財聯社2月25日訊（記者 何凡）Deepseek猶如一枚“深水炸彈”，推動已經初步發(fā)展的AI醫(yī)藥領域進一步革新。一方面，AI憑借強大的數據總結能力和知識儲備，為基層醫(yī)生匱乏、醫(yī)療資源分布不均等難題提供了全新解決方案；另一方面，在制藥領域，AI能極大提高藥物模型篩選、臨床方案設計和產品營銷工作的效率，不少醫(yī)藥企業(yè)在接受財聯社記者采訪時均表示已接入大模型或對其抱有積極態(tài)度。

但藥企對于如何利用AI在研發(fā)領域發(fā)力，減少臨床試驗時間和精力等難題，依然倍感困擾。而且技術進步背后所涉及的問題不容忽視，面對“先問AI再問醫(yī)生”的現實難題，業(yè)內認為，技術局限性和倫理、法律責任的不可逾越性使得AI客觀上不具備成為責任主體的能力。

當醫(yī)藥碰撞Deepseek“催化劑”

在醫(yī)藥行業(yè)，AI的運用已經積累多年。

康希諾（688185.SH）方面對財聯社記者表示，“公司一直在使用AlphaFold。研發(fā)工作中，傳統(tǒng)的AI應用如蛋白設計很重要，借助AlphaFold等工具能預測蛋白結構改進特性，有助于快速開發(fā)創(chuàng)新疫苗?！?/p>

“公司前幾年成立研發(fā)中心就開始布局了人工智能方向的應用，跟蹤及部署不同用途的AI模型，同時研發(fā)部也一直關注全球人工智能動態(tài)?！辈t(yī)藥（300404.SZ）子公司九泰藥械總經理李強告訴財聯社記者。

然而“席卷而來”的Deepseek風，帶給了醫(yī)藥行業(yè)一些全新的變化，從部分傳統(tǒng)制藥企業(yè)對AI由觀望到全面擁抱態(tài)度的極速轉變，到醫(yī)院紛紛發(fā)布大模型的熱火朝天，可以說Deepseek令AI和醫(yī)療健康的融合進一步加深，從藥物研發(fā)、影像診斷、健康管理等各個方面，為醫(yī)療行業(yè)的未來發(fā)展注入了新的可能性。

據財聯社記者不完全統(tǒng)計，本月以來，已有數十家醫(yī)院完成大模型部署，將AI落地于診療端。23日，東南大學附屬中大醫(yī)院在官微宣布，該院已完成醫(yī)療信息系統(tǒng)與DeepSeek的對接，在患者服務、臨床支持、科研創(chuàng)新等領域實現升級。18日，華為瑞金病理大模型發(fā)布，該模型融合了多模態(tài)數據，并結合中國人群的疾病特征，能為醫(yī)生提供更精準、高效的輔助診斷支持。此外，成都市第一人民醫(yī)院、深圳大學附屬華南醫(yī)院、上海市第六人民醫(yī)院等多家醫(yī)院也均完成DeepSeek接入，加速推動醫(yī)療智慧化。

"人機協同的核心一方面在于重構專業(yè)能力體系，另一方面是管理者意識轉變。"李強指出，“技術方面的問題就交給技術，目前最難的地方還是‘人腦’，管理者、行業(yè)精英一定要擁抱新技術，順應時代大勢。另外，使用AI后，員工崗位職責要重新定位。”

制藥企業(yè)中，恒瑞醫(yī)藥（600276.SH）積極探索Deepseek的創(chuàng)新應用場景，希望通過智能化手段優(yōu)化業(yè)務流程、提升工作效率、降低運營成本；復星醫(yī)藥（600196.SH）發(fā)布PharmAID決策智能體平臺，通過整合DeepSeek-R1模型，將靶點篩選周期從18個月縮短至4個月。

更多企業(yè)抱著“躍躍欲試”的態(tài)度，華神科技（000790.SZ）方面對財聯社記者表示，公司有使用AI技術的打算，DeepSeek技術的應用或為行業(yè)帶來全新機遇。當岐黃智慧遇見現代算力引擎，“數字本草生態(tài)”將使中醫(yī)藥在“健康中國”戰(zhàn)略中發(fā)揮更大作用。此外，DeepSeek可重構人才系統(tǒng)——運用智能畫像精準構建“π型能力”人才矩陣。

康希諾方面向財聯社記者指出，Deepseek與以往AI應用的不同之處在于，“DeepSeek這類生成式AI，在撰寫報告、總結、臨床方案等工作中，能有效提升研發(fā)人員工作效率，一方面，在只需工作人員參與評估結果的情況下，非編程人員也可在AI幫助下完成統(tǒng)計代碼編寫；另一方面，AI可用于產品介紹和客服，提供準確統(tǒng)一的答案，方便醫(yī)護人員理解產品?！?/p>

