2月以来炒股什么是杠杆原理，二级市场医药健康领域众多医疗AI企业迎来大幅上涨，如医渡科技、京东健康、平安好医生等企业股价接连攀升。而在一级市场，也陆续有深睿医疗等医疗AI企业宣布获得新一轮融资。
这是医疗AI行业沉寂数年后难得的上行时刻，数十家企业宣布接入DeepSeek，从健康管理、医疗信息化到药物研发、数字疗法，DeepSeek的影响已经深入每个领域，二级市场的不断拉升更显示出市场对医疗AI的强烈信心。
而在此之前，医疗AI这一话题已获得过多次行业关注与资本追捧，自2016年至今，AI医疗影像、AI制药、AI导诊、AI手术机器人、医疗大模型等细分赛道接连爆发，涌现出一批尝试以AI能力改变医疗服务场景的新企业，在一级市场获得大量融资，也催生出许多家估值超百亿的独角兽公司。
但商业化却成为医疗AI产品的最大难题，没有明确的支付方、收费渠道不通畅的问题无法解决，去年11月国家医保局更是发文称人工智能技术在临床实践中一定程度上起到辅助诊断或提高效率的作用，但还无法替代医师诊断，因此在已收取诊断相应项目检查费用后，不宜单就人工智能辅助诊断再向患者额外收费，使得AI产品的进院难度再度提升。
在持续数年的医药寒冬之中，DeepSeek成为一剂“强心剂”，为市场注入了新的活力，院方对DeepSeek也表现出前所未有的兴趣，目前有数家三甲医院已经完成DeepSeek部署，有受访的医疗信息化企业也表示接到多家医院咨询AI产品与DeepSeek的融合情况。
但在医疗领域的诸多应用场景中，DeepSeek这一大模型工具究竟价值几何，是否能够打破医疗AI当下的困境，找到真正的商业化路径？这场AI热潮会随时间逐渐消退，还是将深刻改变医疗AI的应用与商业模式？
DeepSeek改变了哪些医疗场景？
春节过后，在这场AI浪潮的狂欢中，微脉宣布正式接入DeepSeek，旗下的健康管理智能应用CareAI全面接入DeepSeek V3和R1模型能力。
在这之前不久，微脉刚刚完成2亿元的D轮融资，用于病种管理方案及AI领域的持续研发，接入DeepSeek是公布新一轮融资消息后微脉的第一个大动作。
尽管由于DeepSeek用户激增，服务器常常处于繁忙状态，但丝毫不影响创始人裘加林对DeepSeek的信任与高度评价。
“DeepSeek真正的打开了AI时代，它让大模型变得更加低成本和触手可及。”裘加林介绍，在微脉的智能应用CareAI中，目前在预问诊阶段的健康小结就使用了DeepSeek，其它方面则通过软件工程协同调用不同模型以达到场景下效率、准确度的最优选，但这只是刚刚开始，我相信未来随着DeepSeek的优化，公司的多个产品链条中将会更大程度的接入DeepSeek。
医渡科技、鹰瞳科技、智云健康、方舟健客、万达信息、美年健康、推想医疗等，仅在今年2月宣布接入DeepSeek的医疗健康企业就遍布医学影像AI、体检、健康管理等各个细分赛道，这款突然爆火的大模型产品，是如何受到医疗领域众企业青睐的？
几位受访者指出DeepSeek在推理模型上的强大能力。
裘加林表示，“以往的AI工具深度思考的过程是一个黑箱，我们无法验证这个答案正确与否，但如今的DeepSeek可以将深度思考的过程展现出来，放在医疗应用场景中，我们就可以看到AI工具根据患者症状进行诊断的整个推理过程，以及支撑这个诊断结果的各种依据，更便于医生参考，这是非常好的使用体验。”
接入DeepSeek较早的福鑫科创CEO吴笛介绍，“DeepSeek-R1所采取的混合专家架构（MoE）、思维链（CoT）技术等技术都是新的突破，相比于传统的大模型，不但提升了AI在临床诊断中的透明度与可解释性，并且在保持推理精度的情况下能够降低40%以上的算力消耗。”相对于OpenAI，Claude，在提供相似推理能力的前提下，DeepSeek仅需要十分之一到二十分之一的成本。
从效率提升上来看，吴笛给出了一组AI生成式电子病历接入DeepSeek后的新数据：门诊AI生成式电子病历录入效率由60秒降低到10秒，每个门诊医生每日写病历时间由2小时降到0.5小时，接诊患者数量提升了1.5倍，问诊时间节省了15%；住院AI生成式电子病历为每个住院医生每日写病历时间从3小时缩短至0.5小时。
另一家医疗AI公司医者科技也已经试用过DeepSeek一段时间，CEO刘呈辉表示，DeepSeek带来的效率提升在产品的医疗问答节点已经有了显著表现，“尤其是在一些偏严肃医疗问题的回答上，它的推理能力可以显著提升准确性。”
刘呈辉指出，DeepSeek在推理模型上表现出的卓越能力，或许将开启大模型行业在推理模型上的新赛事。
开源是对医疗AI产业最大的冲击
DeepSeek技术上取得的新突破让人惊喜，但还不足以引爆市场，成为当下的热议话题。
“技术可能并不是DeepSeek最大的优势，在代码开源、研发人才充沛和迭代优化异常迅速的AI行业，技术上的差距或许很快会被其他公司追赶。”从事AI药物设计研究的浙江大学药学院教授谢昌谕表示。
