今年開年，DeepSeek的“破圈”引發(fā)了全民關(guān)注AI應(yīng)用的熱潮。相比線下醫(yī)院，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺接入DeepSeek等大模型的動作更加密集。

今年以來，方舟健客（06086.HK）就先后接入了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等大模型，還與騰訊云、騰訊健康深化戰(zhàn)略合作，共同探索AI在醫(yī)藥流通、健康管理等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。

無獨有偶，微脈旗下的健康管理智能應(yīng)用CareAI也全面接入DeepSeek V3和R1模型。

另外，今年2月初，平安健康（01833.HK）宣布成為第一批完成DeepSeek部署及部分場景應(yīng)用驗證的國內(nèi)頭部醫(yī)療服務(wù)平臺。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺緣何擁抱AI的緊迫感更強(qiáng)？

新冠疫情以來，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺因彌補(bǔ)了線下就醫(yī)不足，受到患者追捧，行業(yè)也因此重新崛起，越來越多的患者逐漸使用在線平臺的醫(yī)療服務(wù)。

不少互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺是希望醫(yī)生與慢病患者在線下完成面對面首診后，可以把復(fù)診的場景搬到線上。

從目前來看，中國慢病管理市場線上滲透率依舊處于較低水平。根據(jù)灼識咨詢預(yù)測，2023年，中國慢病管理市場線上滲透率預(yù)計達(dá)到4.4%。

對于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺而言，要拓展線上問診市場，如何吸引到更多醫(yī)生注冊加入是關(guān)鍵。

近年來，醫(yī)生多點執(zhí)業(yè)政策的松綁，助推了線上問診平臺的發(fā)展，然而，由于醫(yī)生對其就職所在的醫(yī)院負(fù)有責(zé)任，他們可能不愿意或無法從繁忙的日常安排中抽出額外時間參與線上問診，多數(shù)醫(yī)生是利用碎片時間從事在線問診服務(wù)。

方舟健客創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官謝方敏對第一財經(jīng)記者表示，人工智能技術(shù)的介入，正在構(gòu)建智慧醫(yī)療新生態(tài)。慢病患者在復(fù)診續(xù)方上存在不少痛點，但線上問診的難點是用戶往往期望醫(yī)生回復(fù)速度快、問診質(zhì)量高，而醫(yī)生不可能一直在線上“蹲守”，回復(fù)不及時，用戶就醫(yī)體驗就會不好。

“從多年實踐經(jīng)驗來看，80%的醫(yī)療咨詢存在重復(fù)提問，一直回復(fù)同樣的問題也變相占用了醫(yī)生大量時間。在這樣的背景下，公司研發(fā)的AI醫(yī)生助手，希望能以最低成本為醫(yī)生減負(fù)?！敝x方敏說。

從近期一些互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺公布的2024年財報看，AI賦能下，醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量明顯在提升。

方舟健康2024年財報顯示，該公司自主研發(fā)的“方舟健客H2H（Hospital To Home）智慧醫(yī)療新生態(tài)創(chuàng)新平臺”持續(xù)迭代，提升了用戶參與度和忠誠度。報告期內(nèi)，公司旗下慢病管理服務(wù)平臺注冊用戶數(shù)從2023年底的4270萬名增長至4920萬名，新增650萬名；付費用戶復(fù)購率達(dá)到84.7%；平臺注冊醫(yī)生數(shù)量也提升至22.3萬名。

平安健康財報亦顯示，2024年，AI體檢解析精準(zhǔn)率達(dá)98%；輔助診斷準(zhǔn)確率超95%；智能推薦準(zhǔn)確率達(dá)99%，慢病管理改善率達(dá)90%。

平安健康方面表示，將加速推進(jìn)AI大模型在復(fù)雜疾病的多學(xué)科會診等場景的應(yīng)用。

謝方敏亦坦言，AI醫(yī)療目前仍在積極探索階段，更偏向于在“效率工具”研發(fā)上的探索。

不過，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺擁抱AI進(jìn)程加快，如何減少大模型幻覺問題，也是需要克服的問題。

謝方敏表示，醫(yī)療AI最重要的“特質(zhì)”就是必須可信賴，目前，AI的訓(xùn)練主要依賴歷史病例、影像數(shù)據(jù)、臨床研究和醫(yī)生經(jīng)驗，而數(shù)據(jù)質(zhì)量的差異可能直接影響AI的可靠性。公司的辦法是采取包括知識庫優(yōu)化、模型優(yōu)化在內(nèi)一系列的措施，并通過大量測試驗算保證其數(shù)據(jù)結(jié)果的有效性。面對患者對醫(yī)學(xué)疾病的提問，會優(yōu)先檢索內(nèi)部檢索增強(qiáng)生成（RAG）知識庫權(quán)威的文獻(xiàn)資料，確保答復(fù)有據(jù)可依。針對專業(yè)性強(qiáng)的問答還會進(jìn)行任務(wù)細(xì)分，會交給不同的專家回復(fù)，盡量“抑制幻覺”。