21世紀經濟報道記者 閆碩 北京報道
AI醫(yī)療熱度持續(xù)上升。
近日，有媒體報道，華為正式組建醫(yī)療衛(wèi)生軍團，將重點構建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫(yī)療大模型在臨床場景的應用。華為DCS領域總裁張偉力將擔任負責人。
所謂“軍團”，是受到谷歌軍團概念啟發(fā)，華為創(chuàng)始人任正非在2021年提出的改革模式。華為輪值董事長胡厚崑曾介紹，成立軍團的目的是一個軍團只針對一個特定行業(yè)，把行業(yè)吃透，縮短內部管理鏈條，完成數字化轉型過程中最難最累的活。
目前，華為組建的軍團已超過20個，覆蓋煤礦、港口、公路等多個領域。業(yè)內觀點認為，此次組建醫(yī)療衛(wèi)生軍團，表明智慧健康產業(yè)被華為提至更高戰(zhàn)略級別，華為對智慧醫(yī)療的布局也從技術探索開始轉向系統(tǒng)性攻堅。
IQVIA艾昆緯中國人工智能和創(chuàng)新業(yè)務負責人張暢向21世紀經濟報道記者表示，華為作為一家科技企業(yè)，在構建AI輔助診斷解決方案體系，推動大模型在臨床場景的應用方面有諸多優(yōu)勢，包括技術積累、本土化落地、芯片、數據安全等多方面。
近些年，華為持續(xù)通過AI、5G等技術與ICT（信息與通信）基礎設施產品與方案推動醫(yī)療行業(yè)數字化轉型，促進提升醫(yī)療服務能力與水平，加強醫(yī)院精細化管理，改善基層公共衛(wèi)生服務。
與此同時，華為也不斷深化與眾多企業(yè)在醫(yī)療領域的合作。在AI診斷與病理模型方面，華為與潤達醫(yī)療、安必平等企業(yè)展開深入合作。其中，華為與潤達醫(yī)療聯合打造了其首個醫(yī)療AI消費級產品——“良醫(yī)小慧”，能夠智能化解讀醫(yī)學檢驗報告，涵蓋超過4500個檢驗項目和2800種疾病的解釋，綜合準確性達到87.74%。
而在醫(yī)療信息化層面，華為與衛(wèi)寧健康、萬達信息、東軟集團等多家企業(yè)開展合作。其中，與衛(wèi)寧健康聯合開發(fā)“三醫(yī)智能監(jiān)管系統(tǒng)”；與萬達信息聯合開發(fā)AI病歷質控、影像報告生成應用；與東軟集團合作的NeuAI系列設備將CT/MRI診斷效率提升40%。
隨著技術的不斷突破，相關產品也在醫(yī)院加速落地。比如，在近期召開的2025醫(yī)療人工智能與精準診療發(fā)展論壇上，上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院發(fā)布了瑞智病理大模型RuiPath，這款臨床級國產多模態(tài)互動式病理大模型，基于華為DCS AI解決方案打造，僅需16張算力卡，2個月訓練百萬病理切片。
截至目前，華為已服務全球110多個國家和地區(qū)的超過5000家醫(yī)療衛(wèi)生機構。在中國，華為已經與1800多家三級醫(yī)院合作建設智慧醫(yī)院。
事實上，華為向來重視AI在醫(yī)療領域的應用。2020年4月，華為在一篇《五年之后，醫(yī)院長什么樣？》的文章中指出，云、AI、5G是智能世界技術融合的趨勢?，F代信息技術和AI技術可以實現輔助決策、預警和診斷，更高效發(fā)揮醫(yī)院在診療方面的能力。
五年后，隨著AI技術的飛速發(fā)展，華為新組建的醫(yī)療衛(wèi)生軍團也將在此前探索的基礎上，進一步突出AI，依托昇騰計算架構與盤古大模型，為智慧醫(yī)療帶來新的解決方案，釋放AI生產力。
張暢認為，華為加碼AI醫(yī)療有諸多優(yōu)勢，首先，其本身的技術積累，是推動醫(yī)療大模型在臨床場景應用的重要優(yōu)勢，華為對底層技術的掌握，包括對算法的優(yōu)化、分布式計算能力等方面均有深厚積累；其次，作為本土企業(yè)，華為在生成和推廣適合中國的業(yè)務方面也有一定的優(yōu)勢。
“不僅如此，華為有自己的芯片，這是一種長期競爭優(yōu)勢。此外，醫(yī)療數據無論是在云端還是在本地，數據隱私和網絡安全都非常重要，而華為在這些方面也構建起了技術護城河?！睆垥痴f。
東吳證券認為，生成式AI不僅能夠分析現有數據，還能生成新數據，拓展智能交互和對話能力，使醫(yī)療服務更加精準、自然和高效。AI在醫(yī)學影像分析、手術輔助和疾病診斷等領域表現尤為突出，推動了醫(yī)療服務智能化、高效化和便捷化的發(fā)展。
有券商分析師向21世紀經濟報道記者指出，AI在醫(yī)院的應用主要在兩方面，首先在流程上，可以優(yōu)化醫(yī)院運營和患者體驗；其次在業(yè)務上，可以輔助醫(yī)生提高其診斷效率和診療能力，目前已有比較成熟的應用場景。
以占臨床數據80%的醫(yī)學影像為例，華為醫(yī)技數字化2.0解決方案，在放射影像場景中，AI質控的準確率達98%，輔診結果敏感性和準確率提升至90%以上，醫(yī)生診斷用時節(jié)省40%。在超聲場景中，實現全域超聲AI實時輔助診斷和集中質控，超聲質控由抽檢變?yōu)槿采w，結節(jié)檢出率超過95%，全域AI實時輔助診斷端到端時延小于150毫秒。
在這些比較成熟的應用場景中，商業(yè)化也在不斷實現突破。“事實上，在AI輔助診斷以及醫(yī)學影像分析等多個場景中，AI+醫(yī)療的商業(yè)化已然跑通?！睆垥持赋?，隨著技術的不斷發(fā)展和監(jiān)管的持續(xù)推進，將會有更多場景的商業(yè)化被逐漸跑通。
世界經濟論壇發(fā)布的《人工智能驅動健康的未來：引領潮流》報告顯示，預計2024年—2032年，AI醫(yī)療市場將以每年43%的速度增長，市場規(guī)模有望達到3.58萬億元。
值得一提的是，最近一段時間以來，多家醫(yī)院陸續(xù)接入DeepSeek等大模型，有醫(yī)院反饋在就診的高峰期，系統(tǒng)會變得很慢，甚至直接卡住動不了。
“有些大模型接入之后運行比較慢，首先是因為存在算力瓶頸或者算力難題。在醫(yī)療領域，運行大模型時可能會有特殊要求，又或者需要檢索、推理的內容比較復雜，這些對GPU算力都是一大挑戰(zhàn)?！睆垥痴J為，另外現有的算力所能提供的技術基礎，是否滿足醫(yī)療的需求也有待觀察。因為醫(yī)療本身有各種類型的數據，包括文本數據、影像數據，其中影像還有2D和3D、靜態(tài)和動態(tài)之分，所以數據本身的復雜性對技術也有一定的要求。
“我認為對醫(yī)療而言，肯定需要有一定的算力冗余，才能夠滿足系統(tǒng)對于可靠性、準確性以及反應速度的要求。未來會不會有專用的芯片，或者是用分布式計算的方式，更加平均地提供算力，這些都值得期待?！睆垥逞a充道。
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