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鄭州市鞏義市、寧夏吳忠市同心縣、臨汾市汾西縣、成都市錦江區(qū)、撫順市東洲區(qū)、青島市平度市、沈陽市沈北新區(qū)
酒泉市金塔縣、大連市長?？h、莆田市秀嶼區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、吉安市吉安縣、內蒙古錫林郭勒盟正藍旗、呂梁市石樓縣、紅河個舊市、湛江市霞山區(qū)
上饒市余干縣、鄭州市新密市、內蒙古包頭市九原區(qū)、宜賓市長寧縣、蘭州市七里河區(qū)、重慶市江北區(qū)、延邊延吉市
榆林市綏德縣、濱州市惠民縣、楚雄牟定縣、金華市蘭溪市、定安縣龍門鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、肇慶市鼎湖區(qū)、徐州市云龍區(qū)
內蒙古烏蘭察布市興和縣、鶴崗市綏濱縣、運城市鹽湖區(qū)、汕尾市陸豐市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)
西雙版納勐臘縣、杭州市建德市、淮南市田家庵區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、安康市寧陜縣、鶴崗市綏濱縣、內蒙古巴彥淖爾市磴口縣、榆林市吳堡縣
忻州市五臺縣、廣西柳州市柳南區(qū)、內蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、臨沂市蘭山區(qū)、濰坊市臨朐縣
內蒙古烏蘭察布市卓資縣、寧德市周寧縣、許昌市建安區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、長春市寬城區(qū)、衡陽市南岳區(qū)、溫州市平陽縣、撫順市新賓滿族自治縣
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、隴南市兩當縣、濰坊市寒亭區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、延邊琿春市
西寧市大通回族土族自治縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、宜昌市西陵區(qū)、泉州市惠安縣、三沙市西沙區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、延安市安塞區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、定西市臨洮縣
三門峽市盧氏縣、忻州市靜樂縣、十堰市茅箭區(qū)、甘孜新龍縣、通化市東昌區(qū)、惠州市惠陽區(qū)、甘孜理塘縣
甘孜康定市、江門市新會區(qū)、邵陽市洞口縣、淮南市田家庵區(qū)、德州市陵城區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、汕尾市城區(qū)
湛江市霞山區(qū)、馬鞍山市含山縣、運城市河津市、南平市光澤縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)
文昌市東郊鎮(zhèn)、撫州市金溪縣、棗莊市嶧城區(qū)、大慶市肇州縣、廣西柳州市魚峰區(qū)、內蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、德州市武城縣
內蒙古赤峰市寧城縣、咸陽市涇陽縣、永州市藍山縣、綿陽市鹽亭縣、開封市杞縣、曲靖市麒麟區(qū)
黃岡市團風縣、定西市渭源縣、珠海市金灣區(qū)、濰坊市昌邑市、廣西百色市靖西市、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、武漢市武昌區(qū)、安康市寧陜縣、曲靖市麒麟區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)
張家界市桑植縣、郴州市資興市、通化市梅河口市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、臺州市黃巖區(qū)、南京市江寧區(qū)、鶴崗市蘿北縣、運城市平陸縣、沈陽市渾南區(qū)
