3月3日，AI医疗概念再度活跃，截至发稿，赛意信息20cm涨停，贝瑞基因、塞力医疗、焦点科技涨停，润达医疗、安必平、卫宁健康、嘉和美康等跟涨。

作为AI应用的最重要、最具潜力的场景之一，医药医疗研发被市场寄予厚望，消息面上，2月28日，广东省第二人民医院联合华为技术有限公司发布两个自主研发的健康AI大模型——叮呗健康大模型与数智超声大模型。

其中，叮呗健康大模型是国内首个覆盖全健康管理场景的主动健康AI大模型，可以实现一分钟生成体检报告，精准解读报告中的异常数据，并能预测用户可能面临的疾病风险。数智超声大模型则聚焦超声管理，可以进行实时AI辅助诊断、实时远程指导，让患者在基层就可以获得优质的超声诊断服务。

拉长周期看，AI医疗概念实际也活跃已久，其中长期股价低迷的医药股也早已开启反弹上涨。那么对于行业后市，如何看？

从技术突破到市场爆发

据不完全统计，全国已经有超100家医院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、广东、河北、湖南、江苏等二十多个省市和自治区，其中大部分是三甲医院。

此前消息，同样有部分私立医院纷纷接入 DeepSeek 并开启本地化部署，像瑞金、中山、协和等头部大三甲医院也发布了医疗垂直领域的大模型，这显示出医疗 AI 在行业内正受到前所未有的重视。 

在DeepSeek引爆的AI热潮下，医疗行业俨然已成为AI应用落地的重要领域。

可以说，从技术突破到市场反应，从临床应用到行业变革，医疗 AI 似乎正站在一个全新的发展节点上。从市场角度来看，2024 年涌入医疗领域的 AI 大模型公司已过百，医疗行业大模型的 “百模大战” 吸引了众多新入局者。而无论是自研模型还是基于通用大模型开源后的 “蒸馏” 模型，都面临着算力、数据等多方面的考验。

在行业发展中，数据的重要性不言而喻。以 Tempus AI 为例，其凭借多年在医疗领域积累的数据，构建起了强大的业务壁垒。该公司通过基因检测等业务收集大量数据，再利用这些数据推动数据服务和 AI 应用的发展，形成了一个良性循环。

而 OpenEvidence 则通过免费增值模式，在医疗行业实现了自然传播，其与《新英格兰医学杂志》等的合作，进一步拓展了医学数据资源。

不过，医疗 AI 的发展并非一帆风顺。曾经的 AI 医疗 “先行者” IBM Watson Health 退出赛道，给行业留下了深刻的教训。其失败的原因之一在于缺乏医患场景的深度融入，无法与医院工作流无缝衔接，导致医生觉得使用不便，医院也难以承受高昂的成本。

在业内人士看来，如今的医疗 AI 市场虽然已有了更多能够驾驭数据、提供多样化解决方案的企业，但要真正实现 AI 与医疗的深度融合，仍需克服诸多困难，如模型泛化能力不足、临床验证周期长等问题。

从临床应用来看，DeepSeek 等 AI 技术正在改变医疗诊断的格局。以病理诊断为例，AI 大模型能大幅缩短诊断时间，提高诊断效率。在临床决策方面，AI 能够基于患者个体化特征，模拟不同治疗方案的潜在走向，为医生提供更全面、直观的决策依据。此外，AI 在医疗影像、精准医疗、健康管理、药物研发等多个环节都展现出了巨大的应用潜力。

来源：数据猿

但在业内人士看来，AI 医疗的普适化仍面临诸多挑战。首先是数据问题，医疗数据分散在不同系统中，形成 “数据孤岛”，且数据缺乏统一标准，标记难度大。

其次，数据合规和算法稳定性难以保障，医院需在数据共享与隐私保护间找到平衡。此外，支付端的问题也是 AI 医疗普适化的重要关卡，目前 AI 诊断、手术机器人等的收费标准和医保政策尚不完善。

最后说回，二级市场，AI 医疗股的反弹也让医药基金开始赚钱。

一些基金经理认为，AI 医疗的核心竞争力在于 “算法 + 数据 + 临床场景” 的闭环护城河，随着技术和数据资源的积累，AI 医疗有望从概念走向实际应用，推动医疗行业的全面变革。

但也有基金经理提醒投资者，要谨慎对待那些概念炒作属性较强、医疗 AI 业务占比低的企业，同时需警惕政策风险、市场竞争等潜在风险。