李強告訴財聯社記者，“公司于2024年正式引入DeepSeek、BioGPT+RAG、DALL-E 等前沿大語言模型，構建起覆蓋臨床試驗從文獻檢索、方案設計審核、招募計劃及臨床試驗總結報告（CSR）全流程的智能輔助系統(tǒng)。在方案設計環(huán)節(jié)，AI可基于歷史數據自動生成合規(guī)性達標的方案初稿；CSR文件編寫方面，通過語義理解結合公司標準模版與試驗數據統(tǒng)計結果，輔助醫(yī)學部快速出具總結報告初稿，提升職能部門效率。”

“AI長遠應用是很宏大的敘事，融入到產業(yè)鏈競爭力中是必然的。未來產品的AI化是標配，缺少AI，或配置低了，產品就沒了競爭力，事關企業(yè)生死。”東方富海投資管理有限公司醫(yī)療合伙人王培俊認為。

資本市場方面，近期與AI概念相關的個股頗受投資者青睞。Wind數據顯示，截至2月24日收盤，本月國金AI醫(yī)療20指數上漲超31%；民生證券研報顯示，2025年1月，全球醫(yī)療保健和AI領域融資額分別達94億和57億美元，占當月風投總額的58%。

中信證券首席醫(yī)療健康產業(yè)分析師陳竹告訴財聯社記者，AI在醫(yī)療領域的爆發(fā)，為這個行業(yè)提供了更多可想象的空間。醫(yī)療是一個具有豐富數據且還沒有絕對公開的領域，因其垂直程度很深，AI難以在短時間內窮盡，因此具有更大的發(fā)揮空間。

醫(yī)藥+AI中的現實困境，應用仍待新技術革新

AI前景廣闊，應當擁抱AI已是十分明確的路線，但在制藥研發(fā)中，如何高效運用AI依然存在困難，一個直觀的數據是，截至目前，全球尚無AI研發(fā)藥物上市。

“真的是看不清楚?！庇猩鲜兴幤蟾吖軐ω斅撋缬浾弑硎?，“AI我們覺得目前只是提高效率，在研發(fā)領域還看不清楚。”

中國藥企管理協會MAH專委會副主任委員、行誠生物商務副總裁劉肖向財聯社記者分析了AI制藥研發(fā)上的困難點：第一，是否能真正訓練出適合創(chuàng)新藥研發(fā)的模型是非常關鍵的；第二，訓練大模型需要大量數據，在法律上存在IP保護、客戶隱私等諸多問題，很多企業(yè)不愿意公開數據，這就導致實際上每家企業(yè)是獨立在做訓練。另外在臨床過程中，由于不同臨床階段的入組標準及產品上市后入組標準不完全一致，因此有可能造成數據不具有代表性，這會造成AI的“抑郁”。從研發(fā)角度來說，以“數字孿生體”概念為例，其可模擬臨床試驗，有望極大提高試驗的安全性和效率，這些都有待技術的進步。

對于AI在臨床試驗上的應用較少現象，一位上市藥企內部人士曾表示，企業(yè)從產品立項到最后上市，花費最多的就是在臨床階段，非常關注在臨床階段有沒有一個很好的工具、算法或者大數據分析等，能給企業(yè)做立項決策時提供依據。

而在數據引用層面，也有CXO公司內部人士認為，使用AI大模型時，需要在技術創(chuàng)新與風險管理之間找到平衡。他告訴財聯社記者，AI大模型需要大量數據訓練，可能涉及客戶或患者的敏感信息，數據泄露或濫用可能導致法律糾紛、聲譽損失和罰款。

除此之外，AI醫(yī)療也已顯現一些現實困境。

近日，“湖南嚴禁用AI生成處方”、“患者在就醫(yī)前后尋求AI的‘第二診療意見’”等頻遭熱議，也引發(fā)了AI背后所涉及的醫(yī)療倫理、法律監(jiān)管及行業(yè)未來發(fā)展等多重話題的思考。

“醫(yī)生短缺是中國社會整體亟待解決的問題，相比制藥，這個問題可能更迫切?！眲⑿ふJ為，當前倫理主要是保護人類利益，并沒有關注AI自身的“權利”或者“意識”，而無論是倫理、法律還是道德更新都是滯后的。隨著大模型技術的進步，后續(xù)法制監(jiān)管、倫理認知也會隨之革新。

北京百思力營銷策劃有限公司總經理王恒則認為，AI不負法律責任，從現階段技術來看，大部分AI只能總結過去經驗，但經驗也許是錯誤的，所以它只能起到輔助作用，最后做判斷的還是人，人才能作為負責的主體。

Nature論文顯示，谷歌醫(yī)療大模型Med-PaLM 2，在MedQA數據集（模擬美國醫(yī)師執(zhí)照考試風格的題目）上達到了86.5%的準確率，這一表現接近甚至在某些?？祁I域超過了普通醫(yī)生的水平。但在某些情況下可能會生成不準確或無關的信息，尤其是在需要復雜推理的長問題中。該現象在業(yè)內也被稱為“幻覺風險”。