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【小編】 | 虎嗅醫(yī)療科技團(tuán)隊(duì)
撰文 | 陳廣晶
審核 | 苗正卿
頭圖 | 通過AI技術(shù)生成
中國(guó)醫(yī)療大模型持續(xù)突破。
就在最近,訊飛醫(yī)療與中山醫(yī)院共同推出了觀心大模型CardioMind(beta版本),按照中國(guó)科學(xué)院院士、中山醫(yī)院心內(nèi)科主任葛均波的評(píng)價(jià),正式版將在不久內(nèi)對(duì)外發(fā)布。
就在同一時(shí)期,華為與上海瑞金醫(yī)院合作開發(fā)的RuiPath(瑞智)、樂心醫(yī)療的心血管病垂直大模型等產(chǎn)品也在集中發(fā)布。醫(yī)渡科技、數(shù)坤科技等企業(yè)通過引入DeepSeek提升了現(xiàn)有大模型的能力。此前已發(fā)布的“AI兒科醫(yī)生”——百川智能借助與北京兒童醫(yī)院、小兒方健康科技的合作,也通過會(huì)診操作再次提升了知名度。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,這些企業(yè)的策略是先通過“王炸”案例展示實(shí)力。
從某種程度上說,DeepSeek憑借其開源、普惠、推理過程的“白盒化”特點(diǎn),迅速贏得了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信任,為整個(gè)AI醫(yī)療行業(yè)注入了新的活力,其股價(jià)在短期內(nèi)出現(xiàn)了一輪單日超10%的漲幅。然而,專注于AI+醫(yī)療的“玩家”也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。
醫(yī)療領(lǐng)域一直是AI技術(shù)落地的前沿陣地,長(zhǎng)期受到投資界的看好。
ARK投資公司最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,全球AI+醫(yī)療解決方案的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)到2030年將增至1553億美元,較2022年至2030年的復(fù)合年增長(zhǎng)率高達(dá)35.5%。在中國(guó),這一領(lǐng)域也得到了多部門政策的大力支持,且其市場(chǎng)增速可能更具吸引力——弗若斯特沙利文預(yù)測(cè),中國(guó)市場(chǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過43%。
2022年以來,中國(guó)已發(fā)布超過200個(gè)醫(yī)療大模型。然而,醫(yī)療行業(yè)作為相對(duì)保守且具有強(qiáng)大影響力的領(lǐng)域,這些模型在醫(yī)療領(lǐng)域的滲透情況并不樂觀。
以訊飛醫(yī)療為例,其產(chǎn)品在業(yè)內(nèi)獲得了較高認(rèn)可。根據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示,截至2024年,訊飛醫(yī)療的服務(wù)范圍已覆蓋約500家等級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu),與頂級(jí)醫(yī)院建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系的有7家。此外,與基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作的機(jī)構(gòu)總數(shù)已達(dá)到6萬家。
盡管數(shù)字看似龐大,但在全國(guó)上百萬家醫(yī)療機(jī)構(gòu)中,其占比仍不足個(gè)位數(shù)。值得注意的是,訊飛醫(yī)療在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)累計(jì)提供了8.77億次AI診斷建議,而全國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)每年提供的總服務(wù)次數(shù)超過25億次,這一比例僅相當(dāng)于九牛一毛。
在短期內(nèi),DeepSeek已接入超過百家醫(yī)療機(jī)構(gòu),其中多為地方性龍頭醫(yī)院。這一數(shù)量遠(yuǎn)超預(yù)期,導(dǎo)致“其影響超出了預(yù)期”,在接受采訪時(shí)表示,“我們現(xiàn)在每天都能接到醫(yī)保、醫(yī)療相關(guān)人員的咨詢,核心問題是如何幫助他們接入DeepSeek?!?/p>
客觀而言,在催熟AI+醫(yī)療市場(chǎng)的同時(shí),DeepSeek也給深耕這一領(lǐng)域多年的同行帶來了不小的壓力。如何抓住這一助力,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)邁向新高,將是新老從業(yè)者共同面臨的挑戰(zhàn)。
醫(yī)療大模型卷瘋了
“根本就睡不著覺。”多名深耕醫(yī)療領(lǐng)域的AI專家均表示出了這種感觸。
AI技術(shù)的進(jìn)步速度之快令人驚嘆!從ChatGPT到DeepSeek,僅兩年多時(shí)間里,技術(shù)的天花板就在快速提升。“發(fā)布新模型的當(dāng)天就得連夜分析,從中吸收優(yōu)勢(shì),第二天就要著手改進(jìn)?!?/p>
DeepSeek對(duì)醫(yī)療行業(yè)的影響不僅限于技術(shù)層面,更體現(xiàn)在行業(yè)發(fā)展邏輯上。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,圍繞患者全生命周期提供綜合服務(wù)將成為AI大模型發(fā)展的新方向。
客觀來說,在此前的“百模大戰(zhàn)”中,醫(yī)療大模型在細(xì)分領(lǐng)域的表現(xiàn)越來越亮眼。
