歷年的CHINC都是醫(yī)療IT發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，但在今年改名DMHC后，南京的會(huì)場(chǎng)多少有些落寞。

老牌HIT上市公司中，僅有東華醫(yī)為、榮科科技來(lái)到現(xiàn)場(chǎng)；三大運(yùn)營(yíng)商集體缺席，展區(qū)C位由訊飛醫(yī)療、螞蟻AQ接替。

蕭條的展會(huì)現(xiàn)狀是整個(gè)醫(yī)療IT市場(chǎng)的一個(gè)縮影。一方面，新政未至，大型醫(yī)院卻已悉數(shù)滿足過(guò)往政策給定的信息化建設(shè)要求，醫(yī)共體建設(shè)亦將在這兩年間收尾。政策真空期期間，常規(guī)信息化市場(chǎng)明顯收縮。

另一方面，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的下行與醫(yī)院盈利模式的變革使得部分醫(yī)院擱置了高等級(jí)信息化建設(shè)計(jì)劃。這類工程的經(jīng)濟(jì)效益隨時(shí)間的推移而加速積累，但在短期中，艱難的經(jīng)營(yíng)環(huán)境限制了他們對(duì)于未來(lái)的投資。

面對(duì)這樣的局面，行業(yè)通常將希望寄托于技術(shù)的突破性創(chuàng)新。年初DeepSeek席卷全行業(yè)后，“大模型”一詞被醫(yī)療IT行業(yè)重新賦予了意義。

那么，醫(yī)療IT真的能憑借大模型找到轉(zhuǎn)機(jī)？

01

醫(yī)院端：從賣(mài)模型到賣(mài)垂直應(yīng)用

自2022年10月GPT3.5席卷整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)后，眾多醫(yī)療科技企業(yè)便已躬身入局，開(kāi)拓自有的大模型應(yīng)用。不到一年時(shí)間，衛(wèi)寧健康、訊飛醫(yī)療等企業(yè)便已成功將大模型嵌入到了自有的醫(yī)療解決方案。

但囿于大模型推理能力的局限性，這一技術(shù)并沒(méi)有在院內(nèi)深根，服務(wù)于C端，直至DeepSeek打破僵局。

DeepSeek帶來(lái)的突破兼顧了商業(yè)模式與模型能力兩個(gè)要素。

首先是模型能力。DeepSeek通過(guò)混合推理架構(gòu)、MoE 專家協(xié)同、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合等技術(shù)，對(duì)應(yīng)的垂直模型思維鏈能力隨之得到了系統(tǒng)性增強(qiáng)。舉個(gè)例子，2025年前雖也有大模型支持的病案質(zhì)控、病例自動(dòng)書(shū)寫(xiě)等應(yīng)用，但這些應(yīng)用生成的內(nèi)容精度不夠，常常需要醫(yī)生自行修正，體驗(yàn)不佳。而在重新定義思維鏈后，上述應(yīng)用的準(zhǔn)確率已經(jīng)趨近于1，能夠滿足醫(yī)生的日常調(diào)用需求。

其次是商業(yè)模式。過(guò)去醫(yī)院配置大模型既需要購(gòu)置算力設(shè)備，又需要搭建模型，因而很多企業(yè)做好模型直接向醫(yī)院售賣(mài)便能獲利。如今DeepSeek不僅將模型的部署與調(diào)用成本打了下來(lái)，還擁有非常友善的MIT license協(xié)議，允許用戶本地化部署，自由使用、復(fù)制、修改和分發(fā)軟件。這意味著企業(yè)的商業(yè)模式將逐漸由賣(mài)通用大模型過(guò)渡為調(diào)優(yōu)大模型、賣(mài)垂直小模型，提升了商業(yè)化的難度，但也打開(kāi)了市場(chǎng)。

兩大要素的改變也在激勵(lì)企業(yè)優(yōu)化自己的研發(fā)邏輯，各自尋找符合自己布局的提質(zhì)增效策略。DMHC展區(qū)現(xiàn)場(chǎng)，智能體已是隨處可見(jiàn)，各有千秋。

訊飛醫(yī)療、東華醫(yī)為、數(shù)坤科技、福鑫科創(chuàng)等企業(yè)的整體邏輯有相似之處，都嘗試將過(guò)去AI落地成熟的場(chǎng)景用大模型做一遍，完成能力與性能上的升級(jí)，但在具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中存在差異。

