前言：
AI醫療技術(shù)通過(guò)系統性重構醫療價(jià)值鏈，正在開(kāi)創(chuàng )醫療資源普惠化新范式，為患者、醫生和醫療機構創(chuàng )造多維價(jià)值。同時(shí)，國家支持性文件頻發(fā)，推動(dòng)醫療智能化升級。而Deepseek大模型發(fā)布，解決傳統醫療AI系統高昂部署費用的問(wèn)題，降低醫院部署AI醫療系統的門(mén)檻，新一輪AI醫療市場(chǎng)狂潮來(lái)襲，行業(yè)生態(tài)正在發(fā)生改變。不過(guò)，我國AI醫療行業(yè)盈利較為困難，而且大模型快速進(jìn)醫院也為監管帶來(lái)各種難題。
1、AI醫療技術(shù)重構醫療價(jià)值鏈，開(kāi)創(chuàng )醫療資源普惠化新范式
根據觀(guān)研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國AI醫療行業(yè)發(fā)展深度分析與投資前景研究報告（2025-2032）》顯示，AI醫療是指通過(guò)運用先進(jìn)的信息技術(shù)，對醫療過(guò)程進(jìn)行智能化管理和優(yōu)化，從而提高醫療服務(wù)的質(zhì)量和效率。AI在醫療中的應用，不僅有助于提升醫療服務(wù)的精準度和個(gè)性化程度，還能為醫療決策提供科學(xué)依據，推動(dòng)醫療行業(yè)的創(chuàng )新發(fā)展。根據有無(wú)搭載硬件，AI醫療器械可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是以診斷分析系統、機器人、監護儀等硬件系統為載體，人工智能技術(shù)作為軟件組件驅動(dòng)并控制相關(guān)硬件系統，從而實(shí)現預期功能；二是無(wú)需醫療器械硬件，以獨立軟件的形式實(shí)現其預期功能。
AI醫療技術(shù)通過(guò)系統性重構醫療價(jià)值鏈，正在開(kāi)創(chuàng )醫療資源普惠化新范式，主要體現在三個(gè)維度：首先打破傳統醫療服務(wù)的線(xiàn)性鏈條，構建智能協(xié)同的價(jià)值網(wǎng)絡(luò )；其次重塑醫療資源配置的空間格局，突破地理與能力限制；最終實(shí)現健康管理的時(shí)間延展，形成全周期服務(wù)閉環(huán)，從而系統性解決醫療資源分布不均問(wèn)題。AI醫療已從單點(diǎn)工具發(fā)展為覆蓋全流程的智能化體系，通過(guò)技術(shù)賦能實(shí)現醫療資源的優(yōu)化配置與服務(wù)質(zhì)量升級，為患者、醫生和醫療機構創(chuàng )造多維價(jià)值。
醫院、患者受益于AI醫療
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受益對象 |
受益方向 |
舉例 |
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醫院 |
優(yōu)化醫療流程 |
AI通過(guò)優(yōu)化醫療流程，提高醫療服務(wù)效率。例如，通過(guò)智能化的排班系統，可以合理安排醫護工作時(shí)間，減少等待時(shí)間。此外，通過(guò)智能化的數據分析，可以及時(shí)發(fā)現潛在的醫療問(wèn)題，提前采取措施，避免問(wèn)題的發(fā)生。 |
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輔助診療 |
通過(guò)運用大數據、人工智能等技術(shù)，AI醫療能夠快速準確地診斷疾病，提高診斷的準確性和效率，同時(shí)通過(guò)對患者的生理數據、藥物反應數據等進(jìn)行實(shí)時(shí)監測和分析，制定個(gè)性化的治療方案。醫生進(jìn)行綜合分析，為患者提供個(gè)性化的診斷方案。 |
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提高醫護工作效率 |
通過(guò)智能化的病歷管理系統，醫生可以快速檢索和查看患者的病歷信息，減少重復勞動(dòng)。此外，通過(guò)智能化的藥品管理系統，藥劑師可以快速準確地配發(fā)藥品，提高工作效率；通過(guò)AI醫療對院內設備、藥品、人員等資源的實(shí)時(shí)監控和調度，醫療機構可以?xún)?yōu)化資源配置，提高效率。 |
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患者 |
隨時(shí)獲取醫療服務(wù) |
AI醫療能夠為患者提供隨時(shí)隨地的醫療服務(wù)?；颊呖梢酝ㄟ^(guò)手機APP、網(wǎng)站等渠道隨時(shí)隨地獲取醫療服務(wù)，無(wú)需到醫院排隊等待。此外，AI醫療還可以為患者提供在線(xiàn)咨詢(xún)、遠程診斷等服務(wù)，方便患者隨時(shí)隨地獲得幫助。 |
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自助服務(wù) |
AI醫療能夠為患者提供自助服務(wù)。例如，患者可以通過(guò)自助掛號機、自助繳費機等設備快速完成掛號和繳費等操作。此外，患者還可以通過(guò)手機APP查詢(xún)檢查結果、預約手術(shù)等操作。 |