以觀心大模型為例,盡管仍處于測(cè)試版,但葛均波教授指出,其能力已超過許多正教授。從數(shù)據(jù)來看,AI在心電圖異常識(shí)別方面的準(zhǔn)確率已達(dá)98%。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,這已接近一位數(shù)字心內(nèi)科主任的能力。
人體作為一個(gè)整體,疾病往往涉及多個(gè)器官,尤其是復(fù)雜的癌癥等全身性疾病,其診斷和治療通常需要多個(gè)科室的協(xié)作。面對(duì)日益細(xì)致的細(xì)分科室,患者和家屬常常感到焦慮,而重復(fù)檢查不僅浪費(fèi)了時(shí)間和金錢,也降低了診斷效率。
從"以患者為中心"的整體思維出發(fā),業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,AI大模型的發(fā)展趨勢(shì)是"統(tǒng)一平臺(tái)",即在數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力足夠的情況下,一個(gè)模型即可完成多種任務(wù)。在醫(yī)療領(lǐng)域,大模型可以整合影像、化驗(yàn)報(bào)告、基因檢測(cè)等多模態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)檢查、診斷、治療等全流程服務(wù)。
在這一趨勢(shì)下,已有多個(gè)實(shí)踐案例。例如,瑞智大模型已取得顯著成果,此外,聯(lián)影集團(tuán)也推出了涵蓋放療的完整解決方案。
也有業(yè)內(nèi)人士指出,醫(yī)療場(chǎng)景的復(fù)雜性遠(yuǎn)超預(yù)期。不同疾病在專業(yè)深度、數(shù)據(jù)異構(gòu)性和監(jiān)管規(guī)則等方面存在顯著差異。例如,腎臟病模型所需的知識(shí)維度與基因測(cè)序分析模型存在顯著差異,數(shù)據(jù)融合的異構(gòu)性仍是全球難題,而醫(yī)療器械與軟件應(yīng)用的合規(guī)路徑也存在根本區(qū)別。
因此,業(yè)內(nèi)人士預(yù)測(cè),"協(xié)同平臺(tái)"或?qū)⒊蔀槲磥鞟I大模型的主流趨勢(shì),這類似于臨床專家會(huì)診的模式。
無論采取何種路徑,推動(dòng)更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科室的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作,促進(jìn)各類專業(yè)人才在更大范圍內(nèi)協(xié)同工作,這種協(xié)作甚至可能超越國(guó)界范圍。
醫(yī)療一線的經(jīng)驗(yàn)表明,DeepSeek已成功與某醫(yī)院HIS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接,實(shí)現(xiàn)了門診、住院及隨訪等全流程的智能化管理?;谄渥灾鏖_發(fā)的模塊,醫(yī)生團(tuán)隊(duì)已能對(duì)影像檢查、化驗(yàn)結(jié)果等進(jìn)行綜合分析,為診斷決策提供更有力支持。
中山醫(yī)院院長(zhǎng)周儉公開表示,"觀心大模型的發(fā)布只是一個(gè)起點(diǎn)",真正的目標(biāo)是推動(dòng)整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的智能化升級(jí),為患者提供更高水平的醫(yī)療服務(wù)。
這種趨勢(shì)或?qū)⑦M(jìn)一步加速AI在醫(yī)療行業(yè)的廣泛應(yīng)用,同時(shí)可能加劇相關(guān)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。
近期,西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院信息部副部長(zhǎng)蔡宏偉在文章中提到,DeepSeek的崛起將重塑AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用,這一變革直接影響到一批AI企業(yè)的命運(yùn),他們或?qū)⒚媾R倒閉或轉(zhuǎn)型壓力。
在醫(yī)改進(jìn)入深水區(qū)的背景下,醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)壓力日益凸顯,成本控制與效率提升成為管理者的核心關(guān)注點(diǎn)。DeepSeek憑借技術(shù)突破與臨床實(shí)踐深度結(jié)合,以及合理收費(fèi)模式,贏得了頭部醫(yī)院的信任。
這一趨勢(shì)清晰地指向了AI+醫(yī)療領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)——將更加注重臨床應(yīng)用的深度滲透與可量化投資回報(bào)的實(shí)現(xiàn)。邱建華在接受采訪時(shí)表示。
對(duì)于AI+醫(yī)療企業(yè)而言,時(shí)間已經(jīng)不多了,他們必須盡快在醫(yī)療領(lǐng)域占據(jù)足夠大的市場(chǎng)份額,才能獲得后續(xù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的入場(chǎng)資格。
百川智能已開始調(diào)整業(yè)務(wù)布局,將資源集中投向醫(yī)療領(lǐng)域。華為正式宣布組建醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán),目標(biāo)是構(gòu)建基于AI的輔助診斷解決方案,推動(dòng)醫(yī)療大模型在臨床場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。
競(jìng)爭(zhēng)已提前進(jìn)入白熱化階段。
機(jī)會(huì)在哪里?
