21世紀經濟報道記者 閆碩 北京報道
DeepSeek正在深刻影響并重構AI醫療行業。目前，眾多數字化醫療布局的企業正在將DeepSeek人工智能模型集成到自身的智能系統。
不少AI醫療業內人士敏感到變局來臨：DeepSeek首先擁有成本優勢，如降低算力和訓練成本；其次是技術優勢，如提升數據處理和分析能力；此外，還可以強化業務創新能力，在成本和技術優勢的基礎上，企業的能力邊界得到延伸……這些都預示著AI醫療即將邁入全新的發展階段。
而數據是包括DeepSeek在內的大模型訓練、評估和改進的基礎要素。有券商分析師向21世紀經濟報道記者表示，人工智能模型的質量與用于訓練數據的質量直接相關，因此需深入理解并有效利用數據。醫療應用的前提必須可靠準確，醫療AI訓練需要完整高質的數據要素，醫療AI價值在于醫療數據價值的持續獲得及不斷發掘。
作為國內最大的AI醫療健康解決方案提供商，微醫控股率先落地了AI醫療的商業化閉環，微醫控股高級副總裁、微醫云平臺總裁閆晉紅向21世紀經濟報道記者指出：“DeepSeek等生成式推理引擎，疊加專業的臨床模型能力，才能構建從‘開放探索’到‘精準鎖定’的智能決策鏈路，其中關鍵是要深度融合臨床真實診療數據與臨床決策路徑，確保循證合規。”
隨著技術的發展，大模型應用場景不斷拓展，數據規模也在快速擴大，如何基于通過合規處理和脫敏后的海量真實數據，對大模型和AI智能體進行微調和多次校準，提升AI應用的準確性，成為這場AI醫療競速的關鍵。
AI醫療將帶來多方面的價值，如更精準的診斷、更個性化的治療、更智能的健康管理、更便捷的就醫體驗和更低的醫療成本，提升整體醫療質量和患者滿意度。
事實上，隨著企業的深入探索，AI醫療的可見價值已經初步顯現。比如，有接近微醫控股的業內人士向21世紀經濟報道記者指出，從天津健共體的運行效果看，微醫控股自研的醫療大模型已經在醫療機構實現臨床規模化應用。
數據顯示，其“AI醫生”處方不合理提醒遵從率達到了99.97%，“AI健管”的應用讓健康管理師的單人管理效率從約550人提升到約2000人。
不僅如此，2023年1月到2024年6月，天津健共體在管糖尿病會員的糖化血紅蛋白達標率由17.8%上升至44.2%，血壓達標率由19.5%上升至61.5%，血脂達標率由24.8%上升至27.9%。
DeepSeek正成為下一輪AI變革的焦點。今年2月以來，已有多家醫療健康企業宣布與DeepSeek達成技術合作，涵蓋醫學影像診斷、健康管理等細分賽道。
對于如何平衡自研技術與外部合作，上述業內人士表示，外部合作如整合先進大模型能力，依托公開的學術資源與多模態數據推理診療可能性，能保障企業擁有最基礎的分析能力。
而內部自研方面，以微醫控股為例，其自研的微醫臨床解決方案，聚焦深度融合臨床真實診療數據與臨床決策路徑，通過慢病和專病臨床路徑引擎、合理用藥引擎、三醫聯風控引擎、健康管理引擎、專家論證等對推理模型方案進行臨床驗證，攔截、過濾生成式引擎的幻覺問題，同時通過真實醫療場景的數據反哺機制不斷提高AI技術。雙方側重點不同，屬于優勢整合。
商業化是企業必然回答的問題，隨著DeepSeek等大模型的落地，AI醫療的商業化路徑或將實現新的突破。
閆晉紅認為，基于先進大模型的推動，傳統和基礎的軟件服務模式受到挑戰。但圍繞效率與成效的底層邏輯并沒有改變。不同定位、不同場景的AI應用高效整合，能催生新的、更強大的應用場景。
“通過DeepSeek數據處理能力，能為醫生提供臨床決策支持，幫助醫生拓寬思路；能提高醫院數字化能力，提升醫院運營和管理效率；對于患者而言，能夠提供醫療咨詢，以及個性化的健康管理建議等。總之，首先是AI帶來的效率革命，其次是成效的提升。”上述業內人士說。
數據、算力、算法是AI發展的三大核心引擎，其中數據是驅動AI技術發展的基礎。
上述券商分析師認為，合規性、標準化和數據質量是數據開發的主要難點，特別是在不同來源的數據格式不統一的情況下，增加了數據處理的成本和復雜性。而確保醫療數據使用的合規性和透明度是一個復雜的多方面問題。
業內普遍認同的是，企業需要基于法律法規規定、數據主體授權和數據脫敏三大前提，進行產品和服務的定制化開發創新。要重視用戶的個人數據保護，可以組建數據安全和隱私保護組織，制定并實施全面的內部數據隱私與安全保護制度，此外也可以建立涵蓋管理、技術和運營等全方面的數據安全系統，以確保數據和信息的安全。
在數據安全方面，微醫控股主要采取了設備及系統層的基礎安全防護（如防火墻、主機安全、入侵防護）、數據分類分級、數據權限訪問控制、數據加密傳輸存儲和數據脫敏、數據備份和災難恢復演練、數據安全合規意識培訓、敏感數據異常監測和審計等技術措施，保障醫療數據的安全性和隱私性。
值得一提的是，近日，湖南在《關于進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》中明確，互聯網醫院“嚴禁使用人工智能等自動生成處方”。這一舉措引發社會廣泛關注。
上述業內人士認為，這背后應有多重考慮。首先是保障患者安全，AI無法完全替代醫生，難以全面判斷病情和考慮個體差異，可能導致誤診或用藥不當，危及患者健康；法律責任尚待明確，AI不具備獨立的醫療行為主體資格，無法承擔法律責任，沒有醫生的干預，一旦AI全自動生成的處方出現問題，責任難以界定，患者權益無法保障；維護醫療秩序，AI自動生成處方可能引發虛假處方、過度醫療等風險。
該業內人士進一步指出，AI助手雖然不能替代醫生決策，但“助手”的功能十分強大，它在檢索信息和臨床診療思路上表現出色。去年底，國家醫保局更新醫療服務價格項目立項指南，首次將AI輔助診斷列入價格構成。國家衛健委則牽頭發布了《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，意在促進AI技術在醫療行業的技術創新與應用。AI醫療是大勢所趨。
對于如何平衡技術創新與合規監管之間的關系，閆晉紅認為，要確保合規監管，在鼓勵創新的同時，加強對AI醫療應用的監管，確保其符合法律法規和倫理要求，保障患者權益和醫療安全。同時，鼓勵技術創新，支持AI在醫療領域的創新應用，為技術創新提供良好的政策環境和資源支持，以推動醫療科技的進步，提升基層醫療機構能力，惠及廣大患者，建設健康中國。
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