科技公司纷纷跑马圈地，抢滩布局医疗健康领域，AI或将重塑现代医疗的格局，这与每个人的生命健康都息息相关。

在近日的摩根大通医疗健康大会上，英伟达宣布携手全制药公司礼来，将在五年内斥资10亿美元建立联合研究实验室；无独有偶，OpenAI也于周一宣布收购医疗保健初创公司Torch，加码AI医疗布局；此前，Anthropic推出Claude医疗版AI的消息也掀起了讨论热潮……科技公司纷纷跑马圈地，抢滩布局医疗健康领域。



世界经济论坛发布的《医疗人工智能未来蓝图》白皮书显示，医疗AI市场正以破竹之势生长，到2034年将攀升至170亿美元，在这场变革中，AI或将重塑现代医疗的格局，这与每个人的生命健康都息息相关。



加速药物研发流程



作为全球市值最大的制药公司，礼来市值稳定在1万亿美元上方，是制药行业也是“领头羊”。针对此次合作，礼来董事长大卫·里克斯充满期待，他表示：“将我们海量的数据和科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专长相结合，有望彻底革新我们所知的药物研发模式。”



正如大卫·里克斯所说，AI或将重塑全球药物研发格局。传统模式下，一款新药的研发动辄数年，同时成本高昂且成功率低，而AI技术能够凭借高效处理多组学数据加速靶点挖掘，优化化合物虚拟筛选，从而大幅提升创新药研发的效率与成功率。



1月5日，英矽智能宣布与制药公司施维雅达成多年期抗肿瘤药物研发合作，将充分利用集团自主研发的人工智能平台Pharma.AI，聚焦于抗肿瘤领域具有挑战性的靶点，识别并开发全新的治疗药物。



“从数据复利的角度，AI对制药的赋能在刚刚开始，并且可能会持续加速。”创新工场董事长、零一万物CEO李开复在接受媒体采访时表示。实际上，使用人工智能模型作为药物研发的底层基座，已成为全球制药巨头加速布局的核心方向，除礼来和英矽外，诺和诺德、艾伯维、默克、阿斯利康等巨头公司也纷纷将触角伸向了AI制药领域。



除了药物研发阶段，新药上市后，AI技术也能在监测副作用、保障用药安全等方面发挥作用，如自动分析不良事件报告、评估疗效等，通过及时发现潜在问题，避免大规模用药风险，让药物在市场上的使用更有保障。



近日，为推动药物警戒领域人工智能技术的规范化应用，全面提升药品安全监测水平，山东省药品不良反应监测中心联合山东大学等权威机构，共同起草制定了《基于AI的药物不良反应监测与预警技术要求》，从设计、开发到运行维护各环节均作出明确规范，如要求系统具备药物不良反应（ADR）信号自动检测、风险分级评估及多渠道预警能力等，推动药物警戒体系向智能化、精准化方向升级。



重构医疗服务链条



与“AI制药”相比，人工智能技术在临床领域正加速迈向真实场景，《美国医学会杂志》发表的一篇文章曾指出，临床医生诊疗过程中的诊断、检验结果解释等问题，是AI在医疗保健领域的重要应用方向。



以我国目前约有1亿例的慢性阻塞性肺疾病为例，作为一种常见的慢性气道疾病，其症状与很多其他疾病相似，筛查要通过胸部CT进行，对于急性发作的患者来说，检查时间过长会有生命危险。而AI技术的应用能够快速对CT影像进行初步解读和筛查，大幅提升诊疗效率，为患者的抢救争取了时间。



在北大深圳医院ICU，重症监护设备产生的海量数据被实时汇总，AI在一分钟内生成结构化病历；上海市第六人民医院装上“AI眼”，应用动态影像捕捉系统，辅助骨科医生从“静态读片”升级为“动态诊疗”；在常州一院，全国首个地市级“大模型AI医疗实验室”已经建成，人工智能正在这里重塑医疗服务的每一个环节……人工智能正在成为医生的得力助手，在疾病早筛、慢病管理等环节持续释放价值。



除辅助医生作出诊断外，AI在诊前和诊后也可以为医疗流程提效赋能。去年，京东健康推出AI健康智能体“康康”，诊前其智能分诊系统可依据患者输入的症状、病史等信息，将患者精准引导至合适的科室；诊后，它能自动生成随访计划，定期提醒患者复诊、用药，跟踪康复情况。



1月13日，在Baichuan-M3模型发布媒体沟通会上，百川智能创始人兼CEO王小川发布了公司新一代开源医疗增强大语言模型Baichuan-M3，并就目前等行业做出分析。在王小川看来，AI的真正价值在于能够填补医患之间的信息鸿沟，从而改善医患关系。



可以说，从临床辅助决策到患者服务优化，再到触发医患关系转型，AI技术正在重构医疗服务的全链条。



健康防护范式升级



1月8日，OpenAI推出新功能ChatGPT Health，这一功能集成于ChatGPT内的独立健康对话空间，可以连接电子医疗记录和各类健康应用，并结合用户的个人健康信息生成回复。



为了提供更加个性化且准确的信息，OpenAI给Torch递出橄榄枝，其在数据清洗、标准化、跨源关联及医学逻辑推理方面的深厚积累，精准填补了OpenAI在该领域的技术空白。据了解，此举能够通过对用户上传的病例PDF、拍照医疗文件等进行智能处理，形成结构化的“医疗记忆”层，帮助ChatGPT Health从健康问答助手升级为具备真实医疗上下文理解能力的个人健康顾问。



去年12月，蚂蚁集团宣布旗下AI健康应用AQ升级为“蚂蚁阿福”，升级健康陪伴、健康问答、健康服务三大功能，最新月活用户已突破3000万，单日问诊量已超1000万次，目前，蚂蚁阿福已深度连接全国超5000家医院在线问诊资源。



蚂蚁集团副总裁、蚂蚁健康事业群总裁张俊杰认为，蚂蚁阿福的定位是为用户解决生活中常见的健康疑问，陪伴用户养成健康习惯，帮助用户从真假难辨的海量信息中找到出口，从而更好地分析自身健康状况。



对患者来说，AI正推动医疗核心逻辑从 “治已病” 向 “治未病” 深度转型，以精准化预警、个性化干预为核心，将健康管理的关口从疾病发生后前移至风险萌芽阶段，让主动预防取代被动治疗成为可能。



不过，不同于一般产业应用，医疗天然具有高风险属性，技术越深入，风险敞口越大，治理缺位的代价也就越高。以AI对话为例，幻觉是这一代大模型技术范式的通病，作为其核心支撑，大语言模型的运行逻辑本质上是依托自身等海量知识库，通过解析用户输入文本，并结合既有数据进行整合匹配，最终生成逻辑通顺的回应内容。这一工作机制也决定了其输出内容的局限性：一旦知识库未能及时迭代更新，或是模型自身的自主学习能力存在短板，AI就有可能给出滞后甚至与事实相悖的建议，其输出结果可能导致安全事件。



此外，数据隐私泄露、责任归属不清等问题也亟需规范，长远来看，“AI+医疗”不仅是技术的挑战，更是组织流程与文化适配的长期工程。



业内专业人士分析，要客观看待行业所处的阶段，新技术和应用的成形需要时间，也会经历波动，目前行业整体都还在探索中，需要多一些耐心和包容。



放眼未来，随着政策的持续深化、技术的不断迭代，AI医疗将在更多场景中落地生根。




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