DeepSeek并非萬能,其無法實(shí)現(xiàn)的領(lǐng)域?yàn)槠渌t(yī)療大模型企業(yè)提供了發(fā)展空間。
新疆維吾爾自治區(qū)人民醫(yī)院信息中心主任彭建明在文章中指出,醫(yī)院在本地部署初期投入了大量資金購(gòu)買高性能硬件設(shè)備,包括GPU、TPU等,并組建了專業(yè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)大模型的部署與運(yùn)維工作。
在維護(hù)階段,醫(yī)院需要自行承擔(dān)模型的技術(shù)迭代、能源消耗以及數(shù)據(jù)治理等方面的成本。除硬件投入和時(shí)間外,還需依賴軟件工程師、數(shù)據(jù)工程師等高端人才。
此外,本地化部署因缺乏廠商提供的多元化API接口支持,也給生態(tài)系統(tǒng)的后續(xù)建設(shè)埋下了隱患。
相對(duì)于采用醫(yī)療垂直大模型廠商服務(wù),不僅能夠降低成本,在模型更新和擴(kuò)展空間方面更具優(yōu)勢(shì),或許是更為理性的選擇。
可以觀察到,湘雅醫(yī)院并未直接引入DeepSeek,而是選擇了與AI+醫(yī)療公司醫(yī)渡科技合作,后者通過搭建由DeepSeek、醫(yī)渡大模型等多個(gè)大模型組成的AI中臺(tái)為湘雅醫(yī)院提供服務(wù)。智慧眼已在長(zhǎng)沙市第一醫(yī)院、桃江縣中醫(yī)醫(yī)院等多地成功落地,形成了"砭石大模型+Deepseek"雙模驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療AI組合。
這種DeepSeek與醫(yī)療垂直大模型結(jié)合的策略逐漸形成了一種模式。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,在醫(yī)療領(lǐng)域,兩者的能力互補(bǔ)既滿足了醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全的要求,也形成了從預(yù)防到治療的完整鏈條。關(guān)鍵在于,AI+醫(yī)療企業(yè)能否找到可以實(shí)現(xiàn)"1+1>2"價(jià)值增量的切入點(diǎn)。
據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析,目前尚難評(píng)估DeepSeek對(duì)醫(yī)療行業(yè)的具體幫助有多大,但可以確定的是,它"激活了整個(gè)市場(chǎng)"。無論是否最終有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,企業(yè)都希望先本地部署一個(gè)"一體機(jī)"放置在那里。
從積極角度看,邱建華表示,這有助于推動(dòng)行業(yè)更加聚焦于"如何讓AI真正成為醫(yī)生的智能助手"。
這一策略也將推動(dòng)許多醫(yī)療大模型向更符合臨床需求的方向進(jìn)化。
以往,盡管中國(guó)擁有200個(gè)醫(yī)療大模型,但由于算力成本高昂,其中大部分停留在基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)的重復(fù)構(gòu)建階段。邱建華指出,DeepSeek降低了算力成本后,各方將匯聚至同一起點(diǎn),從而加速大模型在更多醫(yī)療場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。
在蔡宏偉的構(gòu)想中,會(huì)有越來越多的AI公司基于DeepSeek大模型發(fā)展出獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
邵建華解釋道:"未來,AI+醫(yī)療將呈現(xiàn)出'金字塔結(jié)構(gòu)'。頂端是少數(shù)通用基座,中層是??苹妫讓邮菙?shù)以萬計(jì)的個(gè)性化應(yīng)用。"
醫(yī)療AI要想取得成功,必須回歸臨床價(jià)值,無論是技術(shù)突破還是場(chǎng)景創(chuàng)新,最終都要解決診療效率、精準(zhǔn)度和可及性這三個(gè)關(guān)鍵問題。"DeepSeek的快速落地實(shí)踐證明了我們的判斷:醫(yī)療大模型需要從'技術(shù)炫技'轉(zhuǎn)向'場(chǎng)景共生'。"
在過去幾年,AI+醫(yī)療領(lǐng)域特別是醫(yī)療大模型熱度不減,但醫(yī)療AI技術(shù)能夠在哪些場(chǎng)景落地,一直困擾著行業(yè)。據(jù)行家透露,許多醫(yī)院的痛點(diǎn)在于數(shù)據(jù)不是問題,而是缺乏明確的應(yīng)用場(chǎng)景指導(dǎo)。這比數(shù)據(jù)短缺帶來的挑戰(zhàn)更為突出。
