（图片来源：摄图网）

（记者　陈晓晟）蛇年新年伊始，医疗领域喜迎利好。近日，方舟健客、医渡科技、鹰瞳Airdoc、万达信息等多个数字医疗领域的头部企业先后宣布接入DeepSeek。这与去年11月国家卫健委印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展相呼应。政策利好+最热创新应用，无疑为数字医疗注入了一剂强心针。

政策加持，构筑“AI + 医疗”坚实根基

随着AI广泛赋能千行百业，“AI+医疗”也成为热门应用领域。国家层面和地方政府也积极出台政策，支持AI在医学领域的创新发展。

国家层面，2024年11月14日，国家卫生健康委、国家中医药局及国家疾病预防控制局联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，这一标志性文件意在促进医疗行业的人工智能（AI）技术创新与应用。该文件将人工智能在医疗领域的应用场景划分为四大部分，涵盖了十三个具体类别，列出了共计84个典型应用场景。这些场景包含“人工智能+”医疗服务管理、基层公共卫生服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个维度，显示出AI在提升医疗服务质量与效率方面的巨大潜力。

地方层面，2024年12月25日，上海市发布《上海市发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》，从提升创新策源能力等五大方面支持AI在医学领域的创新发展。再早之前，江西和河南等地也相继推出相关政策。2024年10月25日，江西省印发了类似文件。其中关于医疗健康领域的重点任务中，提出加强基层人工智能辅助智慧医疗系统推广运用，为基层医生提供人工智能全科辅助诊疗、治疗方案推荐及合理用药等服务。2024年10月29日，河南省发布的相关规划，也重点提到发展人工智能+医疗领域。重点发展智能医疗、智能医药、智能中医药管理、智能健康管理等应用场景，依托省内医疗领域科研机构和医院，推进智能医学研究设施建设，搭建医疗健康行业人工智能模型平台。

创新实践，见证“AI + 医疗”深度融合

政策为“AI + 医疗”的发展奠定坚守根基，而广大厂商的创新实践则见证了“AI + 医疗”深度融合。

近日，浪潮智慧医疗旗下浪潮杏林·医疗大模型正式集成国产大模型DeepSeek，完成基于DeepSeek R1的医疗大模型服务平台升级，推出“DeepSeek”版医疗智能体，加速医疗智能化升级步伐。DeepSeek版医疗智能体迅速应用到数据治理、临床科研、辅助诊疗、传染病监测预警、健康管理等关键业务场景，其凭借自有医疗大数据核心优势，通过持续不断强化学习，全面重塑医疗智能体应用，实现了高效多维推理与决策支持、低成本部署与隐私保护、多模态数据联合分析。

迈瑞医疗与腾讯在北京联合发布了全球首个重症医疗大模型——“启元重症大模型”，其借助人工智能、物联网、云计算等技术的深度融合，启元重症大模型基于临床数据还原患者数字画像，再用重症思维去深度分析，通过输入给大模型，能够帮助医护人员在短时间内回溯整合患者病情、基于患者数字画像预测趋势并提供建议、生成临床思维导向下的病历文档、提供准确率高达95％的重症知识查询结果等功能，助力临床全面提升诊疗精准度与质量，致力成为重症救治的“智能助手”。

湖南省胸科医院基于国家超级计算长沙中心DeepSeek大模型推理服务，上线“医学科研小助手”智能体，应用于“胸外科无管化手术病人临床路径”的完善和优化，为医疗服务全时、全域提供深度分析与解读，使患者享受到更便捷、精准的诊疗服务。

AI在各种药物的研发上也可以极大节约时间成本。通过大数据分析、机器学习和深度学习等手段，能够高效地处理和分析海量的医疗数据，为医生和研究人员提供更为精准、全面的诊断依据和科研支持，大幅提升药物研发的效率和精准性。比如，华为云盘古药物分子大模型提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构，有效提升了药物设计效率；腾讯人工智能实验室自研的“tFold”工具有效提升了蛋白质结构预测精度。

未来可期，展望“AI + 医疗”璀璨蓝图

AI在医疗领域的应用已经从概念走向实践，展现出巨大的潜力和价值。无论是提升诊断效率、优化治疗方案，还是推动手术技术革新，AI都在为医疗行业带来深远变革。

AI技术的核心在于其强大的机器学习和深度学习算法。这些算法就如同一位不知疲倦的 “数据侦探”，能够在海量的医学数据中，精准地挖掘出隐藏的模式和规律。通过对大量医学影像、病历数据以及基因信息等的分析，AI 可以为医生提供极具价值的诊断参考，助力医生做出更精准、更高效的诊断决策。

随着AI技术的不断成熟与医疗信息化的深入推进，智慧医疗将成为现实。从家庭健康管理、社区医疗服务到大型医疗机构，AI将全面融入医疗流程的每一个环节，为患者提供更加便捷、高效、个性化的医疗服务。同时，智慧医疗还将推动医疗资源的优化配置，促进医疗公平与可持续发展。

AI在医疗诊断领域的发展，已然成为医疗行业变革的重要驱动力。它在提升诊断准确性、效率以及推动个性化医疗等方面成绩斐然，为无数患者带来了生的希望与更好的治疗体验。然而，前行之路并非一帆风顺，数据隐私、算法偏见、人机协同等问题仍亟待解决。让我们以积极的姿态，张开双臂拥抱 AI 医疗新时代的到来。