現潛在疾病的風險，并通過“精準醫療”顯著提升治療效果，同時減少副作用。此外，在臨床試驗設計方面，DeepSeek也能為藥企、醫生帶來更多臨床建議，加速了新藥研發的進程。
“這些成果不僅提高了醫療服務的質量和效率，還為醫療健康產業帶來了創新的解決方案，推動了整個行業的數字化轉型?！敝苊髯诱f。
張暢向記者指出，例如，在醫療咨詢問題解決中，與人工咨詢相比，DeepSeek-V2模型系統的響應速度提高了50%，準確率達到85%，顯著提升了醫療咨詢的效率。除提效外，AI還可以賦能醫療領域實現其他突破，比如智能患者管理、智能用藥指導，再如建立醫學文獻知識庫，以及在中國廣袤的市場中提升診療水平，AI所產生的新機會并不少。
“未來，AI醫療還有一些可以突破的方向，更多涉及多學科整合。比如藥物發現方面，過去有‘雙十定律’（即一款創新藥從啟動研發到上市，平均成本超過10億美元，研發時間超過10年），現在不僅效率有所提升，也帶來了更多的想象力。”張暢說。
DeepSeek等大模型要想賦能醫療領域，本質上需要將這一底座與臨床實際相結合，從這個角度而言，行業需要用醫療知識給大模型做更多輸入，需要專家做二次開發。
張暢表示，在有更優的大模型基座的基礎上，還需要醫療咨詢、臨床試驗、醫療數據領域的專家來對DeepSeek這樣的通用大模型來做專業的prompt engineering，使其得到更加適配于醫療領域的大模型輸出，實現“醫療衛生級人工智能”的愿景。
目前，已有恒瑞醫藥、智云健康、醫渡科技、藥易購等多家企業高調宣布接入DeepSeek模型。美年健康、貝瑞基因、金域醫學等漲停的醫療健康企業，也在布局相關業務。DeepSeek的引入，將在一定程度上增強企業在AI醫療領域的競爭優勢。
IQVIA艾昆緯中國人工智能高級技術總監李振興向21世紀經濟報道記者表示，對開發者而言，算力成本在實際部署階段是一個重要考慮因素。首先，引入類似DeepSeek的技術，可以顯著降低企業在AI醫療應用中的成本。例如，衛寧健康研發的模型在滿足醫療衛生機構私有化部署需求的同時，確保了成本的可控性。其次，專家訓練成本方面，DeepSeek模型的優勢在于其底層的神經網絡結構更優，要達到其他大模型計算水平所需要的算力更少，因此訓練成本也更少。這些對提高企業競爭力都有積極意義。
AI以及數字化對醫療行業的影響，并不是改變了單一環節，而是改變了醫療企業整個商業模式，對企業的人力、財力、智力規劃都有調整。
周明子強調，借助DeepSeek等前沿模型，AI醫療的商業化進程有望在產品創新、應用場景的廣泛拓展以及產業深度融合等多個維度實現新的飛躍。在產品創新方面，AI技術正在打破傳統人工的局限。例如，醫療虛擬人憑借其智能服務，在醫院和院外場景中發揮著越來越重要的作用，企業也可以通過出售服務或授權技術來實現盈利。在應用場景拓展方面，AI醫療的應用范圍也在不斷拓寬。例如，在居家臨終關懷服務中，結合智能監測設備，AI醫療可以與養老、保險機構合作，滿足臨終關懷的需求，同時實現商業價值。
“借助DeepSeek分析數據，一方面可以為患者和醫療機構提供個性化的產品方案，另一方面基于這些創新的產品方案，還能結合創新支付、多元金融等市場要素和工具，匹配出更好的商業化落地方案，實現更大商業價值的表達。這些突破不僅推動了AI醫療技術產品的進步，為企業帶來了新的增長點。更重要的是，通過產品技術和市場商業化的結合，不僅能夠造福患者，還能促進醫療科技供給側的進一步改革，促進整個醫療行業的高質量發展。”周明子說。
然而，企業如何以數字化的方式去拆掉內部圍墻，更好整合資源、打通商業化路徑也成為發展的關鍵。
東吳證券研報指出，DeepSeek通過其創新的混合專家模型架構，為資金不充裕的醫療公司提供了接入AI的可能性，特別是在慢病管理、醫療信息化以及醫療數據積累方面具有豐富經驗的公司。在開源情況下，DeepSeek具有顯著的先發優勢，能夠大幅降低大模型訓練成本，推動醫療AI的廣泛應用。
