21世紀經(jīng)濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
今年以來，"AI+醫(yī)療"的浪潮奔涌。不過，人工智能醫(yī)療絕非新鮮事，其在過往發(fā)展中始終在技術(shù)理想主義與商業(yè)現(xiàn)實主義間尋找平衡點。
商業(yè)化落地的艱難、數(shù)據(jù)標準化采集難，漫長的產(chǎn)品研發(fā)周期以及巨大的投入，一直是行業(yè)痛點，資本也早已經(jīng)歷狂歡到泡沫、死亡到信仰的跌宕起伏。2025年開年，以DeepSeek為代表的通用人工智能技術(shù)在邏輯推理領(lǐng)域的驚艷表現(xiàn)，再次攪動AI+醫(yī)療。
CIC灼識咨詢董事總經(jīng)理劉立鶴對21世紀經(jīng)濟報道記者表示， “Deepseek的顛覆性不在于單一技術(shù)指標超越GPT-4，而在于將大模型從技術(shù)能力展示推向行業(yè)工作流重構(gòu)，例如在金融、醫(yī)療領(lǐng)域的深入應(yīng)用。”
智藥局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，根據(jù)不完全統(tǒng)計，目前全國已有超過30家藥企、醫(yī)院、IVD公司、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、智慧醫(yī)療、中醫(yī)醫(yī)療等方面機構(gòu)宣布，正將DeepSeek技術(shù)深度嵌入藥物研發(fā)、臨床決策、慢病管理等多個核心場景。
這股在應(yīng)用端落地的熱情也迅速蔓延到了資本市場。今年以來，醫(yī)療AI概念股在美股、港股和A股市場均表現(xiàn)強勁、反復(fù)活躍，海內(nèi)外多家相關(guān)企業(yè)的股價大幅上漲。智慧醫(yī)療板塊也走出一波上漲行情，AI+輔助診斷、AI+數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域等個股表現(xiàn)亮眼。一個月時間，不少公司股價接近翻倍。
在技術(shù)突破、資本加碼、政策支持以及需求剛性等多重因素的共同驅(qū)動下，目前有觀點認為，醫(yī)療行業(yè)中長期增長邏輯已然清晰。國信證券發(fā)布研報稱，AI在醫(yī)藥板塊的落地或?qū)⑹?025年全年的投資機會。
但狂歡的背后亦有隱憂。部分涉及相關(guān)概念的上市公司的業(yè)績表現(xiàn)實際并不樂觀。同時，股東和高管的減持也引發(fā)市場關(guān)注。此前即有行業(yè)人士對21世紀經(jīng)濟報道記者指出，醫(yī)療AI概念的想象空間很大，但如果只是單純接入DeepSeek、與實際業(yè)務(wù)沒太多關(guān)聯(lián)的，多數(shù)仍是炒概念。此外，當下數(shù)據(jù)壁壘仍橫亙?nèi)缣靿q，是模型訓練亟待突破的瓶頸。
DeepSeek激起的層層漣漪正不斷向外擴散，醫(yī)療AI的價值也在迎來重估。
重塑底層邏輯
DeepSeek的一個重要影響是給大模型在應(yīng)用端蓬勃發(fā)展提供了空間，尤其是醫(yī)療行業(yè)。
一方面是DeepSeek低成本高效能，極大地賦能了醫(yī)療AI的開發(fā)。
在“AI屆的拼多多”DeepSeek出現(xiàn)之前，大模型的開發(fā)和應(yīng)用面臨高昂的成本和技術(shù)門檻。傳統(tǒng)的大模型需要大量的算力支持，尤其是在訓練和推理階段，這使得許多企業(yè)望而卻步。
國泰君安證券研報指出，DeepSeek采用 MoE（混合專家模型）和 MLA（多層次注意力）兩大創(chuàng)新架構(gòu)，通過算法優(yōu)化顯著降低了大模型的訓練和推理成本，極大地降低了對硬件算力的需求，顛覆了過去“算力軍備競賽”的發(fā)展路徑。
其中，對下游企業(yè)最重要的影響是推理成本的降低。推理成本是指使用已經(jīng)訓練好的大模型在實際使用中，進行預(yù)測或生成響應(yīng)時所消耗的成本，如計算資源和時間成本。 它就像是購買了一件大功率的商品，在使用過程中需要不停地花錢。推理成本的降低使得下游用戶通過API接口使用大模型時需要支付的費用，即API調(diào)用成本大幅縮減，降幅超90%。這種“平民化”技術(shù)路徑使醫(yī)療企業(yè)，不論規(guī)模大小，均能以極低成本接入比肩OpenAI的大模型能力。
另一方面是DeepSeek誠意滿滿的開源策略，有助于構(gòu)建一個開放、協(xié)作、可持續(xù)的醫(yī)療AI創(chuàng)新生態(tài)。
