AI看病这件事,华为、百度、阿里谁先挣到钱?
创始人
2025-04-23 05:41:34
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一向对人工智能(AI)比较保守的医院,在2025年开始为大模型花钱了。

江苏政府采购网信息显示,2025年4月江苏省省级机关医院将采购基于DeepSeek大模型的智能体应用平台项目,预算450万元。

从2月底DeepSeek掀起AI大模型热潮,医院陆续发布大模型相关的采购计划,从大三甲到基层医院,一些以前只是观望AI应用效果的院长们开始掏出真金白银,或者正在考虑提高AI方面的预算。

一众手握算力的大厂,如阿里、百度、腾讯都在投入医疗大模型,3月华为甚至声称成立一个医疗卫生军团。它们把硬件和技术打包卖给医疗垂直公司,先在上游赚上一笔。

这些大厂们的确嗅觉灵敏。《财经》记者梳理近期医院于大模型相关的采购计划发现,大多以提高算力的硬件设施采购为基础,叠加不同层次的软件需求。

一位头部互联网企业的健康业务负责人对《财经》分析,在AI医疗商业化的核心问题没有改变前,大厂们没有激进的深入医疗赛道,只是在既有的优势赛道中,如大模型基座、云服务、硬件拓展延伸。

这也体现出医疗AI深埋金矿,仍待发掘。

No.1

医疗AI的门槛更低了

2025年4月初,陕西汉中3201医院对本地应用的DeepSeek大模型进行版本升级,提高到DeepSeek-R1 蒸馏版 (32B),这距离医院上线使用DeepSeek一个月。

“用起来还是有点慢,这受限于硬件水平,有机会再升级解决。”3201医院信息科主任王琦告诉《财经》。

从2025年春节后,3201医院院长陈伟计划在医院部署DeepSeekk时,就问信息科:既然DeepSeek是开源的,我们能不能不花钱就用上?

陈伟提出这样的要求,一方面是医院2025年的预算在上一年度的年底就定下来,能灵活调整的空间不大;另一方面,陈伟知道医院的信息化水平还是“有点底子的”。

接到任务的王琦评估医院的整体水平时,还是发现三个最明显的难题,一是医院的硬件水平不高,二是专科医疗数据的数字化标准化规范不足,三就是医院缺少这方面的专业人手。

作为一家三甲综合医院,3201医院的电子病历系统应用水平达到国家四级,检查检验等方面的数字化建设一直在投入,医院管理也实现了数字化升级。

放眼全国,2023年三级公立医院电子病历信息系统87.99%都达到四级及以上水平,大多数公立医院的院长们都认为,信息化的投入必不可少,但得精打细算。他们优先升级的是和各类考核指标直接相关的项目,像大模型这种看不到“产出”的项目,还不是院长们关注的重点。

因此,王琦没有成熟的方案可以直接借用,就连合作的软件企业当下也拿不出产品。王琦只能试着在公立医院的信息科圈子里找帮手,“我们的算力情况可能和大多数医院一样,只有CPU,还没有买GPU”。两者合作,才能执行AI所需的高性能推理任务。

在了解了一些已经用上DeepSeek的医院是怎么做的后,王琦最终拿出的方案是,医院现有的条件可以用上DeepSeek7b版。这比DeepSeek满血版(671B)在模型能力、推理速度等方面差了一大截。不过,在硬件配置上对GPU、CPU、处理器内存、网速的要求也低一些。据估算,部署满血版成本要500多万元,这笔钱医院一下子可腾挪不出来。

陈伟拍板定了。他在决策时的考虑是,“虽然是低配版的DeepSeek,重要的是先迈出这一步,未来可以逐步调整。如果等到所有硬件条件都配备齐全了,我们和前沿AI的发展就越差越远。”

开源DeepSeek带来的最大冲击是,大模型不再把控在几家头部企业中,使用方可以量力而行的选择产品。换做2024年,还在打磨产品、造声量的头部企业瞄准的都是全国顶尖医院去合作,小医院们想用上大模型,早被不菲的费用吓退了。

3201医院成为汉中第一家落地部署DeepSeek的医院。DeepSeek让医院能“有多少钱办多大事”,既可以像3201医院少花钱先试水的部署,也能像江苏省省级机关医院那样一下投入450万元。

陈伟做好了准备提高AI部署的预算,这是未来的发展方向,“对医疗这种高人群密度、高知识密度、高信息流密度的行业来说,AI未来对医院可能是寸步不离了。”

No.2

谁能先挣到钱?

从这一轮医院的采购需求来看,首先就是提升硬件。

有图省事的医院,直接购买DeepSeek一体机,可以简单理解为买一个内置了DeepSeek大模型的软硬件集合体,主打一个“DeepSeek大模型开箱即用”。如广州医科大学附属脑科医院计划采购 DeepSeek R1 70B 本地部署一体机服务器一台,预算66.8万元。

要省钱,还可以选择租赁。济南市莱芜人民医院限价15万元,为 DeepSeek本地化部署服务器租赁项目发布竞争性磋商公告。

图/辛颖

提出较复杂需求的医院,就需要软件公司和医院业务部门深度结合。河北南皮县人民医院发布的采购计划预算120万元,提出的要求是大模型平台需深度融合 DeepSeek-R1版本及医学垂类大模型,平台支持影像辅助诊断功能、预问诊/分诊/导诊、电子病历生成/质控医防业务,覆盖医共体上下级等场景。

