《Winning Insights》

　　文章精選系列

　　贏(yíng)在衛寧

　　衛寧健康（300253）精心打造的醫療數字化期刊《Winning Insights》(中文名：《贏(yíng)在衛寧》)作為數智醫療新時(shí)代的記錄者，數載如一日記錄著(zhù)行業(yè)的發(fā)展變化。為更好地傳播優(yōu)質(zhì)內容，傳遞有價(jià)值的觀(guān)點(diǎn)，衛寧健康特推出《Winning Insights》文章精選系列，隨每期期刊的發(fā)布更新。

　　在主題為《AI內生，價(jià)值超越》的2025年11月刊中，精選2篇文章供讀者參考，每日更新1篇。

　　生成式AI驅動(dòng)醫療從傳統信息化邁向智能體時(shí)代，醫療AI正經(jīng)歷由工具到伙伴、由局部到全局的躍遷，邁向全面自主、協(xié)同融合的AI Agent3.0新紀元。

　　演講|林紅(IDC高級分析師)

　　整理|楊吳婕

　　科技的發(fā)展正在改變醫療信息化的運行方式，當前AI與醫療正經(jīng)歷從工具到伙伴的智能化躍遷，這一趨勢為醫療行業(yè)帶來(lái)了深刻變革和巨大機遇。

　　生成式AI無(wú)疑是當前變革的核心驅動(dòng)力。自2023年起，生成式AI的迅速發(fā)展使得企業(yè)紛紛向AI驅動(dòng)的商業(yè)模式轉型。從整個(gè)發(fā)展階段來(lái)看，2023-2024年為試點(diǎn)實(shí)驗期，企業(yè)開(kāi)始嘗試應用生成式AI；2025-2026年，市場(chǎng)進(jìn)入推廣采用階段，AI大轉型開(kāi)始逐步推進(jìn)。

　　當前，企業(yè)正推進(jìn)基礎架構、AI平臺、應用及數據變革，落實(shí)生成式AI普及，推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。根據IDC調研數據顯示，全球93%的企業(yè)已開(kāi)始準備生成式AI，而中國走在科技前沿，97%的中國企業(yè)已積極探索該技術(shù)。

　　生成式AI技術(shù)的發(fā)展階段

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　　 IDC對醫療大模型的技術(shù)評估

　　2023年以來(lái)，已有百余個(gè)醫療大模型相繼問(wèn)世，覆蓋醫療、醫保、醫藥等領(lǐng)域，在診前、診中、診后的全周期中展現出初步的應用價(jià)值。

　　 IDC 作為技術(shù)觀(guān)察者，在2024年底，我們對多家廠(chǎng)商醫療大模型展開(kāi)技術(shù)評估，包括醫療信息化、AI及云計算科技廠(chǎng)商、醫療創(chuàng )新型廠(chǎng)商。測試場(chǎng)景涵蓋知識問(wèn)答、檢驗檢查解讀、病例分析、病例生成等。

　　初步結果顯示，多個(gè)大模型在上述場(chǎng)景中表現良好。性能方面，模型在任務(wù)執行的準確性、全面性和專(zhuān)業(yè)性上展現出較高水平；數據處理方面，模型展現出多模態(tài)交互能力；部署方面，技術(shù)廠(chǎng)商基本掌握蒸餾、剪枝和壓縮等技術(shù)，提供適應不同用戶(hù)需求的小型化模型。此外，廠(chǎng)商積極投入資源，組建本地化團隊，及時(shí)響應用戶(hù)需求。

　　同時(shí)，我們也發(fā)現大模型依然存在一些問(wèn)題。部分模型在執行統一任務(wù)時(shí)一致性較差，也存在幻覺(jué)；多模態(tài)的數據融合還處于前期階段；廠(chǎng)商對于用戶(hù)的需求理解、場(chǎng)景的挖掘有待提升等。因此，模型需要持續去進(jìn)階。

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　　醫療大模型的演進(jìn)方向

　　隨著(zhù)技術(shù)不斷進(jìn)步，醫療大模型正朝以下四個(gè)方面演進(jìn)：

　　一是底層模型多樣性：從技術(shù)路徑角度，醫療大模型的技術(shù)基礎日益豐富。DeepSeek憑借其高性能和低成本，成為醫療用戶(hù)接觸大模型的入口。

