左上角代表“高準(zhǔn)確、低成本”的理想?yún)^(qū)，微軟 MAI-DxO（紫線(xiàn)）遙遙領(lǐng)先，人類(lèi)醫(yī)生平均水平（紅叉）相距甚遠(yuǎn)。
這些模型不止能“讀片”“分診”，還能綜合病例、指南、科研論文，甚至患者的生活方式，生成個(gè)性化的診療建議。
總的來(lái)說(shuō)，從“看圖說(shuō)病”到“聽(tīng)診問(wèn)病”，再到“大模型問(wèn)診”，AI輔助診斷正經(jīng)歷從工具化到平臺(tái)化的躍遷。
AI不再只是“助手”，而是醫(yī)生的智囊團(tuán)，甚至是患者的“第二意見(jiàn)”。
中國(guó)科技巨頭和創(chuàng)新企業(yè)紛紛落子醫(yī)療AI，各類(lèi)案例層出不窮：
百度健康：AI智慧門(mén)診
百度健康推出了“AI智慧門(mén)診”系列產(chǎn)品，集成了AI圖像閱讀、智能導(dǎo)診、自動(dòng)化病歷等功能。
百度健康在武漢協(xié)和醫(yī)院應(yīng)用的AI“智能加號(hào)”功能，一個(gè)月內(nèi)為300多名乳腺外科患者提供了加號(hào)服務(wù)，有效提高了腫瘤患者的就診速度。百度還與多家醫(yī)院合作部署了AI輔助影像系統(tǒng)，用于肺結(jié)節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變等高發(fā)病種的篩查，幫助醫(yī)生快速鎖定疑似病灶。
百度云已表示將持續(xù)推進(jìn)多項(xiàng)大模型應(yīng)用場(chǎng)景，從分診、預(yù)診一直延伸到診后隨訪。
科大訊飛：智醫(yī)助理與星火大模型
訊飛醫(yī)療子公司發(fā)布了“訊飛智醫(yī)助理”等智能診療系統(tǒng)，為基層醫(yī)生提供語(yǔ)音記錄病歷、快速?zèng)Q策建議等服務(wù)。據(jù)公司介紹，智醫(yī)助理能覆蓋1400種疾病，支持多種專(zhuān)業(yè)問(wèn)診場(chǎng)景，全國(guó)已有數(shù)萬(wàn)名醫(yī)生使用。
2024年發(fā)布的“訊飛星火醫(yī)療大模型”在醫(yī)療問(wèn)答任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異。公司高管透露，訊飛智醫(yī)助理已經(jīng)超越現(xiàn)有ChatGPT和GPT-4的醫(yī)療水平。未來(lái)，訊飛計(jì)劃將這些專(zhuān)科能力整合到通用大模型中，讓每位普通用戶(hù)都能擁有健康顧問(wèn)。
與此同時(shí)，訊飛與各大醫(yī)院合作，打造了如“心臟超聲診斷決策系統(tǒng)”“西部心病腦梗模型”“貴州云嶺民族醫(yī)學(xué)模型”等一系列專(zhuān)病或?qū)ｍ?xiàng)醫(yī)學(xué)大模型。這些項(xiàng)目展示了依托中國(guó)人群和臨床數(shù)據(jù)做模型開(kāi)發(fā)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
騰訊覓影與騰訊健康：影像AI與智能導(dǎo)診
騰訊覓影在醫(yī)療影像領(lǐng)域深耕多年，迄今已在中國(guó)500余家醫(yī)院部署AI診斷工具，輔助放射科醫(yī)生篩查肺結(jié)節(jié)、乳腺癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變等疾病 。
騰訊云推出了“混元大模型”系列，應(yīng)用于患者全流程服務(wù)：北醫(yī)三院通過(guò)騰訊AI小程序，實(shí)現(xiàn)了從掛號(hào)、報(bào)告查詢(xún)到醫(yī)療咨詢(xún)的一站式AI問(wèn)答；深圳羅湖醫(yī)院集團(tuán)甚至將DeepSeek和騰訊大模型結(jié)合，開(kāi)發(fā)“AI臨床助手”為重癥患者提供病情分析和診療建議。
5月舉辦的騰訊AI峰會(huì)還發(fā)布了“健康管理助手”智能體，能夠自動(dòng)解讀體檢報(bào)告、識(shí)別健康風(fēng)險(xiǎn)，為用戶(hù)制定動(dòng)態(tài)健康計(jì)劃。
騰訊通過(guò)移動(dòng)端和云服務(wù)，積極將大模型能力嫁接到健康管理、輔助問(wèn)診和院內(nèi)運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)。
深睿醫(yī)療：全流程AI數(shù)智化
作為國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI的領(lǐng)先獨(dú)角獸企業(yè)，深睿醫(yī)療近期完成近5億元新一輪融資。
公司圍繞“多模態(tài)、大場(chǎng)景”的技術(shù)架構(gòu)，為上千家醫(yī)院和機(jī)構(gòu)提供從健康管理、AI輔助診斷到臨床決策支持、慢病篩查等全流程服務(wù)。
深睿旗下產(chǎn)品包括影像輔助、數(shù)字化病理、病案質(zhì)量控制、智能問(wèn)診等，累計(jì)年使用量近2億次 。官方介紹其AI系統(tǒng)已在全國(guó)30余個(gè)省市落地應(yīng)用，幫助醫(yī)生提升診療效率和準(zhǔn)確度、為患者提供更精細(xì)化的健康管理。
這種“全場(chǎng)景布置”的模式，是小規(guī)模創(chuàng)新公司在醫(yī)療AI領(lǐng)域的一種成功實(shí)踐。
其他創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)與大模型：
阿里巴巴達(dá)摩院等也積極布局醫(yī)療AI。2025年6月，阿里聯(lián)合高校等團(tuán)隊(duì)發(fā)布了“ReasonMed”開(kāi)源醫(yī)學(xué)推理數(shù)據(jù)集和7億參數(shù)的推理模型，7B模型在多項(xiàng)醫(yī)學(xué)問(wèn)答測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)于更大規(guī)模模型，證明了“高質(zhì)量數(shù)據(jù)勝過(guò)單純擴(kuò)大模型規(guī)模”的原則 。