早期性能優(yōu)越的大模型多為閉源，企業(yè)需依賴API調(diào)用，無法定制優(yōu)化，導致醫(yī)療場景的細粒度需求（如專科病歷生成、罕見病分析）難以滿足。兼具性能和經(jīng)濟性的開源大模型DeepSeek出現(xiàn)后，醫(yī)療健康公司能夠結(jié)合醫(yī)療專業(yè)數(shù)據(jù)，針對復(fù)雜性的垂直場景進行二次開發(fā)，從而推動AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的商業(yè)化落地。毫無疑問，DeepSeek將加速醫(yī)療行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。
劉立鶴告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“由于Deepseek采用了開源模型，可以更好地吸引開發(fā)者，同時通過私有化部署的高級功能（如行業(yè)專屬微調(diào)工具）盈利，形成生態(tài)閉環(huán)。”
而醫(yī)療行業(yè)具備自身獨特性，對數(shù)據(jù)隱私和安全的要求極高，傳統(tǒng)不開源模型存在數(shù)據(jù)外訓和云端接入風險，難以滿足醫(yī)療行業(yè)的合規(guī)要求。DeepSeek通過開源和支持本地化部署的方式，醫(yī)療數(shù)據(jù)無需上傳至云端，全程在醫(yī)院或企業(yè)內(nèi)部封閉訓練。
“之前醫(yī)療行業(yè)一般都是用第三方的大語言模型來投喂自己的數(shù)據(jù)，這次是直接自己上手操作，自主性和便利性都大大加強了。”一位醫(yī)療行業(yè)資深從業(yè)者說。
回歸長期價值錨點
醫(yī)療AI長期發(fā)展的核心價值在于通過技術(shù)突破與模式創(chuàng)新，實現(xiàn)普惠、精準、可持續(xù)的醫(yī)療服務(wù)升級。
許多醫(yī)療AI企業(yè)的技術(shù)人員都表示，DeepSeek作為基座模型，其醫(yī)療垂類模型的建構(gòu)仍需本地化部署，但經(jīng)過“微調(diào)”后，其在推理和決策場景下的出色表現(xiàn)，的確能為自家產(chǎn)品在處理復(fù)雜醫(yī)療數(shù)據(jù)或支持精準決策等方面提供更強大的支持。
隨著人口老齡化和慢性病高發(fā)，醫(yī)療資源的緊缺問題日益突出。而醫(yī)療AI可以突破時空限制與人力瓶頸，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療能力轉(zhuǎn)化為可標準化復(fù)制的數(shù)字服務(wù)。例如在基層或偏遠地區(qū)，AI大模型作為醫(yī)生的智能助手，能夠整合患者的癥狀、病史、檢查結(jié)果等多方面數(shù)據(jù)，利用優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源訓練出的推理能力進行綜合分析，輔助基層醫(yī)生決策。
不止是常見病，DeepSeek等大模型也走進了三甲醫(yī)院的重癥監(jiān)護室、急診科、兒科等。近日，深圳大學附屬華南醫(yī)院、昆山市第一人民醫(yī)院、陸軍軍醫(yī)大學第二附屬醫(yī)院等紛紛宣布已經(jīng)部署DeepSeek模型；接入DeepSeek-R1(671B)后的醫(yī)學模型Med-Go也已在上海東方醫(yī)院等臨床機構(gòu)應(yīng)用，并在ICU環(huán)境下驗證了能力。
AI與診斷以外的醫(yī)療流程深度融合重點在，用好DeepSeek等AI工具有助于提高醫(yī)療質(zhì)量和患者體驗，優(yōu)化醫(yī)療資源的運營分配。劉立鶴對21世紀經(jīng)濟報道記者表示，“AI技術(shù)可以應(yīng)用于藥物開發(fā)、藥品生產(chǎn)流程管理、輔助診斷、慢病管理等醫(yī)療領(lǐng)域，包括研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、診斷、治療、康復(fù)的全流程，極大地提升流程效率。”
中信建投證券醫(yī)藥行業(yè)首席分析師賀菊穎也表示，AI醫(yī)療在提升醫(yī)療器械功能、檢查檢驗結(jié)果解讀、輔助臨床醫(yī)生決策、健康管理等多個領(lǐng)域的應(yīng)用價值較大，是醫(yī)療企業(yè)和醫(yī)院必須重視的創(chuàng)新方向和競爭趨勢。
