拼“落地”时代，中国医疗AI新样本的定义之道

中国所需的医疗AI，既要有先进的技术，又要能脚踏实地地应用。

新眸原创 · 作者 | 鹿尧

国家卫生健康委等五部门联合印发的《关于促进和规范“人工智能 + 医疗卫生”应用发展的实施意见》，为中国医疗体系未来五年规划了清晰路线。其中，2027年智能辅助诊疗要在医疗机构广泛应用，2030年基层应用基本实现全覆盖。这不仅是技术推广指南，更是医疗体系升级宣言，意味着中国医疗正从依赖医生个人经验和人力密集投入的传统模式，转向数据和智能驱动、人机协同的新模式。

政策将“基层应用”置于首位，源于中国医疗资源分配不均的难题，而解决这一问题的关键在于AI的规模化应用。经过数年概念验证与试点，医疗AI已到关键节点。资本和技术热潮退去后，人们更关注AI在医疗场景中能否创造可持续、可验证的真实价值，这需要坚实的疗效证明、无缝的流程嵌入以及医生和患者的双重信任。

在这个“落地”的关键转折期，讯飞医疗是一个很好的观察样本。其升级的星火医疗大模型，专科AI能力达等级医院主任级医师水平，实现向等级医院复杂场景跨越，AI健康助手“讯飞晓医”能主动管理个人健康全流程。这不仅是技术迭代，也是商业化可行性的规模验证。

我们需要一个怎样的医疗大模型？

在医疗场景中，我们对AI的要求从“有趣”变为“可靠”。当前通用大模型在医疗领域应用广泛，但存在诸多问题，如数据不靠谱、容易误诊、隐私合规门槛高，以及“常识充足，专识不足”“回答流畅，决策存疑”等局限。

讯飞医疗给出的破局答案是安全、可信、专业。安全是前提，包括数据安全与产业安全。讯飞星火医疗大模型基于全国产算力平台训练，实现全链条自主可控，保障数据主权和隐私。

可信是赢得医生信任的关键。讯飞提出“证据可追溯、推荐有依据、决策可解释”，通过全栈自主可控技术实现白盒交互，让医生与AI建立信任。医疗强化循证推理能展示从症状到病因的推理链，就像优秀医生带教学生一样。

专业是价值根本。升级后的星火医疗大模型在重点专科综合诊疗能力达“主任级医师水平”，试点数据显示专科诊断合理率提升至96%，跨科室诊断合理率提升至91%。这得益于“医学知识反思”与“长思维链推理”两项核心技术，使其在多个能力维度超越GPT - 5（high）及DeepSeek V3.2 - Exp。

场景落地：AI如何从“可用”走向“常用”？

中国医疗体系基层诊疗能力不足是分级诊疗的堵点。讯飞医疗的“智医助理”在基层扮演“能力放大器”角色，能为基层医生提供辅助诊断、排查建议、药物禁忌提醒和病历规范质控等。其覆盖范围广，形成“数据飞轮”，让模型更聪明、贴合实际。

在基层取得规模化验证后，讯飞医疗将目标转向等级医院。“智医助理医院版1.0”围绕等级医院增效、提质、控险的核心诉求设计。增效体现在病历生成与质控，提质与控险体现在辅助诊疗与辅助会诊，通过人机协同让医生更专注于关键工作。

从医院到个人，医疗AI从“治疗”转向“管理”。讯飞晓医APP升级解决了个人健康管理碎片化和被动的问题，为用户打造“活”的健康档案，提供全流程健康管理服务，拓展了AI服务场景，让健康责任部分转向个人。

中国需要什么样的医疗AI？

在中国医疗体系中，我们需要全栈国产化、经过规模化场景验证的AI，以解决国民医疗数据主权问题和构筑实践壁垒。更重要的是，医疗AI要缓解医疗系统核心矛盾，实现优质医疗资源的公平可及。

讯飞医疗的路径回应了时代需求。一方面，它能解决“老龄化加速”与“医疗资源分布不均”带来的实际问题；另一方面，基于全国产算力、全栈自主可控的医疗大模型保障了国家医疗健康数据安全。

五部门《实施意见》的目标是实现优质医疗资源可及化，筛选出“既懂技术，又懂医疗”的长期主义者。中国需要的医疗AI应足够先进，能抵达技术前沿，又足够踏实，扎根中国医疗土壤，让“健康中国”图景更清晰。

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