開(kāi)源組織百川智能發(fā)布的Baichuan?M2模型（7B參數(shù)）也在HealthBench測(cè)試中以60.1分力壓OpenAI的120B模型（57.6分）。
此外，醫(yī)渡云等公司開(kāi)發(fā)了針對(duì)中國(guó)人群的罕見(jiàn)病診療AI模型，2025年全國(guó)首個(gè)罕見(jiàn)病AI大模型“協(xié)和·太初”已經(jīng)進(jìn)入臨床試點(diǎn)，有望縮短罕見(jiàn)病確診時(shí)間。
國(guó)內(nèi)“小模型+大數(shù)據(jù)+專(zhuān)業(yè)知識(shí)”模式的可行性正在被大家看到。
盡管進(jìn)展喜人，AI落地醫(yī)療仍面臨多重難題。
醫(yī)生和患者信任難題。AI診斷常是典型的黑盒操作，醫(yī)生看不到算法的推理鏈條，患者更無(wú)法理解AI建議的依據(jù)。“知其然，更要知其所以然”，只有算法可解釋、結(jié)果透明，醫(yī)生才敢放心開(kāi)處方，患者才敢信任建議。缺乏信任，臨床采納率自然低迷，AI再牛也只是紙上談兵。
數(shù)據(jù)閉環(huán)難以打通。中國(guó)醫(yī)療數(shù)據(jù)高度分散，病歷、影像、檢驗(yàn)各自為陣，醫(yī)院內(nèi)部系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)不一，中小機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)更是零散無(wú)章。再加上監(jiān)管對(duì)敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)保護(hù)嚴(yán)格，同時(shí)利益分配不明晰，“不愿、不敢、不能”共享數(shù)據(jù)成常態(tài)。沒(méi)有完整閉環(huán)，AI無(wú)法持續(xù)迭代優(yōu)化，也難以覆蓋患者全程。
責(zé)任歸屬尚不明確。當(dāng)AI輔助診療出現(xiàn)誤診或漏診，法律上誰(shuí)背鍋？是算法開(kāi)發(fā)者、設(shè)備廠商，還是使用AI的醫(yī)生？國(guó)內(nèi)外案例顯示，這種不確定性讓醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)引入AI步步謹(jǐn)慎。解決方案顯而易見(jiàn)：完善法規(guī)、明確責(zé)任劃分、建立可追溯審計(jì)機(jī)制，否則再先進(jìn)的算法也難以上崗。
其他挑戰(zhàn)。算法偏見(jiàn)、樣本不足導(dǎo)致的“幻覺(jué)”、醫(yī)院運(yùn)營(yíng)模式與醫(yī)保支付體系尚未完全適配AI模式……種種問(wèn)題交織在一起，像一張復(fù)雜的蜘蛛網(wǎng)。
市場(chǎng)機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，到2025年末，全球人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將沖到1270億美元，其中醫(yī)療板塊就占了五分之一。龐大的蛋糕自然催生了各種AI醫(yī)療玩法：從急救現(xiàn)場(chǎng)的智能輔助、遠(yuǎn)程會(huì)診，到檢驗(yàn)檢查、臨床決策輔助、公共衛(wèi)生服務(wù)甚至醫(yī)院管理，AI的身影正快速鋪開(kāi)，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”早已成為各方共識(shí)，目標(biāo)直指讓人民健康服務(wù)提檔升級(jí)。
展望未來(lái)，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為“大模型+小模型”結(jié)合將成為主流。最新研究顯示，專(zhuān)業(yè)化小模型常常能甩開(kāi)大而全的通用模型：阿里7B參數(shù)醫(yī)療推理模型在考試中干掉了700億參數(shù)的巨無(wú)霸；國(guó)內(nèi)開(kāi)源的7B模型Baichuan?M2在HealthBench評(píng)測(cè)中也打敗了更大模型?？梢哉f(shuō)， 模型越大不代表越牛，核心還是領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
基于此思路，中國(guó)AI醫(yī)療的發(fā)展策略?xún)A向于：以大模型提供通用語(yǔ)言理解和知識(shí)推理能力，再在流程中嵌入針對(duì)常見(jiàn)病、罕見(jiàn)病、影像判讀等小模型，形成“專(zhuān)科增強(qiáng)”的診療鏈路，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同、專(zhuān)項(xiàng)治療的閉環(huán)。比如醫(yī)聯(lián)MedGPT就把大模型和醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜整合，結(jié)合中國(guó)臨床指南和本土數(shù)據(jù)，做出符合本土醫(yī)療邏輯的“專(zhuān)科增強(qiáng)”服務(wù)。
綜合來(lái)看，未來(lái)中國(guó)醫(yī)療AI的主旋律很可能是：大模型打基礎(chǔ)，小模型加專(zhuān)業(yè)，形成多模態(tài)、多專(zhuān)科的組合創(chuàng)新。這套策略不僅能大幅降低部署成本（甚至單卡就能跑?chē)?guó)產(chǎn)大模型），還更符合監(jiān)管要求和醫(yī)院實(shí)際操作需求——可以說(shuō)，是通向“AI醫(yī)生工業(yè)化落地”的最務(wù)實(shí)路線(xiàn)。
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