文丨張桔 ?編輯丨謝長艷

上周，在2025醫療人工智能與精準診斷發展論壇上，基于華為DCS AI解決方案打造的瑞金病理模型正式對外發布，DCS AI是“Data-Centric Smart AI”的縮寫，意為“以數據為中心的智能AI”，這也是春節DeepSeek爆火后在AI醫療領域發布的大模型中的“排頭兵”。

與此同時，廣東醫科大學健康醫療大數據工程中心與華為技術有限公司共同打造的“DeepSeek-GDMU”大模型正式落地，該大模型是國內首個基于昇騰AI生態的醫學垂直領域智慧大腦。這兩款屬于AI 醫療領域的大模型恰好是當前產業熱的一大縮影。從全能型醫學伴侶、智能陪診助手到病歷生成式語言模型，甚至是呼之欲出的“AI醫院”……生成式AI大有席卷醫療領域的勢頭，傳說中的AI醫生呼之欲出。根據中商產業研究院統計，2020年AI+醫療已占人工智能市場的18.9%，市場規模為66.25億元，預計2020年到2025年的CAGR為39.4%。

而這樣的勢頭也傳遞到資本市場，尤其在內地二級市場近期軟科技熱中，AI醫療成為一道亮麗的風景。衛寧健康、華大基因、迪安診斷、思創醫惠等標的，都收出了一個乃至數個漲停板，有了幅度不同的上漲。上周某頭部券商發布了題為“AI浪潮已至，醫藥產業升級來襲，抓住解決核心需求、可商業化落地的公司”的報告。

對此，一位要求匿名的券商醫藥首席強調：“AI技術在醫療項目的應用前景是看好的，AI技術的賦能，很多時候能有效提高效率和準確性。例如AI在癌癥早篩中的應用，AI能有效的利用多維度的數據來分析，傳統的癌癥篩查多依賴腫瘤標志物檢測，但這些檢測在早期通常難以發現異常，只有腫瘤進入中晚期時才會明顯改變。AI通過對基因測序結果、血常規、尿常規等數據的多維分析，能發現疾病更早期的信號，檢測的準確度也能更高。”

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DeepSeek蝴蝶效應激活醫療賽道

AI醫療股短線概念熱中長線誰具業績潛力？

從報告給出的投資路徑：“考慮商業化落地的場景、進程以及節奏上看，我們認為AI在醫療端的AI+醫療服務、制造端的AI+醫療器械、研發端的AI+醫藥研發三個大方向上會大有可為。”

從Wind資訊來看，智慧醫療指數在2025年以來的漲幅約為20%，從月線來看的話，在1月下跌的情況下，2月份到目前的漲幅約為25%。仔細分析該指數的成份股，發現該指數總共有31只成份股，其中與醫藥其他細分賽道龍頭有交集的不多，大約僅有魚躍醫療、延華智能、美年健康、陽普醫療等少數幾家。

就以上周一2月17日的單日表現看，當日漲幅超過10%的公司包括了思創醫惠、嘉和美康、東華軟件三家。進一步從2月以來的月度表現看，全部的31家公司均體現為上漲，其中表現最好的是衛寧健康, 同一時間段的月漲幅約為85%，緊隨其后的是迪安診斷。

先看衛寧健康，在深度求索發布DeepSeek-R1并帶動AI產業鏈熱度飆升后，衛寧健康因布局AI醫療領域并推出自研AI大模型WINGPT，也被二級市場劃入“DS概念股”的行列之中。

資料顯示，2023年初，衛寧健康推動研發大語言模型WiNGPT，此后于2023年10月正式發布，從最初的WiNGPT-1到WiNGPT-2.7取得顯著進展，模型規模從62億參數提升至340億參數，從僅支持單一對話類場景擴展到100+場景支持。

而根據上周最新的消息，衛寧健康人工智能醫護助手WiNEX Copilot與醫療大語言模型WiNGPT持續迭代，正式發布WiNEX Copilot 2.1與WiNGPT 2.8版本，全面對接DeepSeek，進一步提升產品智能能力和生態共融。

但需要指出的是，與股價的節節高升顯得格格不入，該公司的業績層面表現卻乏善可陳。春節前的1月23日，衛寧健康發布2024年度業績預告，報告期內歸母凈利潤預計盈利8000萬元至1.2億元，比上年同期下降77.65%至66.48%；扣非凈利潤預計盈利1.1億元至1.5億元，比上年同期下降67.07%至55.05%。

來源：公司官網

對比來看另一家公司迪安診斷，其是在2024年由公司與華為云攜手發布迪安醫檢大模型，旨在提供包含報告總結、疾病風險分析、就醫推薦、干預建議等人工智能(AI)報告解讀服務，打造C端新生態?。

根據一位不愿具名的業內人士介紹，該大模型與常見的通用大模型不同，通用大模型的輸入輸出主要是語言，而迪安的大模型則以基因序列、圖像像素或蛋白序列等為輸入，輸出則是某種分類結果，如病原體類型、腫瘤類型或細胞分類等。“同時，作為垂直大模型，其團隊組成與通用大模型也不同，除了機器學習和基礎研發團隊外，還有專門的專家咨詢團隊。這個團隊主要由三部分人組成：頭部三甲醫院檢驗學科的醫生、不同學科的臨床醫生和臨床KOL，以及AI和醫療結合的算法專家。”他進一步強調。

