医疗与数字化技术的结合正在经历一场前所未有的变革，尤其是自2023年以来，“大模型+医疗”领域的快速发展已成为科技巨头和AI企业争相研究的热点。随着华为在3月组建医疗卫生军团，国内的AI医疗概念股随即大幅上涨，这一动态无疑将在行业中掀起更大波澜。

　　当前，行业内已有超过百款大模型针对生命科学和医学诊疗流程进行深度布局，百度、腾讯、阿里和华为等科技巨头纷PG电子网站纷参与。然而，随着大模型及AI医疗应用的快速激增，许多应用的长期价值和市场接受度仍需商业验证。

　　在过去的AI医疗尝试中，我们可以看到一些令人失望的案例。例如，IBM的Watson医生未能达成其对于癌症治疗的高期望，谷歌的健康项目因商业背景受到患者抵制，盈利模式不清晰让很多AI医疗公司面临挑战。更重要的是，医疗场景的复杂性与深度，使得PG电子网站单纯依靠技术很难成功。

　　在这一背景下，如何深度整合成为医疗大模型发展的关键。其中，国家卫健委发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》提到，AI已覆盖院前、院中、院后的全流程。在院前，各种基于大模型的AI助手提供实时健康咨询和智能分诊；院中AI大模型则增加了临床决策的智能支持，优化入院记录与诊断过程；而在院后的关怀服务中，AI技术的随访系统有效支持患者的康复与用药依从。

　　尽管大模型在医疗场景中推广迅速，纵向整合的难度却不容小觑。尤其是在院中场景中，数据的高质量分享及多部门协作是挑战所在。许多技术的推广往往停留在浅层应用，难以达到深层次的整合效果。在这一轮医疗变革中，不同细分场景所面临的壁垒显得尤为突出，从数据的安全与隐私到医疗人才的短缺，技术落地面临层层阻碍。

　　医疗行业被视为AI应用的高价值场景，但大模型在这一领域的成功关键则在于其能否突破现有的信任、技术和专业壁垒。信任壁垒的构建需要进行多中心的研发合作，数据的共享不仅是技术层面的问题，更涉及到价值分配的合理化；技术壁垒与专业壁垒则要求AI开发者必须具备医疗场景的深刻理解，确保产品和服务能够精确契合医生和患者的实际需求。

　　如今，医疗大模型领域有了两把重要的“重剑”：一是“结盟”，即通过多方合作，形成有针对性的专业大模型。例如，华为与上海瑞金医院的合作，以及迈瑞医疗与腾讯的重症医疗模型联合开发，都是这种模式的体现；二是“聚焦”，即时整合内外资源，集中精力推动大模型向医疗场景的深度结合。无论是通过产业链中的信任合作，还是在内部资源上的整合，目标始终是为了解决医疗中的真实挑战。

　　总而言之，医疗AI的发展并不容易，但这些挑战也孕育着巨大的机遇。深度整合与持续创新将成为推动行业前进的动力碰撞。未来，具备“铸重剑”能力的大模型厂商，将在医疗数智化的浪潮中获取更大的商业成功与社会价值。返回搜狐，查看更多