訊飛醫(yī)療為醫(yī)院提供全棧式工具鏈，強(qiáng)調(diào)助力醫(yī)院構(gòu)建自主可控智能能力的核心支撐平臺(tái)，現(xiàn)有病歷自動(dòng)生成、病歷內(nèi)涵質(zhì)控、智能隨訪、報(bào)告解讀等 20 個(gè)醫(yī)療專業(yè)智能體，意在為醫(yī)院構(gòu)建專屬AI能力中樞，實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)的高效構(gòu)建與價(jià)值閉環(huán)，全面賦能醫(yī)院核心業(yè)務(wù)提質(zhì)增效。

數(shù)坤科技在影像數(shù)據(jù)處理方面積累經(jīng)驗(yàn)較多，因而能夠借助多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建更多優(yōu)勢(shì)。譬如在文本之外，他們能賦能影像、超聲等檢查環(huán)節(jié)，用相應(yīng)的智能體實(shí)時(shí)協(xié)助醫(yī)生判斷，并在診斷結(jié)束后輔助生成影像報(bào)告，有效縮短醫(yī)生單次診斷所耗時(shí)間。

福鑫科創(chuàng)對(duì)于政策及醫(yī)生的日常操作習(xí)慣理解較深，將大模型用在了醫(yī)保審核、DRG/DIP等緊貼醫(yī)院收入的場(chǎng)景。福鑫科創(chuàng)告訴動(dòng)脈網(wǎng)：國(guó)內(nèi)編碼員相當(dāng)稀缺，很多三級(jí)醫(yī)院僅有1-2名編碼員，很多三級(jí)以下醫(yī)院則是直接放棄了招聘這一崗位。在南京，有的醫(yī)院開(kāi)出30萬(wàn)年薪招聘編碼員。

將大模型賦能編碼員能夠一定程度解決這一問(wèn)題。據(jù)福鑫科創(chuàng)介紹：將編碼員與DRG/DIP智能體合作，單個(gè)編碼員能夠?qū)⒚刻?00份左右的編碼量提升至800份，且編碼出錯(cuò)的可能也會(huì)大幅下降。有三級(jí)醫(yī)院在應(yīng)用這一大模型后，一年大概省下了600萬(wàn)元。

深睿醫(yī)療、熙軟科技、美創(chuàng)科技的打法要更專注一些，在智能體中形成了差異化競(jìng)爭(zhēng)。

深睿醫(yī)療的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)將重心放在多模態(tài)數(shù)據(jù)集成、治理及應(yīng)用上?，F(xiàn)階段醫(yī)院已有的臨床數(shù)據(jù)數(shù)量只能勉強(qiáng)支撐垂直大模型的訓(xùn)練，若能縮減醫(yī)院的數(shù)據(jù)治理成本，提升開(kāi)發(fā)效率，多模態(tài)數(shù)據(jù)集成與治理能從醫(yī)院科研角度創(chuàng)造相當(dāng)體量的價(jià)值。

深睿新發(fā)布的Deepwise TrioData X或能應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題，以大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合治理、跨模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊、生成式數(shù)據(jù)增強(qiáng)，打造高質(zhì)可信的醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心；全面升級(jí)AI能力創(chuàng)新中心，打造具有大模型訓(xùn)推能力的智能化中樞，以統(tǒng)一多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練與大模型跨模態(tài)的聯(lián)合推理。

此前，深睿醫(yī)療的智慧影像業(yè)務(wù)已經(jīng)升級(jí)成為Deepwise MetAI X 大模型能力開(kāi)放平臺(tái)。至此，深睿醫(yī)療兩大核心業(yè)務(wù)板塊——智慧影像業(yè)務(wù)與醫(yī)療大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，已構(gòu)建起“技術(shù)底座革新+業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能”的雙重優(yōu)勢(shì)，在臨床、科研、管理、AI創(chuàng)新各維度助力醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)從“單點(diǎn)輔助”向“全流程、全場(chǎng)景賦能”的跨越。

