临床场景落地加速:AI医疗进入“华为时间”?

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  原标题:临床场景落地加速:AI医疗进入“华为时间”?| AI医疗浪潮⑮

  21世纪经济报道记者 闫硕 北京报道

  AI医疗热度持续上升。

  近日,有媒体报道,华为正式组建医疗卫生军团,将重点构建AI辅助诊断解决方案体系,推动医疗大模型在临床场景的应用。华为DCS领域总裁张伟力将担任负责人。

  所谓“军团”,是受到谷歌军团概念启发,华为创始人任正非在2021年提出的改革模式。华为轮值董事长胡厚崑曾介绍,成立军团的目的是一个军团只针对一个特定行业,把行业吃透,缩短内部管理链条,完成数字化转型过程中最难最累的活。

  目前,华为组建的军团已超过20个,覆盖煤矿、港口、公路等多个领域。业内观点认为,此次组建医疗卫生军团,表明智慧健康产业被华为提至更高战略级别,华为对智慧医疗的布局也从技术探索开始转向系统性攻坚。

  IQVIA艾昆纬中国人工智能和创新业务负责人张畅向21世纪经济报道记者表示,华为作为一家科技企业,在构建AI辅助诊断解决方案体系,推动大模型在临床场景的应用方面有诸多优势,包括技术积累、本土化落地、芯片、数据安全等多方面。

  加码AI医疗

  近些年,华为持续通过AI、5G等技术与ICT(信息与通信)基础设施产品与方案推动医疗行业数字化转型,促进提升医疗服务能力与水平,加强医院精细化管理,改善基层公共卫生服务。

  与此同时,华为也不断深化与众多企业在医疗领域的合作。在AI诊断与病理模型方面,华为与润达医疗、安必平等企业展开深入合作。其中,华为与润达医疗联合打造了其首个医疗AI消费级产品——“良医小慧”,能够智能化解读医学检验报告,涵盖超过4500个检验项目和2800种疾病的解释,综合准确性达到87.74%。

  而在医疗信息化层面,华为与卫宁健康、万达信息、东软集团等多家企业开展合作。其中,与卫宁健康联合开发“三医智能监管系统”;与万达信息联合开发AI病历质控、影像报告生成应用;与东软集团合作的NeuAI系列设备将CT/MRI诊断效率提升40%。

  随着技术的不断突破,相关产品也在医院加速落地。比如,在近期召开的2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛上,上海交通大学医学院附属瑞金医院发布了瑞智病理大模型RuiPath,这款临床级国产多模态互动式病理大模型,基于华为DCS AI解决方案打造,仅需16张算力卡,2个月训练百万病理切片。

  截至目前,华为已服务全球110多个国家和地区的超过5000家医疗卫生机构。在中国,华为已经与1800多家三级医院合作建设智慧医院。

  事实上,华为向来重视AI在医疗领域的应用。2020年4月,华为在一篇《五年之后,医院长什么样?》的文章中指出,云、AI、5G是智能世界技术融合的趋势。现代信息技术和AI技术可以实现辅助决策、预警和诊断,更高效发挥医院在诊疗方面的能力。

  五年后,随着AI技术的飞速发展,华为新组建的医疗卫生军团也将在此前探索的基础上,进一步突出AI,依托昇腾计算架构与盘古大模型,为智慧医疗带来新的解决方案,释放AI生产力。

  张畅认为,华为加码AI医疗有诸多优势,首先,其本身的技术积累,是推动医疗大模型在临床场景应用的重要优势,华为对底层技术的掌握,包括对算法的优化、分布式计算能力等方面均有深厚积累;其次,作为本土企业,华为在生成和推广适合中国的业务方面也有一定的优势。

  “不仅如此,华为有自己的芯片,这是一种长期竞争优势。此外,医疗数据无论是在云端还是在本地,数据隐私和网络安全都非常重要,而华为在这些方面也构建起了技术护城河。”张畅说。

  应用前景广阔

  东吴证券认为,生成式AI不仅能够分析现有数据,还能生成新数据,拓展智能交互和对话能力,使医疗服务更加精准、自然和高效。AI在医学影像分析、手术辅助和疾病诊断等领域表现尤为突出,推动了医疗服务智能化、高效化和便捷化的发展。

  有券商分析师向21世纪经济报道记者指出,AI在医院的应用主要在两方面,首先在流程上,可以优化医院运营和患者体验;其次在业务上,可以辅助医生提高其诊断效率和诊疗能力,目前已有比较成熟的应用场景。

  以占临床数据80%的医学影像为例,华为医技数字化2.0解决方案,在放射影像场景中,AI质控的准确率达98%,辅诊结果敏感性和准确率提升至90%以上,医生诊断用时节省40%。在超声场景中,实现全域超声AI实时辅助诊断和集中质控,超声质控由抽检变为全覆盖,结节检出率超过95%,全域AI实时辅助诊断端到端时延小于150毫秒。

  在这些比较成熟的应用场景中,商业化也在不断实现突破。“事实上,在AI辅助诊断以及医学影像分析等多个场景中,AI+医疗的商业化已然跑通。”张畅指出,随着技术的不断发展和监管的持续推进,将会有更多场景的商业化被逐渐跑通。

  世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来:引领潮流》报告显示,预计2024年—2032年,AI医疗市场将以每年43%的速度增长,市场规模有望达到3.58万亿元。

  值得一提的是,最近一段时间以来,多家医院陆续接入DeepSeek等大模型,有医院反馈在就诊的高峰期,系统会变得很慢,甚至直接卡住动不了。

  “有些大模型接入之后运行比较慢,首先是因为存在算力瓶颈或者算力难题。在医疗领域,运行大模型时可能会有特殊要求,又或者需要检索、推理的内容比较复杂,这些对GPU算力都是一大挑战。”张畅认为,另外现有的算力所能提供的技术基础,是否满足医疗的需求也有待观察。因为医疗本身有各种类型的数据,包括文本数据、影像数据,其中影像还有2D和3D、静态和动态之分,所以数据本身的复杂性对技术也有一定的要求。

  “我认为对医疗而言,肯定需要有一定的算力冗余,才能够满足系统对于可靠性、准确性以及反应速度的要求。未来会不会有专用的芯片,或者是用分布式计算的方式,更加平均地提供算力,这些都值得期待。”张畅补充道。

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