中國需要的醫(yī)療AI：既要足夠先進，也要足夠踏實。

新眸原創(chuàng)·作者 | 鹿堯

一紙文件，為中國醫(yī)療體系的未來五年，畫下了一張清晰的路線圖。

不久前，國家衛(wèi)生健康委等五部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進和規(guī)范“人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生”應(yīng)用發(fā)展的實施意見》，其中兩個時間點尤為醒目：到2027年，智能輔助診療在醫(yī)療機構(gòu)廣泛應(yīng)用；到2030年，基層應(yīng)用基本實現(xiàn)全覆蓋。

相比一份關(guān)于技術(shù)的推廣指南，這更像一份醫(yī)療體系的升級宣言。它意味著，中國醫(yī)療正試圖從根本上扭轉(zhuǎn)依賴醫(yī)生個人經(jīng)驗、人力密集投入的傳統(tǒng)模式，轉(zhuǎn)向一條由數(shù)據(jù)和智能驅(qū)動、人機協(xié)同的新路。

政策的風(fēng)向，總是精準(zhǔn)地指向行業(yè)最深的痛點。將“基層應(yīng)用”置于首要位置，背后是中國醫(yī)療資源分配那道古老嚴(yán)峻的考題——如何讓優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，跨越地理與資源的鴻溝，真正實現(xiàn)普惠？答案，正系于AI規(guī)?；瘧?yīng)用的能力上。

經(jīng)過數(shù)年的概念驗證與試點，醫(yī)療AI已行至一個臨界點。

資本追捧、技術(shù)狂歡漸漸退潮，一個更本質(zhì)的問題顯現(xiàn)：當(dāng)AI要為生命健康承擔(dān)責(zé)任，在嚴(yán)謹(jǐn)保守的醫(yī)療場景中創(chuàng)造出可持續(xù)、可驗證的真實價值時，炫技便毫無意義，它需要的是堅實的療效證明、無縫的流程嵌入、以及最終，醫(yī)生與患者的雙重信任。

在這個“落地”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折上，我們需要一個具象的樣本，來觀察理想如何照進現(xiàn)實，而訊飛醫(yī)療則提供了一個絕佳的觀察切口。

其新升級的星火醫(yī)療大模型，?？艫I能力在業(yè)界首次達到等級醫(yī)院主任級醫(yī)師水平，并實現(xiàn)向等級醫(yī)院復(fù)雜場景跨越，AI健康助手“訊飛曉醫(yī)”主動管理每個人的健康全流程。一系列動作不僅是技術(shù)迭代，也是一場關(guān)于商業(yè)化可行性的規(guī)模驗證。

它走過的路，遇到的阻礙，以及試圖破局的方法，或許正是整個中國醫(yī)療AI行業(yè)從“技術(shù)”走向“價值”的一個濃縮范本。

01

我們需要一個怎樣的醫(yī)療大模型？

聊天機器人可以陪你解悶，創(chuàng)作AI能幫你寫詩，但當(dāng)屏幕對面是一位詢問病情的患者，或是一位需要在復(fù)雜診療方案中抉擇的醫(yī)生時，我們對AI的要求，便從“有趣”切換到了“可靠”。

這便是所有醫(yī)療大模型必須面對拷問：在醫(yī)療領(lǐng)域，我們究竟需要怎樣的“智能”？

當(dāng)前，通用大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的嘗試其實已很廣泛，比如問診的時候，AI能幫醫(yī)生快速整理文書；在家覺得身體不舒服，也可以找AI醫(yī)生詢問建議；大模型還能夠幫助藥企快速照藥，縮短研發(fā)周期——但這些場景背后，仍有許多問題。

比如數(shù)據(jù)不靠譜、容易誤診，隱私不能碰、合規(guī)門檻高，AI常常陷入一種“博而不精”的尷尬境地。雖然能夠流暢地回答廣泛的醫(yī)學(xué)常識，但一旦問題深入至具體的鑒別診斷、治療方案選擇，其局限性便暴露。

