编者按：一个人工智能（AI）机器人，在短短8天内独立完成了668项实验，合成了668种化合物，并成功研发出一种全新的化学催化剂。这一壮举令人赞叹。
AI作为新一轮科技革命和产业变革的关键推动力，正在深刻改变医疗健康领域，当前AI和大数据模式正逐渐深入医药、临床、新药研发以及健康管理和干预等多个领域。
基于此，21世纪新健康研究院推出了“AI医疗浪潮”专题系列报道，旨在从企业发展动态、监管等角度，探讨“AI+医疗”产业的推进与落地挑战，推动数字化赋能下的中国创新药企实现高质量发展。
21世纪经济报道记者 季媛媛 闫硕 上海 北京报道
春节假期过后，中国科技界的热点并未随着节日氛围的消退而降温。以深度学习和知识图谱技术见长的DeepSeek，正以燎原之势席卷医疗健康领域。
据21世纪经济报道记者不完全统计，2024年2月以来，已有超过30家医疗健康企业宣布与DeepSeek达成技术合作，涵盖医学影像诊断、药物研发、健康管理等细分赛道。这场由AI技术驱动的产业变革，不仅预示着医疗健康行业将迎来效率跃迁，更折射出中国在人工智能与生命科学交叉领域的战略布局。
眼下，DeppSeek技术突破被认为正在重塑医疗产业的价值链条。例如，在深圳某三甲医院的试点中，DeepSeek辅助诊断系统将放射科医师的工作效率提升300%，门诊误诊率下降45%。联影医疗等设备制造商已着手将技术嵌入新一代CT设备，实现"拍片即诊断"的智能化升级。而在药物研发端，正大天晴借助该技术将新药筛选周期从18个月压缩至6个月，研发成本降低40%……
二级市场对这场技术革命展现出敏锐嗅觉。春节后首个交易周，A股医疗AI概念板块整体上涨8.7%，其中与DeepSeek建立合作的创业慧康、卫宁健康等个股涨幅超过15%。一级市场的角逐更为激烈。红杉资本、高瓴创投等头部机构纷纷设立专项基金，仅2月份医疗AI领域融资总额就达47亿元，同比增长210%。
在产业高歌猛进之时，潜在挑战不容忽视。一方面，在商业层面，当前80%的合作仍停留在项目制阶段，究竟该如何构建可持续的付费模式？另一方面，当医疗数据通过算法不断沉淀为技术方的知识资产，医院是否会沦为"数据血库"？伦理、数据监管究竟该如何保障。
在这场变革中，诸多问题待解，而针对当下市场的热点话题，沙利文大中华区执行总监周明子接受了21世纪经济报道记者专访。
AI医疗正迈向全新发展阶段
21世纪：现在不少数字化医疗布局企业将DeepSeek人工智能模型整合至自身智能系统后，预计这将如何改变或提升现有的AI医疗解决方案？DeepSeek模型的引入，对医疗科技企业在AI医疗领域的竞争力有何具体影响？
周明子：将DeepSeek人工智能模型整合到数字化医疗系统中，将显著提升现有AI医疗解决方案的效率和准确性，并为中国智慧医疗数字要素化、资产化带来积极的推动作用。具体来看，DeepSeek通过深度学习和大数据分析，能够更精准地进行疾病诊断和治疗方案制定，从而提高医疗服务质量，此外，人工智能模型还能通过智能化手段优化资源配置，提升基层医疗服务的能力和效率，这将直接有助于解决医疗服务中的“不可能三角”问题——即在成本、质量和可及性之间的平衡。从医疗科技角度看，DeepSeek的引入也为大健康科研提供了强大的数据分析支持，从而达到加速科研成果转化，推动医疗技术的创新和进步的目的。
21世纪：请分享一下DeepSeek模型在实际应用中已经取得的成果或案例，以及这些成果如何体现其在医疗健康产业中的价值？
