随着DeepSeek等国产大模型取得突破，医疗大模型及AI应用热潮再度高涨。众多三甲医院、专科医院等官宣已完成DeepSeek的本地化部署，其他医疗服务机构也加速跟进。这背后，是我国医疗资源长期失衡的现状，医疗领域亟需AI支持。然而，受限于开发成本、数据安全、技术成熟度等多种因素，医疗 AI 的大规模普及与应用受到阻碍。今年，随着国产大模型突破，众多医疗机构看到了广泛应用医疗AI的可行性。

传统医疗的“老大难”问题

传统的医疗行业，一直面临着诸多挑战。

医生的系统困境：医生在日常工作中，需要处理大量的病例、检查报告等信息，进行快速的诊断和决策。这种系统式的快速决策，虽然效率很高，但也容易受到认知偏差的影响，导致误诊、漏诊的发生。

医疗资源的紧缺：优质的医疗资源往往集中在大城市、大医院，基层医疗机构和偏远地区的患者很难获得及时有效的诊疗。

医疗数据的孤岛： 各个医院、医疗机构之间的信息系统相互独立，数据难以共享和流通，这给医疗科研、疾病防控等方面带来了很大的阻碍。

AI医疗大模型的出现为解决这些“老大难”问题带来了新的希望。AI大模型，简单来说，就是参数规模非常庞大的神经网络模型。它们通常以Transformer作为基础结构，通过在海量数据上进行自监督学习，具备了强大的语言理解和生成能力。像我们熟悉的GPT-4、LLaMA、通义千问等等，都属于大模型的范畴。这些大模型，就像是拥有了一个超级大脑，它们不仅能够理解和生成人类语言，还能够在推理、上下文理解甚至多模态推理等方面展现出惊人的能力。而这些能力，恰恰为解决传统医疗行业的诸多痛点提供了新的思路。

AI辅助诊疗，提升精准度： DeepSeek等AI大模型，可以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等工作。它们能够快速、准确地分析大量的医疗数据，减少医生的认知偏差，提高诊疗的精准度和效率。

AI赋能基层，缓解资源紧张：AI大模型可以将优质医疗资源下沉到基层，例如，通过远程诊疗、AI辅助诊断等方式，让基层医生也能获得专家的指导，提高诊疗水平，缓解医疗资源紧张的局面。

AI打通数据，促进医疗创新： AI大模型可以促进医疗数据的共享和流通，打破“数据孤岛”，为医疗科研、药物研发、疾病防控等领域提供强大的数据支持，加速医疗创新。

医疗AI大模型虽在技术层面取得突破，但临床应用仍面临三大核心障碍。首先，医疗数据的结构性缺陷严重制约模型训练：数据孤岛现象导致跨机构共享困难，多模态数据（影像、文本、基因组）整合复杂，加之罕见病等领域的知识碎片化，使模型输入端存在天然缺陷。其次，幻觉问题成为技术瓶颈——大模型在处理复杂病例时可能生成逻辑自洽但事实错误的诊断结论，这种"伪正确"输出可能直接威胁患者安全。最后，医学诊断的不确定性本质与AI确定性输出模式存在根本冲突。当面对模糊症状或低质量数据时，模型易陷入"过度自信"的推测陷阱。