在數據方面，醫療行業強調域內分析，一般不能超出企業或醫療機構的范疇。DeepSeek使用的是開源的商業策略，這和ChatGPT有較大差別，后者目前并未開源。“在DeepSeek開源的策略下，可以更好地進行本地化部署，同時對數據的隱私也有重要意義，將更好促進醫療行業的發展?！崩钫衽d認為。
值得注意的是，DeepSeek的應用并不意味著AI醫療將邁入一個全新的發展階段。張暢認為，醫療領域的AI包含合規、倫理、道德要求、隱私保護等方面的內容，目前的大模型在這些領域并沒有帶來質的變化。從這個角度而言，DeepSeek并不一定會改變AI醫療。
“但其對AI醫療的發展有極大促進作用，因為DeepSeek有更便宜的二次開發，疊加更優的隱私保護，也更符合醫療特征，這會使得AI在與醫療結合的廣泛程度上有所突破?！睆垥逞a充道。
在變革之中，商業化也是企業必然面臨的難題。張暢認為，在DeepSeek等模型的推動下，首先有更多的醫藥企業、醫療科技企業以及咨詢公司會參與進來，對商業化有一定的促進作用?！叭欢?，對于AI醫療的商業化，我們仍持謹慎態度。開源之后可以進行私有化部署，解決了數據隱私的問題，但醫療級AI還面臨倫理及幻覺等問題亟待解決。”
“總結而言，DeepSeek在一定程度上解決了成本問題，但在隱私問題的應對上仍有待提升，在準確性和嚴謹性方面還需要去突破。所以AI醫療的商業化并不能一日千里?！睆垥痴f道。
DeepSeek的底層邏輯未變，與ChatGPT等產品存在諸多相似之處。市場上仿制相關產品的速度較快，同質化較為顯著，而最后真正進入市場的很少。因此，DeepSeek等大模型需積極探索與商業的融合之道。
李振興指出，在后續的探索上可以從三個角度看，一是有更大或更廣泛的專家角色的參與，這些專家可能不是個體，從全球布局來看，也可以是像IQVIA這樣的公司；二是prompt engineering所使用的這些物料，或者專家判斷，從這個方向出發把行業的各種信息整合在一起，打破單個企業或單個組織的界限，這是未來解決幻覺比較好的突破方向；三是私有化部署，現在看來是有可能解決隱私保護和數據安全相關問題的，市場能否跑出一些案例值得關注。例如，惠每科技與英特爾合作，實現了大模型技術在醫療領域的私有化部署，有效提升了效率和準確性，同時降低了成本壓力。
在AI醫療投資熱點領域中，醫學影像分析不僅被認為是最具潛力的細分領域之一，而且據預測，該領域市場規模在未來十年將激增10倍，達到200億美元，顯示出驚人的增長速度?！搬t學影像分析在吸引投資、推動技術創新和實現商業化應用方面都具有巨大的潛力，有望成為AI醫療領域的重要增長點。其他的細分熱點還包括大健康醫療數據資產的創新積累與應用，人工智能藥物研發支持等，圍繞智能數據資產和智能算法的各個領域都將成為值得關注的細分賽道。”周明子說。
張暢也建議，可以重點關注那些AI應用比較成熟的場景。參照國家發布的那84種場景來看，其中大約一半的場景已經有了比較多的數字化或者AI參與，這些領域依舊會走在前列。
剩下一半的場景中，又有一部分在技術方面仍沒有完全突破，例如手術機器人等需要更多硬件結合的類型方面，DeepSeek并沒有帶來本質上的沖擊，未來這些領域仍將處于探索和發展階段。另外一部分則是目前的政策、法規等層面沒有充分放開的部分。盡管可以通過改進人工智能大模型來提升其在醫療領域的應用，但僅此一項改變并不能完全消除監管機構對倫理和法律問題的擔憂。
事實上，隨著DeepSeek等大模型推動AI醫療的迅猛發展，如何妥善平衡技術創新與倫理道德的關系，已成為監管必須面對和解決的關鍵問題。
“至于哪些具體領域需要收緊或放開，還需要進行探索。我們的監管還是比較包容的，無論從醫藥產業還是從技術創新產業的角度看，大環境都是非常好的。未來可以在行業標準的建立方面實現突破?！睆垥痴f。
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