證券時報網
王小偉
2025-02-12 19:25
春節期間，DeepSeek迅速走紅，贏得了社會各界的廣泛關注。眼下，不少醫療健康企業開始接入DeepSeek，以推動自身發展。
日前，一份名為《恒瑞醫藥管理總部文件》的文件在社交媒體流傳，該文件顯示，恒瑞醫藥要求公司內部全面應用DeepSeek，包括各部門、分公司、子公司。隨后，恒瑞醫藥方面對21世紀經濟報道記者回應：公司發布此文件屬實。
除恒瑞醫藥外，據記者梳理，智云健康、醫渡科技、藥易購、鷹瞳、智慧芽等企業都已宣布接入DeepSeek。這一熱潮迅速蔓延至二級市場，帶動AI醫療概念股震蕩上漲，其中美年健康、貝瑞基因、金域醫學等股票一度漲停。
與其他大模型相比，DeepSeek有其獨特的優勢，其為醫藥行業打開了怎樣的想象空間？醫療企業接入DeepSeek又將如何改變或提升現有的AI醫療解決方案？在DeepSeek等模型的推動下，AI醫療的商業化路徑可能會有哪些新的探索或突破？
沙利文大中華區執行總監周明子在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，整合DeepSeek人工智能模型至數字化醫療系統，可大幅增強現有AI醫療方案的效率與精確度，同時積極促進中國智慧醫療的數字要素化與資產化發展。
IQVIA艾昆緯中國人工智能和創新業務負責人張暢也向21世紀經濟報道記者表示，從醫療角度來看，DeepSeek和其他大模型在應用層面沒有本質區別，只是一個走不同技術路線的基座。
“我們只能說DeepSeek這個工具更好，或者可以用更優的成本去實現。從商業視角審視，DeepSeek展現出兩大顯著優勢：一方面，在達到同類模型性能水平時，其算力成本更為低廉，這對企業而言無疑是一大經濟利好；另一方面，若模型性能更佳，專家在輸入信息時所需數據量或能大幅減少，從而進一步壓縮成本。”張暢強調。
質的突破？
毋庸置疑，AI醫療前景廣闊。與其他行業相比，AI在醫療領域也有更豐富的應用場景。2024年11月，國家衛生健康委、國家中醫藥管理局、國家疾控局聯合發布的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》便涉及了84種具體場景。
例如在醫學影像分析中，DeepSeek通過深度學習技術能夠精準識別腫瘤和病變，輔助醫生進行全面的診斷。據悉，DeepSeek在醫學影像診斷模塊的準確率已達三甲醫院主治醫師水平，為醫療資源匱乏地區提供了幫助。
在個性化治療方案制定方面，DeepSeek利用其強大的數據分析能力，通過分析患者的基因信息和病史，為患者提供定制化的治療建議。例如，對于有家族病史的人群，DeepSeek能夠及時發現潛在疾病的風險，并通過“精準醫療”顯著提升治療效果，同時減少副作用。此外，在臨床試驗設計方面，DeepSeek也能為藥企、醫生帶來更多臨床建議，加速了新藥研發的進程。
“這些成果不僅提高了醫療服務的質量和效率，還為醫療健康產業帶來了創新的解決方案，推動了整個行業的數字化轉型。”周明子說。
張暢向記者指出，例如，在醫療咨詢問題解決中，與人工咨詢相比，DeepSeek-V2模型系統的響應速度提高了50%，準確率達到85%，顯著提升了醫療咨詢的效率。除提效外，AI還可以賦能醫療領域實現其他突破，比如智能患者管理、智能用藥指導，再如建立醫學文獻知識庫，以及在中國廣袤的市場中提升診療水平，AI所產生的新機會并不少。
“未來，AI醫療還有一些可以突破的方向，更多涉及多學科整合。比如藥物發現方面，過去有‘雙十定律’（即一款創新藥從啟動研發到上市，平均成本超過10億美元，研發時間超過10年），現在不僅效率有所提升，也帶來了更多的想象力。”張暢說。
DeepSeek等大模型要想賦能醫療領域，本質上需要將這一底座與臨床實際相結合，從這個角度而言，行業需要用醫療知識給大模型做更多輸入，需要專家做二次開發。
張暢表示，在有更優的大模型基座的基礎上，還需要醫療咨詢、臨床試驗、醫療數據領域的專家對DeepSeek這樣的通用大模型來做專業的engineering，使其得到更加適配于醫療領域的大模型輸出，實現“醫療衛生級人工智能”的愿景。