熙軟科技專注于醫(yī)院的智慧運(yùn)營(yíng)，打造了醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理智能體。據(jù)熙軟介紹，該智能體是要構(gòu)建一個(gè)立體的、多域協(xié)同、精確判斷和持續(xù)智能的系統(tǒng)，它包括智能交互、智能聯(lián)接、智能中樞和智慧應(yīng)用四個(gè)主要層次。四個(gè)層次共同構(gòu)建了一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)院人、財(cái)、物全要素協(xié)同，醫(yī)療、服務(wù)、管理全場(chǎng)景智慧化的系統(tǒng)，全面支撐管理者進(jìn)行優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、合理資源配置、計(jì)劃合理制定等方面的戰(zhàn)略管控工作，以AI賦能的精細(xì)化醫(yī)院管理創(chuàng)造價(jià)值。

美創(chuàng)科技的打法在信息化企業(yè)中獨(dú)樹(shù)一幟。當(dāng)前，數(shù)據(jù)安全治理體系持續(xù)升級(jí)，智能分類分級(jí)技術(shù)已成為企業(yè)提升數(shù)據(jù)管理效率的重要工具。然而，人機(jī)信任壁壘始終是制約分類分級(jí)效率提升的關(guān)鍵瓶頸。多行業(yè)調(diào)研顯示，即便采用先進(jìn)的AI模型，企業(yè)仍需投入60%～70% 的總工時(shí)用于人工復(fù)核分類分級(jí)結(jié)果。

為了解決上述問(wèn)題，美創(chuàng)的策略是打造基于雙AI模型協(xié)同校驗(yàn)機(jī)制，同時(shí)完成單模型自檢與雙模型互檢，重構(gòu)數(shù)據(jù)分類分級(jí)質(zhì)量保障體系。目前，該應(yīng)用在嘉興市婦幼保健院取得了一定成果。美創(chuàng)給出的數(shù)據(jù)顯示：大模型支撐下的新機(jī)制的數(shù)據(jù)識(shí)別率和分類分級(jí)率高達(dá)99%+，分類分級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)90%+，與傳統(tǒng)分類分級(jí)方式相比，大幅節(jié)省90%以上人力成本。

6月新成立的螞蟻AQ帶來(lái)的主要是醫(yī)生專科智能體，會(huì)上展示了Jack安心智能體、毛洪京睡眠專家智能體、仁濟(jì)醫(yī)院泌尿外科智能體等。這類智能體的共通之處在于學(xué)習(xí)了相應(yīng)醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)與診斷習(xí)慣，使得患者能夠通過(guò)線上訪問(wèn)的方式與這些醫(yī)生的“分身”進(jìn)行對(duì)話，取得健康分析、異常預(yù)警、復(fù)查提醒、改善方案等服務(wù)。

而面對(duì)醫(yī)院，不同?？频尼t(yī)生智能體價(jià)值邏輯有所差異。仁濟(jì)醫(yī)院泌尿外科智能體能夠幫助醫(yī)院進(jìn)行一定程度的患者分診、輔助基層醫(yī)生提升診療準(zhǔn)確性等；王俊院士胸外科智能體則直接對(duì)接北京協(xié)和醫(yī)院等合作醫(yī)院的掛號(hào)通道，強(qiáng)化患者的觸達(dá)。據(jù)現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)工作人員表示，螞蟻AQ已打造了300多個(gè)“醫(yī)生分身”，對(duì)多個(gè)?？仆瓿芍悄荏w的賦能。

大經(jīng)中醫(yī)是展區(qū)內(nèi)少有的圍繞中醫(yī)構(gòu)造智能體的企業(yè)。目前，“岐黃問(wèn)道”·中醫(yī)藥大模型是大經(jīng)中醫(yī)利用多年積累的千萬(wàn)量級(jí)高質(zhì)量中醫(yī)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)，選擇合適的基座模型，經(jīng)過(guò)公司中醫(yī)和AI 跨界專家團(tuán)隊(duì)的調(diào)優(yōu)訓(xùn)練，并與華為深度合作，發(fā)揮華為昇騰全棧 AI 軟硬件平臺(tái)的算力優(yōu)勢(shì)研發(fā)而成，對(duì)于推動(dòng)中醫(yī)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)在嚴(yán)肅醫(yī)療場(chǎng)景和大健康養(yǎng)生場(chǎng)景下的應(yīng)用有著重要的價(jià)值。

但也需注意，智能體的爆發(fā)與行業(yè)前景優(yōu)劣沒(méi)有直接關(guān)系。模型的成型只能說(shuō)做好了第一步，至于醫(yī)院能否承認(rèn)它的價(jià)值，能否完成商業(yè)變現(xiàn)，仍是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。

