DeepSeek引发的“大模型热浪”仍在继续。
有人拿它编程，有人拿它算命，还有人拿它看病。
2月18日，港股“AI+医疗”、A股“AI+制药”板块延续涨势。2月以来，医渡科技股价接近翻倍，京东健康、阿里健康等股价接连攀升，沉寂许久的AI医疗赛道再现火花。
除了在院外充当普通人的“健康顾问”，对流感、过敏等常见病给予医疗建议外，DeepSeek等大模型已走进医院，特别是重症监护室、急诊科、儿科。
既往，危重急诊病人的治疗，千钧一发皆系于医生；而今，微调后的DeepSeek能快速分析多种类型数据，帮医生梳理复杂病例，给出治疗思路和建议。
相当于医生有了一位聪明、随叫随到的AI助手，且这位助手还在日夜不休地“进化。”
近日，深圳大学附属华南医院、昆山市第一人民医院、陆军军医大学第二附属医院等宣布已经部署DeepSeek模型；接入DeepSeek-R1(671B)后的医学模型Med-Go也已在上海东方医院等临床机构应用，并在ICU环境下验证了能力。
事实上，AI在医疗领域，已引发过多轮舆论关注和投资热潮。2016年-2023年间，从AI医学影像、AI药物研发，到AI手术机器人、医疗大模型等，众多企业尝试借助AI，解决优质医生供给不足、区域诊疗水平参差不齐的难题。由此，也催生了多家估值百亿的独角兽。
许多面向临床诊疗的AI产品，拿到了医疗器械注册证，却在进入医院、患者/医保支付的商业化环节屡屡碰壁。“技术壁垒不够高（行业内卷），临床需求不够硬（缺付费方）”，一家医疗投资机构的合伙人总结既往AI医疗出现困境的原因。
确实，成就一款出色的AI医疗应用，技术、产品、医患教育、商业、监管、伦理等板块都必不可少。时至今日，DeepSeek等大模型在医学领域展现出的理解和推理能力，令业界沸腾。
所以，接入DeepSeek等大模型的AI医疗公司，有可能改变什么？
接入DeepSeek，改变了什么？
2月，医渡科技、鹰瞳科技、智云健康等医疗医药公司纷纷接入DeepSeek，借助这一“国运级”大模型，提升自身医疗数据洞察、AI影像诊断、慢病管理的老业务能力。
其中一家接入DeepSeek的港股医疗上市公司透露：接入deepseek后正进行业务赋能和项目拓展，技术团队十分忙碌，“来问我们的医院客户很多，当务之急是落地。”
另一家腾讯系的互联网医疗公司也反馈，技术团队正在对DeepSeek进行研究，预计两周后会出详细的计划。
热火朝天背后，多数技术一号位们其实心知，DeepSeek未必称得上是“颠覆性的技术创新”，但经过“微调”后，其在推理和决策场景下的出色表现，的确能为自家产品在处理复杂医疗数据，或支持精准决策等方面提供更强大的支持。
而这，也恰恰是AI医疗公司此刻的刚需。
“我们接入DeepSeek-R1(671B)主要考虑它的推理能力及数学能力，能够将病历诊断准确率提升10%以上，尤其是复杂病例的诊断准确率尤其明显。”烁乐信息CEO张翰相对36氪表示，去年11月，他们刚刚联合上海东方医院推出了AI医学大模型Med-Go。
张翰相介绍，在诊疗压力巨大的重症监护室，接入DeepSeek的医学大模型能够快速分析患者的各项数据，包括生命体征、实验室检查结果、影像资料等，提供多个可能的诊断方案。
“比如处理一位多器官功能衰竭患者的病例时，医生们面临着多种治疗选择，包括机械通气、血液净化、药物治疗等。在这种情况下，微调后的DeepSeek能够结合患者的病史、检查结果和最新医学研究，为医生提供一个全面的决策支持框架。”
在小红书等社交媒体上，过年期间，已有家长用DeepSeek解读孩子的血常规化验报告、寻求用药建议，最终“deepseek给出了跟人民医院主任医师一样的诊断”。线下问诊时，医生会给出诊断结果，但解释通常比较简单，面对诸多专业术语，关切孩子的家长往往有一连串问题，而AI医学模型可以持续给予回应。
当然，AI的“幻觉”问题，在DeepSeek身上同样存在。尽管基座大模型有极强的推理能力，但其医疗类的语料并不专业，数据处理的细致程度也有很大提升空间，直接用于严肃的诊疗场景，准确率比较低，给出的用药和治疗建议可能会误导患者。
这就给予了企业“深度定制”的空间，在开源的基础上，如应用专家标注准确的数据集、医生团队的诊断思维链等，以提高准确率。这正是既往AI医疗公司的积累所在。
另外，此前一直困扰AI医疗公司、医院的“数据隐私安全”问题，在DeepSeek开源+本地化部署的模式下，也得到了有效规避。相关AI智能体在医院落地时，可进行私有化部署，不仅从源头解决隐私泄露的问题，且能够节省云端服务的成本，降低了企业对第三方云平台的依赖。
寻找医疗版DeepSeek
AI+医疗，已经走过十年兴替，如AlphaGo对战柯洁般的“AI与医生竞技赛”也举办过许多场。
这十年间，AI产品一步步从“玩具”变成医生的工具，又从工具变成医生助理，随着技术奇点的来临，更聪明的“AI智能医生”也离我们越来越近。
进入到2024年之后，市场对医疗大模型的价值判断，逐渐从看重模型能力转为业务导向，即在合适的场景，寻找“杀手级应用”。成就一款医疗杀手级应用，需要技术、产品、医患教育、商业、监管、伦理等板块，合围起一个“深水木桶”。
DeepSeek的价值不仅在于AI技术长板被显著延长，还在于以汹涌之势出圈，对医生和患者群体进行了“AI使用教育”。
医生群体中，有对新技术持拥抱态度的新锐派，也有相当基数的医生比较保守，DeepSeek等大模型展现出的能力，令更多医生拥抱AI技术。对于患者而言，当AI工具已经融入日常生活和工作，借助AI进行健康咨询、阅片、问诊等也是顺理成章。
当前，豆包的常用对话栏，也已新增了小荷健康推出的“AI健康咨询小助手”，引导用户与之进行健康方向的对话咨询。
不过，与其他生活场景的咨询对话不同，医疗类问诊咨询、癌症筛查对准确率要求高，对“AI幻觉”和“胡编乱造”的容错度低。试想，若AI健康助手出现误诊，而用户听从其建议用药，出现一定的身体不适，便可能出现医疗纠纷和责任归属问题。这不仅对医疗产品的能力提出了具体要求，也考验着“准入与监管”方面的能力。
另外，开发AI+医疗应用的企业终究要面临商业化，“谁来付费买单”这一老生常谈的问题，难以规避。
经过十年探索，面向诊疗场景的AI产品归拢到商业化上，主要实现“按次付费”，才能在满足患者临床需求的同时，给企业带来持续收入。既往很多家AI医疗企业都能提供相似服务，内卷中落入“卖软件一次性收费”的商业模式，使得全行业都很难赚钱。
当然，所谓过往，皆为序章。技术飞速演进，进化后的AI医疗产品在医院内外、药企链条中，会涌现出怎样的潜能，36氪将持续跟进。
