每经记者 金喆 林姿辰 每经编辑 陈俊杰
AI大模型DeepSeek的风从科技板块吹到了医疗应用端。多家相关上市公司宣布接入DeepSeek大模型，多家券商医药分析师为AI医疗摇旗呐喊。
2月14日，在AI概念加持下，A股和港股互联网医疗板块及生物医药股涨势较大。当日收盘情况显示，A股方面，、、等超20只概念股涨停；港股方面，阿里健康涨超29%，平安好医生涨约18%，京东健康涨近6%，药师帮涨近4%，叮当健康涨超3%。
也有行业观察者在乐观情绪井喷的时候保持了冷静。一位不愿具名的医药行业资深人士对《每日经济新闻》记者分析，现在AI比较成熟的是语言模型，在医药领域应用得区分来看。首先，如果只是单纯接入DeepSeek、与实际业务没太多关联的，基本属于炒概念；AI 在诊断方面的应用逻辑相对更清晰，这类公司本身有数据积累，能更好地利用AI技术进行数据分析处理，提升诊疗效率和准确性。但在受限于现有技术无法自主思考，很难在探索性的新药研发中发挥关键作用。
医疗保健板块在理论上是AI的最大应用领域。据Global Market Insights数据，2023年全球AI医疗健康市场规模约为144亿美元，预计到2032年将达到2812亿美元。
医疗领域行业人士“阿基米德”表示，AI医疗大陆还在漂移、碰撞，关于这个世界的分类、命名处于混乱之中，今天暂时按英伟达高管Eva-Maria Hempe的说法，把AI医疗分为三个领域：改善患者医疗过程的智能代理、执行复杂手术任务的、加速药物研发的生成式AI工具。
其中，AI在诊断方面的应用逻辑相对更清晰。在传统的病理分析中，医生需要花费大量时间仔细观察这些微观细节，这不仅是一项极为耗时的工作，而且长时间的观察还容易导致医生出现视觉疲劳，进而可能影响诊断的准确性和效率。此前，安必平相关人士也对记者表示，如果病理人工智能投入临床使用，预计能够减少病理医生65%~75%的“筛阴”读片工作，而临床医生只要将注意力集中在可疑位点即可。
在前述业内人士看来，国内企业过去几年都在利用自检积累的数据训练大模型，DeepSeek做到了最大程度的开源和非常低的成本，有助于进一步降低数据分析成本，提升检测效能。
2月10日，浙江大学对外宣布研发的病理AI助手OmniPT仅需1到3秒便能精准锁定癌症病灶。为何这款AI助手能如此高效？原来，癌症组织的单个切片尽管面积不大，仅有指甲盖般大小，但其多切片扫描图像却有着庞大的数据量，像素高达数10亿之多。原本人工分析至少需要10多分钟的图像，OmniPT仅需1到3秒就能快速且精准地锁定病灶区域，大大提高了癌症诊断的效率和准确性。
美国“女版巴菲特”，人称“木头姐”的凯西·伍德在近期发布的《Big Ideas 2025》报告中同样多次强调，医疗保健是AI最被低估的应用领域，多组学测序和AI药物研发正成为改变医疗行业的重要创新。
凯西·伍德预测，AI将使DNA等生物信息的读取和写入成本大幅降低，AI将使癌症筛查的效率提高20倍，并且将市场规模扩大10倍。利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗，到2030年，整个行业的表现将提升几个数量级。AI 将彻底改变多组学工具、药物研发、分子诊断，并显著改善药物的经济回报。
此外，医渡科技、鹰瞳科技、智云健康等多家医疗上市公司宣布接入DeepSeek大模型，多位知名分析师看好AI医疗方向，证券医药行业首席分析师贺菊颖在研报中表示，AI医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。
在本轮行情中，天然接近“AI医疗”概念的医疗细分行业——互联网医疗的巨头们，已经尝到了身价大涨的甜头。Wind数据显示，2025年开年至今，阿里健康、京东健康、平安好医生的股价分别上涨了77.71%、26.51%和18.71%。
为什么互联网医疗的股价反应这么大？2月14日，一位业内人士对《每日经济新闻》记者表示，DeepSeek对传统产业都有增值作用，但本轮推理模型的核心是解决了医疗健康领域的逻辑推理短板，能力匹配更强，所以对互联网医疗这个分支赛道的影响更大。
“AI医疗仍被显著低估。”在研报中称，“我们认为人工智能的兴起进一步提升了疾病诊断、风险预测和个性化治疗方案的水平。AI医疗经历了从机器学习到深度学习，再到大模型时代的演变。近年来，生成式AI与传统AI结合，为医疗服务优化和创新提供。生成式AI不仅能够分析现有数据，还能生成新数据，拓展智能交互和对话能力，使医疗服务更加精准、自然和高效”。
