DeepSeek横空出世医疗AI迎来国运时刻

如果问蛇年春节哪个话题最热，DeepSeek绝对榜上有名。这个国内原生的大模型，一出场就把矛头直接对准了OpenAI、谷歌这样的全球科技巨头。更让人意外的是，它几乎以一己之力，让美股AI龙头普遍受挫——曾被视为AI生态中不可替代一环的NVIDIA，在1月27日当天股价暴跌17%。截至1月31日，NVIDIA的市值在一周内蒸发了4000亿美元。

锋芒太盛，自然招来了外部的反应。以美国为首，多个国家和地区在短时间内出台了针对DeepSeek的使用限制政策。与此同时，来自国外的网络攻击也从未间断。对此，我国常驻联合国代表甚至在联合国总部举行的记者会上，明确表达了对DeepSeek的支持。

而在国内，DeepSeek同样掀起了巨浪——华&为、京东、百度、阿里云、360等科技巨头纷纷宣布接入。医疗赛道的头部玩家们紧随其后，包括方舟健客、医渡科技、鹰瞳Airdoc、万达信息在内的数字医疗企业，也先后官宣接入，推动AI医疗加速落地。

经过近两年的探索，基于大模型的生成式AI在国内已经得到了认可，并开始在医疗场景中实际部署。如今DeepSeek的异军突起，会对国内医疗大模型的应用产生怎样的增益？哪些创新场景已经进入规划甚至实际部署？动脉网根据公开信息，做了些梳理。

01 高度创新，DeepSeek引领大模型未来风向

DeepSeek之所以能获得如此高的关注度，核心在于技术上的高度创新。

最关键的，是它在架构效率上的突破。相比OpenAI的ChatGPT，DeepSeek采用了混合专家模型，可以把任务拆分给多个专用子模块处理，资源利用率更高，也大幅降低了大模型训练所需的算力要求。

算力资源相对有限的DeepSeek，在软硬件协同优化上也做到了极致，大幅降低了对计算、存储及通信等层面的硬件需求。这也在很大程度上，间接导致了NVIDIA、博通等AI硬件基础设施概念股的暴跌。

正因如此，DeepSeek的训练成本被大幅压缩。根据公开资料，它的训练成本仅为约550万美元，是性能相近的ChatGPT训练成本的十分之一。训练时间也缩短到了55天。应用接口的定价也因此大幅下降，每百万输入Token的费用仅为ChatGPT的2%到3%。

相比海外大模型，DeepSeek的训练数据以汉语为主，对复杂的汉语词汇和语境处理更为精准，文字输出也更流畅自然，贴合汉语环境。同时，它的逻辑推导过程完全透明，并能支持针对医疗等特定场景的深度优化。

在此基础上，DeepSeek还采取了完全开源的策略，将代码和模型参数全部开放，极大降低了中小企业的AI部署门槛。作为医疗垂类大模型的开发者之一，福鑫科创CEO吴笛认为，DeepSeek的MIT协议非常友善：“它允许用户自由使用、复制、修改和分发软件，也鼓励企业在产品中采用和集成。这种开放协作的模式，将极大推动整个生态系统的发展。”

“除了成本优势，DeepSeek相对于其他常见开源模型，还提供了更好的推理能力和解决复杂问题的能力，而且对提示词工程的要求大大降低。”

仅需简单的提示词，DeepSeek就能输出颇为专业的回答

吴笛用具体例子说明了DeepSeek在提示词工程上的优势。在查询疾病的基础提示词时，常见模型往往需要输入非常工整的格式，比如“请分析以下病例：65岁男性，高血压、糖尿病史，主诉胸痛伴呼吸困难2小时。需要：1. 列出可能诊断及依据 2. 建议必要的实验室检查 3. 给出紧急处理方案 4. 说明鉴别诊断要点”。但在DeepSeek中，提示词可以完全口语化：“65岁男性，高血压糖尿病多年，突然胸痛喘不过气两小时，现在应该怎么办？”即可。

