【DeepSeek生長(cháng)季】“AI+醫療”已有豐富應用場(chǎng)景 但當前核心業(yè)務(wù)仍靠垂類(lèi)“小模型”

編者按：DeepSeek的中國式創(chuàng )新，正引領(lǐng)著(zhù)我國AI行業(yè)邁向新紀元，全球即將步入一個(gè)“DeepSeek現象”帶來(lái)的新階段。同時(shí)，DeepSeek顛覆性的突破在資本市場(chǎng)掀起巨浪，重塑著(zhù)中國科技資產(chǎn)的估值邏輯。在此背景下，新華財經(jīng)特別策劃“DeepSeek生長(cháng)季”系列報道，以冷靜客觀(guān)的視角，通過(guò)實(shí)地探訪(fǎng)，了解其向下扎根、向上生長(cháng)的土壤；在大模型加速賦能千行百業(yè)新階段，觀(guān)察DeepSeek如何推動(dòng)生物醫藥、金融、汽車(chē)、物流等行業(yè)的聚勢精進(jìn)，及對行業(yè)發(fā)展趨勢的影響；同時(shí)，觀(guān)察央國企如何擁抱DeepSeek，激發(fā)企業(yè)活力，構建新的增長(cháng)引擎。

新華財經(jīng)上海2月28日電（記者杜康）“DeepSeek是一場(chǎng)AI平權?！弊源汗澮詠?lái)，這句話(huà)被反復提及。如平地一聲驚雷，DeepSeek因其高性能、低成本引發(fā)全球關(guān)注。據估算，DeepSeek -V3的成本只有GPT-4o的1/20。也有人評價(jià)說(shuō)，這是一場(chǎng)“開(kāi)源對閉源”的勝利。

在可以預見(jiàn)的未來(lái)，大模型下游生態(tài)將不斷豐富，應用端的想象力被激發(fā)。資本市場(chǎng)對此反應強烈，尤其是“AI+醫療”概念，在春節后的三至四周，板塊估值快速提升。

記者采訪(fǎng)了解到，目前AI在醫療領(lǐng)域已經(jīng)有了很多應用場(chǎng)景，如影像診斷、制藥、基因檢測、病理診斷、手術(shù)機器人等。但相較于以DeepSeek為代表的通用大模型，目前仍是各種垂類(lèi)“小”模型在行業(yè)核心業(yè)務(wù)上發(fā)揮作用。高質(zhì)量醫學(xué)數據的缺乏，仍是行業(yè)AI 應用的一大瓶頸。

生成式人工智能已經(jīng)落地應用于醫療多場(chǎng)景

“AI+醫療的最終呈現形態(tài)，大致可分為對現有產(chǎn)品的提升或對現有服務(wù)模式的提升兩類(lèi)。前者通常應用于創(chuàng )新藥或創(chuàng )新醫療器械領(lǐng)域；后者則常常應用于醫療服務(wù)與監管領(lǐng)域，作為人的輔助，可實(shí)現對工作效率的較大提升，以及技術(shù)與優(yōu)質(zhì)服務(wù)體系的下沉?！?a href="http://www.groomlandia.com/quote/stockdetail/index.html?code=601377.SS&codeName=興業(yè)證券&type=5&crumb=股票,興業(yè)證券&announ=lc" target="_blank" style="color:#3875B0;">興業(yè)證券分析師黃翰漾表示。

君實(shí)生物信息技術(shù)副總裁雷斌對記者表示，公司從2024年開(kāi)始就已經(jīng)推動(dòng)AI應用?！澳壳盎诖竽Ｐ偷腁I翻譯平臺已經(jīng)替換了公司80%以上的文檔翻譯外部服務(wù)。在新藥研發(fā)階段，我們嘗試把國際知名的新藥信息數據庫與AI大模型結合，從而及時(shí)掌握國內外新藥研發(fā)最新進(jìn)展和全景掃描，加速早期新藥項目的靶點(diǎn)調研和立項；此外，我們還在嘗試通過(guò)AI模型對生產(chǎn)工藝進(jìn)行預測和指導，以提高商業(yè)化生產(chǎn)的成功率?！?/p>

