医疗

建议关注医疗场景整合者，医疗是脑机接口商业化最成熟、规模最大的细分领域，医保定价打通支付链路，卒中、残障等群体带来刚性康复需求，相关企业凭借成熟的医疗渠道、临床资源及产品整合能力，有望快速兑现商业化价值。

最后，在医疗领域随着DeepSeek等大模型的出现与普及，使得更多医生对AI的接受程度逐渐提高，但其中仍然存在很大的政策挑战以及收费挑战，而这些都是我们未来要面对的。

比如算法技术团队需要知道医疗领域里一些最新的技术进展，才能在数据生成的过程中准确判断哪些是需要的，哪些是不需要的。

从产业角度出发，何怡华教授认为人工智能在医疗领域的应用，要做到在医疗诊疗场景真正价值落地，而非停留在技术解决层面。

除了医疗领域的刚需，脑机接口被视为解锁人机协同终极形态的关键钥匙。

要提出这样的管理体系，首先要建立一个合理的医疗防治模式。

第四是对预防策略治疗的依从性差，即主动健康意识比较差，现在全国的医疗行业都在建议主动健康管理。

同时，心脏本身就是一个非常复杂的系统包含了很多部件，且每个部件疾病的发病原因、表现形式和结局都自成体系，以至于应用在心血管疾病领域的AI医疗模型需要大小模型协同，同时也导致我们在建模过程中需要不断增加参数收集维度，相应也提高了数据标注和数据清洗的难度。

因为要训练高质量的AI医疗模型所使用的数据集必须同时符合以下条件：案例数量足够多、治疗成功率足够高、有出院记录可做结局验证。

和睦家NPP的核心突破，在于打破了医疗服务的“信息孤岛”与“场景割裂”，通过7大维度的深度整合，构建起医疗服务的“超级入口”：

和睦家PatientPortal：从工具到生态，高质量医疗的服务体验革命2026年01月04日09:50A5创业网当多数医疗机构的数字化工具仍停留在“线上挂号”等基础功能时，和睦家医疗作为高质量医疗领域的标杆，并未止步于传统医院的实体服务边界，而是通过PatientPortal（以下简称NPP）的全场景升级，重新定义高质量医疗服务的边界——它不再是一个简单的就医工具，而是覆盖“院前-院中-院后”全周期、整合七大核心维度的医疗服务生态枢纽，让“以患者为中心”从理念

生态重构：七维整合，打造医疗服务“超级入口”

这种整合并非简单的功能叠加，而是通过数据互通与流程优化，实现了服务效率的质变——用户平均就医决策时间缩短40%，跨场景服务切换率降低70%，真正让医疗服务从“被动响应”转向“主动匹配”。

然而目前我国仍面临医疗资源不足及资源分配不均的问题，医疗服务的智慧化，例如线上挂号和问诊，AI医学影像等等，能够帮助改善这些问题。

何怡华：这个问题需要结合具体使用场景来看待，目前来说AI医疗大模型最终还是由医生来使用，在这个过程中不可能完全没有医生的人工参与。

雷峰网(公众号：雷峰网)：“安贞心宇”AI医疗大模型的具体落地效果如何？

雷峰网：未来AI医疗大模型的主导权在谁？

2026年01月01日10:50新京报网《大人之疾：近代中国的医疗和身体》

​《大人之疾：近代中国的医疗和身体》​《大人之疾：近代中国的医疗和身体》｜每日一书

​《大人之疾：近代中国的医疗和身体》｜每日一书

在沟通的过程中我们发现，这其中不仅是技术问题，更是整个医疗体系的问题，其中还涉及到政策的问题。

首先我认为，在医疗人工智能领域，除了产业维度的思考，更应该放在整个医疗体系去思考如何落地医疗场景。

2、要实现AI在医疗体系中的有效赋能，不单是解决技术问题。

要从顶层设计出发，思考AI在整个医疗体系中如何落地到诊疗场景。

唯精医疗机器人完成亿元级B+轮融资 12月31日消息，中国手术机器人新锐代表——杭州康基唯精医疗机器人有限公司（简称

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已经入选了国家医疗人工智能基地，并且今年9月份在卫健委的牵头下，已经正式发布全生命周期的大模型了

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要提出这样的管理体系，首先要建立一个合理的医疗防治模式。

第一是医疗资源的不均衡，尤其是心血管的治疗，学习曲线比较长专业性很强。

因为医疗层面所谓的高质量数据集，一定是要求这个医院在该领域治疗这种疾病的数量是非常多的，其次，治疗的成功率是高的。

因此，未来的大模型和小模型的协同体现在医疗方面，肯定是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列的小问题，再通过上游模型的融合来解决面上的问题。

3、医疗的细分非常复杂，每一种疾病的治疗都自成体系。

所以未来大模型和小模型的协同效应体现到医疗中，会是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列问题后，再通过上游模型的融合来解决更大的问题。

同时，心脏本身就是一个非常复杂的系统包含了很多部件，且每个部件疾病的发病原因、表现形式和结局都自成体系，以至于应用在心血管疾病领域的AI医疗模型需要大小模型协同，同时也导致我们在建模过程中需要不断增加参数收集维度，相应也提高了数据标注和数据清洗的难度。

因为医疗层面所谓的高质量数据集，一定是要求这个医院在该领域治疗这种疾病的数量是非常多的，其次，治疗的成功率是高的。

3、医疗的细分非常复杂，每一种疾病的治疗都自成体系。

因此，未来的大模型和小模型的协同体现在医疗方面，肯定是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列的小问题，再通过上游模型的融合来解决面上的问题。

所以未来大模型和小模型的协同效应体现到医疗中，会是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列问题后，再通过上游模型的融合来解决更大的问题。

第一是医疗资源的不均衡，尤其是心血管的治疗，学习曲线比较长专业性很强。