春节期间，DeepSeek迅速走红，赢得了社会各界的广泛关注。眼下，不少医疗健康企业开始接入DeepSeek，以推动自身发展。

日前，一份名为《恒瑞医药管理总部文件》的文件在社交媒体流传，该文件显示，恒瑞医药要求公司内部全面应用DeepSeek，包括各部门、分公司、子公司。随后，恒瑞医药方面对21世纪经济报道记者回应：公司发布此文件属实。

除恒瑞医药外，据记者梳理，智云健康、医渡科技、药易购、鹰瞳、智慧芽等企业都已宣布接入DeepSeek。这一热潮迅速蔓延至二级市场，带动AI医疗概念股震荡上涨，其中美年健康、贝瑞基因、金域医学等股票一度涨停。

与其他大模型相比，DeepSeek有其独特的优势，其为医药行业打开了怎样的想象空间？医疗企业接入DeepSeek又将如何改变或提升现有的AI医疗解决方案？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？

沙利文大中华区执行总监周明子在接受21世纪经济报道记者采访时表示，整合DeepSeek人工智能模型至数字化医疗系统，可大幅增强现有AI医疗方案的效率与精确度，同时积极促进中国智慧医疗的数字要素化与资产化发展。

IQVIA艾昆纬中国人工智能和创新业务负责人张畅也向21世纪经济报道记者表示，从医疗角度来看，DeepSeek和其他大模型在应用层面没有本质区别，只是一个走不同技术路线的基座。

“我们只能说DeepSeek这个工具更好，或者可以用更优的成本去实现。从商业视角审视，DeepSeek展现出两大显著优势：一方面，在达到同类模型性能水平时，其算力成本更为低廉，这对企业而言无疑是一大经济利好；另一方面，若模型性能更佳，专家在输入信息时所需数据量或能大幅减少，从而进一步压缩成本。”张畅强调。

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质的突破？

毋庸置疑，AI医疗前景广阔。与其他行业相比，AI在医疗领域也有更丰富的应用场景。2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药管理局、国家疾控局联合发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》便涉及了84种具体场景。

例如在医学影像分析中，DeepSeek通过深度学习技术能够精准识别肿瘤和病变，辅助医生进行全面的诊断。据悉，DeepSeek在医学影像诊断模块的准确率已达三甲医院主治医师水平，为医疗资源匮乏地区提供了帮助。

在个性化治疗方案制定方面，DeepSeek利用其强大的数据分析能力，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。例如，对于有家族病史的人群，DeepSeek能够及时发现潜在疾病的风险，并通过“精准医疗”显著提升治疗效果，同时减少副作用。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。”周明子说。

张畅向记者指出，例如，在医疗咨询问题解决中，与人工咨询相比，DeepSeek-V2模型系统的响应速度提高了50%，准确率达到85%，显著提升了医疗咨询的效率。除提效外，AI还可以赋能医疗领域实现其他突破，比如智能患者管理、智能用药指导，再如建立医学文献知识库，以及在中国广袤的市场中提升诊疗水平，AI所产生的新机会并不少。

“未来，AI医疗还有一些可以突破的方向，更多涉及多学科整合。比如药物发现方面，过去有‘双十定律’（即一款创新药从启动研发到上市，平均成本超过10亿美元，研发时间超过10年），现在不仅效率有所提升，也带来了更多的想象力。”张畅说。

DeepSeek等大模型要想赋能医疗领域，本质上需要将这一底座与临床实际相结合，从这个角度而言，行业需要用医疗知识给大模型做更多输入，需要专家做二次开发。

张畅表示，在有更优的大模型基座的基础上，还需要医疗咨询、临床试验、医疗数据领域的专家对DeepSeek这样的通用大模型来做专业的engineering，使其得到更加适配于医疗领域的大模型输出，实现“医疗卫生级人工智能”的愿景。

目前，已有恒瑞医药、智云健康、医渡科技、药易购等多家企业高调宣布接入DeepSeek模型。美年健康、贝瑞基因、金域医学等涨停的医疗健康企业，也在布局相关业务。DeepSeek的引入，将在一定程度上增强企业在AI医疗领域的竞争优势。

IQVIA艾昆纬中国人工智能高级技术总监李振兴向21世纪经济报道记者表示，对开发者而言，算力成本在实际部署阶段是一个重要考虑因素。首先，引入类似DeepSeek的技术，可以显著降低企业在AI医疗应用中的成本。例如，卫宁健康研发的模型在满足医疗卫生机构私有化部署需求的同时，确保了成本的可控性。其次，专家训练成本方面，DeepSeek模型的优势在于其底层的神经网络结构更优，要达到其他大模型计算水平所需要的算力更少，因此训练成本也更少。这些对提高企业竞争力都有积极意义。

一日难行千里

AI以及数字化对医疗行业的影响，并不是改变了单一环节，而是改变了医疗企业整个商业模式，对企业的人力、财力、智力规划都有调整。

周明子强调，借助DeepSeek等前沿模型，AI医疗的商业化进程有望在产品创新、应用场景的广泛拓展以及产业深度融合等多个维度实现新的飞跃。在产品创新方面，AI技术正在打破传统人工的局限。例如，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，企业也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。

“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，不仅能够造福患者，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。”周明子说。

然而，企业如何以数字化的方式去拆掉内部围墙，更好整合资源、打通商业化路径也成为发展的关键。

东吴证券研报指出，DeepSeek通过其创新的混合专家模型架构，为资金不充裕的医疗公司提供了接入AI的可能性，特别是在慢病管理、医疗信息化以及医疗数据积累方面具有丰富经验的公司。在开源情况下，DeepSeek具有显著的先发优势，能够大幅降低大模型训练成本，推动医疗AI的广泛应用。

在数据方面，医疗行业强调域内分析，一般不能超出企业或医疗机构的范畴。DeepSeek使用的是开源的商业策略，这和ChatGPT有较大差别，后者目前并未开源。“在DeepSeek开源的策略下，可以更好地进行本地化部署，同时对数据的隐私也有重要意义，将更好促进医疗行业的发展。”李振兴认为。

值得注意的是，DeepSeek的应用并不意味着AI医疗将迈入一个全新的发展阶段。张畅认为，医疗领域的AI包含合规、伦理、道德要求、隐私保护等方面的内容，目前的大模型在这些领域并没有带来质的变化。从这个角度而言，DeepSeek并不一定会改变AI医疗。

“但其对AI医疗的发展有极大促进作用，因为DeepSeek有更便宜的二次开发，叠加更优的隐私保护，也更符合医疗特征，这会使得AI在与医疗结合的广泛程度上有所突破。”张畅补充道。

在变革之中，商业化也是企业必然面临的难题。张畅认为，在DeepSeek等模型的推动下，首先有更多的医药企业、医疗科技企业以及咨询公司会参与进来，对商业化有一定的促进作用。“然而，对于AI医疗的商业化，我们仍持谨慎态度。开源之后可以进行私有化部署，解决了数据隐私的问题，但医疗级AI还面临伦理及幻觉等问题亟待解决。”

“总结而言，DeepSeek在一定程度上解决了成本问题，但在隐私问题的应对上仍有待提升，在准确性和严谨性方面还需要去突破。所以AI医疗的商业化并不能一日千里。”张畅说道。