周明子：例如在医学影像分析中，DeepSeek能够精准识别肿瘤和病变，辅助医生进行全面的诊断，显著提高了诊断的准确性和效率。在个性化治疗方案制定方面，DeepSeek通过分析患者的基因信息和病史，为患者提供定制化的治疗建议，通过“精准医疗”，提升了治疗效果并减少了副作用。此外，在临床试验设计方面，DeepSeek也能为药企、医生带来更多临床建议，加速了新药研发的进程。这些成果不仅提高了医疗服务的质量和效率，还为医疗健康产业带来了创新的解决方案，推动了整个行业的数字化转型。
21世纪：DeepSeek等大模型的广泛应用，您认为将对整个AI医疗市场带来哪些变革或趋势？这类大模型的应用是否预示着AI医疗将进入一个全新的发展阶段？如果是，这个阶段的主要特征是什么？
周明子：随着DeepSeek等大模型技术的广泛应用，AI医疗市场正在经历一场重大变革。以前，AI医疗主要依赖单一数据源，但现在正朝着整合多种数据（比如文本、影像、基因等）的方向发展。这种转变让医生能够更精准地诊断疾病，还能为患者量身定制个性化的治疗方案。同时，医疗流程的智能化和自动化水平也将得到显著提升。实时监控数据、自动辅助决策以及跨领域合作创新，将共同打造一个以数据驱动和智能决策为核心的新生态体系。
在这个过程中，AI的应用范围也在不断扩大。它不仅在医疗和医药服务领域有其优势，还逐渐渗透到居民的日常生活中，在健康管理、医保等领域发挥越来越重要的作用。可以说，AI医疗正迈向一个全新的发展阶段。
而这个新阶段的主要特点包括多种数据的高效整合、个性化精准医疗的普及、智能自动化流程的应用，以及医疗科研与临床实践的深度融合等。不过，随着技术的快速发展，数据隐私保护、系统安全和模型可解释性等问题也变得更加重要。这就要求整个行业在追求技术创新的同时，必须更加注重合规和伦理，努力构建一个既高效又值得信赖的未来医疗体系。
探寻新增长点
21世纪：在DeepSeek等模型的推动下，AI医疗的商业化路径可能会有哪些新的探索或突破？
周明子：在DeepSeek等先进模型的推动下，AI医疗的商业化有望在产品创新、应用场景拓展和产业融合等多个方面取得新的突破。在产品创新方面，AI技术正在打破传统人工的局限。比如，医疗虚拟人凭借其智能服务，在医院和院外场景中发挥着越来越重要的作用。企业可以通过出售服务或授权技术来实现盈利。在应用场景拓展方面，AI医疗的应用范围也在不断拓宽。例如，在居家临终关怀服务中，结合智能监测设备，AI医疗可以与养老、保险机构合作，满足临终关怀的需求，同时实现商业价值。
在产业融合层面，AI医疗与其他领域的结合也带来了新的机遇。比如，AI医疗与元宇宙的联动打造出虚拟医疗平台，通过收取平台使用费和虚拟道具销售费来盈利，为医疗培训和体验带来革新。同时，AI医疗与金融科技的结合催生了医疗金融服务创新。
借助DeepSeek分析数据，一方面可以为患者和医疗机构提供个性化的产品方案，另一方面基于这些创新的产品方案，还能结合创新支付、多元金融等市场要素和工具，匹配出更好的商业化落地方案，实现更大商业价值的表达。这些突破不仅推动了AI医疗技术产品的进步，为企业带来了新的增长点，更重要的是，通过产品技术和市场商业化的结合，它们不仅将造福患者，而且还能促进医疗科技供给侧的进一步改革，促进整个医疗行业的高质量发展。
21世纪：在AI医疗技术快速发展的背景下，传统医疗健康企业如何保持竞争力？
周明子：在AI医疗技术快速发展的当下，传统医疗健康企业既迎来了巨大的机遇，也面临着不小的挑战。为了在激烈的市场竞争中保持竞争力，企业可以从多个方面入手，进行全面布局和变革。
首先，技术创新是关键。传统医疗健康企业应该积极拥抱人工智能技术，把它作为提升医疗服务效率和质量的重要手段。可以通过与领先的AI公司合作，或者加大自身在AI领域的研发投入，将AI技术应用到医疗的各个环节中。
技术创新离不开数据支撑，传统医疗健康企业亟需重视数据的积累与管理。数据安全与隐私保护也至关重要，企业必须严格遵守法律法规，确保患者信息的安全与合规，防范数据泄露带来的法律和声誉风险。
