接入DeepSeek，体检行业变革的催化剂？｜AI医疗浪潮?

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　　日前，ARK Invest发布《Big Ideas 2025》指出，到2030年，人工智能（AI）将全方位重塑多组学工具、药物研发以及分子诊断领域，大幅提升药物经济回报 ，比如药物开发成本降低4倍，研发投入的回报提高5倍、筛查效率提高 20 倍……从长远来看，AI 的影响力将渗透到每一个医疗细分场景。

　　当下，随着DeepSeek成为AI大模型领域的新焦点，健康管理领域正见证着一场因DeepSeek而起的“AI风暴”。今年3月4日，成都市第八人民医院基于DeepSeek大模型打造的老年AI健康管家上线；此前，深圳市第三人民医院与腾讯健康达成深度合作，上线智能体检业务，借助腾讯混元大模型和DeepSeek大模型，为市民健康管理带来全新体验……

　　公立医院在健康管理领域的先行探索，为医疗 AI 市场注入了强大的信任支撑，也推动了市场教育普及，其他医疗服务机构更是加速奔向DeepSeek。

　　今年2月，善诊宣布其自研的“善太医”AI系统接入DeepSeek，已在部分医院完成本地化部署；3月17日，瑞慈医疗集团发布“科技瑞慈”战略，宣布旗下智慧医疗生态平台“方舟智检系统”（RiciMedark）开启全面升级计划。

　　一时间，体检行业站在了变革的十字路口。DeepSeek究竟凭借何种独特优势吸引众多机构纷纷入局？在这一过程中，会面临哪些挑战与阻碍？它能否真正成为撬动体检行业深度变革的有力杠杆？

　　接入容易，整合难？

　　在医疗行业，大模型的应用逐渐成为趋势，为患者提供更加精准、高效、便捷的医疗服务。而健康管理领域，凭借其对海量数据处理、个性化服务定制的需求，无疑将成为大模型应用的核心阵地与热门场景。

　　事实上，早在DeepSeek引发广泛关注之前，例如复旦大学中山医院健康管理中心在2024年初曾发布文章显示，光启慧语携手中山医院，正式对外发布了AI医疗产品“光语慧医”。其中，中山医院健康管理中心江孙芳主任牵头“体检报告生成系统的大模型研发”，是健康管理理念与大模型的交叉融合。

　　今年以来，随着国产大模型突破，不少医院也宣布接入DeepSeek。有数据显示，DeepSeek-R1训练成本低至557.6万美元，API定价百万token输入仅2元、输出8元，通过动态激活参数，DeepSeek显著降低医疗AI部署成本，推理效率提升300%。

　　瑞慈医疗集团总裁助理兼信息管理中心总经理王刘程向21世纪经济报道指出，“当前医疗服务行业中，医院对应用大模型积极性颇高。鉴于医院数据不能外流，开年以来，上海、南通等地的医院纷纷开展私有化部署。”

　　“部署后的应用主要集中在两个方面。”王刘程分析，一是辅助医生生成门诊、住院病历，依据主诉、现病史等信息推荐治疗方案、医嘱、处方及其他建议供医生参考；二是在药品知识领域，大模型能给出比传统合理用药更具个性化的建议，同时涵盖质控、检验等方面。

　　然而，王刘程也指出，目前应用的发展滞后于AI部署速度，“目前多数医院上线的主要是诊前咨询、分诊及线上问诊辅助功能，这是由于ChatGPT、DeepSeek这类以聊天功能为主的AI在这些方面易于快速上线，而其他功能因需应用厂商结合大量医疗规范定制开发，进展较为缓慢。”

　　谈及 DeepSeek 这类大模型在医疗行业的应用，王刘程认为，从技术层面来看，其私有化部署、调用 SaaS 服务等方式操作简便，技术门槛较低，但真正实现医疗规范与 AI 的深度融合并非一蹴而就，而是需要经历长期的磨合过程。