“另外，該模型主要使用的是自身業務產生的數據，而數據在這類垂直領域的大模型中起到了至關重要的決定性作用。”他如是總結。

但從業績層面來看，迪安診斷似與衛寧健康一樣乏善可陳。根據2024年的業績預告，迪安診斷預計2024年度歸屬于上市公司股東的凈利潤為-27000萬元至-37000萬元，與去年同期相比將出現虧損。預計扣除非經常性損益后的凈利潤為-30000萬元至-40000萬元?。

來源：公司官網

如果說總結兩家公司的共同點，它們都隸屬于這一賽道下沉的AI+醫療服務的領域之中。而這也應驗了二級市場對DS概念股目前的共識，這一輪炒作尚且停留在概念層面。

需要強調的是，并非所有的這類公司都是與華為合作的，創業板上市公司盈康生命，近期在投資者互動平臺上回答提問時表示：“公司目前暫未與華為醫療大模型開展合作。?盈康生命從2021年就布局‘AI+醫療’，目前已引入科大訊飛大模型能力搭建的智能交互平臺，在旗下山西盈康一生總醫院正式上線，這是公司在AI醫療領域的創新應用邁入全場景應用新階段的里程碑。未來，盈康生命將繼續以AI+臨床醫療為驅動，持續探索AI創新應用、推進AI產品研發，打造貫穿用戶全周期健康管理的新模式。”

在書面回復時，港股上市公司鷹瞳科技人士介紹：“鷹瞳科技Airdoc擁有人工智能深度學習算法核心技術，尤其視網膜技術專利位居全球前列，該技術能輔助醫生進行包括內分泌、心腦血管，眼病，認知等慢病診斷，提高準確性和效率。2025年由AGI升級醫療大模型企業，鷹瞳Airdoc自主研發的萬語醫療大模型接入DeepSeek R1。基于鷹瞳Airdoc在醫療垂直領域長達10年的知識沉淀——覆蓋超3000萬份真實臨床診療數據、800余項循證醫學知識圖譜，及三甲醫院專家診療路徑的深度解析。這一升級使得模型在處理復雜的醫療影像數據和臨床信息時速度更快、更精準，為醫生和患者提供更專業的報告解讀和個性化的健康管理體驗。”

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產業層面對AI醫療認知分化

病理科、超聲科應用是目前醫療應用的主流

實際相比投資層面的群情激昂，產業層面的反映相對要務實得多，畢竟目前有能力在AI醫療大舉投入的公司并非占據多數，不過走在產業和趨勢前沿的公司值得關注。

2月18日，因張文宏教授而更加知名的上海瑞金醫院，在其舉辦的2025醫療人工智能與精準診療發展論壇上，瑞金醫院攜手華為共同發布瑞智病理大模型RuiPath。根據介紹，該大模型基于瑞金醫院豐富的病種，高質量的醫療數據，癌種覆蓋廣度達到中國每年全癌種發病人數90%的常見癌種，還涵蓋垂體神經內分泌腫瘤等罕見病。在深度上，醫生可以和其開展互動式病理診斷對話。

資料顯示，該家醫院擁有全國較為領先的高質量醫療數據，2021年開始建設數字化智慧病理科，2023年發布中國首本《數字化智慧病理科建設白皮書》，該醫院病理科積累了百萬級數字病理切片庫，為病理大模型的搭建筑牢了數據根基。

從這一實例不難看出，病理科或許是顯著受益于AI醫療的醫院科室之一。而上周屬于AI醫療領域的產業利好可謂不斷，2月17日，在國家兒童醫學中心、北京兒童醫院會診中心，一位專家型AI兒科醫生正式“上崗”，與13位兒科專家共同完成了一場疑難病例多學科會診。這是全國首個AI兒科醫生，有望輔助疑難罕見病診療，為兒科醫療服務帶來新變革。2月18日，國內首批醫生專家的AI數字分身在京東互聯網醫院正式上線。

對此，查理投資投資總監李一丁表示，AI診斷明顯是今年大模型全面落地的著力點，醫療行業正在成為在各互聯網大廠、科技公司業務布局新據點。截至目前，業內醫療領域大模型數量已經超過百個。大模型智能體靈活度高、適應性強，能夠有效對醫療場景賦能。未來AI醫生將輔助人類醫生完成絕大多數工作，人類醫生將主要負責最終決策。

“首先，AI醫生可以輔助人類醫生進行患者診療；其次，AI患者可以用于人類醫生的教學培訓，來自各個科室的醫生/醫學生，通過跟AI患者對話、看檢查報告，然后給出診斷方案，然后再來看這個方案是對還是錯。并且這個過程試錯成本為零，完全不用擔心因為犯錯而造成什么影響。與此同時，還可以查看這個患者所有其他醫生的診斷結果，他們是怎么看這位患者的。再次，如果同時采用AI患者和AI醫生，就可以進行宏觀層面的沙盤推演。通過這樣的模擬，在突發大規模疾病時，判斷當前醫院的布局和能力是否足以應對。最后，如果是AI醫生面對人類患者，AI醫生則可以完成健康咨詢等院外服務。”他如是總結其優點所在。