技术要发展，人才是核心。传统医疗健康企业需要打造一支既懂医疗又懂AI的复合型团队。此外，服务模式的转型也是提升用户体验的重要一环。传统医疗健康企业可以借助AI技术开发远程医疗平台，打破时间和空间的限制，为患者提供在线问诊、健康咨询和慢性病管理等服务，让患者更方便地获取医疗服务。
传统医疗健康企业还应加强AI技术落地的生态合作，通过加强与医疗机构、科研院所、科技公司等各方的合作，构建开放共赢的生态系统。通过资源共享和优势互补，企业可以加速AI技术在医疗领域的落地应用，并在行业标准制定和商业模式创新中占据主动地位。
政策法规是企业发展的保障。随着AI医疗技术的快速发展，各国政府和监管机构正在不断完善相关法律法规。传统医疗健康企业需要密切关注政策变化，确保在合规的前提下开展业务。同时，企业还应积极参与行业标准的制定，推动政策的合理化和规范化，为自身发展创造良好的外部环境，避免因政策风险影响正常运营。
总体来说，传统医疗健康企业可以通过技术创新、数据驱动、人才培养、服务模式转型和生态合作等多方面的努力，构建自身的核心优势，从而在AI医疗时代保持竞争力，实现可持续发展和转型升级。
关注政策法规变化
21世纪：从咨询机构的角度来看，DeepSeek等大模型的应用对AI医疗领域的投资前景有何影响？您认为哪些细分领域或应用场景将成为AI医疗投资的热点？
周明子：沙利文认为，DeepSeek等大模型的应用为中国乃至全球的AI医疗领域带来了新的投资机会，并且显著地为资本市场带来了新的吸引力和投资信心。细分领域，例如医学影像分析、个性化治疗方案、远程医疗、智能辅助诊断和药物研发等，都将成为AI医疗投资的热点。这些领域的创新应用不仅能够吸引资本市场的投资热度，有利于创新企业融资，加速医疗领域AI产品的创新和商业化进程，而且还能进一步加速中国本土AI医疗创新业务的出海，在此背景下未来围绕产品、业务、服务出海等投资机会也将快速增长。
在AI医疗投资热点领域中，医学影像分析被认为是最具潜力的细分领域之一。随着深度学习技术的不断进步，AI在医学影像诊断中的应用已经取得了显著的成果，能够快速准确地识别病变和异常，辅助医生进行更精准的诊断。这一领域的技术成熟度较高，市场需求旺盛，且应用场景广泛，涵盖了从早期筛查到疾病诊断和治疗监测的全过程。此外，医学影像分析的商业化前景广阔，不仅能够提高医疗服务的效率和质量，还能为医疗科技企业带来可观的经济效益。
因此，医学影像分析在吸引投资、推动技术创新和实现商业化应用方面都具有巨大的潜力，有望成为AI医疗领域的重要增长点。其他的细分热点还包括大健康医疗数据资产的创新积累与应用，人工智能药物研发支持等，围绕智能数据资产和智能算法的各个领域都将成为值得关注的细分赛道。
21世纪：对于希望投资布局AI医疗领域的投资者，您有哪些建议或风险提示？在DeepSeek等大模型推动AI医疗快速发展的同时，如何平衡技术创新与伦理道德的关系？
周明子：沙利文认为在关注技术创新、应用创新的同时，投资者也应该高度重视伦理道德和隐私保护问题。在大模型快速推动AI医疗快速发展的旋律下，创新的人工智能企业都应该确保在技术开发和应用中，遵循了严格的伦理准则，积极采取避免数据滥用和算法偏见的风控行为，积极配合监管机构的伦理审查。同时，企业需要建立强大的数据保护机制，确保患者信息的安全和隐私。对于投资者而言，积极采取上述业务开发原则，长期推动公平医疗的企业往往业务风险更加可控。投资者还应关注政策法规的变化，确保在研产品的未来商业化策略能够符合相关法律要求，从而实现长期的可持续的投资回报。
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