AI应用大爆发！落地医疗场景势头强劲

摘要：近日，中国医学科学院肿瘤医院山西医院（山西省肿瘤医院）成功部署DeepSeek大模型，正式开启智慧医疗新篇章。这一突破性进展，标志着人工智能技术在医疗领域的应用迈出了关键一步。

“人工智能+产业”稀缺的并不是技术，而是可以落地的真实应用场景...

近日，中国医学科学院肿瘤医院山西医院（山西省肿瘤医院）成功部署DeepSeek大模型，正式开启智慧医疗新篇章。这一突破性进展，标志着人工智能技术在医疗领域的应用迈出了关键一步。

实际上，国内一直在推动“人工智能+医药”的发展。2024年，我国提出“人工智能+”行动，同年11月三部门研究制定了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，详解介绍了医学影像智能辅助诊断、临床专病智能辅助决策、智能门诊分诊等多个应用场景。

今年春天，从中关村论坛关于医学AI标准化的激烈讨论，到清华大学“AI医院”虚拟医生的集训上线，再到2025西派会上院士们对AI技术的热切展望，曾经还停留在实验室里的人工智能概念，正以惊人的速度渗透到诊疗、药物研发、基层医疗的每一个毛细血管中。

这场变革的背后，是技术迭代、政策引导与临床需求的三重驱动，它正在重塑医疗行业的价值链条，也重新定义了“医者”与“患者”的关系。

人工智能落地医疗场景势头强劲

这是一场静默却深刻的革命。

AI技术的演进已使其从简单的影像识别工具，跃升为医疗决策的关键参与者。如复旦大学附属妇产科医院的“小红AI患者助理”每月服务超3600人次，不仅解答患者疑问，还能精准推荐专家，展现了AI在医患交互中的新角色。

更令人瞩目的是，清华大学研发的“AI医院”计划在2025年上半年部署42位虚拟医生，覆盖21个科室，通过模拟50万例患者数据快速积累诊疗经验，其诊断范围已涵盖300余种疾病。这些进展标志着AI正从“医生的助手”进化为“医生的伙伴”。

在医疗资源分布不均的背景下，AI也成为撬动公平的重要支点。北京天坛医院的AI急诊卒中单元将急救时间从120分钟缩短至20分钟，AI仅用两分钟即可完成影像分析。

国家儿童医学中心推出的AI儿科医生基层版，已部署至河北150余家县级医院，为儿科医生短缺地区提供辅助诊断支持。上海市第六人民医院通过AI算法实现甲状腺术后远程精准调药，既减轻医生负荷，又缓解患者奔波之苦。

这些实践印证了徐瑞华院士的观点：AI架起了从实验室到临床、从一线城市到基层的桥梁，使“将基层医疗水平提升至一线城市水准”成为可能。

国信证券的报告进一步揭示，这类技术通过构建“AI工厂”，实现实验数据的迭代优化，使每次实验都能为下一次提供改进依据。正如2025西派会上专家们的共识：AI不仅是工具，更是铺就未来医疗的基石。

随着人工智能等技术的不断创新，其在医疗领域的应用加速落地。其中，将人工智能应用于药物研发中的探索正在加快步伐。

在研发领域中，AI正颠覆传统的试错模式。英伟达专家指出，生成式AI工具通过预测和优化分子模型，将研发重点从“发现”转向“设计”，大幅缩短周期并降低成本。

AI+制药

从“盲人摸象”到“精准制导”

长久以来，医药研发界广为流传的“三十定律”：即需耗资十亿美元、历经十年漫长周期，且成功率仅为十分之一，一直是该领域难以逾越的壁垒。然而，AI制药的出现，为破解这一传统“魔咒”带来了曙光。

据Precedence Research预测，未来十年，AI制药市场有望持续高速增长，预计到2032年全球市场规模将超过118亿美元，从2023年至2032年复合增长率将达到近30%。

看好这一潜力赛道，近年来不断有企业进入该领域，并获得不同程度的突破。到目前为止，AI制药共形成了AI+Biotech、AI+CRO、AI+SAAS三种主要的商业模式，此外还吸引了英伟达等科技巨头在AI制药领域进行布局。

全球AI制药龙头Exscientia的数据显示，AI可将药物发现周期从4.5年压缩至13.7个月，成本降低75%。

以英矽智能抗特发性肺纤维化的AI药物ISM001-055为例，从AI辅助的靶点发现、分子设计优化，到正式被提名为临床前候选化合物，整个过程合计耗时18个月，投入资金数百万美元。这较之用传统方式需花上四年多时间、数千万美元，时间和资金成本都有了大幅减少。