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2、支持性文件頻發(fā)，推動(dòng)醫療智能化升級
近年來(lái)，我國為樹(shù)立醫院對前沿技術(shù)的正確認知并引導相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，開(kāi)始圍繞AI出臺相關(guān)政策，從宏觀(guān)層面推動(dòng)AI技術(shù)在醫療領(lǐng)域的應用，旨在提高醫療服務(wù)效率和質(zhì)量，最終實(shí)現醫療行業(yè)智能化升級，促進(jìn)AI技術(shù)在醫療領(lǐng)域的廣泛應用。
我國AI醫療行業(yè)相關(guān)政策
| 時(shí)間 | 頒布部門(mén) | 政策名稱(chēng) | 要點(diǎn) |
| 2022年3月 | 國家藥監局器審中心 | 《人工智能醫療器械注冊審查指導原則》 | 規范了人工智能醫療器械全生命周期過(guò)程質(zhì)控要求和注冊申報資料要求。 |
| 2022年11月 | 國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等部門(mén) | 《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規定》 | 明確生成式人工智能服務(wù)提供者、技術(shù)支持者和服務(wù)使用者等各方法定義務(wù)。 |
| 2023年7月 | 國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等部門(mén) | 《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》 | 鼓勵生成式人工智能創(chuàng )新發(fā)展，對生成式人工智能服務(wù)實(shí)行包容審慎和分類(lèi)分級監管。 |
| 2024年11月 | 國家衛生健康委等部門(mén) | 《衛生健康行業(yè)人工智能應用場(chǎng)景參考指引》 | 聚焦“人工智能+”與醫療服務(wù)管理、基層公衛服務(wù)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展、醫學(xué)教學(xué)科研相結合的四大領(lǐng)域。 |
| 2024年12月 | 國務(wù)院辦公廳 | 《國務(wù)院辦公廳關(guān)于全面深化藥品醫療器械審評改革促進(jìn)醫藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見(jiàn)》 | 優(yōu)化醫療器械標準體系，研究組建人工智能、醫用機器人等前沿醫療器械標準化技術(shù)組織。 |
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3、Deepseek大模型發(fā)布，助力AI醫療行業(yè)破圈
不過(guò)，我國AI醫療行業(yè)面臨著(zhù)費用高昂、門(mén)檻高等難題。而DeepSeek通過(guò)技術(shù)創(chuàng )新，降低算力需求和資金成本，解決傳統醫療AI系統高昂部署費用的問(wèn)題，顯著(zhù)降低了醫院部署AI醫療系統的門(mén)檻。同時(shí)，在技術(shù)層面，在DeepSeek等開(kāi)源大模型的推動(dòng)下，大幅降低文本處理和語(yǔ)言理解的技術(shù)門(mén)檻，使得AI技術(shù)更加普惠。這些讓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AI醫療的發(fā)展也有更長(cháng)遠的預期。
此外，DeepSeek通過(guò)深度學(xué)習和大數據分析，能夠更精準地進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定，從而提高醫療服務(wù)質(zhì)量。在醫療影像領(lǐng)域，DeepSeek的多模態(tài)系統已實(shí)現對CT、MRI等復雜影像的亞毫米級識別，顯著(zhù)提升了早期肺癌檢出率。在病理診斷方面，其全切片數字病理分析平臺大幅縮短骨髓涂片分析時(shí)間，提高診斷一致性。
Deepseek大模型發(fā)布，也引發(fā)了AI醫療市場(chǎng)狂潮。自2025年開(kāi)年以來(lái)，瑞金醫院、復旦大學(xué)中山醫院，訊飛醫療接連發(fā)布醫療大模型。根據不完全統計，目前我國已發(fā)布83款AI醫療大模型，2025年增長(cháng)尤其迅速。
2025年1-6月我國通用AI醫療大模型
| 成立時(shí)間 | 大模型名稱(chēng) | 總部地點(diǎn) | 技術(shù)領(lǐng)域 |
| 2025年2月 | 叮唄健康 | 廣東省第二人民醫院、華為、先健科技等 | 健康風(fēng)險預測、報告解讀 |
| 2025年2月 | 星火醫療大模型X1 | 訊飛醫療 | 診斷推薦、健康咨詢(xún)、檢查檢驗報告解讀 |
| 2025年2月 | 萬(wàn)語(yǔ)大模型 | 鷹瞳科技 | 診療、醫療體檢等場(chǎng)景 |
