《科创板日报》7 月 30 日讯 （记者 黄心怡）当前，人工智能技术正在重塑医药健康领域的发展范式。曾有业内人士对记者表示，医疗行业将是率先被大模型颠覆的行业之一。
在刚刚结束的 WAIC 上，AI 医疗成为了大厂、创业公司等的布局点，阿里达摩院、华鲲振宇等首发了面向医疗场景的智能体。
值得一提的是，在 「医疗健康如何同绘共生式未来」 分论坛上，AI 辅助医生队与人工医生队围绕同一份胸部 CT 影像开展技术较量。面对相同的胸部 CT 影像，复旦大学附属中山医院放射科三名医生在 「胸部一扫多查智能体」 辅助下完成影像诊断与报告撰写，另三名医生则凭经验应战。
AI 辅助组医生正在撰写影像报告
面对同一个复杂的病例，相比人工医生队需要花费 8 分钟完成影像诊断和报告撰写工作，有 AI 辅助组医生借助智能体，一键就检出肺结节、冠脉钙化等胸部异常，诊断报告同步显现，医生需逐一核实诊断后即可完成，效率提升 25%。
复旦大学附属中山医院放射科主任兼放射诊断科主任曾蒙苏表示，「这场比赛并非 『人机对立』，而是对 『人机协同』 的深度探索。」 他认为，AI 不仅提升了工作效率、减少了失误，更重要的是降低了人力成本，低年资医生+AI 也能拥有较高的诊断水平。
除了中山医院外，《科创板日报》 了解到，河南省人民医院正与联影智能合作开展脑部一扫多查智能体的研发，已收集到 30 万例数据。
「病人做脑部磁共振检查，有五个序列的三维影像，医生会据此出报告。多模态 AI 从影像和报告中学习，已经做到能识别诊断 32 种脑疾病，包括脑肿瘤、阿尔兹海默症、帕金森等。」 上科大生物医学工程学院创始院长，联影智能联合创始人、联席 CEO 沈定刚介绍。
AI 医疗已经发展多年，但由于模型的泛化能力不足等问题，导致技术在临床应用中效果不佳。随着大模型的出现，在一定程度上改善了这一痛点。
「大模型与小模型的区别在于，以前是一个疾病对应一个模型，现在一个模型能识别三维影像中所有常见疾病，这得益于 Transformer 架构的自动学习共性，而且多模态技术 （如 CLICK） 能对齐图文信息，实现影像生成报告，生成速度比医生快。 」
沈定刚以肺结节筛查为例：「过去单独找肺结节，没法同时分析肺结节和冠脉。现在用 Transformer 加 CNN 模型，数据量足够大时，模型能分析各种不同的东西。医生扫影像时需要排查所有可能问题，以前需要一个个算法跑，现在一个模型能看七十几种疾病。」
相比小模型，大模型的优势是关联性分析。「通过注意力机制 （Attention） 学习疾病间关联，总体敏感性比单个小模型合起来更好。但在实际应用中，我们会结合大小模型，小模型在检测小结节、骨折等方面更准，大模型处理多疾病关联，联合起来满足临床要求。」 沈定刚称。
今年以来，AI 医疗领域的热度一直不减。华为、字节、京东、蚂蚁、腾讯等大厂均从不同角度切入 AI 医疗领域。
在联影智能联合创始人、联席 CEO 周翔看来，AI 对临床应用的覆盖已经很广泛。「二级医院、基层医院都需要 AI。我们从顶级三甲医院往下拓展，现在已到县级医院、卫生院。」
但是，医疗 AI 的商业化进程依然面临挑战。周翔认为，主要原因是做医疗 AI 需要深耕行业，要与医疗领域有深入联系。这种联系是要真正扎根临床场景，洞察医生的临床痛点、了解医生的临床习惯，甚至医院的管理逻辑。
蚂蚁集团数字医疗健康事业部总经理张俊杰表示，医疗 AI 还处于发展的早期，还有巨大的需求没有被满足。对于企业来说，一定是先把用户体验做到极致，再去谈商业模式。
周翔也表达了同样的看法。「核心不在于收费，而在于给医生、给医院带来价值，我们专注把技术和价值做出来，自然会有市场。医院愿意为有价值的产品付费，这种价值体现在帮医生提质增效，助力医院服务能力显著跃升。AI 产品如果能解决实际问题，医院就会愿意买单。」
今年上半年，AI 医疗赛道迎来了多轮融资。联影智能也完成了 A 轮融资，总规模 10 亿元人民币。周翔向记者透露，后续计划独立上市。
「A 轮资金一方面用于向多模态拓展，融合影像、语音、文本等在手术室、病房等场景的应用。另一方面是全力发力大模型智能体、医院数智化业务系统的研发升级。我们认为下一代医疗 AI 的商业化重点不再是单点 AI 应用，而是能覆盖全院级的解决方案，其中就包括很重要的医院数智化业务系统。」 周翔解释道。
