DeepSeek顛覆醫(yī)療診斷，AI醫(yī)療時代奇點已至？

來源：湖北國菱計算機科技有限公司-湖北國聯(lián)計算機科技有限公司-荊州網(wǎng)站建設-荊州軟件開發(fā)-政府網(wǎng)站建設公司 時間：2025-03-18

DeepSeek的熱風終究是吹到了醫(yī)療診斷這座曾經(jīng)高不可攀的山峰，在這場全民DeepSeek的狂歡中，AI醫(yī)療診斷正通過社交平臺以前所未有的方式讓越來越多的人躍躍欲試。

近日，廣東醫(yī)生博主"孤芳自賞"發(fā)帖表示病人用DeepSeek診斷后質(zhì)疑其的治療方案，連夜查最新指南才發(fā)現(xiàn)半年前國際共識已更新，并形容為“天塌了”，該貼已經(jīng)引發(fā)1.2億次圍觀。除了患者端掀起AI診斷和醫(yī)生診斷結(jié)果的碰撞“風尚”，醫(yī)院端也經(jīng)歷新的診斷革命。

據(jù)不完全統(tǒng)計，全國已經(jīng)有超100家醫(yī)院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、廣東、河北、湖南、江蘇等二十多個省市和自治區(qū)，其中大部分是三甲醫(yī)院。在DeepSeek引爆的AI熱潮下，醫(yī)療行業(yè)儼然已成為AI應用落地的重要領域。

當AI算法開始修正專業(yè)醫(yī)生的診斷結(jié)論，醫(yī)學界不得不直面一個終極詰問：AI醫(yī)療的「奇點」是否已經(jīng)降臨？

算力覺醒，當現(xiàn)代醫(yī)學遇見第三代AI從工具到?jīng)Q策者的范式革命

在AI醫(yī)療進化史上，2024年或?qū)⒊蔀榉炙畮X。

在傳統(tǒng)AI醫(yī)療敘事中，算法往往扮演“輔助角色”，但現(xiàn)在，通過多模態(tài)大模型的跨緯度推理，AI可以生成帶有概率權(quán)重的診斷樹。真正的顛覆已經(jīng)不再是識別病灶，而是在于重構(gòu)診斷邏輯鏈。

這背后，是三個維度的技術(shù)顛覆。

一是認知維度的突破，以DeepSeek為代表的醫(yī)療AI正從單一影像特征分析進化為多維度臨床證據(jù)鏈構(gòu)建。

以往，AI在醫(yī)療領域重要作用之一是影像分析，這也是院端最大的堰塞湖。以上海瑞金醫(yī)院為例，每天產(chǎn)生的病理切片約6000張，每名醫(yī)生平均每天閱片量約為200至300張。通常情況下，醫(yī)生需要在顯微鏡下逐個診斷，耗時約40分鐘。

在借助AI大模型交互式病理診斷后，AI大模型能提前識別病灶區(qū)域，單切片的診斷時間變?yōu)槊爰?。從過去在顯微鏡下找病灶到互動式審核AI診斷結(jié)果，這背后，是大量的數(shù)據(jù)投喂。

以亞?？撇±磲t(yī)生的規(guī)范化培訓為例，在長達十年的學習中，醫(yī)生至少需要研讀50本專業(yè)書籍，學習診斷50萬張病理切片，而大模型在研發(fā)過程中，能夠短時間研讀閱讀成倍的診斷書籍和數(shù)字切片，在由病理醫(yī)生整理的常用問題當中，大模型回答的準確率達到了90%。

而DeepSeek這類具備深度檢索和邏輯推理能力AI的出現(xiàn)，則讓構(gòu)建多維度臨床證據(jù)鏈成為現(xiàn)實。

在臨床中，AI能夠發(fā)揮強大的信息處理能力，快速、全面地檢索和梳理相關(guān)研究，構(gòu)建特定疾病或診療問題的“證據(jù)拓撲圖”。這種拓撲圖能夠清晰地呈現(xiàn)不同研究之間的關(guān)聯(lián)和演進脈絡，并智能識別和突出顯示重要的前沿進展和共識盲區(qū)。

與此同時，臨床診療過程中，會產(chǎn)生大量來源多樣的患者數(shù)據(jù)，如影像報告、病理信息、檢驗結(jié)果、用藥記錄等。AI技術(shù)能夠高效整合并解析這些來自不同系統(tǒng)、不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，進行深度關(guān)聯(lián)分析。