大連市旅順口區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、寧波市奉化區(qū)、陽泉市礦區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、漢中市南鄭區(qū)、麗水市松陽縣、長沙市瀏陽市、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、宜昌市西陵區(qū)
天津市西青區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、銅川市宜君縣、鶴崗市南山區(qū)、內蒙古通遼市奈曼旗
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屯昌縣楓木鎮(zhèn)、大連市莊河市、阿壩藏族羌族自治州理縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、牡丹江市穆棱市
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阿壩藏族羌族自治州金川縣、贛州市章貢區(qū)、攀枝花市西區(qū)、漢中市留壩縣、寧波市寧?？h
安康市紫陽縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、永州市道縣、南通市通州區(qū)、周口市太康縣、泰州市高港區(qū)
聊城市臨清市、萬寧市萬城鎮(zhèn)、郴州市蘇仙區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、濟寧市曲阜市、廣元市朝天區(qū)、天水市麥積區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、邵陽市邵東市、宜昌市枝江市
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東莞市望牛墩鎮(zhèn)、三亞市崖州區(qū)、鶴崗市蘿北縣、文山硯山縣、天津市西青區(qū)、紅河建水縣
重慶市彭水苗族土家族自治縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、南昌市南昌縣、溫州市文成縣、重慶市璧山區(qū)
天津市濱海新區(qū)、恩施州建始縣、宜春市靖安縣、平涼市涇川縣、宜昌市點軍區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、沈陽市法庫縣、貴陽市觀山湖區(qū)
永州市零陵區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、重慶市酉陽縣、蘭州市安寧區(qū)、江門市鶴山市、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)
孝感市應城市、深圳市寶安區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、晉城市沁水縣、鷹潭市貴溪市、天津市北辰區(qū)
重慶市合川區(qū)、大同市左云縣、蕪湖市南陵縣、安康市旬陽市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、重慶市墊江縣、廣安市華鎣市
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中山市西區(qū)街道、雙鴨山市集賢縣、張掖市甘州區(qū)、大理賓川縣、成都市新都區(qū)、煙臺市海陽市、上饒市橫峰縣、太原市萬柏林區(qū)、德州市夏津縣、茂名市高州市
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“四龍三虎”入局，AI醫(yī)療何以加速？|界面新聞
自2025年2月以來，隨著DeepSeek的橫空出世，國內再度掀起人工智能的應用浪潮。特別是在醫(yī)療領域內，一場以人工智能大模型為新切入點的“醫(yī)療+AI”風暴正在醞釀，互聯網醫(yī)療公司也重新迎來競爭機遇。在輔助診斷和健康管理兩個業(yè)務方向之下，?？戚o助診斷是目前的產業(yè)亮點。
此前，百川智能、科大訊飛、商湯科技代表AI創(chuàng)業(yè)落地醫(yī)療產業(yè)的探索者，今年以來，大廠之中，華為、螞蟻、京東、騰訊四家公司動作頻頻，華為官宣“成立醫(yī)療衛(wèi)生軍團”、螞蟻“一模三端布局”首度對外……這些新一輪“醫(yī)療+AI”熱潮中跑在最前面的公司，也被稱為業(yè)內的“四龍三虎”。