02

公衛(wèi)端：大模型發(fā)力基層醫(yī)療前，亟須一場(chǎng)信息化集采？

從市場(chǎng)規(guī)?？偭靠矗t(yī)院端的體量?jī)?yōu)于其他信息化場(chǎng)景，但在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，更優(yōu)質(zhì)的大模型支付方可能存在于公衛(wèi)之中。

DMHC期間訊飛醫(yī)療發(fā)布了自己的年中報(bào)，或能證明公衛(wèi)板塊的支付能力。2025年上半年，訊飛醫(yī)療的營(yíng)收增長(zhǎng)30%，To G的基層解決方案與區(qū)域解決方案扛起了大旗。

訊飛醫(yī)療2025年中期業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)

不過(guò)，要在這些場(chǎng)景落地大模型并不簡(jiǎn)單。

市場(chǎng)的堅(jiān)挺是基層建設(shè)未達(dá)政策預(yù)期。雖然國(guó)家針對(duì)基層醫(yī)療出臺(tái)了一系列政策，如通過(guò)醫(yī)療設(shè)備升級(jí)提升基層醫(yī)療的診療能力；通過(guò)緊密型醫(yī)共體提升基層醫(yī)療的服務(wù)能力及患者認(rèn)可度……實(shí)際之中的基層醫(yī)療，“升級(jí)”速度還是太過(guò)緩慢。

這其中的問(wèn)題核心在于患者數(shù)據(jù)流通受阻。醫(yī)療信息化是個(gè)極為分散的市場(chǎng)，同一個(gè)醫(yī)共體下的基層醫(yī)療可能使用多種HIS、電子病歷系統(tǒng)，相關(guān)的文本數(shù)據(jù)很難統(tǒng)一，AI價(jià)值受限。

因此，已經(jīng)落地的大模型偏重于提高單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)生診斷效率、診斷能力，提升醫(yī)生的成長(zhǎng)速度，未能對(duì)醫(yī)共體這樣的體系發(fā)揮太大價(jià)值。

此形勢(shì)下，大模型或許還需等待一場(chǎng)基層醫(yī)療“信息化領(lǐng)域的集采”打破局面，進(jìn)行系統(tǒng)的統(tǒng)一。

03

大模型的價(jià)值還需進(jìn)一步挖掘

盡管DMHC內(nèi)外的垂直大模型均呈爆發(fā)之勢(shì)，少有模型能在風(fēng)口之后真正留存下來(lái)的。

許多智能體雖能在醫(yī)療服務(wù)的某一環(huán)節(jié)中表現(xiàn)出明顯的提質(zhì)增效，但若將其置入整個(gè)流程，它的提質(zhì)幅度可能達(dá)不到打動(dòng)醫(yī)院管理者的標(biāo)準(zhǔn)。事實(shí)上，不少企業(yè)都直白表示自己是在摸著石頭過(guò)河，沒(méi)有找到確定的道路。

因此，在未能成為真正生產(chǎn)力前，大模型雖能創(chuàng)造一定營(yíng)收，但可能無(wú)力給予醫(yī)療IT系統(tǒng)性的轉(zhuǎn)機(jī)。

不過(guò)，回顧大會(huì)調(diào)研的所有大模型，我們?nèi)阅芸吹胶芏鄻O具潛力的場(chǎng)景及其智能體。譬如，DRG/DIP、智慧運(yùn)營(yíng)等場(chǎng)景離決策層較近，AI產(chǎn)生價(jià)值的速度更快，可能會(huì)在商業(yè)化中更快一些；多模態(tài)大數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)安全等在長(zhǎng)期應(yīng)用中產(chǎn)生的價(jià)值總量顯著，當(dāng)后續(xù)醫(yī)院經(jīng)營(yíng)情況改善時(shí)有望加速落地。

總的來(lái)說(shuō)，AI已在多個(gè)行業(yè)中驗(yàn)證了它的能力，必然也能在醫(yī)院之中找到它的價(jià)值空間。只是需要注意，無(wú)論大模型的能力和形態(tài)朝著什么方向發(fā)展，它的內(nèi)核一定是要緊扣“降本”“增效”“質(zhì)量”與“安全”。

未被挖掘的潛力場(chǎng)景還有很多。伴隨時(shí)間的前行，必然會(huì)有探索者找到及驗(yàn)證那些滿足要求的場(chǎng)景，并以契合的數(shù)智化模式完成破局。

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