| 2025年3月 | DeepHealth | 上海交通大學(xué)、泰榮健康 | 醫療基礎大模型基座 |
| 2025年3月 | 寶醫數智 | 深圳寶安區 | 全國首個(gè)區域級醫療AI平臺 |
| 2025年3月 | 聯(lián)通-亥步醫學(xué)大模型 | 聯(lián)通、國家衛生健康委員會(huì ) | 千億參數醫療大模型 |
| 2025年4月 | 元智醫療大模型 | 聯(lián)影醫療 | 影像診斷、臨床治療、醫學(xué)科教、醫院管理 |
| 2025年5月 | 智云 | 云康集團、華為、潤達醫療 | 全場(chǎng)景醫療服務(wù) |
| 2025年6月 | SAMI-3D | 深睿醫療 | 全模態(tài)醫學(xué)影像通用分割大模型 |
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2025年1-6月我國AI醫療專(zhuān)科大模型
| 成立時(shí)間 | 大模型名稱(chēng) | 總部地點(diǎn) | 技術(shù)領(lǐng)域 |
| 2025年2月 | AI兒科醫生 | 北京兒童醫院、百川智能、小兒方健康科技 | 國內首個(gè)AI兒科醫生，已參與遠程會(huì )診 |
| 2025年2月 | 協(xié)和·太初 | 北京協(xié)和醫院、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 | 國內首個(gè)罕見(jiàn)病領(lǐng)域AI大模型 |
| 2025年2月 | 觀(guān)心 | 復旦大學(xué)附屬中山醫院、上?？茖W(xué)智能研究院 | 心血管專(zhuān)科AI大模型 |
| 2025年2月 | 瑞智病理大模型 | 上海瑞金醫院、華為 | 病理圖像切割、病理解讀、診斷 |
| 2025年3月 | DeepJoint | 四川大學(xué)華西醫院、愛(ài)康 | 骨科人工智能大模型 |
| 2025年3月 | 減單 | 安徽醫科大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫院 | 全球首個(gè)體重管理AI大模型 |
| 2025年3月 | DeepPathAI | 西湖大學(xué) | AI病理學(xué)模型 |
| 2025年4月 | 麻控V1.0 | 華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬醫院重慶市第七醫院 | 麻醉治療學(xué)智能體 |
| 2025年5月 | 石說(shuō)AI | 北京清華長(cháng)庚醫院泌尿外科 | 泌尿系結石診療大模型 |
| 2025年5月 | 木蘭 | 華中科技大學(xué)同濟醫院 | 國內首個(gè)女性腫瘤AI大模型 |
| 2025年5月 | 愛(ài)新智護 | 廣州醫科大學(xué)附屬婦女兒童醫療中心 | 首個(gè)新生兒重癥AI大模型 |
| 2025年5月 | 齊魯·心智 | 山東大學(xué)齊魯醫院、華為、潤達醫療 | 心肌病專(zhuān)科大模型 |
| 2025年5月 | 靈鏡 | 重慶大學(xué)附屬腫瘤醫院 | 首個(gè)血液病AI大模型 |
| 2025年5月 | 國檢智析 | 中國醫科大學(xué)附屬第一醫院、國家醫學(xué)檢驗臨床醫學(xué)研究中心 | 國內首個(gè)醫學(xué)檢驗領(lǐng)域的大語(yǔ)言模型 |
| 2025年5月 | 智腎 | 南方醫科大學(xué)南方醫院 | 慢性腎臟病綜合管理大模型 |
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4、新一輪AI醫療市場(chǎng)狂潮來(lái)襲，行業(yè)生態(tài)正在發(fā)生改變
2023年發(fā)布的醫療大模型中，大多由LLaMA、ChatGLM-6B等基座微調或者預訓練而來(lái)。2024年，醫療大模型陷入同質(zhì)化競爭，商業(yè)化難題讓AI醫療大模型沉寂，但部分醫院和企業(yè)開(kāi)始發(fā)布針對特定領(lǐng)域的專(zhuān)科大模型。2025年，DeepSeek的發(fā)布推動(dòng)行業(yè)加速變革。
起初大模型主要應用場(chǎng)景集中在預問(wèn)診、臨床輔助診斷、影像分析、個(gè)性化治療及院內流程優(yōu)化等環(huán)節。然而，DeepSeek生態(tài)開(kāi)放降低醫療大模型的部署、訓練門(mén)檻，AI醫療大模型從醫院下沉到科室。例如，復旦大學(xué)附屬中山醫院發(fā)布的心血管專(zhuān)科AI大模型；四川大學(xué)華西醫院推出首個(gè)骨科大模型DeepJoint；北京清華長(cháng)庚醫院泌尿外科發(fā)布首個(gè)泌尿系結石診療大模型。
當前，專(zhuān)科醫療大模型已經(jīng)拓展到兒科、婦科、腎臟學(xué)、檢驗醫學(xué)、影像學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。比如，影像領(lǐng)域，AI醫療影像產(chǎn)品逐漸擴大其覆蓋的疾病領(lǐng)域和疾病種類(lèi)，從肺、心、腦、骨、乳腺等部位逐漸擴充至全身器官和組織，可檢測的病灶種類(lèi)也在不斷優(yōu)化和豐富。