這種局限可以概括為兩點：“常識充足，專識不足”與“回答流暢，決策存疑”。

前者意味著模型缺乏對罕見病、復(fù)雜并發(fā)癥及最新臨床指南的深度知識，無法像專科醫(yī)生一樣進行精準(zhǔn)的縱向思考。后者則更需重視——模型可能給出一個聽起來合理甚至自信的答案，但其背后的推理鏈條模糊，即所謂的“幻覺”問題。

當(dāng)一個模型可能為你的胸痛癥狀“一本正經(jīng)胡說八道”時，無論它多么能言善辯，也注定無法被請進嚴(yán)肅的診療室。

那么，破局點在哪？訊飛醫(yī)療給出的答案，可以濃縮為三個詞：安全、可信、專業(yè)。這三者共同構(gòu)筑了醫(yī)療AI不可或缺的“可靠性”三角。

安全，是毋庸置疑的前提。在醫(yī)療領(lǐng)域，這關(guān)乎兩層含義：數(shù)據(jù)安全與產(chǎn)業(yè)安全。

醫(yī)療數(shù)據(jù)是最高級別的個人隱私，訊飛星火醫(yī)療大模型是“業(yè)界唯一基于全國產(chǎn)算力平臺訓(xùn)練”，這首先是一條技術(shù)路線選擇，但更是一條關(guān)于數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私保障的生命線——從底層算力到上層應(yīng)用的全鏈條自主可控，將核心命脈掌握在自己手中。

可信，則是贏得醫(yī)生信任的關(guān)鍵。要讓習(xí)慣了“循證醫(yī)學(xué)”的臨床專家接納AI，必須打破黑箱。訊飛提出的“證據(jù)可追溯、推薦有依據(jù)、決策可解釋”，正是對此的回應(yīng)，這是通過全棧自主可控技術(shù)實現(xiàn)的工程能力。

醫(yī)療強化循證推理，是讓AI模仿醫(yī)生的臨床思維，比如面對一個病例時，模型不僅給診斷建議，還能引用權(quán)威醫(yī)學(xué)文獻、臨床指南，展示從癥狀到病因的漫長推理鏈。好比一位優(yōu)秀醫(yī)生帶教學(xué)生，他不僅告訴結(jié)論，還會一步步向你解釋。這種白盒交互，讓醫(yī)生與AI建立信任。

專業(yè)，是最終的價值根本。安全與可信，最終服務(wù)于精準(zhǔn)有效的醫(yī)療輔助。在這一點上，升級后的星火醫(yī)療大模型在心血管內(nèi)科、兒科、呼吸內(nèi)科等重點?？频木C合診療能力上達到“主任級醫(yī)師水平”，試點數(shù)據(jù)顯示，星火醫(yī)療大模型?？圃\斷合理率提升至96%，跨科室診斷合理率提升至91%。

這背后有兩項核心技術(shù)的支撐：“醫(yī)學(xué)知識反思”與“長思維鏈推理”。前者讓模型持續(xù)學(xué)習(xí)和自我修正，像一個真正的專家那樣保持知識體系的先進性。后者則是模仿專家處理復(fù)雜問題時抽絲剝繭的思考方式，而非簡單地匹配關(guān)鍵詞。

這種深度專業(yè)的訓(xùn)練，使其實現(xiàn)了在醫(yī)學(xué)知識問答、醫(yī)療語言理解、醫(yī)療文書生成、診療推薦、多輪交互及多模態(tài)交互等能力維度，效果全面超越GPT-5（high）及DeepSeek V3.2-Exp。

相比泛泛而談的更聰明，訊飛能在特定賽道上更懂行。醫(yī)療大模型的競爭，已不再是比拼參數(shù)規(guī)模和對話流暢度的初級階段。在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尼t(yī)療場景下，專業(yè)、可信，決定了AI能在這條賽道上走多遠。

