DeepSeek，开始搅动医疗行业了！

　　业内表示，Deepseek 的变革不在于单一技术指标超越 GPT-4，而在于将大模型从技术能力展示推向行业工作流重构，例如在金融、医疗领域的深入应用。
 

　　有数据显示，根据不完全统计，目前全国已有超过 30 家药企、医院、IVD 公司、互联网医疗、智慧医疗、中医医疗等方面机构宣布，正将 DeepSeek 技术深度嵌入药物研发、临床决策、慢病管理等多个核心场景。
 

　　有机构发布研报称，AI 在医药板块的落地或将是 2025 年全年的投资机会。DeepSeek 的一个重要影响是给大模型在应用端蓬勃发展提供了空间，尤其是医疗行业。
 

　　一方面是 DeepSeek 低成本高效能，较大地赋能了医疗 AI 的开发。机构指出，DeepSeek 采用 MoE(混合专家模型)和 MLA(多层次注意力)两大创新架构，通过算法优化显著降低了大模型的训练和推理成本，极大地降低了对硬件算力的需求。
 

　　另一方面是 DeepSeek的开源策略，有助于构建一个开放、协作、可持续的医疗 AI 创新生态。兼具性能和经济性的开源大模型 DeepSeek 出现后，医疗健康公司能够结合医疗专业数据，针对复杂性的垂直场景进行二次开发，从而推动 AI 技术在医疗行业的商业化落地。
 

　　DeepSeek 将加速医疗行业的智能化转型。业内表示，由于 Deepseek 采用了开源模型，可以更好地吸引开发者，同时通过私有化部署的高级功能(如行业专属微调工具)盈利，形成生态闭环。
 

　　DeepSeek 通过开源和支持本地化部署的方式，医疗数据无需上传至云端，全程在医院或企业内部封闭训练。许多医疗 AI 企业的技术人员都表示，DeepSeek 作为基座模型，其医疗垂类模型的建构仍需本地化部署，但经过 “微调” 后，其在推理和决策场景下的出色表现，的确能为自家产品在处理复杂医疗数据或支持精准决策等方面提供更强大的支持。
 

　　在药物研发领域，DeepSeek 的出现，为药物研发漫长、复杂且成本高的困境带来曙光，它在制药领域的应用已成功贯穿研发全流程，展现出了强大的赋能作用。?
 

　　如复星医药积极拥抱新技术，发布了 PharmAID 决策智能体平台。该平台巧妙地整合了 DeepSeek-R1 模型，从而实现了靶点筛选周期的大幅缩减。在过去，完成靶点筛选这一关键步骤通常需要 18 个月之久，而如今借助 DeepSeek 的强大能力，这一周期已缩短至仅仅 4 个月。
 

　　同样，恒瑞医药也深刻认识到 DeepSeek 在药物研发中的巨大潜力，将其应用纳入管理层考核体系。这一举措充分彰显了恒瑞医药对推动 AI 技术在药物设计与临床决策中深度应用的坚定决心。通过将 DeepSeek 技术全面融入日常业务流程，恒瑞医药期望能够激发团队的创新活力，提升研发效率，在药物研发的激烈竞争中脱颖而出。?
 

　　业内表示，AI 技术可以应用于药物开发、药品生产流程管理、辅助诊断、慢病管理等医疗领域，包括研发、生产、销售、诊断、治疗、康复的全流程，大幅度提升流程效率。
 

　　机构指出，在国内医疗需求增长、资源分配不均衡的背景下，AI医疗展现出巨大潜力。未来，随着技术发展和需求提升，AI医疗领域有望进一步扩容。
 

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