直白點說，AI能夠同步分析影像特征的動態(tài)變化、生物標志物的波動趨勢以及藥物代謝參數(shù)等多維度數(shù)據(jù)，智能識別疾病診療的關(guān)鍵節(jié)點和多維度數(shù)據(jù)的潛在關(guān)聯(lián)。

借助AI，醫(yī)生可以更高效地從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，從以往傳統(tǒng)經(jīng)驗模式進化為多維融匯的診療認知。

二是臨床決策升維，AI正在改變臨床判斷和決策方式。

AI的介入，能夠在極短時間內(nèi)助力醫(yī)生更全面掌握最新的醫(yī)學證據(jù)，讓診療決策實現(xiàn)躍升。

以往在臨床中，面對復雜病情和多種治療方案時，往往需要醫(yī)生進行多方面的權(quán)衡和考量。但AI可以基于患者的個體化特征，構(gòu)建虛擬的治療鏈路，模擬不同治療方案的潛在走向，并以可視化的方式呈現(xiàn)關(guān)鍵指標的預測結(jié)果。

通過AI的評估預測，醫(yī)生可以更全面、系統(tǒng)、直觀地評估不同診療方案的優(yōu)劣，從而實現(xiàn)更智能、更精準、更有效的決策進化。

三是現(xiàn)有醫(yī)療生態(tài)的重構(gòu)，AI成為真正的參與者。

在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療AI不是什么新鮮詞兒。

從2016年到現(xiàn)在，近10年時間里這一賽道多次獲得過市場關(guān)注與資本追捧。這期間，AI醫(yī)療影像、AI制藥、AI導診、AI手術(shù)機器人、醫(yī)療大模型等細分賽道你方唱罷我登場，但在商業(yè)化面前，受限支付方、收費渠道等問題，醫(yī)療AI一直處于叫好不叫座的尷尬境地。

在政策風的吹動下，醫(yī)療AI賽道也迎來了新的轉(zhuǎn)機。

去年年底，國家衛(wèi)健委印發(fā)《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，積極推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”應用創(chuàng)新發(fā)展，其中明確了人工智能在醫(yī)療健康行業(yè)十三大應用領域的84項典型的應用場景。

在“醫(yī)療服務”方面，提出可在醫(yī)學影像智能輔助診斷、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)智能輔助質(zhì)控、臨床專病智能輔助決策、基層全科醫(yī)生智能輔助決策、醫(yī)學影像智能輔助治療、手術(shù)智能輔助規(guī)劃、放射治療靶區(qū)智能輔助勾畫等領域應用AI。

如今，隨著DeepSeek的長驅(qū)直入，醫(yī)院方面表現(xiàn)出了前所未有的興趣，這讓AI走到了以往從未抵達的深度。

以湖南省人民醫(yī)院為例，2月16日，該完成醫(yī)療AI系統(tǒng)DeepSeek本地化部署，截至2月21日，該院DeepSeek平臺已累計處理請求量427萬次，日均活躍用戶（醫(yī)護人員）達到1237人。在檢查、檢驗報告解讀方面醫(yī)師調(diào)用AI輔助解讀量占比高達63%，極大縮短了報告解讀時間。

長沙市第一醫(yī)院信息數(shù)據(jù)部主任唐杰透露，國產(chǎn)AI大模型DeepSeek輔助診斷肺結(jié)節(jié)閱片時間縮短40%，微小病灶識別率提升25%，準確率在95%以上。該系統(tǒng)功能可以將胃鏡檢查盲區(qū)率降低約16%，根據(jù)臨床醫(yī)生反饋，系統(tǒng)預判與病理結(jié)果符合率為96%。

從工具到?jīng)Q策者，以DeepSeek為代表的AI，正讓醫(yī)療診斷進入全新的篇章。而AI對于醫(yī)療，還有更多的故事可以講。

AI醫(yī)療能力邊界圖鑒2.0時代比想象中應用更廣

和大部分普通人仍處于AI診斷帶來的震撼不同，AI技術(shù)實際上在醫(yī)療領域已經(jīng)走得足夠遠。

在更寬泛的醫(yī)療行業(yè)，AI已經(jīng)不再只是簡單地替代或優(yōu)化人類的工作，而是開始真正參與到重塑醫(yī)療流程中來了，我們也稱之為AI+醫(yī)療的2.0時代。

隨著DeepSeek的熱浪席卷，AI+醫(yī)療也在醫(yī)療服務的各個環(huán)節(jié)掀起各類形式的革命。如果把AI在醫(yī)療領域的應用看成是一個坐標，那醫(yī)療全鏈路就是橫軸，對應的核心場景就是縱軸，現(xiàn)在，這個坐標中信息已經(jīng)足夠豐富。