作為影像診斷的頭部企業(yè)，聯(lián)影醫療表示，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的深入應用，AI輔助診療正逐步從“可選”轉變?yōu)椤皠傂琛薄?/p>

聯(lián)影醫療舉例介紹，醫學(xué)影像診斷和放療過(guò)程中涉及大量量化工作和對比性工作，AI的引入可以幫助醫生更高效地完成檢查、分析和診斷等流程?！袄?，山東某醫院在引入AI后，血管重建技師的需求從3人減少至1人，大幅縮短了診斷時(shí)間。此外，AI的智能輔助還能在一定程度上減少誤診和漏診，提高診療的準確性?！?/p>

衛寧健康科技集團股份有限公司副總裁兼CTO趙大平介紹，目前衛寧健康醫療人工智能WiNGPT已經(jīng)用于電子病歷生成、智能輔助診斷，以及醫院管理、患者輔助等環(huán)節?！拔覀兊尼t療人工智能WiNGPT，能夠精準提取體征信息、診療經(jīng)過(guò)和術(shù)后反應等關(guān)鍵內容，自動(dòng)生成符合臨床規范的出院小結。在面對復雜病例時(shí)，能給出智能鑒別診斷建議，提升診斷的精準性和效率?！?/p>

隨著(zhù)以DeepSeek為代表的新一代大模型在推理能力等方面有了進(jìn)一步的提升，醫療領(lǐng)域“AI+”的觸角進(jìn)一步延伸。

“這意味著(zhù)我們可以逐步把AI技術(shù)應用到更多更復雜也更具價(jià)值的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，如醫學(xué)方案設計、統計編程分析等。大模型智能的提升還使其有了更強的與現實(shí)世界交互的能力，在自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程、研發(fā)和生產(chǎn)中逐步起到更大的作用?！崩妆笳f(shuō)。

此模型非彼模型 人工智能落地醫療存“大小模型”之辨

雖然人工智能已經(jīng)落地醫療多場(chǎng)景，但行業(yè)人士也向記者強調，當前醫學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)用垂類(lèi)模型和以DeepSeek為代表的通用大模型有很大區別。以藥物研發(fā)為例，記者采訪(fǎng)的多家生物醫藥企業(yè)表示，當前通用大模型對藥物研發(fā)的直接賦能仍然有限。

“藥物研發(fā)目前還是依靠專(zhuān)有模型或者說(shuō)是垂類(lèi)模型。通用模型和專(zhuān)有模型的差別主要取決于兩個(gè)方面，一個(gè)是訓練數據源的差異，另一個(gè)是反饋機制的差異。通用模型可用數據是龐大的、易獲得的；專(zhuān)有模型訓練用的數據是有較高質(zhì)量要求的、精準的，且通常并不公開(kāi)的。反饋機制方面，通用模型做到了人人可使用、人人可反饋，但專(zhuān)業(yè)模型只有專(zhuān)業(yè)的人反饋才可信，這就涉及到檢驗成本的問(wèn)題。如果訓練數據源難獲得、反饋成本高企這兩個(gè)問(wèn)題沒(méi)解決，即便DeepSeek發(fā)展到非常成熟了，可能也沒(méi)辦法直接用于具體的生物醫藥研發(fā)場(chǎng)景?！庇⑽悄躀T負責人沙林介紹。

英矽智能是“AI制藥”的頭部企業(yè)，在其生成式人工智能藥物發(fā)現平臺Pharma.AI的驅動(dòng)下，已經(jīng)建立了30項藥物研發(fā)管線(xiàn)，其中10個(gè)候選分子已獲得臨床試驗申請（IND）許可。

