DeepSeek “闯”入医疗领域，对看病有什么影响？
DeepSeek“闯”入医疗领域
对看病有什么影响？
近期，多家医疗企业密集宣布，公司已接入DeepSeek。互联网医疗企业称，DeepSeek可用于AI辅助诊疗、智能医疗服务等场景；医疗体检企业认为，DeepSeek可用于疾病监测、慢病管理等场景；中医相关企业更是表示，DeepSeek可融入个性化中医智能产品的设计。在资本市场上，AI医疗概念被持续炒热。
一
行业迎来智能化新机遇
行业媒体智药局发布的数据显示，超过30家药企、医院、IVD公司、互联网医疗、智慧医疗、中医医疗等公司宣布加速整合DeepSeek技术，覆盖包括药物研发、临床诊断、临床信息辅助、慢病管理、医学影像分析、健康监测等多个领域。
影像诊断相关企业热情或更高。一直以来，如X光、CT、MRI、超声等领域不断有AI新成果问世。如AI可以识别影像中的异常结构，并评估、预测疾病变化趋势。以联影集团为例，其子公司接连推出超过100款AI应用，成为行业内覆盖最多疾病辅助诊断的医疗影像AI公司。联影集团表示，旗下子公司已将DeepSeek引入uMetaOpen智元开放云。
在医药研发领域，AI制药一直被寄予厚望。新药研发周期长、失败率高。行业数据显示，AI技术每年可为制药行业节约高达260亿美元的研发成本。自DeepSeek问世以来，多家药企更是第一时间宣布上线相关业务。
恒瑞医药称，DeepSeek可赋能药物研发流程，包括靶点研究、小分子药物设计和性质预测、合成路线预测、大分子药物设计和成药性优化；健康元则表示，DeepSeek等AI模型可用于创新药研发，包括靶点发现、化合物筛选、分子设计、药学研究、临床研究等关键环节；圣湘生物也表示，旗下自研平台“传染病数智化系统”正式接入DeepSeek-R1模型，进一步增强数智化系统检索和数据挖掘能力。
还有部分与中医相关的企业称，有了DeepSeek，中医将更加普及。大经中医称，依托DeepSeek-R1的硬核技术底座，公司将构建起覆盖“诊疗决策→健康管理→C端普及”的中医智能产品矩阵及生态闭环，能降低大模型处理中医四诊信息的推理成本，推动高水平中医医疗及养生智能体在严肃医疗、大健康机构及C端的广泛普及。
二
重塑底层逻辑
DeepSeek的一个重要影响是给大模型在应用端蓬勃发展提供了空间，尤其是医疗行业。
一方面是DeepSeek低成本高效能，极大地赋能了医疗AI的开发。
在“AI届的拼多多”DeepSeek出现之前，大模型的开发和应用面临高昂的成本和技术门槛。传统的大模型需要大量的算力支持，尤其是在训练和推理阶段，这使得许多企业望而却步。
国泰君安证券研报指出，DeepSeek采用 MoE（混合专家模型）和 MLA（多层次注意力）两大创新架构，通过算法优化显著降低了大模型的训练和推理成本，极大地降低了对硬件算力的需求，颠覆了过去“算力军备竞赛”的发展路径。
其中，对下游企业最重要的影响是推理成本的降低。推理成本是指使用已经训练好的大模型在实际使用中，进行预测或生成响应时所消耗的成本，如计算资源和时间成本。它就像是购买了一件大功率的商品，在使用过程中需要不停地花钱。推理成本的降低使得下游用户通过API接口使用大模型时需要支付的费用，即API调用成本大幅缩减，降幅超90%。这种“平民化”技术路径使医疗企业，不论规模大小，均能以极低成本接入比肩OpenAI的大模型能力。
另一方面是DeepSeek诚意满满的开源策略，有助于构建一个开放、协作、可持续的医疗AI创新生态。
早期性能优越的大模型多为闭源，企业需依赖API调用，无法定制优化，导致医疗场景的细粒度需求（如专科病历生成、罕见病分析）难以满足。兼具性能和经济性的开源大模型DeepSeek出现后，医疗健康公司能够结合医疗专业数据，针对复杂性的垂直场景进行二次开发，从而推动AI技术在医疗行业的商业化落地。毫无疑问，DeepSeek将加速医疗行业的智能化转型。
