2025年，醫(yī)療AI（人工智能）的“星星之火”已成燎原之勢?！叭昵?，我們還在討論AI能否進醫(yī)院，現(xiàn)在思考的則是如何用好AI?！鄙钲诖髮W附屬華南醫(yī)院醫(yī)學人工智能研究所副所長張永波感慨。據(jù)《生命時報》記者不完全統(tǒng)計，全國已有上千家醫(yī)院完成DeepSeek等大模型本地化部署。對大型三甲醫(yī)院來說，接入AI已是必選項。
深圳大學附屬華南醫(yī)院自動排藥系統(tǒng)。受訪者供圖
從“可選項”變?yōu)椤氨剡x項”
2019年，國家衛(wèi)健委首次提出智慧醫(yī)院定義。此后，作為智慧醫(yī)院重要組成部分的醫(yī)療AI邁入快速發(fā)展期。智藥局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2025年7月，中國醫(yī)療專科大模型已覆蓋83個應用場景，專科化率從2023年的35%躍升至68%，僅2025年上半年就新增了22個專科模型，超過去兩年總和。可見，在醫(yī)療質量提升與運營效率優(yōu)化的雙重驅動下，AI這筆投入正逐漸從醫(yī)院的“可選項”轉變?yōu)橹腔坩t(yī)院建設的“必選項”。
布局醫(yī)療AI費用不菲。業(yè)內人士分析認為，對多數(shù)醫(yī)院而言，若無增量資金或財政支持，AI投入難以大規(guī)模展開。正因如此，各醫(yī)院在對醫(yī)療AI的投資規(guī)模上表現(xiàn)出明顯差異。少數(shù)頭部醫(yī)院依托財政支持推進千萬級項目，如山西臨汾市人民醫(yī)院投入1569萬元采購全流程智慧醫(yī)療系統(tǒng)；而多數(shù)醫(yī)院受預算限制，選擇十萬元級的“輕量投入”，聚焦互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院運營等特定場景。
這種差異并無“高低之分”，主要取決于醫(yī)院規(guī)模、部署模式和場景深度。比如，高投入的頭部醫(yī)院聚焦技術突破，致力于利用AI實現(xiàn)疾病的精準診療，通過技術突破構建學科優(yōu)勢；中小型醫(yī)院側重效率優(yōu)化，通過本地部署輔助基礎診療，以有限投入解決運營痛點；定位介于頭部與中小型之間的醫(yī)院，則在探索技術與效率的平衡，在構建優(yōu)勢學科的同時，優(yōu)化運營流程。
推進形式不拘一格
“算力成本高昂、‘數(shù)據(jù)孤島’導致數(shù)據(jù)分散難整合、研發(fā)回報周期長、產業(yè)鏈協(xié)同薄弱等問題，確實會推高醫(yī)療AI的投入成本。”張永波直言。
“投入雖大，效益卻是多維度的，包括直接效益和間接效益?！痹趶偷┐髮W附屬華山醫(yī)院大數(shù)據(jù)中心主任黃虹展示的評估體系里，AI價值被拆解為患者治療價值提升、臨床科學證據(jù)產出、學科發(fā)展推動三重維度?？梢?，各醫(yī)院完全可以依據(jù)需要“量力而行”。例如，福州大學附屬省立醫(yī)院以300萬元引入AI大模型輔助互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，并設定三年60萬門診量的目標，這種“小投入+明確目標”的模式，降低了試錯風險，也為行業(yè)提供了可復制的經驗。
北京工業(yè)大學信息科學技術學院信息與通信工程系副教授王卓崢表示，醫(yī)院部署醫(yī)療AI還涉及技術問題。由于臨床醫(yī)學教育體系尚未系統(tǒng)整合AI、計算機科學等新興技術，導致醫(yī)院相關人才短缺，因此需要與具備技術產業(yè)化能力的工科院校、科研院所或企業(yè)合作，共同推動醫(yī)工交叉技術的落地和轉化。而找到相契合的合作方，是大幅分攤成本的一種途徑。
復旦大學附屬華山醫(yī)院的“三方合作”模式便是典型。該院通過“臨床專家+高校團隊+技術企業(yè)”的協(xié)同，讓臨床需求主導技術研發(fā)方向，企業(yè)承擔工程化落地任務。其放射科團隊聯(lián)合高校研發(fā)的顱內動脈瘤檢測軟件，已能精準識別3毫米及以上病灶。
另有醫(yī)院走出了“自主為主、合作為輔”的差異化路線。深圳大學附屬華南醫(yī)院自主研發(fā)的“腹痛診療智能Agent”，整合了4萬多例病例與585部指南，可實時生成診斷建議。他們僅在數(shù)據(jù)安全等特定領域與頭部廠商聯(lián)合，以確保核心數(shù)據(jù)所有權和平臺主導權。這種模式印證了醫(yī)療AI落地的靈活性——根據(jù)自身資源特點，在“全依賴外部”和“完全自主”之間找到平衡點。
深圳大學附屬華南醫(yī)院本地部署deepseek。受訪者供圖
將重塑醫(yī)療體系
AI應用在醫(yī)院具有廣闊前景，其未來發(fā)展不僅涉及成本問題，還取決于專業(yè)人才的培養(yǎng)，以及更有效AI模型的構建。張永波表示，政府可通過專項支持推動數(shù)據(jù)標準化，降低行業(yè)整體成本；技術層面，讓不同復雜度的模型處理對應任務，也能實現(xiàn)“精準投入”。“硬件價格會隨著市場競爭加劇逐步下降，引進或培育專業(yè)團隊的長期投入才是關鍵?！蓖踝繊樠a充說。
從AI類型看，?？颇Ｐ偷膬?yōu)勢已充分顯現(xiàn)。針對特定疾病的模型，診斷準確性更高，且能快速嵌入醫(yī)療設備，適合基層部署。但通用大模型的長期價值同樣不可忽視，即以通用大模型作為基礎，開發(fā)垂直應用，形成“通用基座支撐+專科應用創(chuàng)新”的生態(tài)。張永波預測，未來“大模型基礎平臺+?？菩∧Ｐ途珳蕡?zhí)行”的協(xié)同將成主流，前者負責處理患者問詢、醫(yī)院管理等問題，后者負責精準診斷等專業(yè)任務。這種模式既能發(fā)揮通用模型的廣度優(yōu)勢，又能保留?？颇Ｐ偷纳疃葍?yōu)勢，實現(xiàn)“1+1>2”的效果。
展望未來，AI醫(yī)療帶來的將不僅是工具升級，更是整個醫(yī)療體系的重塑。王卓崢預測，未來每位醫(yī)生都可能配備全科AI助手，處理基礎分析工作，醫(yī)生只聚焦臨床判斷，實現(xiàn)“人機協(xié)同”。黃虹則認為，5年后醫(yī)療服務將實現(xiàn)“千人千面”的個性化，每名患者都能獲得量身定制的診療方案。
在AI推動下，醫(yī)院管理也將迎來革新，資源調動更靈活，跨機構團隊成為可能。張永波認為，AI將推動醫(yī)療資源向“疑難重癥診療+科研創(chuàng)新”和“AI賦能常規(guī)服務”兩極分化，最終實現(xiàn)“以患者為中心”的協(xié)同。
當然，變革之路仍需跨越數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范等現(xiàn)實障礙。但顯而易見的是，從千家醫(yī)院落地競速、百萬級投入的價值博弈，到“通用基座+?？茟谩甭窂降娜諠u清晰，這場由AI深度驅動的醫(yī)療體系智能化革命已經開始。
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