從具體的受益科室來看，除去上述提及的病理科外，另一顯著受益的或許就是超聲科了。為此，一位經常跑醫院的退休老年病患者表示，他近年來去醫院看病的過程中，經常需要拍各種檢查的片子，為此耗時耗力。如果在人工智能時代將其簡化，對于患者求醫問藥可謂是一大福音。

對此，文首提到的券商報告給出詳盡分析，AI在醫療器械領域的應用從形式上主要分兩類，一類是單獨以軟件形式，一類是與設備等硬件相結合的形式，廣泛應用在疾病的診斷和治療過程中。?具體說來，第一類是AI+影像設備，將人工智能技術嵌入各類診斷、治療、監護、康復醫學裝備中，具體如AI人工智能技術在掃描、圖像重建、分析等多方面全流程賦能影像診斷設備，如在消化內鏡檢查過程中，給醫生提供檢查導航等功能。?第二類則是AI輔助診斷，通過分析處理CT/MRI/超聲等大型診斷影像數據、組織病理圖像數據、生理電信號、DNA測序數據等多種數據輔助醫務人員進行臨床診斷決策的產品，具體應用包括AI肺結節輔助診斷、AI甲狀腺超聲輔助診斷、AI宮頸細胞輔助診斷等，此外還包括AI輔助治療。

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AI醫療幫助新藥開發功能定位尚不清晰

“智慧醫院“建設亟待快馬加鞭

當然在勾勒出智慧醫療美好前景的同時，AI醫療的短板或許也需要引起各方重視，特別是在實際的操作中如何趨利弊害，這對于門檻本就較高的醫藥行業而言，著實并非易事。

不可否認，大語言模型的進步確實促成AI醫療產生實質性飛躍，“至少從原來給出一堆冷冰冰的數據變得更像一名超聲科醫生，讀完片后可以再出一份患者讀得懂、能理解的診斷報告。“一位醫藥圈的人士如是坦言。

但從目前實際調研情況看，在多家已經上線各種醫療AI平臺的醫院，多位一線醫生都表示“用得不算多”。而這樣的情況還不僅發生在國內，此前，全球數據分析公司愛思唯爾對全球123個國家和地區近3000名科研人員和臨床醫生進行調查，并發布了《洞察2024：人工智能態度報告》。《報告》顯示，盡管AI在科研和醫療領域擁有巨大潛力，但目前在科研人員和臨床醫生工作中的應用仍然有限。

對此，李一丁分析指出：“目前在醫院使用的，大多數還是醫學智能輔助診斷系統，也就是基于數據形成的單一目的的模型。而利用大模型開展整個智慧醫院建設的案例目前并不多，多數還在探索階段。目前市場上還尚未有落地的健康大模型產品，要實現商業化，行業還面臨諸多挑戰。一方面，由于醫療天然的垂直性，又專又寬的行業特性，使得模型訓練難度大；另一方面，醫療數據非結構性特點也是大模型落地的一大難點。”

“此外，目前健康大模型標準還是空白，用怎樣的標準評價健康大模型，還有待相關方面一起去推進。行業內有種觀點，AI醫療大模型要落地應用還面臨許多挑戰，如AI技術還不夠完美，應用倫理、數據孤島、數據安全、隱私保護、審核機制、評價標準等問題還有待完善。”他進一步分析指出。

無獨有偶，一位在二級市場專注醫藥投資的量化私募操盤手也坦言：“因為新藥開發是需要預測的準確性來幫助，如果用AI醫療來替代新藥研發的一期、二期、三期的話，其分子的生成是否能夠符合病理研發的要求，目前還存在疑問，相對還處在效率比較低的階段之中。”

不過也有交流人士持不同觀點：“在新藥研發階段，AI平臺能快速篩選化合物，精準預測潛在藥物分子的活性和毒性，從而在早期階段排除無效或高風險的候選藥物，以大幅度縮短藥物早期開發的周期，在這塊國內的一些企業例如晶泰科技等，都有較好的發展。”

而文首要求匿名的券商醫藥首席強調：“一方面AI醫療需要使用大量數據，數據使用的規范性，以及數據交易相關的規范性，需要建立完善的政策來保護患者隱私和數據安全性；同時AI相關醫療產品的商業化和行業標準需要逐步去建立，AI醫療產品的支付機制不完善，如AI輔助診斷雖被納入醫保定價框架，但收費標準和服務模式尚未統一，影響規模化落地。行業缺乏統一的AI技術評估標準，導致醫療機構和企業難以選擇可靠的解決方案。最后從人才建設的角度來看，AI醫療是一個復合型學科需要各種多學科人才，從教育的角度來看，未來對復合型人才的需求會更大，目前是比較欠缺的。”

（文中觀點僅代表嘉賓個人，不代表本刊立場。文中提及個股僅作舉例分析，不作投資建議。）