远毅资本创始人杨瑞荣也指出，远毅资本投资的数字医疗企业中，已有数家使用过DeepSeek，“DeepSeek是一个非常优秀的大模型基座，但是目前这个阶段，它暂时还无法为医疗行业的应用层带来太大改变，远没有到‘即插即用’的级别。”
开源+本地化部署的模式才是DeepSeek引爆市场的原因。
吴笛介绍，DeepSeek的开源策略为医疗健康领域的企业提供了更具灵活性的工具，允许他们基于DeepSeek的基础模型进行自定义开发。这种开放的生态系统使医疗企业能够根据自身的业务需求，开发出更符合实际应用场景的医疗大模型，并结合本地的医疗数据和专业知识，实现个性化的智能解决方案。
“这对所有的应用领域来说都是巨大的正向冲击。”远毅资本创始人杨瑞荣也表示，“在此之前，不论是ChatGPT还是国内其他公司的模型底座不是开源的，我们在投资大模型的医疗应用公司时一直担心的一个问题是，我不知道当大模型底座的下一个版本推出来的时候，应用公司所做的研发方向是否已经被人家覆盖了，他们研发的东西可能毫无价值。”
此前《健闻咨询》在《医疗大模型：观望中的投资人，创业者寻找杀手级场景》一文中曾介绍，虽然很多通用大模型会开放参数，但不会公开“配方”，即每个领域的数据配比。当企业想要在某个开源模型的底座上开发医疗大模型时，如果只单一灌输医学知识，模型本身的医疗能力或许会提升，但会破坏底座结构，影响最终效果。
因此，腾讯、百度、阿里这些自研通用大模型的大厂，显然更具备做好医疗大模型的先天条件，可以在其基础上，按照精准的数据配比进行医学训练，成本投入更小。
事实上，自2023年起，腾讯、百度等公司的确先后发布了医疗方向的垂直大模型，小厂的生存空间与业务场景受到挤压，也使得投资人对医疗大模型创业公司的前景顾虑重重。
如今，在大模型底座开源的情况下，应用层的公司可以放心在DeepSeek的底层框架之上再去开发其他独特的应用，杨瑞荣认为，“两者变成共生关系，这是对产业最大的影响。”
杨瑞荣指出，应用层的企业未来调用大模型的成本也会随之降低，“医疗领域的企业过去和业内这些大模型底座公司或多或少都有合作，在各家的大模型之上搭建出一个最优解，现在DeepSeek选择开源，就打破了原本的平衡状态，其他大模型公司也不得不跟进。”
但DeepSeek的推出以及大模型开源，暂时不会改变中国医疗AI产品应用层的发展方向，“中国的医疗大模型还是会集中在问诊等C端场景。”杨瑞荣表示。
商业化模式的演进
DeepSeek以及大模型技术带来的“降本增效”，未来将会对哪些医疗场景产生深刻影响？
在杨瑞荣看来，这一变化将会对数字医疗赛道产生很大的促进作用。例如在数字疗法领域，企业在研发针对某种疾病的软件产品的过程中，原本的底层算法无法在治疗过程中达到很好的效果，但在DeepSeek的加持之下，或许能够以更低的成本投入到算法研发当中，以取得更好的治疗效果。
同时，各类可穿戴设备所采集的患者身体数据，经过医疗大模型的处理后应用在患者的治疗过程当中，以便更好地进行疾病管理。
在AI药物设计领域，谢昌谕指出也许能够利用DeepSeek强大的推理能力建立药物设计中更加疏远的因果关系，帮助研究人员找到新的靶点，以及作为庞大的知识库为研究人员提供参考建议，例如如何保持药物活性、改善成药性，或是降低毒性、提高代谢，DeepSeek在阅读大量文献之后能够为药化学家提供一些专业的建议，帮助药化学家作出正确的判断。
“这些辅助工作以往的AI也能做到，但是不够系统化和精确化。DeepSeek在掌握足够数量的信息与大量训练后，或许能够过逻辑思考作出更加精准、更加贴近于人的判断。”
在医疗信息化领域，吴笛分享了多个AI+医疗服务管理的应用场景，例如AI生成式电子病历、AI慢病管理、AI随访等场景，未来都会随着DeepSeek的深入应用有所提升。
此外，随着DeepSeek在数据处理和分析方面的优势凸显，医疗AI公司未来或许会更加重视数据的获取、处理和利用，建立基于数据驱动的商业模式。通过积极整合和分析医疗数据，企业不仅能够提高自身产品的精准性和效益，还能为医院提供基于数据的决策支持，从而创造新的收入渠道。
吴笛还指出，虽然DeepSeek不会立即彻底改变医疗信息化行业现有的商业模式，但一定会催生出更多的医疗AI应用公司，同时也造就更多样化的商业模式。
例如DeepSeek的多功能性和强大推理能力，会促使医疗AI产品从传统的单一解决方案向综合性服务模式进行转变，即提供基于AI的全周期医疗管理解决方案。
同时，DeepSeek的灵活应用会推动医疗AI企业实行订阅制或按需服务式的商业模式，以便医院根据自身需求选择相应的服务，为企业带来稳定的收入。
2025年伊始，DeepSeek带着强大的推理能力，以开源+本地化部署的全新模式进入医疗领域，这个取得了突破性进展的大模型新工具，或许将推动医疗AI探索出更加多元化的商业化模式，以高频次、低价格的付费方式取代以往的一次性收费方式，打开困扰行业已久的商业化道路。
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