事实上，全球AI制药第一波浪潮早在十年前就已经发生。2012-2014年期间，包括Exscientia、Recursion、Atmowise等在内，一大批AI制药领域的龙头公司在欧美成立；国内AI制药创业浪潮也从2018年开始，并在2021年达到空前繁荣。

不过，AI制药前行的道路并非一路平坦。随着第一批由AI开发的药物大多以失败告终，AI制药讲故事的时代也随之被画上句号。

在2020年的一个清晨，AlphaFold系统首次仅凭氨基酸序列便精准预测出蛋白质结构，人类第一次拥有了“解码生命密码”的自动化工具。

5个月后，《自然》杂志的一篇论文展示了AI生成的数千种候选药物分子，循环神经网络的创造力让传统药化专家惊叹：“这不仅是筛选，是真正的设计。”

彼时的中国，云顶新耀的科研团队正在新冠疫情的阴影下加速奔跑。2022年，他们基于AI算法开发的mRNA疫苗完成II期临床试验，数据表现直追国际巨头。这个里程碑背后，是深度学习模型对刺突蛋白结构的精准解析，以及AI对免疫原性位点的智能预测。

转折发生在2024年。诺贝尔化学奖授予蛋白质计算设计领域的先驱，标志着AI在基础科学中的价值获得最高认可。

同年春天，“人工智能+”首次写入中国政府工作报告，北京市发布《医药健康协同创新行动计划》，上海市推出《医学人工智能工作方案》，政策东风让资本市场的热钱涌入AI制药赛道。

先声药业启动“求索计划”，豪掷20亿元布局AI驱动的靶点发现；英矽智能的生成式平台Chemistry42仅用18个月就完成从靶点发现到先导化合物筛选，其开发的KAT6抑制剂已进入临床阶段。

AI重构肿瘤治疗边界

智慧医疗未来已至

这场技术革命在2025年迎来高潮。3月的北京春寒料峭，北京大学肿瘤医院的手术室里，首例接受AI个性化mRNA肿瘤疫苗的患者完成给药。

云顶新耀的“妙算”系统从患者肿瘤细胞中筛选出32种新抗原，生成的疫苗能同时激活CD8+和CD4+T细胞。这个场景让人想起5年前AlphaFold预测蛋白质结构的那个清晨，只是这次AI的触角已从实验室延伸到了病床边。

与此同时，新疆肿瘤医院的放疗科医生发现，AI勾画系统将靶区定位时间从40分钟压缩至5分钟，3D打印的血管模型让肺结节切除手术的精准度提升了37%。

在这场变革中，临床研究同样让人惊喜。上海高博肿瘤医院的李进教授团队开发的全流程智能平台，将患者招募效率提升30%，系统能自动抓取电子病历中的关键词，用自然语言处理技术将两小时的病史整理压缩到15分钟。

但同时，技术的狂飙突进也催生了监管与伦理的紧迫议题。2024年底发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，试图通过“导诊先行先试、核心诊疗严格测评”的策略平衡创新与安全。中关村论坛上发布的《医疗机构部署DeepSeek专家共识》，则强调通过技术标准化提升诊疗精准度，同时防范数据隐私与医学伦理风险。

2025年3月的行业峰会上，北京天坛医院院长王拥军的警告引发深思：“通用大模型的‘幻觉’可能让医疗AI成为双刃剑。”他展示的案例中，某个开源模型将化疗药物的禁忌症错误关联，若非临床医生及时纠偏，险些酿成事故。这也解释了为何协和医院的“太初”罕见病大模型要采用封闭架构。

如樊代明院士所言：医生必须从“变革见证者”转化为“参与推动者”，以开放心态驾驭技术浪潮。毕竟，AI的温度，终究取决于操纵它的人类之手。

这场智能化的转型，既是医疗效率的跃升，也是医学人文的考验。当AI诊断的准确率数字不断刷新时，我们仍需追问：如何让算法理解患者的疼痛？如何在数据洪流中守护个体的尊严？这些问题的答案，将决定这场革命最终驶向何方。

总结：

在全球癌症患者突破新高的背景下，AI技术正以颠覆性力量重塑医疗逻辑，其普及急需依托“政策引导+产业合作+患者参与”的三维框架，而即将于5月9日-10日在广州越秀国际会议中心举办的2025西派会，正是这一框架的实践场域。

在这里，AI探索将找到临床落地的支点，医生的经验智慧将与算法模型深度交融，患者的生存希望将因技术创新而持续延展。5月的广州，让我们共同见证AI如何重塑肿瘤治疗的边界，开启医疗健康的新纪元。