行业观察 | DeepSeek掀起的医疗AI热，如何才能持续？

来源：HIT专家网     作者：李崇铭

对ChatGPT问世的惊喜和期待好似还在昨日，转眼间，医疗AI领域便因DeepSeek的强势登场呈现出截然不同的新格局。

2025年1月，DeepSeek上线并迅速“蹿红”，以卓越性能、较低部署成本等优势，在医疗行业“铺天盖地”掀起应用热潮。据不完全统计，国内已有超百家医院宣布完成DeepSeek本地化部署，将其应用于病历辅助生成、病历质控、运营管理等应用场景。

DeepSeek横扫医疗大模型

此前，部分互联网、AI企业以通用大模型为基础持续打磨医疗AI产品，如腾讯基于混元大模型打造医疗行业大模型、分子大模型及基因大模型，百度发布灵医大模型，京东健康发布京医千询医疗大模型等。

作为距离用户最近的技术供给侧，医疗信息化、器械企业近年来持续发力医疗AI建设，在落地应用中寻找生长方向。如卫宁健康推出WiNGPT大模型、惠每科技推出惠每医疗大模型、迈瑞医疗发布启元重症大模型等。

同时，还有一批ICT企业充分发挥自身优势，与医疗机构联手攻关，如华为联合中山大学中山眼科中心推出眼科大模型ChatZOC、新华三联合北京清华长庚医院推出灵犀医学脑血管病专病大模型等。

不过，过往发布的闭源大模型，无一例外都要接受开源模式的考验。

正如薛万国主任所指出，在DeepSeek与其他大模型API兼容、接口一致的前提下，医疗机构可以像“换引擎”一样，直接将基座模型替换成DeepSeek。这也是它在实际应用中遍地开花的重要原因。

2025年春节后，卫宁健康、创业慧康、望海康信等多家医疗信息化（HIT）企业，纷纷宣布接入DeepSeek，拥抱新一轮大模型技术变革浪潮。

绕不开“成长的烦恼”

从目前已部署应用DeepSeek的医疗机构的实践情况来看，其应用主要服务于医生和医院管理者，也有部分应用面向患者开放。但整体而言，与业务流程的深度结合仍有较大的发展空间。根据北京友谊医院首轮DeepSeek用户调查显示，AI助手在系统响应速度、参考文献准确性、知识更新及时性方面有待提高。

除在应用深度与用户体验方面存在不足外，医疗AI的广泛应用还面临着算法瓶颈、算力资源、数据质量、伦理安全、商业模式等多重关卡。

比如，在算力资源方面，“算力不足”与“算力浪费”的问题同时存在。有医院CIO认为：集中建设超算中心虽然可以支撑医院对算力资源的需求，但这种模式对内网应用支持较少，更多的是支持DMZ区的、面向患者端的应用；但医院通常将医务人员和管理者作为医疗AI应用的试点用户，对患者端的AI应用较为审慎。这种模式下，医院算力资源供需存在错位。

在伦理安全方面，业界关注聚焦在医疗AI应用边界的探讨和对既有诊疗模式的冲击上。在医疗行业探索大模型应用的“技术兴奋期”，仍需反复强调：对AI生成内容的取舍权、医疗行为的决策权，必须由医生掌握。也有专家对医疗AI帮写病历持审慎态度：写病历这个看似机械的过程，恰是培养临床思维的必经之路，训练医生形成“看到症状就反应出可能风险、检查检验方案、初步诊断”的职业本能。

医疗AI应用，绝非信息部门凭借一己之力就能达成，对医疗机构的整体能力提出新要求。比如，对AI模型进行微调以匹配医疗场景，需要医院信息系统提供高质量的数据资源进行训练，涉及数据清洗、脱敏等加工步骤；“提示词工程”是优化大语言模型输出的关键手段，需要信息部门与业务部门各司其职、协同作战。

医疗AI的商业模式也是一个老大难问题。2024年11月，人工智能辅助诊断首次被列入医疗服务价格项目构成，支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，但不会针对辅助诊断向患者收取额外费用。这释放出两点信息：成熟的人工智能辅助诊断技术可以为临床应用锦上添花，但只能担任“辅助”角色；向患者额外收费的路径走不通，医疗AI仍需探索稳定且可持续的盈利模式。

推进医疗AI应用是一个系统工程

应该明确，无论哪一种技术机制支持下的医疗AI，其作用并不在于替代医生，而是扮演好“医生助手”的角色。目前医疗AI的主要应用场景是帮助用户减轻重复操作的负担，提高效率；智能辅助诊断也主要集中于医学影像应用。IDC报告（2023）指出，医疗AI应用在不同场景中，其“风险”从低到高大致排序为：出院信息文件处理、患者服务、临床文档总结、药物发现、自动诊断辅助。站在保证医疗安全的角度，准确可信任是评价模型表现的前提，而幻觉可解释性、应用伦理、责任归属等问题仍需要业界探索和讨论。

近日，由近30家国内顶尖医疗卫生及学术研究机构专家联合撰写的《医疗机构部署DeepSeek专家共识》提到，部署医疗AI是一项复杂且意义深远的系统工程，涉及医疗业务、技术、法律、伦理等多个层面协同推进。

对于医院信息部门而言，将医疗AI由浅层次、外挂式的应用，转向AI能力与应用系统的深度融合，势在必行。这是医疗AI技术迭代与医疗业务系统重构的共同结果。

在这一进程中，紧紧抓住“价值”与“用户体验”两大锚点，成为将AI应用引向业务深处、拓展AI应用思路的关键所在。当信息系统能支持AI融入医疗服务的每一处细微流程，为医生提供漏诊提示，助力罕见病的发现，或是在病历书写等环节大幅提升效率，其价值便得以充分彰显，用户体验也将随之迈向新高度。

【责任编辑：陈曦】