AI在醫(yī)療領(lǐng)域的另一個重要突破方向是預(yù)測性AI，即利用數(shù)據(jù)來評估患者未來發(fā)生疾病或臨床事件的風險，而不僅僅是識別當前疾病。Apple Heart Study 的共同首席研究員、斯坦福大學醫(yī)學教授明圖·圖拉基亞博士（Dr. Mintu Turakhia）認為，未來，人工智能的重點將從診斷疾病轉(zhuǎn)向預(yù)測健康風險，從而推動主動性和預(yù)防性醫(yī)療的發(fā)展。
有行業(yè)內(nèi)人士推測，未來，預(yù)測性AI在臨床應(yīng)用中可能有一個方向是，通過AI+可穿戴設(shè)備，監(jiān)測生命體征數(shù)據(jù)，建立長期健康模型，在臨床事件發(fā)生前就識別健康風險，進而提前采取預(yù)防措施，降低急診和住院率。據(jù)悉，在AI幫助下，阿爾茨海默病的五年預(yù)測準確率已達80%以上。
醫(yī)療AI要想重塑醫(yī)療研究、診療和健康管理的全鏈條，數(shù)據(jù)是重中之重。
財通證券報告稱，自從DeepSeek大模型開源后，AI或已進入平權(quán)時代。這個時代，大部分AI醫(yī)療最有價值的不是算力、甚至不是算法，而是可靠的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在醫(yī)療行業(yè)，這些數(shù)據(jù)不僅可以優(yōu)化現(xiàn)有的診斷與治療流程，還能為未來的創(chuàng)新提供必要的支撐。
在當前的數(shù)據(jù)應(yīng)用中，醫(yī)療企業(yè)繞不開的難點還是圍繞合規(guī)性、標準化和數(shù)據(jù)質(zhì)量等展開。盡管國內(nèi)已有數(shù)據(jù)交易所，但尚未形成規(guī)范的醫(yī)療數(shù)據(jù)交易市場。許多企業(yè)開始嘗試數(shù)據(jù)交易，并在政策指導下掛牌數(shù)據(jù)資產(chǎn)，但效果和獲取程度尚不明確。有專家指出，國內(nèi)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)高度分散在不同機構(gòu)，而且不同醫(yī)療機構(gòu)的信息系統(tǒng)、格式標準各不相同，導致數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通。
想要將這些分散的數(shù)據(jù)整合到大型綜合數(shù)據(jù)庫，技術(shù)難度大且涉及多方利益協(xié)調(diào)，困難重重。此外，如何在保障不侵犯患者隱私的前提下安全使用數(shù)據(jù)，也是實際運作中會遇到的挑戰(zhàn)。
此外，提高醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量需要設(shè)定評判標準，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時效性并根據(jù)不同機構(gòu)的需求定制化處理，這是未來所有的從業(yè)企業(yè)都將面臨的挑戰(zhàn)。
細分賽道成色幾何？
在本輪行情中，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的巨頭們漲幅兇猛。
“相較于傳統(tǒng)藥企，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)可以更快速的享受到DeepSeek出現(xiàn)而帶來的紅利，例如國內(nèi)全病程管理平臺微脈，其管理智能應(yīng)用CareAI已經(jīng)全面接入DeepSeek V3和R1模型能力，實現(xiàn)DeepSeek強大的邏輯推理能力與CareAI的智能體深度集成。”劉立鶴對21世紀經(jīng)濟報道記者說。
2月3日，英偉達歐洲、中東和非洲地區(qū)醫(yī)療保健與生命科學主管Eva-Maria Hempe發(fā)表文章，指出2025年AI將在三個領(lǐng)域?qū)︶t(yī)療產(chǎn)生變革性影響：改善患者醫(yī)療過程的智能代理；能夠執(zhí)行復(fù)雜手術(shù)任務(wù)的機器人；加速藥物研發(fā)的生成式AI工具。
“AI+醫(yī)療的想象力廣闊，但是AI+檢測診斷最成熟，應(yīng)用邏輯相對更清晰。”華南某醫(yī)療器械公司負責人對21世紀經(jīng)濟報道記者表示。
四川一家三級甲等醫(yī)院的影像科主任公開發(fā)文稱：“AI技術(shù)能夠在短時間內(nèi)閱讀成千上萬張影像資料，并能識別出其中的細微差異，這是僅憑手工和肉眼無法比擬的。”
