21世纪经济报道记者季媛媛 上海报道 名医分身24小时在线、AI管家精准解读体检报告、大模型一体机进驻三甲医院……如今，互联网巨头正以空前的力度，重新描绘中国医疗健康服务的宏伟蓝图。
今年2月，京东健康旗下“京医千询”医疗大模型启动开源，成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型；3月，华为正式宣布成立医疗卫生军团，联合产业生态伙伴重点构建AI辅助诊断解决方案体系；6月，蚂蚁集团宣布发布AI健康应用AQ，提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等上百项AI功能，连接全国超5000家医院、近百万名医生、近200个名医AI分身等专业医疗服务。
近日，上海交通大学医学院附属瑞金医院联合华为发布RuiPath病理模型最新开源成果。公开信息显示，RuiPath病理大模型是瑞金医院携手华为开发的临床级多模态病理大模型，于今年2月发布，涵盖泛癌种视觉特征提取、视觉—语言跨层表征对齐等能力，用于全流程临床病理辅助诊断，目前已覆盖我国每年全癌种发病人数90%的19个常见癌种，涵盖上百个辅助诊断任务。
互联网巨头纷纷押注的背后，是AI医疗市场的巨大潜力。智研咨询数据显示，2024年我国AI医疗器械市场规模已从2020年的2.92亿元增长到94.61亿元。随着技术的飞速进步和市场需求的牵引，国内AI医疗器械市场正迎来高速增长。另据中商产业研究院的预测，到2025年，中国AI医疗器械市场规模预计突破242亿元，展现出巨大的市场潜力和应用前景。
“目前，DeepSeek等开源模型推动私有化部署成本下降，解决医疗数据敏感性问题，超百家三级医院已完成本地化部署。生成式AI在医学问答测试中的表现超越人类专家（如GPT-4、Med-PaLM），其在病历生成、辅助诊断场景的效率优势已被验证。AI医疗已成为大模型最不愿错过的应用场景。”有券商医药行业分析师向21世纪经济报道记者指出，人口老龄化的加剧与优质医疗资源的供不应求（三级医院仅占7.8%的比例却需承担50%的门诊量）构成了巨大的需求缺口，为技术革新与替代开辟了广阔的发展天地。
科技巨头竞逐AI医疗
当科技巨头纷纷瞄准AI医疗赛道，他们的战略选择却呈现出鲜明差异。
据21世纪经济报道记者梳理，在AI医疗赛道布局方向上，蚂蚁集团打造了“三端一体”的全景医疗生态系统。在并购好大夫在线之后，迅速整合了29万名注册医生资源，并推出了AI健康应用“AQ”，构建了一个覆盖机构、医生、用户的全场景服务闭环。其核心战略是依托支付宝这一超级入口——覆盖超过7亿医保支付用户和3600家医院的资源网络，打造一个医疗健康服务生态。
华为则以“技术底座+生态联盟”的方式深入医疗AI领域。今年3月，华为成立了医疗卫生军团，由存储产品线总裁张伟力领导，直接针对临床诊断的核心环节。华为的医疗布局围绕三大支柱展开：与联影医疗等设备商合作的AI影像平台、盘古药物分子大模型和盘古医学大模型构成的双轮体系。其中，与瑞金医院合作开源的RuiPath病理大模型，正是华为在攻坚医疗核心场景方面取得的标志性成果。
腾讯持续利用其作为“连接器”的独特优势，精心打造了一个以C端用户为轴心的医疗生态系统。腾讯的医疗AI版图以微信生态为核心枢纽，通过投资丁香园、微医、卓健科技等平台，连接超过10000家医疗机构。在产品层面，腾讯觅影AI影像平台与“云深智药”药物研发平台共同构成了B端的能力矩阵。腾讯医疗的独特策略在于采用“双AI引擎驱动”——自研的混元大模型与DeepSeek开源模型的协同工作。在深圳医保合作项目中，双引擎为1700万参保人高效处理了近100项医保业务，彰显了其在C端场景的深度应用与广泛影响力。