不過，談及“醫(yī)療+AI”，包括AI幻覺、產品定位、商業(yè)模式等問題依舊在等待行業(yè)回答。在熱情來得快去得也快的新一輪互聯網醫(yī)療熱潮中，如何接住“富貴”并引領產業(yè)走在更健康、可持續(xù)性更強的發(fā)展方向上，是新老玩家需要共同探索的問題。
醫(yī)療+AI成為焦點
中國一直存在“看病難”。在14億的龐大人口基數壓力下，國內的人均醫(yī)療資源占有量即使已經歷了30年的發(fā)展，但仍有較大缺口。在此大背景下，從“醫(yī)療+互聯網”到“醫(yī)療+AI”，用科技手段來彌補醫(yī)療資源不足、緩解分配不均這一問題的想法至少存在了20年。
這其中，李天天在2000年初就創(chuàng)辦了丁香園，王航與胡少宇、羅丹花了50萬元在2006年創(chuàng)立了好大夫在線，因為相信網上藥店的發(fā)展前景，蘇展也在2006年和朋友一起創(chuàng)立了健客網……此類公司還有很多。當然，其中不小比例的公司已被產業(yè)淘汰。
DeepSeek是這條道路上的新變量。因為它的出現，醫(yī)療大模型的熱度成功升級——首個重癥醫(yī)療大模型、首個罕見病領域人工智能大模型、首個腹膜透析大模型、首個兒科大模型以及數智超聲大模型在今年2月之后密集亮相。另據虎嗅報道，2022年至今，中國發(fā)布的醫(yī)療大模型總量已接近200個。
在產業(yè)前所未有的熱情背后，是國內頂層設計之中越來越清晰的指引——未來發(fā)展離不開AI與人工智能。2021年，《國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》發(fā)布，人工智能和生命健康領域被列入是要強化的國家戰(zhàn)略科技力量。
2024年，在國家衛(wèi)生健康委員會、國家中醫(yī)藥管理局、國家疾控局聯合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》中，包括醫(yī)學影像智能輔助診斷、臨床專病智能輔助決策、基層全科醫(yī)生智能輔助決策、手術智能輔助規(guī)劃等在內的84項具體人工智能應用場景被逐一做出詳細說明。
這84項人工智能場景囊括了當前“醫(yī)療+AI”產品所被鼓勵開發(fā)的所有場景，它為當前的大模型及其衍生的多元智能體開發(fā)劃定了范圍，為人工智能如何與現有醫(yī)療資源和設備結合，人工智能產品如何定位、預期實現哪些功能做了清晰說明。
在中央出臺一系列重磅文件之后，地方的AI競速賽也隨之展開。城市之中，北京、上海、廣東、浙江、山東等地的AI產業(yè)動態(tài)均十分頻繁。
另據智通財經等多家機構援引國際數據公司（IDC）發(fā)布的2025年V1版IDC《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》（IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide），2024年，全球人工智能（AI）IT總投資規(guī)模為3158 億美元，中國生成式AI占AI市場投資總規(guī)模的18.9%。照此數據粗略估算，國內投資在“醫(yī)療+AI”領域的資金量非常龐大。
四龍三虎引領競爭
這一切都促使了中國醫(yī)療產業(yè)邁入“醫(yī)療+AI ”的新時光。
大廠之中，華為和螞蟻憑借自身的技術、資源優(yōu)勢，快速打開了局面，騰訊和京東則依靠多年積累在原有戰(zhàn)略上持續(xù)穩(wěn)扎穩(wěn)打。
今年一季度內，華為在正式組建的第21個行業(yè)軍團——醫(yī)療衛(wèi)生軍團之后，企業(yè)也順利“出圈”。從業(yè)務視角來看，華為作為國內頭部的ICT設施（信息技術及通信技術）廠商，目前在AI賦能醫(yī)療業(yè)務中主要提供了算力基座。同時，華為還與其客戶、合作伙伴推出了多個大模型、DeepSeek一體機方案等。
螞蟻方面，2023年開始進軍醫(yī)療AI領域并發(fā)布醫(yī)療多模態(tài)大模型，基于垂直大模型，從上線C端代表產品AI健康管家，到收購D端代表業(yè)務好大夫助力其升級系列AI工具，螞蟻在不足一年的時間內快速出擊，直接升級為新一輪“醫(yī)療+AI”大戰(zhàn)中布局最全的公司。在B端，螞蟻與衛(wèi)健委、醫(yī)院、醫(yī)保的合作過程中，還貢獻出了包括安診兒、仁小愛在內的樣板產品。