“當然，我們也接入了包括DeepSeek在內的大模型，更多是用于數據收集與整理、知識庫更新和展示，以及提升日常工作效率等輔助環(huán)節?！鄙沉纸榻B，目前英矽智能在藥物研發(fā)階段用的AI模型相較而言參數沒(méi)有那么多，訓練用的醫學(xué)數據規模也沒(méi)有那么大?！笆聦?shí)上，高質(zhì)量醫學(xué)數據是很寶貴的?！?/p>

趙大平也表達了類(lèi)似的觀(guān)點(diǎn)?！癉eepSeek作為通用大模型雖然功能強大，但在專(zhuān)業(yè)醫療領(lǐng)域，仍然面臨知識深度不足、專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)理解偏差、醫療場(chǎng)景適應性不足等諸多挑戰。相較于通用AI，醫療垂直領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)模型的訓練更著(zhù)重理解專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、醫療專(zhuān)屬的應用場(chǎng)景，以及理解復雜的診療流程等?！?/p>

“我們認為，未來(lái)兩類(lèi)模型需要組合，針對不同場(chǎng)景構建多模型的組合體系，通用模型和垂直領(lǐng)域大模型分工協(xié)同，實(shí)現‘通用能力-行業(yè)知識-場(chǎng)景穿透’的能力，這樣才能有效杜絕AI產(chǎn)生的‘幻覺(jué)’，保障輔助診療的精確性?！壁w大平說(shuō)。

“DeepSeek”們落地醫療核心業(yè)務(wù) 還需進(jìn)一步突破數據瓶頸

展望未來(lái)，行業(yè)人士表示，更多的高質(zhì)量醫學(xué)數據仍是醫療大模型發(fā)展的關(guān)鍵。

“我們相信，未來(lái)會(huì )有更多高質(zhì)量的醫學(xué)數據開(kāi)放出來(lái)，這是一個(gè)趨勢。但開(kāi)放什么類(lèi)型的數據，有了數據之后如何清洗，再按什么格式喂給AI學(xué)習都有待解決，每個(gè)環(huán)節也許都能夠衍生出一個(gè)細分產(chǎn)業(yè)，這將是一個(gè)很長(cháng)的鏈條?！鄙沉终f(shuō)。

“醫療AI的核心依賴(lài)于大量高質(zhì)量的私域數據、垂域數據和臨床用戶(hù)特定數據。不過(guò)當前這類(lèi)數據往往難以在公開(kāi)領(lǐng)域獲取，數據壁壘使得企業(yè)必須通過(guò)長(cháng)期合作或自建數據體系才能積累優(yōu)勢。因此，掌握優(yōu)質(zhì)垂直數據的企業(yè)，在模型訓練和優(yōu)化方面會(huì )擁有優(yōu)勢?！甭?lián)影醫療相關(guān)負責人表示。

將AI更廣泛應用于醫療領(lǐng)域，還涉及臨床人員使用習慣的問(wèn)題。聯(lián)影醫療提到，現階段AI在醫學(xué)影像診斷與治療領(lǐng)域的應用處于快速發(fā)展階段，雖然已取得了長(cháng)足的進(jìn)步，但從更深層次來(lái)看，醫生的臨床使用習慣仍在培養之中。

“在DeepSeek等開(kāi)源大模型的推動(dòng)下，文本處理和語(yǔ)言理解的技術(shù)門(mén)檻大幅降低，AI技術(shù)更加普惠。這種‘AI民主化’帶來(lái)了多個(gè)關(guān)鍵變化，各級醫療機構和臨床用戶(hù)開(kāi)始更積極地擁抱AI技術(shù)，同時(shí)臨床用戶(hù)對醫療AI的發(fā)展也有了更長(cháng)遠的預期；此外，也加速了醫療文本大模型的輕量化、本地化部署，降低了AI在醫療場(chǎng)景中的落地門(mén)檻?！甭?lián)影醫療相關(guān)負責人表示。

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編輯：談瑞

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