“从这个例子可以看出，DeepSeek能从模糊主诉中提取关键临床特征，自主构建符合医疗规范的决策树，在识别潜在风险后给出防御性医疗建议，最后将碎片化信息转化为结构化诊疗方案。”他补充道。

“此外，它还提供了很好的强化学习思路，以及更优化的硬件利用效率。相信DeepSeek将很快引发开源大模型的迭代，大家很快会看到，医疗场景中生成式AI的能力明显上一个台阶。”

吴笛进一步认为，DeepSeek将对大模型在医疗场景的应用产生深远影响：“目前，大模型已经渗透到越来越多的医疗场景。DeepSeek的高热度，让更多人认识到大模型的能力，对推动大模型落地医疗应用场景帮助很大。当然，从实际应用层面，DeepSeek强大的推理能力，能帮助医疗垂类模型提升准确性和实用性，增强对复杂状况下疑难杂症的处理能力。”

“尤其它的出现和成功，也验证了国内大模型完全有能力匹敌全球顶尖大模型。这将极大增加投资人、创业者和用户对国内大模型的信心，对医疗垂类大模型而言，显然是巨大利好。”

02 DeepSeek在哪些医疗场景已落地？

虽然节后复工才几天，但已经有多个医疗场景开始尝试利用DeepSeek赋能。

第一个方向，毫无疑问来自C端的个人健康管理场景和互联网医疗。这也是短期内受DeepSeek热潮影响最大的场景之一。

对没有医学专业知识的普通人来说，通过DeepSeek等大模型查询症状和处理方法，是最常见的应用场景。尤其是春节期间甲流高发，相信有不少“患者”通过DeepSeek做了查询，发现它能给出专业程度相当不错的答案。这足以让C端用户直观感受到大模型的强大能力，进而推动大模型在其他环节落地。

当然，经过专业调优的医疗垂类大模型，在可靠性和针对性上更具优势。以方舟健客的“AI个人健康助手”为例，用户通过手机应用程序调用背后的医疗大模型，随时随地进行健康自诊，还能针对多达50类体检报告进行数据解读，用浅显易懂的“个性化翻译”帮助用户了解自身状况，并根据报告结果提供针对性的用药指导。

此次，方舟健客第一时间全面接入DeepSeek并完成了本地部署。其强大的数据分析能力，可以对患者的话术表达进行深度分析，挖掘用户更深层次的健康管理需求。

第二个方向，是医疗AI“智能体”。吴笛表示，目前一些主要应用场景，都可以用DeepSeek配合原有的医疗垂直模型进行增强，包括大模型落地最广泛的AI导诊、AI预问诊——这些通常用在诊前环节。

“智能体”这个概念，在2024年已经成为大模型领域最热的关键词之一。基于大模型的智能体，能模拟医生与患者进行比以往拟人度高得多的人机对话，根据病情描述，为患者提供初步的预诊分诊，并智能推荐就诊科室和合适的医生。

一些反应较快的国内数字医疗企业已经开始接入DeepSeek。比如，趣睡科技引入了DeepSeek，实现睡眠自测分析服务，帮助用户了解自己的睡眠状况，并提供个性化的改善建议。

方舟健客在去年11月发布的“AI智能体解决方案”，除了面向C端用户的“AI个人健康助手”，还包括面向医生群体的“AI学术互动助手”和“智能病历收集系统”。这三个创新研发的智能应用场景，覆盖了用户、医生、行业三个层面，是目前大模型赋能医疗的典型代表。此次全面接入DeepSeek，其深度、高效的推理能力，将进一步提升方舟健客“AI智能体解决方案”的能力。

第三个方向，是辅助诊断、病历书写等辅助医生的场景。

“对医生关注的AI生成式电子病历（门诊、住院等），DeepSeek也会有很大帮助。尤其是在病历质控以及复杂病例上，凭借DeepSeek的强大推理能力，可以预期能收获额外的收益。”吴笛补充道。