當前，全國眾多三甲醫(yī)院進行Deepseek本地化部署，主要應用場景為醫(yī)療影像、臨床輔助決策和醫(yī)療信息化，用戶可以在較短時間內(nèi)就能感受到。

而更大的改變，則在于推翻傳統(tǒng)醫(yī)療邏輯。

一直以來，醫(yī)療界一直有一個“不可能三角”理論，即就醫(yī)看病時不可能同時滿足就診速度快、醫(yī)療費用低、治療水平高三個要求。任何一個國家的醫(yī)療系統(tǒng)，都很難做到提高醫(yī)療服務質(zhì)量的同時，增加醫(yī)療服務可及性、降低醫(yī)療服務成本。

現(xiàn)在，這個“不可能三角”正被AI+醫(yī)療打破。理論上，在AI助力下，醫(yī)療服務可以實現(xiàn)大規(guī)模、隨時隨地服務患者，與之對應的醫(yī)療成本，也有望進一步降低。

在創(chuàng)新藥研發(fā)方面，AI也正讓醫(yī)藥價格惠民成為可能。眾所周知，醫(yī)藥界對于創(chuàng)新藥研發(fā)有一個“雙十定律”，即一款創(chuàng)新藥從啟動研發(fā)到上市，研發(fā)時間超過10年，平均成本超10億美元。AI的應用，正在打破這個定律。

在藥物研發(fā)領域，AI技術(shù)目前主要用于靶點發(fā)現(xiàn)、化合物快速匹配等，能夠大幅縮短研發(fā)周期、降低成本，提高研發(fā)成功率。

據(jù)英偉達公開資料，使用AI技術(shù)可使藥物早期發(fā)現(xiàn)所需時間縮短至1/3倍，成本節(jié)省至1/200倍。相較于傳統(tǒng)藥物靶點發(fā)現(xiàn)方式，應用AI技術(shù)可以通過分析大量的生物數(shù)據(jù)，包括基因數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，挖掘潛在的藥物作用靶點。AI 算法能夠快速識別出與疾病相關(guān)的生物分子，并預測它們作為藥物靶點的可能性，更快發(fā)現(xiàn)更有潛力的新藥靶點，并分析差異化競爭優(yōu)勢實現(xiàn)更好的分子結(jié)構(gòu)設計。

如在小分子藥物領域，英矽智能的ISM001-055小分子抑制劑，就是一款由生成式AI驅(qū)動藥物發(fā)現(xiàn)與設計過程，靶向TNIK用于特發(fā)性肺纖維化（IPF）治療，在IIa期臨床試驗中取得了積極的初步研究結(jié)果，這樣的案例以后會越來越多。

當然，由于各家藥企的藥物設計均是保密，公開信息及有效數(shù)據(jù)較少，AI制藥會在較長時間內(nèi)受限于訓練用數(shù)據(jù)的匱乏，但長遠來看，趨勢已成。

不可否認的是，AI+醫(yī)療的2.0時代足夠吸引人，但就目前而言，還有太多值得顧慮和警惕的點。

AI醫(yī)療普適化的九重門技術(shù)奇跡到普惠醫(yī)療隔著巨大鴻溝

AI醫(yī)療繪制的藍圖足夠吸引人，但技術(shù)突進下，現(xiàn)實也有骨感一面。如何普適化，是擺在前面最現(xiàn)實的問題。

AI的底層邏輯是數(shù)據(jù)和算法，在醫(yī)療行業(yè)，數(shù)據(jù)鏈條恰恰難以閉環(huán)。

目前在診斷領域，AI醫(yī)學影像分析的成熟度是最高的。據(jù)頭豹研究院測算，2020年至2030年，CT掃描中AI滲透率預計從1.2%增加至44.8%，MRI中AI的滲透率預計從0.0%增加值40.2%，超聲中AI的滲透率預計從0.6%增加值40.8%。這是影像相關(guān)數(shù)據(jù)較為充實及國家級、政府項目牽頭的結(jié)果。

在其他場景，數(shù)據(jù)往往會成為掣肘?；氐阶畛醯膯栴}，為什么Deepseek本地化部署幾乎全是三甲醫(yī)院？原因有二。

第一，成本高昂，需要持續(xù)投入。

DeepSeek作為當前國內(nèi)最強開源模型，不用醫(yī)院方面承擔昂貴的訓練成本，但對于醫(yī)院來說仍是一筆不菲的投入。目前DeepSeek提供了從1.5B到671B的不同參數(shù)的開源模型，以便于符合多種場景需求。一般來說，參數(shù)量越大，模型的性能越好，尤其是在解決復雜醫(yī)學任務時，對于模型性能的要求較高。要應對醫(yī)學數(shù)據(jù)分析等高精度需求，則需要用到大規(guī)模云端計算集群，價格非常昂貴。同時也需要3-5人的運維團隊，模型微調(diào)和設備的更新?lián)Q代都需要持續(xù)投入。

