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清华大学首家“人工智能医院”来了

全新AI医生将上岗

AI极速发展，AI医生、人工智能医院的概念也火了。

未来的人工智能医院会是怎样的景象？DeepSeek是这样回答的。

（来源：DeepSeek对话，制图：赛柏蓝器械）

结合行业前沿发展来看，上述构想似乎不难达到，甚至已经可以实现。

在人工智能医院的建设方面，清华大学正在进行初步探索。

就在几天前，清华大学举行了人工智能医院成立仪式。清华大学人工智能医院（Tsinghua AI Agent Hospital）建设将分阶段进行，初期将依托北京清华长庚医院及北京清华长庚互联网医院试运行，以全科医学科和眼科、放射诊断科、呼吸科等专科为试点。长远计划实体化运行人工智能医院。

这是一种新的尝试。在人工智能医院，“传统医院+AI”的运行模式被打破。AI医生将批量上岗，为患者带来全新诊疗体验。

去年11月，清华大学研发的“紫荆AI医生”内测系统上线，共有42位来自不同科室的AI医生亮相，诊断系统从去年5月仅支持呼吸科的8种疾病，快速扩展到覆盖21个科室的300多种疾病。

研究结果显示，经过对约万名虚拟患者的诊疗，进化后的AI医生在诊断呼吸道疾病时取得了93.06%的最高准确率，这一诊疗工作量相当于现实中医生两年多的临床实践。

伴随人工智能的指数级发展，AI医生已经从科幻片照进现实。部分顶尖医疗机构开始试用AI医生，与人类医生协同诊疗。今年2月，全国首个专家型AI儿科医生已在国家儿童医学中心、北京儿童医院会诊中心正式“上岗”，与13位儿科专家共同完成了一场疑难病例多学科会诊。

科技巨头也在积极布局AI医生。3月30日，知名科技记者马克·古尔曼爆料称，苹果正在开发一款的健康应用程序，全新健康应用及AI医生服务计划最早于明年春季或夏季随iOS 19.4一并推出。

不过，AI医生还远不能取代人类医生，其角色定位目前只能落在“辅助”的位置上。

（来源：DeepSeek对话，制图：赛柏蓝器械）

在清华研究团队的定义中，AI医生与人类医生是协同工作的关系，将会成为人类医生的助手，帮助减少工作负荷，提升诊疗质量，提供低廉、便捷和优质的医疗服务。

清华大学官网披露，当前，研究团队正在进行“紫荆AI医生”全套能力系统的建设，包括问诊、开具检查单、提供诊断建议、推荐治疗方案、随访环节的咨询问答等功能，预计全新升级的系统将于今年上半年在试点医院推行，并向社会公众开放使用。

AI+医疗，这次不一样

人工智能变革正在医疗行业激起千层浪。根据弗若斯特沙利文数据，中国AI医疗健康解决方案市场预计由2023年的97亿元，增至2030年的1387亿元，复合年增长率高达46.2%。

今年初，DeepSeek火爆全网。算力成本大幅降低后，大模型的面貌一下子变得“亲民”了起来。与此同时，继算力之后，应用端的开发成为关注焦点。

在医疗领域，全国诸多医疗机构跑步接入DeepSeek大模型。不过通用大模型的幻觉困境仍不可避免，在更为严谨、容错率更低的医疗行业，相关开发工作还要更加深入。

赛柏蓝器械了解到，目前医疗领域的大模型能力开发大致可分为几个不同阶段。基础版可通过对话问答，获取医疗相关知识。通过提示词工程等，可实现相对进阶，更多激发大模型的潜能。此前一些医疗机构接入DeepSeek，即属于此类情况。

更为进阶的应用，则需要汇集海量专业知识，最新的权威医学教材、学术期刊、诊疗指南，以及大量的高质量病例数据等，开发训练医疗垂类大模型。

（医疗健康大模型体系架构，图源：《医疗健康大模型白皮书》）

在垂类大模型领域，国内高等院校、互联网巨头、医疗器械企业、医疗AI公司以及头部医疗机构等多有布局。据睿新智库报告，截至2024年9月，我国已有107家企业和机构发布了医疗健康产业大模型。

国内某头部医疗AI企业人士袁一方表示，对于医疗垂类智能体的开发，此前很多医院其实还没有一个具体的方向，可能会采取低成本的方式完成初期部署，不太涉及信息化系统大的改造，或者说不对模型做更多的精调。不过想要真正服务医生和患者，还需要投入时间和精力去沉淀。

“垂类产品打磨是一个持续性的过程。越到研发的后期，性能的提升可能会越难。除了算力的调整外，很关键的一点是依托高质量数据的训练。”

他指出，“只有数据质量足够好，输出的结果才能更好。一般需要和具有权威性的头部大三甲医院合作。理论上说，训练好的模型后续也可以在其他医院进行本地化的构建和使用。”

此外，目前垂类大模型的训练还需要足够细分和垂直。“一味追求大而全，那可能就会像DeepSeek一样。想要更精准，就要更聚焦。”

去年12月，迈瑞医疗发布了启元重症大模型，在重症监护领域推进AI的应用深入了一步。根据相关评估和临床反馈，其在某些方面可以达到重症主治医生的水平。

据观察，目前AI大模型在医院端的使用，已经可以实现智能问答、病历质控、辅助诊断、辅助病历生成、临床报告解读、AI手术分析、AI检查报告分析、影像诊断、检验病理分析等多种功能。

长远来看，医疗AI的加速发展，可协助医生精准决策，有助于降低医院运营成本，推动解决基层全科医生短缺问题。

人类想象中的更为理想、安全、专业、高效的医疗新时代，或许已在眼前。

（应受访者要求，袁一方为化名）