投入450万元的江苏省省级机关医院,需求是在上述基础上,还要通过部署高性能的服务器,导入专业知识库、历史数据加以训练与推理,构建起覆盖医技诊断、医院管理的智能生态体系等。

产业链迅速形成,如腾讯与迈瑞医疗联合研发重症医疗大模型,并给卫宁健康在医疗大模型开发方面提供算力和模型训练服务;蚂蚁集团联合阿里云等,推出“蚂蚁医疗大模型一体机”全栈解决方案;科大讯飞的大模型一体机,融合讯飞星火及DeepSeek双引擎能力,提升了医疗场景的应用能力。值得注意的是,后两款产品的合作方中都有华为的身影。医疗信息化企业卫宁健康、创业慧康,医疗设备企业联影等都与华为有合作。

多位医疗行业人士对《财经》分析,华为之所以在医疗领域的合作业务能铺的这么开,因为它的目标不是AI医疗,而是卖硬件。

“我们只用华为的算力,大模型等软件应用全部自己做。华为的医疗军团一开始就没打算和我们竞争,他们的定位就是硬件。”一位医疗信息化企业人士说。

实际上,几家大厂似乎都是“醉翁之意不在酒”。阿里系的医疗大模型业务一直是提供云服务的阿里云在主力推动,专注医药的阿里健康在这方面反倒动作甚少。至于没有想从医院赚钱的蚂蚁集团,大模型产品不过让其接入公立医院多了一块“敲门砖”。

百度一度考虑过在医疗AI上赚医院的钱,但尝试过后在2024年还是调整核心客户,聚焦药企。不过,随着其健康事业群组(HCG)降级,被合并至MEG(移动生态事业群)。据《财经》了解,团队中医疗大模型相关的技术人员被并入百度智能云团队。最终走上了和阿里同样推动“云服务”为主的业务模式。

一位互联网企业健康业务负责人称,“我们有医疗大模型的产品,但始终没有重点想去做卖给医院的业务”,原因在于医院对深入开发医疗AI的动力还不足。

因为AI产品距离独立于人工承担工作还太遥远,现有的体系下就没有独立收费空间。AI更多的功能体现在提升效率、质量,但现有医疗服务付费机制,体现不出这方面的价值差异。这也让上述联网企业健康业务负责人觉得,当下让医院花钱去购买AI是和医院的利益相背离的。

但这并不影响巨头们先赚走AI医疗中相对容易挣的那笔钱。此时比拼的不是谁的AI医疗产品更优质,而是谁最先能在医院中铺得更开。

No.3

埋在苦力活中的价值

“选择合作企业时,谁的品牌更知名、谁的声量大、谁的广告多都不重要,我们要看的是,谁在医院用得多、效果好。”陈伟谈及后续发展大模型的部署时说,既要对AI有开放的态度,更要审慎的推进应用。

医院要看到“确定”的效果,这是大模型想进入医院的一道门槛。

慢慢深耕是一个苦力活。“通用大模型是挖不出金矿的。”左医科技CEO张超指出,医院应用大模型遇到的问题之一,就是技术底座不可控,通用大模型医疗错误率较高,缺乏持续训练机制,模型性能随时间衰减。

以AI医疗影像为例,现在AI产品已经可以帮助影像科医生看片子,准确率超过90%,但要训练出这样的专业模型,前期需要医生们人工标注数万张片子,来供给AI学习。

标注片子是一个典型的苦力活。“这个活,医生不想做,计算机专家也不想做。”一位医疗AI领域的计算机专家说,“但是哪怕做一个小的专科病理学影像AI模型,要达到发论文的水平,至少要人工标注5000张片子:2000张训练,3000张测试。要到准确率超过90%,能在医院应用的水平,至少是要上万张片子的。”

具体需要多少,还取决于获取的医疗数据的质量。相对来说,小医院的数据更容易拿到,但由于医生专业水平不同,切出来的病理也参差不齐,染出来的片子质量相应也会受影响,做模型的难度就更大。大医院的病理片子做出来更“漂亮”,更容易训练出好的模型。

“这十多年来,计算机技术层面有了一些长足的发展,训练出一个好模型更容易了。但是在优质数据的获取上,并没有变得更容易。”上述医疗AI领域的计算机专家表示。

微医控股高级副总裁、微医云平台总裁闫晋红表示,DeepSeek的出现让企业可以不必用高昂的成本来训练模型,但这不能解决搭建大模型过程中最难的部分还是获取数据,尤其是三甲医院的优质数据紧缺,患者病情分析难以连续。

陈伟的计划是,先发展大模型在三个方面的应用业务,AI辅助诊断治疗、病历整理分析以及院内管理。

这些也是医院信息化基础好的领域,陈伟举例,医院有大量医疗文书的数据,包括病历数据的整理,这是一个要占用医生大量时间的工作。病历质控也是医院的一项核心任务,所以希望通过大模型辅助大家在病历方面节省时间,提高质量。

像陈伟有清晰规划的院长,在这波采购热潮中可能并不多。一些医院对采购服务器的理解就是买了一台电脑,但后续要做什么,还未想清楚。北京一家三甲医院原副院长表示,现在医院是一窝蜂的做大模型,“可我看了一些医院的数据治理根本就不行,上了大模型也发挥不了效果,企业前期的投入也难有产出”。

(转自:药闻社)

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