中国网财经4月30日讯 今年春节期间Deepseek爆火出圈，加速普及渗透日常工作生活的同时，也为AI融入医疗行业注入一剂强心针。诸多原本谨慎的公立医院选择拥抱AI，接入DeepSeek大模型进行本地化部署定制开发，推动智慧医疗的进一步发展。

　　自2016年兴起的上一轮AI医疗热潮以来，创新技术不断从实验室走向医疗领域，尤其在AI医学影像领域，规模化商用逐渐落地，并催生了多家AI医学影像龙头企业。在本轮热潮中，业内更加期待通过数智医疗生态实现结构性变革，提高医疗服务质量和效率，促进分级诊疗，实现医疗平权。

　　当前智慧医疗的进化程度如何？技术路径如何演进？未来AI将如何全面赋能医疗体系？或许可以从AI医疗赛道领跑者的战略规划及商业模式变迁中寻找答案。

　　AI普及化浪潮掀起，医疗垂类大模型价值凸显

　　“现在与医院院长、主任医师交流时，无需再介绍人工智能及其优势。”数坤科技创始人、董事长毛新生深切感受到DeepSeek带来的变革——AI在医疗行业以前所未有的速度普及。

　　数据显示，目前已有超百家三级医院完成DeepSeek本地化部署。毛新生同时注意到，业界关注的焦点已转向如何利用AI、在哪些领域落地及如何受益等实际问题。

　　全民AI启蒙教育后，另一问题浮现：DeepSeek虽对医疗从业者有帮助，但在提供医学知识相关答案及严谨的临床思维能力方面仍有待完善。在严谨、封闭、“高压”监管的医疗场景中，垂类大模型的应用价值得到重新审视。

　　“现有的通用大模型需要垂类大模型如‘数坤坤’做补充，以确保医学知识库的准确性、完整性和及时更新。它像高年资医生一样思考和工作，能够给出经过循证医学证据验证的精准诊断和治疗决策。”毛新生介绍道。

　　数坤科技研发的多模态医学大模型“数坤坤”具备多模态理解、影像诊断、报告生成和临床推理等关键技术能力，不仅能识别文本信息，还能辨认各种模态数据。

　　构建多模态医学大模型颇具挑战，除了深入理解医疗行业外，还需海量高质量的私域数据。中信证券研报称，目前国内已发布超50个医疗垂类大模型，主要基于公开数据集训练，结合高等级医院真实诊疗数据是提升垂类大模型能力的关键。

　　数坤科技三年前开始研究医学大模型，通过与医院合作了解医学专家经验和知识，并将其转化为标准化、结构化的数据。

　　除了强大的知识底座和数据处理能力，多模态医学大模型还需充分测评。毛新生举例称，遇到机制调整、临床指南改变等情形时，需根据变化程度灵活选择重新训练调优或外挂知识库RAG。

　　政策利好推动，AI医疗商业化提速

　　AI医疗持续升温，得益于政策支持和指引。

　　近年来，多项政策陆续出台，为AI医疗基础设施建设按下“加速键”。

　　除了战略引领，监管部门还细化支持方案，为企业研究方向提供参考。2024年11月，国家卫健委等部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，描绘了84个细分应用场景。

　　2025年提出了更明确的目标。近日，七部门联合发布《医药工业数智化转型实施方案(2025-2030年)》指出，2030年规上医药工业企业将基本实现数智化转型全覆盖。

　　此外，配套审批监管政策开闸，推进AI医疗商业化实质进展。2020年1月，国家药监局颁发国内首张AI医疗器械三类证，标志着产品从研发走向市场。AI医疗商业生态日益完善，市场情绪高涨。

　　在应用供给端，AI医疗产品形态更加多元，头部企业尝试从单点赋能到生态系统重构，兑现更大的商业价值。数坤科技从医学影像切入，如今产品体系已进化到数字人体4.0技术平台，构建起AI服务生态。

　　市场规模有望超3万亿，AI助力县域医共体建设

　　AI技术与医疗加速融合，叠加政策红利，激发更多期待。世界经济论坛预测，2024年至2032年，AI医疗市场将以每年43%的速度增长，市场规模有望达到4910亿美元（约合人民币3.58万亿元）。

　　AI作为新质生产力，在医疗行业中提质增效效果显著，如快速出具诊断报告、提升准确率等。数坤科技的超声AI“奇点超声智能导航系统”可实时精准抓取病灶，并在两三分钟内出具AI辅助诊断报告。

　　AI的潜力将进一步释放，医疗机构通过技术创新拓宽应用边界、增加收入。AI辅助的CT血流储备分数(CT-FFR)技术实现非侵入性心肌缺血评估的精准化和高效化。

　　拉长周期来看，AI医疗有望优化基层医疗机构的关键指标，提升医保基金使用效益，助力提升基层治理水平。

　　我国基层医疗服务能力薄弱，县域医共体建设面临挑战。AI有望成为优化医疗资源分配的利器，助力实现“小病不出村，大病不出县”目标。

　　数坤科技与吴中区合作的“吴中区数字人体智慧健康服务平台”已落地一年多，累计超19万人次居民获得更精准、高效的疾病诊断及风险评估。

　　毛新生表示：“我们已经可以让县域医院全面AI化，将医防融合分级诊疗体系打造成数字医共体。”

　　尽管AI医疗面临多重阻碍，但机遇与挑战并存，智慧医疗全面成熟应用指日可待。

（文章来源：中国网财经）