　　二是推理能力增強：DeepSeek出現加速了推理模型的發(fā)展，并引入了長(cháng)鏈推理技術(shù)，使得模型能夠模擬醫生思維，提升整體推理能力。

　　三是多模態(tài)數據融合：新一代模型通過(guò)統一特征提取和融合框架，打破不同數據類(lèi)型之間的壁壘，將文本描述、影像特征、檢驗信息等多元信息進(jìn)行深度關(guān)聯(lián)與協(xié)同分析。

　　四是可靠性提升：在醫療場(chǎng)景中，可靠性至關(guān)重要，因此大模型引入了知識圖譜和RAG技術(shù)，確保輸出結果的可追溯和事實(shí)核查，提升了模型的可靠性。

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　　醫療AI到智能體的演變

　　縱觀(guān)市場(chǎng)，大模型已進(jìn)入智能體發(fā)展時(shí)代。2025年為智能體爆發(fā)之年，隨著(zhù)大模型興起，企業(yè)應用快速實(shí)現智能化轉型，從傳統應用轉向具備“頭腦”的智能體。轉型路徑從“智能體補充、增強、主導”向“智能體即應用”的方向。2025年，17%的企業(yè)應用以智能體補充形式存在，在原有應用嵌入智能體，而部分界面也被智能體取代。預測至2027年，以智能體補充形式的企業(yè)應用將實(shí)現規�；�。

　　醫療AI的發(fā)展路徑可劃分為三個(gè)關(guān)鍵階段，逐步實(shí)現從基礎工具到智能伙伴的躍遷：

　　早期傳統AI階段：以單點(diǎn)的軟件應用為主，主要集中在臨床決策支持系統、醫學(xué)影像AI系統、AI新藥研發(fā)等方向。這類(lèi)系統基于早期的技術(shù)支撐，其泛化能力相對較弱，專(zhuān)業(yè)性也有待提升。

　　醫療大模型突破階段：大模型以對話(huà)框交互形式承接臨床、科研、管理等各類(lèi)任務(wù)，彰顯出應用潛力，為行業(yè)發(fā)展帶來(lái)突破性進(jìn)展。DeepSeek的問(wèn)世進(jìn)一步加速了大模型在企業(yè)及行業(yè)場(chǎng)景的落地，快速提升其在醫療領(lǐng)域的整體滲透率，推動(dòng)醫療AI Agent1.0時(shí)代正式到來(lái)。

　　智能體轉型關(guān)鍵階段：當前，醫療AI正從單純的輔助工具向協(xié)同伙伴角色升級。IDC數據顯示，中國在A(yíng)I Agent應用層面領(lǐng)先于多個(gè)國家，而醫療行業(yè)的推進(jìn)速度又位居全行業(yè)前列，已有90.3%的醫療組織完成AI Agent部署。不過(guò)，目前醫療組織部署的AI Agent數量多集中在6-10個(gè)，整體仍處于前期試水階段，后續需通過(guò)持續的轉型與升級完善應用體系。醫療AI Agent的階段又可以細分成1.0和2.0階段：

　　(1)醫療AI Agent1.0時(shí)代：呈現半自主性、AI編輯驅動(dòng)、單點(diǎn)運行及場(chǎng)景分散的核心特征。這一階段的AI Agent本質(zhì)上屬于被動(dòng)響應工具，需依賴(lài)人工輸入指令并設定運行規則，且多以獨立軟件形式存在，與現有業(yè)務(wù)系統相互隔離。同時(shí)，不同AI Agent之間缺乏協(xié)同機制，應用場(chǎng)景局限于診前、診中的單點(diǎn)任務(wù)，未能形成規�；瘧�用效應。

　　1.0時(shí)代，AI Agent主要提升醫生工作效率，改善患者就醫體驗，加速科研流程，優(yōu)化資源配置。1.0時(shí)代的AI Agent側重于效率提升，幫助醫療行業(yè)簡(jiǎn)化傳統流程。