02

場景落地：

AI如何從“可用”走向“常用”？

政策描繪了藍圖，但將藍圖變?yōu)楝F(xiàn)實，考驗的不僅是技術(shù)的高度，更是對醫(yī)療場景理解的深度。中國的醫(yī)療體系金字塔，根基在基層。但“基層診療能力不足、群眾‘看好病’需求難滿足”的公眾認知，一直是分級診療難以推動的關(guān)鍵堵點。

在基層，AI扮演的是“能力放大器”的角色，訊飛醫(yī)療的“智醫(yī)助理”，正踐行于這一國家戰(zhàn)略。本質(zhì)上來講，這是一個全科醫(yī)生臨床決策的支持系統(tǒng)。

舉個例子，一個鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院，當(dāng)醫(yī)生接診一位癥狀復(fù)雜的患者時，智醫(yī)助理能實時提供輔助診斷和排查建議、藥物禁忌提醒和病歷規(guī)范質(zhì)控。這并非替代醫(yī)生做決策，而是依托星火醫(yī)療大模型和權(quán)威醫(yī)學(xué)知識，將不同診斷的循證推理邏輯可視化，幫助醫(yī)生更全面診斷。

規(guī)模本身，在這里成為一種強大的壁壘和價值。覆蓋全國31個省市801個區(qū)縣、超7.7萬家基層機構(gòu)，提供超11億次AI輔診建議——這些數(shù)字已經(jīng)構(gòu)成一個飛速轉(zhuǎn)動的“數(shù)據(jù)飛輪”：每一次真實的輔助診斷，都在為模型貢獻新的、高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)，使其變得更聰明、貼合實際。

隨著訊飛醫(yī)療在基層得到規(guī)?；炞C，它的下一站是到更復(fù)雜嚴(yán)苛的等級醫(yī)院，成為醫(yī)生的“專家級伙伴”。三甲醫(yī)院的醫(yī)生，面對的是海量的文書工作、高頻的接診壓力以及極其復(fù)雜的專病診療。他們更需要一個能理解?？扑季S、能處理復(fù)雜信息、能分擔(dān)智力勞動的副駕駛。

于是，我們看到訊飛星火醫(yī)療大模型面向等級醫(yī)院發(fā)布的“智醫(yī)助理醫(yī)院版1.0”，它的設(shè)計邏輯，緊密圍繞著等級醫(yī)院的三大核心訴求：增效、提質(zhì)、控險。

增效體現(xiàn)在“病歷生成與質(zhì)控”上。基于智能語音技術(shù)，系統(tǒng)能實時將醫(yī)患對話轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化病歷，并從源頭進行規(guī)范性檢查，將醫(yī)生從繁重的文書工作中解放出來。提質(zhì)與控險則體現(xiàn)在“輔助診療”與“輔助會診”上：

面對疑難病例，它能基于最新的指南和文獻，提供動態(tài)的鑒別診斷思路和治療方案推薦，其“循證思維鏈”讓建議變得透明、可討論。在跨?？茣\時，它能快速梳理患者冗長的病史，主動識別潛在的風(fēng)險，輔助生成會診意見。

最終通過人機協(xié)同，讓頂尖醫(yī)療專家將寶貴的精力集中于最具創(chuàng)造性的診斷決策和與患者的深度溝通上。這正應(yīng)了計算機科學(xué)家唐納德·諾曼的一句話：“完美的輔助設(shè)備不一定能完成所有工作，但一定會讓工作達到最佳效果?！?/p>

當(dāng)視角從醫(yī)院轉(zhuǎn)向個人，醫(yī)療AI的敘事則從“治療”轉(zhuǎn)向了“管理”，核心是從“被動治療”到“主動健康”的遷移。

我們大多數(shù)人的健康管理碎片化且被動，體檢報告、用藥記錄散落在各處，醫(yī)生的叮囑聽完就忘。這種狀態(tài)，直到某天身體發(fā)出嚴(yán)重警報才會被打破。訊飛曉醫(yī)APP的升級，正試圖攻克這一痛點。