巨头们差异化布局的背后，与其核心资源较为契合。此前，腾讯医疗相关负责人曾坦言，并非腾讯必须做这个系统（CDSS），但为了深入解决心血管疾病，腾讯必须开发这个系统予以辅助。
蚂蚁集团副总裁张俊杰在接受21世纪经济报道记者采访时也表示，“AI原生产品的价值远不止于提供单一的AI服务。我们的追求并非仅限于AI技术的卓越，而是更专注于切实解决用户面临的实际问题。对于人工智能无法独立完成的任务，我们会整合相关资源提供服务。”
同时，蚂蚁集团希望AI能够成为连接各种服务的枢纽。大模型改变了人机交互方式，它消除了使用门槛，用户仅需一句话即可进行交互。对于咨询类服务，AI将提供咨询；对于诊疗类服务，它将协助用户直接调用互联网医院和线下陪诊服务。
“从资质和AI的职能角度来讲，蚂蚁明确AI将承担咨询的角色。但即便是疾病咨询，也需要确保回答的专业性。”张俊杰强调。
三重痛点亟待破解
AI医疗的价值，不在于其令人瞩目的技术展示或高精度的实验室指标，而在于其能否真正融入民众日常的健康生活，切实解决存在的问题，以及能否使专业便捷的健康管理服务变得触手可及。
尽管前景广阔，AI医疗落地仍面临诸多挑战。安永咨询就分析指出，目前，监管主要集中在确保AI技术的安全性、有效性和合规性上，防止技术滥用和误用，保护患者和公众的权益。一是，数据隐私和安全保护。医疗数据涉及患者隐私和信息安全，需确保生成式AI技术的合规使用；二是，伦理规范的建立。生成式AI在医疗医药领域的应用涉及伦理问题，需要建立相应的伦理规范，让技术的使用符合道德和伦理要求；三是，跨部门协作和信息共享。医疗医药领域涉及多个部门和机构，有必要加强跨部门协作和信息共享，形成合力推进生成式AI的监管工作。
前述分析师也对记者指出，目前，医疗数据量大但质量不高，结构化和标准化不足成为首要难题。不同医院使用的影像格式、病历系统互不兼容，形成严重的数据孤岛；应用场景的失衡同样令人担忧。目前，中国95%的AI医疗研究集中在医学影像类，而在医疗机器人、知识库、自然语言处理的研究相对不足，“决策规则”的研究几近空白；商业模式的不确定性更是在制约行业发展。对于AI影像诊断，机构的付费意愿相对较高，但当辅助诊疗系统需要花费几十万元采购时，医院决策就会变得慎重。
如何才能破局AI医疗应用壁垒？目前，破局路径也在不断出现。例如,华为通过组建医疗卫生军团，携手瑞金医院、润达医疗等合作伙伴，共同开发垂直场景下的应用模型（如病理大模型RuiPath，能将单切片诊断时间缩短至数秒），从而构建起‘技术+临床’的双重驱动力；蚂蚁AQ则是向县域开放名医资源，弥补全科医生缺口。
IQVIA艾昆纬中国人工智能和创新业务负责人张畅也对21世纪经济报道记者表示，医疗AI大模型的商业化突破可以从推动医学发展、构建医疗生态系统、加速医药科研三个维度进行探讨：首先，涉及更广泛专家角色的参与，这些专家可能并非单一个体，从全球布局来看，也可以是像IQVIA这样的公司；其次，关于大模型提升工程所使用的材料和专家的判断，可以考虑是否能够从这个角度出发，整合行业的各种信息，打破企业或组织间的界限，这可能是未来解决行业环境问题的一个有效突破点；最后，私有化部署的模式，目前看来，它有可能解决隐私保护和数据安全的问题，值得行业关注是否能出现一些成功的案例。
随着这些障碍被逐个攻克，AI医疗有望从锦上添花变为刚需必备，在提高医疗效率的同时，也让更多普通人在家门口就能享受到优质的医疗服务。
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