創(chuàng)業(yè)公司中，百川智能在調整業(yè)務重心之后，正在“醫(yī)療+AI”領域竭盡全力。3月20日，百川智能如約官宣新兒科大模型，并公布該大模型將以北京兒童醫(yī)院托管的四家國家區(qū)域醫(yī)療中心為支點，聯動北京市兒科醫(yī)聯體。另外，在做影像診斷的基礎上，商湯近期的業(yè)務發(fā)力點是病理大模型。訊飛醫(yī)療則將AI的特色工作放在了AI診后患者管理。
不過，眼下的產業(yè)似乎遠沒有走到“硝煙四起”的階段，各家公司還在各自為營找項目。從市場體量上看，由于國內各等級醫(yī)療機構的數量上百萬，有合作需求的科研機構、藥企數量也不在少數，C端用戶基數就更可觀，公司們暫不需要兵戎相見。
若是以業(yè)務方向觀察，當前的“醫(yī)療+AI”業(yè)務總體仍在輔助診斷和健康管理兩個方向推進布局。它們比起最初的互聯網賣藥或是在線問診這類業(yè)態(tài)有較大突破，但并非新方向。不過，DeepSeek的出現還是刺激了醫(yī)療機構或是醫(yī)藥企業(yè)的需求。
據虎嗅報道，農歷乙巳春節(jié)過后的兩三周內，有92家中國醫(yī)院官宣或者由媒體報道接入了DeepSeek。另外，中國工程院院士，上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院院長寧光曾公開表態(tài)，整個社會都在被AI、大模型重塑，如果再不擁抱AI，就要成局外人了。
輔助診斷之中，專科輔助診斷在新一輪“醫(yī)療+AI”熱潮中比影像輔助診斷擁有更多新進展，該類產品也是目前動態(tài)較豐富的領域。在此方向上，螞蟻在2024年初就聯合上海仁濟醫(yī)院深度共建，目前已發(fā)布國內首個臨床專科推理數據集和泌尿?？拼竽Ｐ?，結合臨床病例特征和診斷思路推動AI專科診療向深水區(qū)探索。
除了前述公司，去年9月，醫(yī)渡科技聯合中山六院推出了國內首個結直腸癌?？拼竽Ｐ?；今年2月，復旦大學附屬中山醫(yī)院（下稱“中山醫(yī)院”）聯合上?？茖W智能研究院在發(fā)布了觀心大模型CardioMind beta版。另外，聯影智能正與中山醫(yī)院合作開發(fā)多模態(tài)、多病種的全病程智醫(yī)診療大模型。目前來看，產業(yè)在此方向的熱度還將持續(xù)。
仍有問題待回答
在DeepSeek 刺激下的新一輪“醫(yī)療+AI”浪潮中，也出現了不少需要回答的問題。比如，目前被廣泛關注到的AI幻覺問題。通俗理解就是，“AI瞎編亂造”。
在互聯網泛科技領域媒體大力財經的報道中，周鴻祎的一段話被用來解釋AI幻覺——"我們組建了一個50個AI的聊天群，讓它們互相辯論。結果這些模型居然會聯合起來編造數據，這就是典型的幻覺現象。"
顯然，和辯論場景中的數據造假相比，嚴肅醫(yī)療場景下的“編造”無法被接受。而在目前人類對AI的認知中，AI幻覺被認為是超級人工智能發(fā)展中一定會出現的情況。它相當于，人工智能逐漸產生了創(chuàng)造力和想象力。而為大模型提供準確、權威的知識則有利于解決此類狀況帶來的消極影響。
從現階段的AI產品功能來看，它們的整體定位都離不開輔助的角色定位。這也意味著，眼下AI產品所提供的服務還遠不能用來直接緩解醫(yī)療資源的緊張，它們能在多大程度上成為醫(yī)生的工作助手也需要觀察。
同時，早在近期所誕生的各類AI 產品之前，業(yè)內早已出現過諸多名稱各異、廠家不同的產品。這其中也包括大量被淘汰的產品。這類產品的命運也提示了，如果AI所做的工作沒能突破到下一個階段，如果虛偽的、諂媚的需求不被及時調整，一旦AI熱潮褪去，眼下的產品也有極高的概率會面臨無人問津的結局。
在產品層面之上，企業(yè)的競爭也是同樣的困境。也就是，在跑馬圈地的階段，各家公司沒能形成足夠鮮明的差異化競爭優(yōu)勢，在企業(yè)們卯足勁搶用戶、爭流量之際，同質化競爭的狀況非常嚴重。僅以醫(yī)學科普產品為例，耳熟能詳的產品絕不在少數。這之中，是大量的重復創(chuàng)造和被浪費的社會資源。同時，它們可能也淹沒了找尋真實需求的機會。
另外，還有一個逃不過的商業(yè)問題——AI產品到底由誰付費，產業(yè)能否出現現階段行之有效的商業(yè)模式。前述種種皆意味著，大模型時代下AI醫(yī)療公司們的商業(yè)故事才剛剛開始。如何找到正確的發(fā)展方向，利用科技進步給予的機遇去解決醫(yī)療問題仍需探索。對于產業(yè)而言，也許還有很長的發(fā)展道路要走。
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