AI醫學(xué)影像覆蓋范圍
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主要類(lèi)型 |
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應用場(chǎng)景 |
疾病篩查：用于早期疾病的快速篩查，如肺結節篩查、乳腺癌篩查等。 |
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輔助診斷：識別病變區域，提供診斷建議等。 |
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治療規劃：輔助制定治療方案，如腫瘤放療靶區勾畫(huà)、手術(shù)路徑規劃等。 |
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預后評估：分析疾病進(jìn)展和治療效果，如腫瘤治療效果評估。 |
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影像增強與重建：提高影像質(zhì)量或減少輻射劑量，如低劑量CT重建、MRI超分辨率重建。 |
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疾病領(lǐng)域 |
腫瘤領(lǐng)域：如肺癌、乳腺癌、肝癌、胰腺癌等的早期篩查和診斷。 |
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心血管領(lǐng)域：如冠心病、心肌梗死、心律失常等的影像分析。 |
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神經(jīng)系統領(lǐng)域：如腦卒中、阿爾茨海默病等的影像診斷。 |
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骨科領(lǐng)域：如骨折、骨質(zhì)疏松、骨關(guān)節炎等的影像分析。 |
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呼吸系統領(lǐng)域：如肺炎、肺結核等的影像篩查。 |
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影像模態(tài) |
CT：用于肺結節、腫瘤、腦卒中、結核等疾病的檢測和診斷。 |
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MRI：用于腦部、脊柱、關(guān)節等部位的病變檢測。 |
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X光影像分析：用于骨折、肺炎、肺結核等疾病的篩查。 |
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超聲：用于乳腺、甲狀腺、心臟等部位的病變檢測。 |
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病理影像分析：用于組織病理切片分析，輔助病理醫生診斷。 |
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這標志著(zhù)AI醫療大模型從“大而全”走向“專(zhuān)而精”，同時(shí)走向真實(shí)的臨床需求。
5、我國AI醫療行業(yè)盈利與監管難題較大
那么接入DeepSeek后，是否能真正為醫院帶來(lái)增量?jì)r(jià)值？許多醫院花費數百萬(wàn)采購大模型及一體機，卻停留在簡(jiǎn)單對話(huà)功能，沒(méi)能和醫療業(yè)務(wù)和場(chǎng)景進(jìn)行適配。在大模型基礎之上構建的Agent，有望真正將AI能力深度融入臨床診療和醫療管理場(chǎng)景實(shí)現技術(shù)到業(yè)務(wù)的升級。
進(jìn)入2025年以來(lái)，多家醫院正在基于具體場(chǎng)景需求構建醫療智能體（AI Agent），賽道處于爆發(fā)期。例如，上海交通大學(xué)附屬仁濟醫院發(fā)布首個(gè)泌尿專(zhuān)科智能體；江蘇省人民醫院發(fā)布感染控制智能體、東南大學(xué)附屬中大醫院推出肝癌診療智能體等。這也意味著(zhù)AI醫療大模型從技術(shù)試驗階段邁入深度場(chǎng)景化應用階段。
不過(guò)，我國AI醫療行業(yè)盈利較為困難，尤其是醫保局發(fā)布規定，醫院可以自行選擇是否使用AI，但不得與主項目收費，進(jìn)一步擠壓AI醫療行業(yè)盈利空間。
同時(shí)，大模型快速進(jìn)醫院也為監管帶來(lái)各種難題。清華專(zhuān)家所指出：DeepSeek的快速、無(wú)監管的采用已超出中國的整體監管監督和治理框架，造成了監管的滯后性。尤其當AI的建議與規劃被采納并導致不良后果時(shí)，責任如何劃分還難以確定，監管框架需要跟上技術(shù)發(fā)展步伐。（WYD）
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