对医生而言，大模型赋能的意义非常重大。在辅助诊断环节，大模型不仅能高效分析医学影像，给出辅助建议，还能通过分析患者的病历和药物反应数据，推荐最合适的药物和剂量，提升治疗效果。

相比之下，AI辅助电子病历书写及质控的需求可能更高。它能将医生从繁忙的病历书写中解放出来，把更多时间用在患者病情观察、临床诊断分析、方案制定和治疗效果分析与改进上。

这些辅助诊断场景在国外已经成为现实。一位匿名的医疗行业从业者提及，近期访美时发现，斯坦福医院的诊所已经在近期启动了AI辅助生成电子病历的应用。

第四个方向，是随着强推理大模型时代的逐渐来临，大模型将在越来越多疑难杂症的个性化诊疗和科研上发挥能力。

在此之前，已经有患者尝试利用OpenAI最新的推理模型ChatGPT o3，研究颅咽管瘤的治疗方法。据称，在很短时间内，每月200美元（ChatGPT o3的订阅费）产生的价值，已经超过了15万美元（私人研究团队的费用）产生的价值。

这类利用大模型赋能科研的应用，在国内也有体现。方舟健客的“AI学术互动助手”不仅支持口语化输入，检索结果还能支持汉语与英语双语输出，大幅提高专业文献的检索速度和阅读效率，为医护人员节省超过80%的检索时间。接入结合了强推理能力和实时搜索的DeepSeek后，这一功能有望推动医学科研效率实现飞跃。

见识到大模型在科研中的强大赋能后，科研机构也在主动拥抱大模型。聚焦生物医学组学技术、免疫诊疗技术、先进成像及干预技术等领域的昌平实验室，已经开始招募熟悉大模型生物医学应用的人才，探索利用开源大模型对多组学数据进行深度分析，以挖掘基因调控网络模式，推进疾病靶点发现。

当然，这些应用只是大模型在医疗领域的冰山一角。大模型的应用范围之广，往往超乎想象。甚至在医疗视频生产上，方舟健客也引入了大模型，提升了短视频脚本编写和内容审核的效率。

大模型已经证明，其在医疗领域有着广阔的应用前景。包括医疗服务、患者服务、运营管理、中医、药品供应、临床科研、公共卫生、智慧医保和健康管理等多个领域，都能找到它的用武之地。

比如，健澜科技在其公众号中提到，基于DeepSeek-R1打造的临床决策系统，可以在30秒内完成危重患者的多维度风险评估，准确率较传统方法提升42%；将微小病灶检出率提升至97.3%；生成的诊断报告不仅包含影像特征描述，还能自动生成鉴别诊断建议和治疗方案对比。在医院管理中，它能使急诊滞留时间缩短28%，手术室利用率提升35%，每年节省运营成本超过1200万元。在科研层面，则能在72小时内完成传统需要6个月才能完成的药物真实疗效数据分析。

这也就不难理解，为什么医疗健康赛道的“大厂”们都在积极拥抱DeepSeek。

这其中，国内医药一哥恒瑞更是大胆地选择了“All-In”。据媒体报道，恒瑞在节后上班第一天便发出红头文件，要求公司、分公司及子公司全面使用DeepSeek应用，以进一步提高工作效率和管理水平。文件要求各业务部门根据自身特点，通过DeepSeek优化业务流程、提升工作效率并降低运营成本。

几乎每过一天，这份名单上都会增加一个耳熟能详的名字。DeepSeek引发的新一轮大模型热潮，还在继续。

03 写在最后

DeepSeek只是新一轮大模型热潮的起点。相信很快，其他大模型企业也会迅速跟进迭代。目前，大模型在医疗领域的应用已经覆盖了从诊断、治疗到健康管理的全链条，其在医疗全产业的技术优势已经得到充分展现。未来，随着技术的进一步成熟，大模型有望在更多细分领域实现突破，推动医疗行业的智能化与普惠化发展。