名醫分身24小時在線、AI管家精準解讀體檢報告、大模型一體機進駐三甲醫院……如今，互聯網巨頭正以空前的力度，重新描繪中國醫療健康服務的宏偉藍圖。

今年2月，京東健康旗下“京醫千詢”醫療大模型啟動開源，成為國內醫療行業首個全面開源的垂類大模型；3月，華為正式宣布成立醫療衛生軍團，聯合產業生態伙伴重點構建AI輔助診斷解決方案體系；6月，螞蟻集團宣布發布AI健康應用AQ，提供健康科普、就診咨詢、報告解讀、健康檔案等上百項AI功能，連接全國超5000家醫院、近百萬名醫生、近200個名醫AI分身等專業醫療服務。

近日，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院聯合華為發布RuiPath病理模型最新開源成果。公開信息顯示，RuiPath病理大模型是瑞金醫院攜手華為開發的臨床級多模態病理大模型，于今年2月發布，涵蓋泛癌種視覺特征提取、視覺—語言跨層表征對齊等能力，用于全流程臨床病理輔助診斷，目前已覆蓋我國每年全癌種發病人數90%的19個常見癌種，涵蓋上百個輔助診斷任務。

互聯網巨頭紛紛押注的背后，是AI醫療市場的巨大潛力。智研咨詢數據顯示，2024年我國AI醫療器械市場規模已從2020年的2.92億元增長到94.61億元。隨著技術的飛速進步和市場需求的牽引，國內AI醫療器械市場正迎來高速增長。另據中商產業研究院的預測，到2025年，中國AI醫療器械市場規模預計突破242億元，展現出巨大的市場潛力和應用前景。

“目前，DeepSeek等開源模型推動私有化部署成本下降，解決醫療數據敏感性問題，超百家三級醫院已完成本地化部署。生成式AI在醫學問答測試中的表現超越人類專家（如GPT-4、Med-PaLM），其在病歷生成、輔助診斷場景的效率優勢已被驗證。AI醫療已成為大模型最不愿錯過的應用場景。”有券商醫藥行業分析師向21世紀經濟報道記者指出，人口老齡化的加劇與優質醫療資源的供不應求（三級醫院僅占7.8%的比例卻需承擔50%的門診量）構成了巨大的需求缺口，為技術革新與替代開辟了廣闊的發展天地。

科技巨頭競逐AI醫療

當科技巨頭紛紛瞄準AI醫療賽道，他們的戰略選擇卻呈現出鮮明差異。

據21世紀經濟報道記者梳理，在AI醫療賽道布局方向上，螞蟻集團打造了“三端一體”的全景醫療生態系統。在并購好大夫在線之后，迅速整合了29萬名注冊醫生資源，并推出了AI健康應用“AQ”，構建了一個覆蓋機構、醫生、用戶的全場景服務閉環。其核心戰略是依托支付寶這一超級入口——覆蓋超過7億醫保支付用戶和3600家醫院的資源網絡，打造一個醫療健康服務生態。

華為則以“技術底座+生態聯盟”的方式深入醫療AI領域。今年3月，華為成立了醫療衛生軍團，由存儲產品線總裁張偉力領導，直接針對臨床診斷的核心環節。華為的醫療布局圍繞三大支柱展開：與聯影醫療等設備商合作的AI影像平臺、盤古藥物分子大模型和盤古醫學大模型構成的雙輪體系。其中，與瑞金醫院合作開源的RuiPath病理大模型，正是華為在攻堅醫療核心場景方面取得的標志性成果。

騰訊持續利用其作為“連接器”的獨特優勢，精心打造了一個以C端用戶為軸心的醫療生態系統。騰訊的醫療AI版圖以微信生態為核心樞紐，通過投資丁香園、微醫、卓健科技等平臺，連接超過10000家醫療機構。在產品層面，騰訊覓影AI影像平臺與“云深智藥”藥物研發平臺共同構成了B端的能力矩陣。騰訊醫療的獨特策略在于采用“雙AI引擎驅動”——自研的混元大模型與DeepSeek開源模型的協同工作。在深圳醫保合作項目中，雙引擎為1700萬參保人高效處理了近100項醫保業務，彰顯了其在C端場景的深度應用與廣泛影響力。