　　(2)醫療AI Agent2.0時(shí)代：在自主性層面，實(shí)現從感知、規劃到執行的全流程自主化升級；在系統集成層面，可與HIS、EMR等核心醫療信息系統融合，能自主抓取系統數據進(jìn)行分析處理，并將結果回溯回填至信息系統；在功能形態(tài)層面，從單一工具演進(jìn)為多智能體協(xié)同運作的系統；在應用場(chǎng)景層面，全面覆蓋診前、診中、診后全流程，并延伸至科研、管理等多個(gè)領(lǐng)域，形成全域鋪開(kāi)的應用格局。

　　2.0時(shí)代，AI Agent不僅提升效率，提供更高級的決策支持，推動(dòng)精準醫療，形成主動(dòng)患者管理模式，助力科研和醫院精細化運營(yíng)。AI Agent從提高工作效率，發(fā)展為能夠主動(dòng)改變醫療工作方式和決策的合作伙伴。

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　　技術(shù)廠(chǎng)商如何應對AI智能體的挑戰

　　醫療AI向智能體轉型并非一帆風(fēng)順，仍面臨諸多挑戰。根據IDC調研，在A(yíng)I Agent業(yè)務(wù)應用方面，近半數醫療用戶(hù)擔憂(yōu)Agent輸出結果的可解釋性，以及自主行動(dòng)引發(fā)的安全問(wèn)題。在實(shí)施部署方面，主要挑戰包括系統集成、數據安全、倫理管理和監管等。盡管存在阻力，AI Agent的發(fā)展仍勢在必行，醫療行業(yè)需正視并解決上述問(wèn)題，以推動(dòng)醫療AI Agent時(shí)代的到來(lái)。

　　在應對挑戰的過(guò)程中，技術(shù)廠(chǎng)商扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色。廠(chǎng)商需克服挑戰，推動(dòng)AI Agent發(fā)展。為了實(shí)現這一目標，廠(chǎng)商應具備四大核心能力：技術(shù)能力、服務(wù)能力、行業(yè)知識和資源稟賦。

　　技術(shù)能力：技術(shù)能力是基礎，尤其在A(yíng)I Agent的初期階段，廠(chǎng)商技術(shù)突破已取得顯著(zhù)進(jìn)展。DeepSeek出現為技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了重要的突破，成為這一階段AI Agent發(fā)展的關(guān)鍵基石。

　　服務(wù)能力：廠(chǎng)商需提供針對AI Agent的咨詢(xún)、設計、實(shí)施、部署及運維及定制服務(wù)。行業(yè)知識：廠(chǎng)商需深入理解醫療用戶(hù)需求和場(chǎng)景，設計出用戶(hù)所需要的AI Agent。

　　資源稟賦：廠(chǎng)商需收集積累大規模的高質(zhì)量數據，積累客戶(hù)資源、生態(tài)資源，并擁有醫療系統的入口。

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　　展望AI Agent3.0時(shí)代

　　隨著(zhù)技術(shù)的持續進(jìn)步，AI Agent發(fā)展過(guò)程中需要與更多的業(yè)務(wù)系統進(jìn)行集成融合，需要與更多的外部工具實(shí)現無(wú)縫對接，也涉及更多的利益相關(guān)者及廠(chǎng)商。AI Agent在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中，不僅是單個(gè)廠(chǎng)商能獨立推動(dòng)的，需要不同類(lèi)型的廠(chǎng)商以及關(guān)聯(lián)者，在各自擅長(cháng)的領(lǐng)域發(fā)揮專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢，通過(guò)優(yōu)勢互補、資源共享等方式構建起整個(gè)醫療AI的發(fā)展生態(tài)。

　　 AI Agent從1.0到3.0時(shí)期

　　在多方協(xié)同下，AI Agent將從1.0、2.0進(jìn)一步向3.0時(shí)代邁進(jìn)。我們認為，醫療AI Agent3.0時(shí)代將具備以下特征：實(shí)現全面自主化能力，完成醫療、醫保、醫藥三個(gè)領(lǐng)域的任務(wù)及數據融合；在生態(tài)體系下整合多智能體，最終達成AI Everywhere的愿景。伴隨這一升級，其價(jià)值將超越2.0時(shí)代，有望構建診療閉環(huán)、重塑醫療服務(wù)體系、重構醫院運營(yíng)流程，并最終實(shí)現全民健康的愿景。

　　我們帶著(zhù)期許，共同努力見(jiàn)證AI Agent3.0時(shí)代的到來(lái)。