各大厂商接入Deepseek后，开启AI进化加速度。投资市场将目光聚焦于各垂直领域的AI应用落地，“医疗+AI”的大模型应用成了“香饽饽”。前不久，甲骨文创始人拉里·埃里森（Larry Ellison）就公布了依托AI驱动的癌症疫苗系统计划，声称只需48小时，就可以检测出患者体内的癌症，并在48小时内制造出专属对症疫苗。国内，华为组建医疗军团，计划三年内建成全球最大医学知识图谱，医疗AI正试图重塑全球医疗行业格局。

　　医学影像分析筛查是当前AI技术在医疗领域应用较为成熟的环节。早在2017年，腾讯觅影进军AI医学影像领域，在当年，其早期食管癌智能筛查系统的实验室准确率就可以达到90%；阿里健康开发的肺结节筛查系统可以快速对CT图像进行分割、定位、分类和风险评估，辅助肺癌诊断。值得关注的是，在中医诊疗领域，AI的赋能让中医传承迎来新曙光。腾讯“岐黄镜”系统，3秒内就可以捕捉舌面18万像素的微观变化，将舌面形态关联至多种症形，辨证准确率高达91%。全国政协委员刘清泉表示：“实际上我们都在想利用DeepSeek也好，利用哪个大模型也好，建立自己的大模型也好，在这个过程中，通过模型训练，实现中医的传承。这个传承就从原来的口PG电子通信传心授，变成跟着机器，那么我还在训练机器，这机器在不断地提升，目前我们也开始探索这种传承办法。”在不断的探索实践中，AI也在一步步完善知识体系，以提升中医辅诊准确率。

　　AI技术在医疗领域展现出巨大潜力，我们也须正视这其中有许多绕不开的弊端和风险，如伦理困境、数据算法偏差、患者隐私泄漏、以及临床数据不足等。

　　前段时间，医生用DeepSeek协助问诊的话题冲上了热搜，AI的准确性也被摆上台面。问诊结果是基于大模型对海量数据的抓取，就拿数据源头的准确性来说，目前我国各垂直领域的数据标记、数据清洗、数据库搭建工作，其完成度还不足以覆盖AI大模型涉猎的所有领域，由此所呈现的数据“幻觉”还无法让人类完全交付信任；而从数据的权威性出发，目前仅有30%的AI医疗产品通过国家药监局（NMPA）三类医疗器械认证，所抓取的数据还需要通过多中心严格、多次的临床研究实验，尚不能直接运用在患者身上。

　　医疗AI既不是洪水猛兽，也不是救世主。要确定AI医疗系统作为“辅诊”的角色定位，以提升诊断效率，医生依然要紧握决策权，过度依赖AI也可能导致医生的决策能力下降。全国政协委员赵宏指出，对于技术的研发、发展要持开放的态度，去研究它去使用它，但是真正地用到人身上，用到实际的诊疗行为的时候一定要慎重，不建议把人工智能作为诊断的主要依据或者唯一依据。

　　欧盟颁布《人工智能法案》，特别规定高风险医疗AI系统需建立实时决策追溯机制技术；“医智云平台通过区块链技术，保证问诊全流程中的数据可溯源……技术在迅猛发展，人类也需要运用智慧为原始创新划出安全边界，只有法治先行，搭建灵活、适度的法律框架，才能让AI技术在创新的土壤上，健康、蓬勃、可持续的PG电子通信发展。