巨頭們差異化布局的背后，與其核心資源較為契合。此前，騰訊醫療相關負責人曾坦言，并非騰訊必須做這個系統（CDSS），但為了深入解決心血管疾病，騰訊必須開發這個系統予以輔助。

螞蟻集團副總裁張俊杰在接受21世紀經濟報道記者采訪時也表示，“AI原生產品的價值遠不止于提供單一的AI服務。我們的追求并非僅限于AI技術的卓越，而是更專注于切實解決用戶面臨的實際問題。對于人工智能無法獨立完成的任務，我們會整合相關資源提供服務。”

同時，螞蟻集團希望AI能夠成為連接各種服務的樞紐。大模型改變了人機交互方式，它消除了使用門檻，用戶僅需一句話即可進行交互。對于咨詢類服務，AI將提供咨詢；對于診療類服務，它將協助用戶直接調用互聯網醫院和線下陪診服務。

“從資質和AI的職能角度來講，螞蟻明確AI將承擔咨詢的角色。但即便是疾病咨詢，也需要確保回答的專業性。”張俊杰強調。

三重痛點亟待破解

AI醫療的價值，不在于其令人矚目的技術展示或高精度的實驗室指標，而在于其能否真正融入民眾日常的健康生活，切實解決存在的問題，以及能否使專業便捷的健康管理服務變得觸手可及。

盡管前景廣闊，AI醫療落地仍面臨諸多挑戰。安永咨詢就分析指出，目前，監管主要集中在確保AI技術的安全性、有效性和合規性上，防止技術濫用和誤用，保護患者和公眾的權益。一是，數據隱私和安全保護。醫療數據涉及患者隱私和信息安全，需確保生成式AI技術的合規使用；二是，倫理規范的建立。生成式AI在醫療醫藥領域的應用涉及倫理問題，需要建立相應的倫理規范，讓技術的使用符合道德和倫理要求；三是，跨部門協作和信息共享。醫療醫藥領域涉及多個部門和機構，有必要加強跨部門協作和信息共享，形成合力推進生成式AI的監管工作。

前述分析師也對記者指出，目前，醫療數據量大但質量不高，結構化和標準化不足成為首要難題。不同醫院使用的影像格式、病歷系統互不兼容，形成嚴重的數據孤島；應用場景的失衡同樣令人擔憂。目前，中國95%的AI醫療研究集中在醫學影像類，而在醫療機器人、知識庫、自然語言處理的研究相對不足，“決策規則”的研究幾近空白；商業模式的不確定性更是在制約行業發展。對于AI影像診斷，機構的付費意愿相對較高，但當輔助診療系統需要花費幾十萬元采購時，醫院決策就會變得慎重。

如何才能破局AI醫療應用壁壘？目前，破局路徑也在不斷出現。例如,華為通過組建醫療衛生軍團，攜手瑞金醫院、潤達醫療等合作伙伴，共同開發垂直場景下的應用模型（如病理大模型RuiPath，能將單切片診斷時間縮短至數秒），從而構建起‘技術+臨床’的雙重驅動力；螞蟻AQ則是向縣域開放名醫資源，彌補全科醫生缺口。

IQVIA艾昆緯中國人工智能和創新業務負責人張暢也對21世紀經濟報道記者表示，醫療AI大模型的商業化突破可以從推動醫學發展、構建醫療生態系統、加速醫藥科研三個維度進行探討：首先，涉及更廣泛專家角色的參與，這些專家可能并非單一個體，從全球布局來看，也可以是像IQVIA這樣的公司；其次，關于大模型提升工程所使用的材料和專家的判斷，可以考慮是否能夠從這個角度出發，整合行業的各種信息，打破企業或組織間的界限，這可能是未來解決行業環境問題的一個有效突破點；最后，私有化部署的模式，目前看來，它有可能解決隱私保護和數據安全的問題，值得行業關注是否能出現一些成功的案例。

隨著這些障礙被逐個攻克，AI醫療有望從錦上添花變為剛需必備，在提高醫療效率的同時，也讓更多普通人在家門口就能享受到優質的醫療服務。（季媛媛 ）