目前，已有恒瑞醫藥、智云健康、醫渡科技、藥易購等多家企業高調宣布接入DeepSeek模型。美年健康、貝瑞基因、金域醫學等漲停的醫療健康企業，也在布局相關業務。DeepSeek的引入，將在一定程度上增強企業在AI醫療領域的競爭優勢。
IQVIA艾昆緯中國人工智能高級技術總監李振興向21世紀經濟報道記者表示，對開發者而言，算力成本在實際部署階段是一個重要考慮因素。首先，引入類似DeepSeek的技術，可以顯著降低企業在AI醫療應用中的成本。例如，衛寧健康研發的模型在滿足醫療衛生機構私有化部署需求的同時，確保了成本的可控性。其次，專家訓練成本方面，DeepSeek模型的優勢在于其底層的神經網絡結構更優，要達到其他大模型計算水平所需要的算力更少，因此訓練成本也更少。這些對提高企業競爭力都有積極意義。
一日難行千里
AI以及數字化對醫療行業的影響，并不是改變了單一環節，而是改變了醫療企業整個商業模式，對企業的人力、財力、智力規劃都有調整。
周明子強調，借助DeepSeek等前沿模型，AI醫療的商業化進程有望在產品創新、應用場景的廣泛拓展以及產業深度融合等多個維度實現新的飛躍。在產品創新方面，AI技術正在打破傳統人工的局限。例如，醫療虛擬人憑借其智能服務，在醫院和院外場景中發揮著越來越重要的作用，企業也可以通過出售服務或授權技術來實現盈利。在應用場景拓展方面，AI醫療的應用范圍也在不斷拓寬。例如，在居家臨終關懷服務中，結合智能監測設備，AI醫療可以與養老、保險機構合作，滿足臨終關懷的需求，同時實現商業價值。
“借助DeepSeek分析數據，一方面可以為患者和醫療機構提供個性化的產品方案，另一方面基于這些創新的產品方案，還能結合創新支付、多元金融等市場要素和工具，匹配出更好的商業化落地方案，實現更大商業價值的表達。這些突破不僅推動了AI醫療技術產品的進步，為企業帶來了新的增長點，更重要的是，通過產品技術和市場商業化的結合，不僅能夠造福患者，還能促進醫療科技供給側的進一步改革，促進整個醫療行業的高質量發展。”周明子說。
然而，企業如何以數字化的方式去拆掉內部圍墻，更好整合資源、打通商業化路徑也成為發展的關鍵。
東吳證券研報指出，DeepSeek通過其創新的混合專家模型架構，為資金不充裕的醫療公司提供了接入AI的可能性，特別是在慢病管理、醫療信息化以及醫療數據積累方面具有豐富經驗的公司。在開源情況下，DeepSeek具有顯著的先發優勢，能夠大幅降低大模型訓練成本，推動醫療AI的廣泛應用。
在數據方面，醫療行業強調域內分析，一般不能超出企業或醫療機構的范疇。DeepSeek使用的是開源的商業策略，這和ChatGPT有較大差別，后者目前并未開源。“在DeepSeek開源的策略下，可以更好地進行本地化部署，同時對數據的隱私也有重要意義，將更好促進醫療行業的發展。”李振興認為。
值得注意的是，DeepSeek的應用并不意味著AI醫療將邁入一個全新的發展階段。張暢認為，醫療領域的AI包含合規、倫理、道德要求、隱私保護等方面的內容，目前的大模型在這些領域并沒有帶來質的變化。從這個角度而言，DeepSeek并不一定會改變AI醫療。
“但其對AI醫療的發展有極大促進作用，因為DeepSeek有更便宜的二次開發，疊加更優的隱私保護，也更符合醫療特征，這會使得AI在與醫療結合的廣泛程度上有所突破。”張暢補充道。
在變革之中，商業化也是企業必然面臨的難題。張暢認為，在DeepSeek等模型的推動下，首先有更多的醫藥企業、醫療科技企業以及咨詢公司會參與進來，對商業化有一定的促進作用。“然而，對于AI醫療的商業化，我們仍持謹慎態度。開源之后可以進行私有化部署，解決了數據隱私的問題，但醫療級AI還面臨倫理及幻覺等問題亟待解決。”
“總結而言，DeepSeek在一定程度上解決了成本問題，但在隱私問題的應對上仍有待提升，在準確性和嚴謹性方面還需要去突破。所以AI醫療的商業化并不能一日千里。”張暢說道。