目前，訊飛曉醫(yī)已完成超1.6億次AI健康咨詢，用戶滿意度達98%。它為每個用戶打造一份真正“活”起來的健康檔案。不僅能手動錄入，更能智能識別和解析體檢報告、病歷等文檔，將分散的血壓數(shù)據(jù)、血糖值、用藥記錄，串聯(lián)成一條連續(xù)、可視化的個人健康軌跡。

在此基礎(chǔ)上，曉醫(yī)的另一個關(guān)鍵功能“可閉環(huán)的健康管理計劃”，優(yōu)先選取了高血壓、高血糖與體重管理這三大最具普遍性的需求，提供從計劃制定、日常提醒到效果跟蹤的全流程服務(wù)。這意味著，AI健康助手從事后問答，變成了事前規(guī)劃師與事中監(jiān)督員。

在一定程度上，這款產(chǎn)品的意義會更深遠：通過將AI的服務(wù)場景從醫(yī)院的圍墻內(nèi)，極大地拓展至每個人的日常生活中，填補了“診后”與“健康期”的管理空白，讓健康的責(zé)任主體，從單一的醫(yī)療機構(gòu)，部分地轉(zhuǎn)向了被賦能的個人。

也讓我們能夠體會到，醫(yī)療AI的價值高低并非完全取決于技術(shù)指標(biāo)，而應(yīng)由對醫(yī)療資源均衡化和醫(yī)療服務(wù)人性化的實際推動力來衡量。

03

中國需要什么樣的醫(yī)療AI？

行文至此，我們審視了技術(shù)，也走過了場景。現(xiàn)在是時候回答最底層的問題了：在資源與需求適配性不足的中國醫(yī)療體系里，我們究竟需要一種什么樣的AI？

在醫(yī)療這個關(guān)乎生命與國計的領(lǐng)域，更需要全棧國產(chǎn)化，從而解決國民醫(yī)療數(shù)據(jù)主權(quán)的底線問題；只有經(jīng)過規(guī)模化場景驗證的AI，如被成千上萬家基層機構(gòu)常態(tài)化使用、擁有海量實踐經(jīng)驗，才能構(gòu)筑后來者難以逾越的實踐壁壘。

更關(guān)鍵的是，醫(yī)療AI不能只是少數(shù)尖端醫(yī)院的奢侈品，他面對的是整個系統(tǒng)核心矛盾的緩解——讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源更公平可及。無論是提升基層診療水平，還是優(yōu)化醫(yī)院運行效率，或是賦能個人健康管理，其最終成效都必須體現(xiàn)在“公平”與“普惠”上。

你會發(fā)現(xiàn)，訊飛醫(yī)療的路徑，精準(zhǔn)地回應(yīng)了時代的需求。

一方面，“老齡化加速”與“醫(yī)療資源分布不均”的長期結(jié)構(gòu)性壓力，要求AI要解決實際問題，比如基層誤診率下降、醫(yī)生工作效率提升、患者就醫(yī)成本降低；

另一方面，在全球數(shù)字競爭的背景下，基于全國產(chǎn)算力、全棧自主可控的醫(yī)療大模型，不僅是一家企業(yè)的商業(yè)選擇，同樣是保障國家醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全的戰(zhàn)略基石。

回看五部門《實施意見》中設(shè)定的2027與2030目標(biāo)，核心訴求依然優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的可及化。政策的指引，實則是為整個行業(yè)篩選出那些真正“既懂技術(shù)，又懂醫(yī)療”的長期主義者。

中國需要的醫(yī)療AI，或許正是這樣一種存在：足夠先進，能抵達技術(shù)的前沿，也足夠踏實，能扎根于中國最廣闊的醫(yī)療土壤，讓“健康中國”的圖景，變得更清晰。

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