醫療器械廠商盼了10年，公立醫院院長開箱AI醫療

每經記者 金喆    每經編輯 馬子卿    

“AI（人工智能）來了，大家都在擁抱。”4月9日下午，復旦大學附屬中山醫院黨委書記、副院長顧建英在聯影舉辦的uAInnovation2025創新大會上說。

AI醫療喊了10年，終于不再是“狼來了”的資本故事。今年春節以來，國內幾百家三甲醫院接入DeepSeek，國家衛健委發布84個AI應用場景。聯影智能聯合創始人、聯席CEO周翔說，大模型的到來就像春天一樣春意盎然、生機勃勃，一些以前靠醫生的知識儲備、記憶力和通識進行推理的任務可能很快會被人工智能取代，整個行業正迎來一場巨變。

但AI并不是為了取代醫生。在這場關于AI醫療的深度對話中，同場的中山大學腫瘤防治中心副院長孫穎說，她對AI的態度是“越來越多、越來越愛、越來越快、越來越難”——與幾年前不同，現在AI已經成為醫生基本的生產工具。

公立醫院院長開箱AI醫療

10年前，互聯網醫療如火如荼，時任北京大學人民醫院院長王杉在一場75分鐘的對話中，與春雨醫生創始人張銳互相打斷18次，辯論激烈。

有人說科技浪潮下的醫院就像是堡壘，科技公司一直想“攻”進去。“火藥味”十足的雙方，代表的正是公立醫療機構與互聯網醫療。王杉并不反對互聯網醫療，恰恰相反，他是醫療信息化最早的踐行者。彼時，很多公立醫院院長的態度相對保守，很少有愿意和互聯網醫療對話的。

但在10年后的今天，越來越多公立醫院正在開箱AI醫療。

復旦大學附屬中山醫院是我國排名前十位的頂級醫療機構，年門急診量近140萬人次，患者來自全國四面八方。顧建英說，醫生、患者和管理者都會感受到AI帶來的變化。

例如，在輔助診斷方面，“有愛小山-病歷助手”按照診療規范主動生成的電子病歷可以讓醫生有更多時間真正看病、思考、培訓，而不是不斷地做這些重復的勞動。而且醫生還可以通過遠程診療做慢病管理等一系列的突破，在提高效率的同時還減少了誤診和漏診。

對患者來說，現在中山醫院的智慧客服已經通過導入大語言模型，可以24小時不間斷為患者服務，如果碰到不能回答的問題就會轉到人工。顧建英表示：“這樣一個有耐心的24小時服務，我覺得也是很好的改變。”

作為醫院的管理者，顧建英感觸更深。她說，經常碰到醫生說要空間，有了空間以后要設備，有了設備以后又沒人，永遠是一個無解。通過數據化和人工智能的賦能，中山醫院一方面用模塊在診療端更規范化、數字化和智能化，另一方面實現合理配置資源提高效率，比如在門診、急診病人高峰時預警、配置醫療資源。

AI應用到醫療端帶來的效率提升也是肉眼可見。孫穎提到她所在的中山大學腫瘤防治中心，放療的12個流程中有9個貫穿了AI元素，剩下3個也實現自動化。以前患者的放療時間是以天來計算，現在已經控制在24分鐘。

但AI確實也在挑戰醫生。孫穎說：“現在經常有病人拿著DeepSeek來問我們，為什么方案不是這個。以前的信息不對稱，現在已經不存在了，所以醫生怎樣提升自己去跟病人溝通。還有哪些是幻覺，你得會辨認；還要建自己的智能體，醫生得學這些工科的知識。”

“百模大戰”下，AI醫療從效率工具轉變為“智能協作者”

這只是AI醫療發生顛覆性變化的縮影。據不完全統計，DeepSeek已經在全國范圍內的超90家知名三甲醫院實現部署。此外，醫療領域的垂類大模型已有上百個。

“AI不是一個技術競賽，而是解決臨床痛點的工具。”盈康生命副總經理、盈康一生醫療服務CEO馬安捷接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示，據其統計，目前在全球圍繞腫瘤患者的診斷、治療、康復的AI已經有將近500種。國內某三甲醫院應用12個AI的產品涉及9個廠家，在每一次服務一個患者去調用各個不同廠家AI的時候，要花費的時間超過20分鐘。

但據中國醫師協會的統計數據，在已經布局AI影像輔助診斷的醫院當中，AI影像輔助診斷的實際使用率是58%。在布局預防預測的AI的應用當中，實際使用率不足22%。馬安捷說，盈康生命的AI創新應用平臺接入聯影智能等多家廠商的AI應用，就是解決醫療多場景與AI產品多樣化的難題，從患者、臨床和管理三個維度融入AI，構建面向患者的智能交互平臺和面向醫護技的臨床創新平臺。

周翔表示，大模型對整個行業的推動非常大，技術推動是一個方面，更重要的是推動醫院使用。因為治病救人，生死攸關的事情，醫生是非常謹慎的群體，所以AI醫療比自動駕駛還要謹慎，但也是應該謹慎的。

但任何形式的醫療都離不開醫療質量和病人安全兩個原則。通用大模型在當前許多醫療細分場景中，性能還遠未達到臨床應用的要求，醫療領域仍然需要有專業的團隊來構建垂域、多模態的大模型，來應對復雜多樣的醫療需求。

周翔在發布會現場展示了一些用通用模型生成的文本和醫療影像。“都不像真正的醫療影像，說明它還沒有完全學會什么叫醫療影像。我們訓練了個醫學影像模型學習DSA圖像，可以生成非常好的圖片出來，但這需要專業的人去做專業的數據訓練。”

他表示，雖然大模型的學習能力非常強，但它仍然沒有學會醫療領域很多東西，還會有幻覺。而且，醫療領域很多問題不那么容易學習。“舉一個最常見的，所有做AI、但不懂醫療的人第一次進入AI一定會做X光輔助診斷，可是從來沒有很成功過。因為它跟人臉找心臟疾病很類似，X光里結節很多時候躲在骨頭、心臟后面天生看不見，怎么教AI呢？”

4月9日當天，聯影推出元智醫療大模型平臺和10余款醫療智能體。周翔表示，AI醫療任重道遠，過去七八年，聯影智能在醫療領域里積累了很多垂類知識。希望用聯影的AI大模型來解決醫療上優質、可控和可及性的問題。

在他看來，醫療行業的決策是多模態診斷的整合，血檢、尿檢、家族病史、癥狀加影像，未來還有基因學等新技術，這些綜合起來才能對健康問題、醫療問題做出正確的答案。行業挑戰就是很多問題非常模糊，這個行業還有非常大的爆發空間。

對此，聯影集團董事長薛敏也表示，大模型的競爭已經從單純的“參數競賽”，逐漸轉向圍繞“生態協同和場景落地”的下半場比拼。未來由文本、影像、混合模型能力驅動的大模型基建，將有機會全面重塑AI產品的應用形態，催生一系列能夠持續學習進化的智能體，最終將智能真正轉化為生產力。

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1314488031