小模型打败大模型?患者挑战专家?医疗AI需要冷思考

内容摘要  在优质医疗资源稀缺的背景下,AI大模型的介入无疑正在改变传统的行业竞争格局和医患关系。本月以来,多地公立和私立医院纷纷官宣接入DeepSeek并开启本地化部署,瑞金、中山、协和等头部大三甲医院接踵发布医疗垂直领域的大模型。而DeepSe

  在优质医疗资源稀缺的背景下,AI大模型的介入无疑正在改变传统的行业竞争格局和医患关系。

  本月以来,多地公立和私立医院纷纷官宣接入DeepSeek并开启本地化部署,瑞金、中山、协和等头部大三甲医院接踵发布医疗垂直领域的大模型。而DeepSeek的开源路径,不仅打破了技术“黑箱”带来的应用钳制,也让“技术平权”的思路正植入医疗生态中。

  但热潮之下也需要冷思考。医疗场景的严肃性、复杂性和低容错性,使得医院、医生、患者与AI的磨合之路,注定道阻且长。

  悖论似乎正在增多:当普通患者、基层医生通过AI获取海量知识时,理论上有助于分级诊疗和精准医疗,但AI幻觉增加了医患间的冲突和不信任;大模型给医生减负也减轻了医院管理成本,但大模型的实施和维护成本高昂;生态开放降低了医疗大模型的入局门槛,但大模型的迭代需要大量高质量数据,强者恒强的故事仍在上演。

 
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