前述行业人士则认为，互联网医疗板块涨幅较大的原因依然是基于医疗数据优势。或许也是出于这一原因，在DeepSeek爆火前，许多互联网医疗企业曾发布过自有大模型，其中最近的一个是京东健康于今年1月发布的京东卓医（JOY DOC）。资料显示，该模型面向患者、医生和医院分别构建了个人就医管家、医生数字分身、未来数字医院，是业内首个医院全场景应用大模型产品。
DeepSeek的到来对既有的医疗大模型也有加成。2月14日，京东健康方面对记者表示，公司构建的是医疗专有大模型，通用大模型的优势是认知推理能力，和公司大模型的医疗专业知识能力是优势互补的。在过去不到一个月时间内，公司持续进行模型算法和架构优化，构建了业内独一无二的、能适配不同场景应用的模型整合能力，目前已陆续接入GPT系列、DeepSeek等通用模型。以接入DeepSeek的“AI京医”产品为例，后续可在互联网医院平台上针对分诊、在线问诊、科研数据分析、患者随访等不同场景需求，智能灵活调用最适配最优的模型能力组合。
公司表示，医疗AI作为一个效率工具，正在市场中不断被验证，而且提质增效的价值越来越大。在下一阶段，京东健康将持续推动AI大模型在医疗全场景中的应用，尤其是首先会在京东互联网医院和线上全场景中规模化落地应用，然后再将这些经过长期打磨验证的技术、能力、产品，对外开放，服务更多人群，以此逐步破解医疗领域的“不可能三角”——成本、质量和可及性。
2023年底，困扰业界60年的新抗生素发现难题被AI破题。《自然》杂志刊文讲述了科学家运用AI技术首次发现抗耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的新抗生素的历程——以3.9万种化合物对MRSA的抗菌活性数据作为训练“脚本”，麻省理工学院研究团队获得了抗菌能力的评估预测模型。随后以3个深度学习模型为基础，团队又“塑造”出化合物人类细胞毒性的“鉴定师”，对1200万种化合物进行“筛选”，最终获得能对抗MRSA又对人体安全的化合物。
这是人力几乎不可能完成的实验。长期以来，药物研发行业都有著名的“双十”魔咒，即新药研发需要花费10年时间、10亿美元，AI在新靶点的发现和预测方面被寄予厚望。国外研究数据显示，人工智能技术应用可以使药物设计时间缩短70%、药物设计成功率提升10倍。
目前，已有不少新药在AI协助下快速进入临床试验阶段。
2月14日，相关人士对《每日经济新闻》记者表示，复星医药近期在内部发布了自主研发的PharmAID决策智能体平台，已接入Deepseek R1，加速推进“药物商业价值辅助决策”的能力建设，提升决策视野，提高决策准确性。在结合点位预测、构象预测、结合机制分析、毒理优化、医学写作、临床资讯信息萃取等方面，提升药物研发效率，加速研发成果的转化。
尽管如此，“阿基米德”依然认为AI药物研发是最难啃的骨头，暂时难以取得突破性进展。AI是工具，而非“颠覆者”，药物开发的核心仍是生物学洞察与临床验证。
对此，前述业内人士也表示，现在AI比较成熟的是语言模型，是在既定框架下，按照人为规定规则进行演算、知识抓取等。但制药是对未知世界的探索，比如靶点发现以及针对靶点的作用机制，并没有既定规则。目前的AI还无法自主思考，很难在这种探索性的新药研发中发挥关键作用，最多只能在已知药物基础上做些结构调整，做me-too（跟踪性新药）药物，提高既定规则下的效率，没办法真正实现创新。
此前，英矽智能CEO任峰接受记者专访时谈到，2020年之后，随着国内外一些AI药物管线进入临床二期进行有效性验证，整个AI制药行业也迎来一个关键性阶段：如果有药物能够验证成功，那么就意味着在新药研发流程中，从靶点发现到临床试验，AI制药已能够实现闭环。
任峰也向记者表示，临床试验是AI制药的真正考验。任何一款药物，无论是通过AI还是传统路径所研发的，都必须经受来自临床试验以及监管层面的考验，这中间“没有捷径可走”。“当药物研发步入临床试验阶段，还未有证据表明AI可以完全地赋能临床研究、缩短临床试验的时间。我认为目前AI还不能有效解决这一阶段的问题。”
封面图片来源：-VCG211374266925
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