第二，數(shù)據(jù)原始積累量大，應用可行性高。

按照國家規(guī)定，所有患者診療數(shù)據(jù)必須在內(nèi)網(wǎng)閉環(huán)處理，禁止原始數(shù)據(jù)跨物理區(qū)域傳輸。

醫(yī)療數(shù)據(jù)高度敏感，需嚴格遵守GDPR、等保三級等法規(guī)。三甲醫(yī)院對于數(shù)據(jù)治理能力較高，更容易讓AI產(chǎn)生作用。

事實上，盡管進行了本地化部署，醫(yī)院也堪堪算跨入醫(yī)療AI的門檻，更大的挑戰(zhàn)還在后面。

首先，院端數(shù)據(jù)孤島與系統(tǒng)割裂難以避免。

通常而言，醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在HIS、LIS、PACS和EMR等多個獨立系統(tǒng)中。這些系統(tǒng)間數(shù)據(jù)格式不一、互聯(lián)互通性差，容易形成“數(shù)據(jù)孤島”，如何打通鏈路讓AI具備全局數(shù)據(jù)分析能力，是第一步。

其次，醫(yī)療數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標準，標記難度大。

醫(yī)療數(shù)據(jù)中約70%為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如病歷文本、影像資料），缺乏統(tǒng)一標準，質(zhì)量參差不齊。AI依賴高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)進行訓練，若輸入數(shù)據(jù)不規(guī)范（如手寫病歷字跡模糊），模型預測偏差將直接影響臨床決策。

最后，數(shù)據(jù)合規(guī)和算法穩(wěn)定性難以保障。

對于醫(yī)院來說，如何在數(shù)據(jù)共享與隱私保護間找到平衡，并合法合規(guī)，涉及到數(shù)據(jù)脫敏、加密、權(quán)限管理等一系列技術(shù)成熟。與此同時，如何避免AI因為訓練數(shù)據(jù)不足而誤診，也是一個現(xiàn)實問題。

除了技術(shù)問題，AI醫(yī)療涉及到的倫理及法律問題，也需要慎重處理。

如近日，湖南省醫(yī)療保障局印發(fā)《關(guān)于進一步加強基本醫(yī)療保障定點零售藥店管理的通知》，明確規(guī)定醫(yī)生開具處方應與患者或患者家屬進行有效、充分的溝通問診，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。

更早之前，國家衛(wèi)健委、國家中醫(yī)藥管理局2022年發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細則（試行）》，就有多處對人工智能使用的限制規(guī)定，其中包括“醫(yī)師接診前需進行實名認證，確保由本人提供診療服務?！贝送庖惨?guī)定“處方應由接診醫(yī)師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方”。

而支付端作為AI醫(yī)療賴以生存的底座，同樣是AI醫(yī)療普適化的重要關(guān)卡。

去年9月，湖南省醫(yī)保局曾出臺AI診斷、手術(shù)機器人收費標準，明確規(guī)定人工智能、增強現(xiàn)實等手術(shù)規(guī)劃產(chǎn)品不能收費；手術(shù)導航產(chǎn)品，加收40%，封頂2000元，并規(guī)定加收費用不納入醫(yī)保。

國家醫(yī)保局在去年11月也表示，將在放射檢查、超聲檢查、康復類項目中設立“人工智能輔助”擴展項；同樣的價格水平下，醫(yī)務人員診療和人工智能參與診療，現(xiàn)階段不重復收費。

由此而言，讓DeepSeek分析病情，僅僅是掀開了AI醫(yī)療的帷幕一角，在AI醫(yī)療這條路上，我們需要謹慎并擁抱，不能做“用核磁共振儀的中世紀巫師”。

可以肯定的是，隨著DeepSeek等AI技術(shù)的涌現(xiàn)，醫(yī)療領域正經(jīng)歷人類史上的重大變革。

具備更高階信息處理能力及決策建議的AI，協(xié)同更專業(yè)和人性化的醫(yī)生，共同守衛(wèi)人類健康的“人機協(xié)同”醫(yī)療幻想，已經(jīng)邁出了關(guān)鍵一步。

（轉(zhuǎn)載自：數(shù)據(jù)猿）