刘立鹤告诉21世纪经济报道记者：“由于Deepseek采用了开源模型，可以更好地吸引开发者，同时通过私有化部署的高级功能（如行业专属微调工具）盈利，形成生态闭环。”
而医疗行业具备自身独特性，对数据隐私和安全的要求极高，传统不开源模型存在数据外训和云端接入风险，难以满足医疗行业的合规要求。DeepSeek通过开源和支持本地化部署的方式，医疗数据无需上传至云端，全程在医院或企业内部封闭训练。
“之前医疗行业一般都是用第三方的大语言模型来投喂自己的数据，这次是直接自己上手操作，自主性和便利性都大大加强了。”一位医疗行业资深从业者说。
三
DeepSeek对医疗行业深度赋能
临床诊疗的革命性突破
智能辅助诊断系统
DeepSeek 能快速扫描医学文献、病例库及相关数据库，帮助医生获取最新的医学知识，尤其是对于罕见病、复杂疾病的诊断。通过语义理解和信息检索，DeepSeek 可以在几秒钟内筛选出最相关的参考资料，辅助医生做出更准确的诊断。
真实数据：Nature Medicine 2023年研究显示，AI辅助诊断系统可将放射科医生的工作效率提升40%，同时将误诊率降低27%。
电子病历智能化
行业数据：美国医学协会研究指出，医生平均花费49%的工作时间在电子病历记录上。
DeepSeek解决方案：
上海瑞金医院部署DeepSeek语音病历系统后，医生病历录入时间减少65%
系统自动结构化处理病历数据，使临床研究数据提取效率提升80%
医药研发的效率革命
药物发现加速
在医学研究中，学者们往往需要分析大量的文献和数据。DeepSeek 能够通过自然语言处理技术，自动提取医学文献中的关键信息，进行智能分析，帮助研究人员节省大量时间，提升研究效率。
真实案例：DeepSeek与恒瑞医药合作，通过文献挖掘和分子模拟技术，将某抗癌药物靶点发现周期从18个月缩短至6个月
行业对比：传统药物研发平均成本26亿美元，AI可降低15-20%的研发成本（麦肯锡数据）
医疗服务的普惠化
远程医疗升级
对于远程医疗，DeepSeek 能够辅助远程医生通过视频咨询和智能分析工具，获得患者的健康数据并做出初步诊断。此外，DeepSeek 还可以帮助跟踪慢性病患者的健康状态，分析疾病变化趋势，提前预警潜在风险。
应用效果：微医平台接入DeepSeek后，基层医生获得三甲医院AI辅助，诊断准确率提升35%；甘肃某偏远地区医院通过DeepSeek系统，疑难病例转诊率下降42%
健康管理智能化
用户数据：某智能手环厂商整合DeepSeek健康分析引擎后，用户活跃度提升55%；糖尿病管理APP使用DeepSeek个性化建议，用户血糖达标率从43%提升至68%
提高医疗服务效率
医疗行业面临着工作负担过重的问题，DeepSeek 可以通过智能化的问答系统和信息检索，帮助医护人员快速获得患者的相关信息，优化病历管理和医疗流程。特别是在急诊或高压环境下，DeepSeek 能提高信息的获取速度，改善患者的就诊体验。
医学教育与培训
DeepSeek 可以为医学生和医务人员提供丰富的教育资源，包括最新的医学研究、临床案例以及治疗方案。它能够帮助医务人员快速掌握最新的医学进展，提高专业能力，推动医学教育的数字化和智能化。
支持多学科协作
在复杂病例中，跨学科的合作尤为重要。DeepSeek 可以将不同领域的医学专家的知识整合，促进各学科之间的信息共享和协作，帮助形成更全面的治疗方案，提高治疗效果。
疾病预测与流行病监测
利用 DeepSeek 强大的数据分析能力，结合公共健康数据，能够在疾病爆发或流行病期间，分析相关趋势和预测疾病的传播路径。这对于防控和公共卫生管理具有重要意义。
临床决策支持系统
DeepSeek 作为临床决策支持工具，能够实时分析患者的临床数据和疾病数据库，提供临床医生在决策过程中参考的意见，减少误诊和漏诊的风险，提高医疗质量。
END