　　他强调，如果体检中心自身报告质量欠佳、医疗管理体系不完善、缺乏必要的医疗积累和专业基因，即便接入 AI，也难以达到预期效果，甚至可能出现适得其反的情况。在用户隐私保护方面，通过在调用模型时对用户身份信息进行屏蔽，仅针对检查结果进行分析处理，在实际操作中能够有效降低隐私泄露风险，保障患者的隐私安全。

　　“降本增效”，能否改写价格曲线？

　　根据相关统计及核算，2023年公立医院在健康体检市场的份额约为69%，民营机构市场份额约为24%。伴随着体检由强制指令性转为预防保健性，我国的非公立健康体检行业也进入快速发展阶段。

　　尽管市场前景广阔，但体检行业也面临着资源紧缺的现实挑战。为了提高健康管理效率，让健康管理资源实现普惠，爱康集团创始人、董事长兼CEO张黎刚曾在接受21世纪经济报道记者采访时强调，“在老龄化社会进程中，人工智能是破局的重要抓手。通过科技创新、人工智能，联动医院专家，放大有限的医疗资源。”

　　近年来，民营体检机构也在捕捉AI机遇。美年健康曾在年报中表示，“2024年进一步全面实施‘All in AI’战略，不断推进数智AI人工智能技术与医疗服务领域的深度融合和创新应用。”瑞慈医疗也曾披露与跨国医疗械企携手加码数字融合创新，在提升AI及数位化技术与医疗设备管理及服务深度融合的同时，不断提高精准医疗和优质资源的可及性。

　　随着大模型技术的不断迭代，“DeepSeek因开源降低成本，其MoE专家型模型架构可激活医疗专用大模型部分参数，让AI在医疗领域能够更好地满足专业的需求。”在王刘程看来，如今，行业正逐步向性能更优、成本大幅降低的新模型切换，这已成为发展趋势。

　　DeepSeek的“异军突起”，无疑再度点燃体检行业的热情。据王刘程介绍，此次瑞慈医疗的战略升级聚焦AI在体检业务与服务的赋能。在业务端，AI技术深度融入个性化健康方案定制、体检总检报告生成、检后健康管理等核心环节。同时，依托国产大模型DeepSeek的AI终检报告系统，可在5分钟内完成跨科室数据整合与疾病风险预测，医生审核效率提升6倍。在服务端，瑞慈医疗正积极探索具身机器人在医疗服务场景的应用。

　　“降本增效”，已成为体检机构接入DeepSeek后的重要目标。瑞慈医疗方面表示，未来5-8年，有望实现人力成本大幅下降，运营模式较传统路径更轻量化、可持续。善诊方面也有数据显示，“凭借DeepSeek算法能力加成，部分医院体检中心数据处理能力提升210%，自动出具总检报告精准度超过95%。”

　　而通过技术创新实现的“降本增效”，是否能传导至终端客单价？回顾过往数据，美年健康2022年上半年至2024年上半年，公司体检客单价分别为514元、594元、653元；2023 年上半年，瑞慈医疗体检业务客单价为 532.6 元，较 2022 年同期上升 6.4%。

　　瑞慈医疗集团执行总裁兼体检事业部总经理方浩泽向21世纪经济报道等表示，“从成本角度来看，瑞慈预计会节约一部分人力成本。但节省下来的资金将投入到其他关键领域，如后续 AI 研发、数智化医疗设备研发等，以及医疗行业上下游的研发，以保障产品的迭代升级和更精准科学的体检。”

　　“在当前市场环境下，短期内体检服务价格进一步下降存在困难，现有价格体系已处于相对低位。”方浩泽补充，随着 AI 技术与科技的持续发展，体检行业的检查设备与方式方法将迎来变革。预测未来体检中心的形态可能发生巨大转变，人和物以及空间的使用将被极大压缩。

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（文章来源：21世纪经济报道）

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