邱建華認(rèn)為,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用仍面臨技術(shù)與實(shí)踐之間的"最后一公里"鴻溝。即使擁有高質(zhì)量數(shù)據(jù),AI系統(tǒng)依然難以真正落地,必須通過臨床專家、IT工程師和患者代表在真實(shí)場(chǎng)景中共同完善模型。
可以說,醫(yī)療AI技術(shù)的發(fā)展仍處于初級(jí)階段,需要多方共建,而且越多越好。
商業(yè)化問題仍然無解
科技公司進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域盈利的困境不容忽視。
作為中國(guó)醫(yī)療大模型領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),訊飛醫(yī)療已于去年年底在香港上市。
根據(jù)其此前披露的招股說明書,訊飛醫(yī)療在CDSS(臨床決策支持系統(tǒng))落地的醫(yī)院中占據(jù)六成市場(chǎng)份額,年收入可達(dá)6.5億元,但仍然處于虧損狀態(tài)。這一表現(xiàn)也反映在其與醫(yī)院合作中的弱勢(shì)地位:應(yīng)收賬款日益堆積,周轉(zhuǎn)周期明顯延長(zhǎng),至2024年已達(dá)5.33億元應(yīng)收賬款,且周轉(zhuǎn)天數(shù)達(dá)到481.1天。
在醫(yī)療信息化領(lǐng)域,另一家龍頭企業(yè)衛(wèi)寧健康在DeepSeek熱潮的沖擊下股價(jià)持續(xù)攀升,8天內(nèi)漲幅達(dá)到80%,股價(jià)一度突破14.55元,較2025年1月低點(diǎn)翻倍以上。這一表現(xiàn)也引發(fā)對(duì)其財(cái)務(wù)狀況的質(zhì)疑:2024年現(xiàn)金流下降18%,銷售回款周期延長(zhǎng)是原因之一。
在DeepSeek進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域后,情況更加嚴(yán)峻。除了推出AI+醫(yī)療產(chǎn)品以展示實(shí)力,"性價(jià)比"已成為相關(guān)企業(yè)爭(zhēng)取醫(yī)療機(jī)構(gòu)的"殺手锏"。
例如,瑞金病理大模型經(jīng)過300多本病例書籍的學(xué)習(xí),針對(duì)病理醫(yī)生的常見問題,回答準(zhǔn)確率高達(dá)90%,可覆蓋90%以上的常見腫瘤類型。華為相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,其部署的架構(gòu)僅需16張算力卡即可支撐,與部署DeepSeek所需的算力支持基本一致。
在這些數(shù)據(jù)的背后,科技公司們已清晰認(rèn)識(shí)到:短期內(nèi),醫(yī)療AI難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)。即便在嚴(yán)肅醫(yī)療以外的大健康領(lǐng)域,長(zhǎng)期商業(yè)化也面臨巨大挑戰(zhàn)。
幸好,經(jīng)過多年發(fā)展,AI+醫(yī)療逐步得到了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。較早推出的產(chǎn)品(主要是影像類的輔助診斷產(chǎn)品)作為醫(yī)療器械,也成功納入國(guó)家醫(yī)保指南,業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,這將是未來AI獲得醫(yī)保支付的重要起點(diǎn)。
而且,醫(yī)療AI的下一個(gè)重大突破即將出現(xiàn)。
AI+醫(yī)療行業(yè)的專業(yè)人士常用自動(dòng)駕駛的發(fā)展模式來類比AI在醫(yī)療領(lǐng)域的進(jìn)展。如果說L4階段的AI可以實(shí)現(xiàn)獨(dú)立的問診,那么目前AI+醫(yī)療已經(jīng)處于L2、L3階段,即在具體場(chǎng)景中,AI輔助醫(yī)生完成診療方案并直接生成診療方案,由醫(yī)生審核后完成診療。這一階段已經(jīng)超出了預(yù)期,下一階段的進(jìn)展將會(huì)更加迅速。
這種情況下,任何致力于改變醫(yī)療行業(yè)的科技巨頭和新秀們都不可能退縮。至于如何盈利,還是交給時(shí)間吧。
本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4062550.html
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