编者按：Deepseek的中国式创新，正引领AI行业迈向新纪元，其颠覆性突破在资本市场掀起巨浪，重塑中国科技资产的估值逻辑。新华财经特别策划“DeepSeek生长季”系列报道，实地探访DeepSeek的发展，观察其如何推动生物医药、金融等行业聚势精进，及对行业趋势的影响。

　　新华财经上海2月28日电（记者杜康）DeepSeek因其高性能、低成本引发全球关注，成本仅为GPT-4的1/20，被誉为“开源对闭源”的胜利。未来，大模型下游生态将不断丰富，应用端想象力将被激发，尤其是“AI+医疗”概念。

　　AI在医疗领域已有诸多应用，如影像诊断、制药等，但相较于DeepSeek，目前仍是各种垂类“小”模型在行业核心业务上发挥作用。高质量医学数据的缺乏是AI应用的一大瓶颈。

　　生成式人工智能已落地应用于医疗多场景

　　AI+医疗的最终形态分为对现有产品提升和对服务模式提升两类。前者应用于创新药领域，后者应用于医疗服务与监管领域。君实生物已推动AI应用，基于大模型的AI翻译平台替换大部分文档翻译服务，并尝试结合AI大模型加速新药研发。

　　联影医疗表示，AI辅助诊疗正成为“刚需”。AI可帮助医生高效完成检查、分析和诊断流程，减少误诊和漏诊，提高诊疗准确性。

　　卫宁健康医疗人工智能WiNGPT已用于电子病历生成、智能辅助诊断等环节，能精准提取关键内容，自动生成出院小结，提升诊断效率。

　　随着DeepSeek等新一代大模型推理能力提升，医疗领域“AI+”触角进一步延伸，可逐步应用于更多核心业务场景。

　　此模型非彼模型：人工智能落地医疗存“大小模型”之辨

　　虽然AI已落地医疗多场景，但专用垂类模型与DeepSeek等通用大模型有很大区别。当前通用大模型对药物研发的直接赋能有限，仍需依靠专有模型。

　　英矽智能是AI制药的头部企业，已建立30项药物研发管线。虽接入DeepSeek等大模型，但更多用于数据收集、知识库更新等辅助环节，因高质量医学数据宝贵。

　　赵大平表示，DeepSeek虽功能强大，但在专业医疗领域面临知识深度不足等挑战。未来两类模型需组合，实现“通用能力-行业知识-场景穿透”，保障辅助诊疗精确性。

　　“DeepSeek”们落地医疗核心业务需突破数据瓶颈

　　展望未来，更多高质量医学数据是医疗大模型发展的关键。数据壁垒使企业需长期合作或自建数据体系积累优势。掌握优质垂直数据的企业在模型训练和优化方面将拥有优势。

　　联影医疗提到，现阶段AI在医学影像诊断与治疗领域的应用处于快速发展阶段，医生的临床使用习惯仍在培养之中。DeepSeek等开源大模型推动文本处理和语言理解技术门槛大幅降低，加速了医疗文本大模型的轻量化、本地化部署。

（文章来源：新华财经）