人稱“女版巴菲特”的凱西·伍德在近期發(fā)布的《Big Ideas 2025》報告中預(yù)測，AI將使DNA等生物信息的讀取和寫入成本分別降低99%和99.9%，使癌癥篩查的效率提高20倍，并且將市場規(guī)模擴大10倍。
此外，AI制藥也是被許多知名投資人寄予厚望的細分應(yīng)用賽道。
《Big Ideas 2025》報告認為，AI驅(qū)動的新藥研發(fā)可將周期從13年縮短至8年；AI將使藥物開發(fā)成本降低4倍，并將研發(fā)投入的回報提高5倍；AI藥物的商業(yè)價值將比標準藥物高20倍，比同類最佳的精準藥物高2.4倍。
山東大學淄博生物醫(yī)藥研究院在官方微信公眾號中表示，DeepSeek不僅僅是一個工具，它代表了醫(yī)藥行業(yè)從“試錯法”向“預(yù)測科學”的轉(zhuǎn)變。通過深度學習模型，DeepSeek能模擬藥物與生物分子的相互作用，預(yù)測藥物的活性、毒性和代謝途徑。這種預(yù)測能力不僅提高了研發(fā)的成功率，還為藥物的個性化治療提供了可能。
盡管如此，多位行業(yè)人士也對21世紀經(jīng)濟報道記者直言，AI藥物研發(fā)是難啃的骨頭，暫時難以取得突破性進展。隨著算法迭代和數(shù)據(jù)積累，AI可能將臨床成功率從10%提升至20%~30%，但仍需與傳統(tǒng)方法深度融合。AI是工具，而非“顛覆者”，藥物開發(fā)的核心仍是生物學洞察與臨床驗證。本輪AI浪潮中，兩家AI制藥龍頭Recursion和Schrodinger股價表現(xiàn)滯后，可見主流資金的顧慮。
復(fù)星醫(yī)藥相關(guān)人士在接受媒體采訪時表示，現(xiàn)在AI比較成熟的是語言模型，是在既定框架下，按照人為規(guī)定規(guī)則進行演算、知識抓取等。但制藥是對未知世界的探索。目前的AI還無法自主思考，很難在這種探索性的新藥研發(fā)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
此外，英矽智能CEO任峰也曾表示，臨床試驗是AI制藥的真正考驗。“當藥物研發(fā)步入臨床試驗階段，還未有證據(jù)表明AI可以完全地賦能臨床研究、縮短臨床試驗的時間。我認為目前AI還不能有效解決這一階段的問題。”
總之，醫(yī)療AI的落地，離不開具體的場景。2024年11月，國家衛(wèi)健委等三部門曾發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場景參考指引》，從“人工智能+醫(yī)療服務(wù)管理”、“人工智能+基層公共衛(wèi)生服務(wù)”、“人工智能+健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“人工智能+醫(yī)學教學科研”四大領(lǐng)域，給出了84個應(yīng)用場景。隨著DeepSeek將AI在應(yīng)用端蓬勃發(fā)展開辟了空間，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)大模型的商業(yè)化想象空間也在被進一步打開。2月26日，深圳醫(yī)保也公布與騰訊合作，全面啟用DeepSeek大模型與騰訊混元雙AI引擎。
醫(yī)療是個龐大的賽道，環(huán)節(jié)眾多。中信證券指出，可以圍繞兩條主線挖掘AI+醫(yī)療受益標的。一是從技術(shù)壁壘角度，挖掘具備模型能力、稀缺數(shù)據(jù)競爭壁壘的企業(yè)。二是從商業(yè)化落地角度，挖掘B端客戶基礎(chǔ)扎實，在電子病歷臨床決策、電子病歷、語音識別等領(lǐng)域和場景有成熟產(chǎn)品的企業(yè)。
華南一位一級行業(yè)投資人向21世紀經(jīng)濟報道記者表示，早期很多投資人對醫(yī)療AI并不看好，原因就在于缺乏清晰的盈利模式，很多產(chǎn)品燒了幾億元，數(shù)據(jù)做得很漂亮，但也只能從科研上賺點碎銀，投資回報完全不成正比。還有應(yīng)用停留在淺層次的問診業(yè)務(wù)，無法打通數(shù)據(jù)和智能化程度的深入變革，缺乏真正的變革性企業(yè)和領(lǐng)域的突破。市場目前都認為2025年或?qū)⑹轻t(yī)療AI商業(yè)化落地的爆發(fā)年，對行業(yè)來說，價值重塑的節(jié)點已經(jīng)到來。
（實習生孫偉對本文亦有貢獻）
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