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“DeepSeek 一上線，行業有個聲音是醫生以后可能就沒飯吃了。”
近期在一場公開活動中，上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院（下簡稱“仁濟醫院”）副院長、泌尿科學科帶頭人薛蔚說道。這番話的另一面，是傳統醫療機構對新一代AI技術的價值重估。
2025 年開年，DeepSeek掀起了大模型領域的新走向，將行業落地的算力、算法門檻都大幅降低，使得AI與產業融合開始爆發，醫療就是其中的熱門場景之一。一時間，涌入了更多參賽者。有以騰訊、華為、京東、螞蟻為代表的頭部大廠，也有商湯、訊飛這樣的科技巨頭。
一方面，醫療行業需要AI：醫患比例不平衡，使醫院增效需求明顯，分級診療的推進，也需要快速縮小各級機構診斷能力的差別。當前，先進模型在醫學問答測試中的部分表現已經超越全科醫生水平。
另一方面，AI也需要醫療：AI醫療上限還遠未到達，專才大模型得靠高質量醫療數據的調教，需要行業進一步合理利用數據、驅動創新發生。
在仁濟醫院，更早一步的探索已經顯露出階段性成果：
基于螞蟻醫療大模型開發的仁濟醫院泌尿外科智能體（簡稱“RJUA智能體”），涵蓋98%常見泌尿系統疾病類別，上線支付寶AI健康管家運行8個月以來，服務30多萬病人，已超出仁濟醫院泌尿科半年的門診量。
這是首個用疾病結構化數據訓練、在真實醫療場景運行的專科智能體，采用上海仁濟醫院97.6%疾病譜的標準化病例數據集，以及20多個專科醫生撰寫的場景疾病知識圖譜，首次將三甲醫院診療邏輯與AI技術結合。
根據院方評測結果顯示，在該智能體的輔助下，基層醫生診斷準確率可提升4%-8%，已初步具備“下基層”的能力。
01
大模型需要醫生
專攻專攻，有專才可攻，這句話放在AI醫療領域依然適用。
“其實很多醫院接入DeepSeek還不知道怎么用，一些醫院推出大模型還沒有具備臨床使用的能力。科技和醫療的結合，不是丟給大模型一些醫院數據就夠用了。”一位醫生坦言。
目前，通用大模型在一些基礎全科疾病的診療上已擁有較高準確率，但專科診療智能體仍然是探索AI醫療的深水區。
仁濟醫院在內部做過一個研究：50位仁濟醫院的實習醫生（平均年齡21歲）、50位上海各個社區衛生服務中心的全科醫生（平均年齡49歲）和50位來仁濟進修的區縣級三級醫院的泌尿外科專科醫生（平均年齡39歲）對1000名真實患者進行問診，并分別和RJUA、DeepSeek等主流產品的診斷結果進行比對。
對比測試中，市面上的醫療大模型，包括DeepSeek，準確率都在40-50%之間，只相當于全科醫生的水平。而RJUA以69.81%的準確率擊敗了社區醫生（48.33%）和實習醫生（43.85%），基本接近專科醫生的水平（73.65%）。
70%和50%的數據差異，其關鍵在于“大模型的老師是誰，是不是這個學科最頂級的醫生”。大多數醫療大模型的“語料”來自臨床指南、科研文獻及少量的真實診療數據，而RJUA的知識庫則完全由仁濟醫院醫生團隊共同完成。
仁濟泌尿科是國內體量最大的泌尿外科臨床診療中心。仁濟醫院泌尿科主任潘家驊提到，“我們每年有55萬人次的就診量，手術量在3萬例以上，將近120位臨床醫生，每年的產值將近達到12個億。如此之大的臨床體量，為形成仁濟泌尿智能體語料庫提供了非常重要的數據來源。”
歷時半年時間，仁濟醫院和螞蟻集團共同完成國內首個臨床專科推理數據集的構建，總共包含2132個問答對，對應25000多條診療依據和臨床數據，涉及67個泌尿系統常見疾病，病種覆蓋人群超過泌尿科就醫人群的97.6%。
“在醫療領域，精準知識的訓練比注入規模化數據更重要，除了教給AI醫學文獻和指南，關鍵還在讓AI學會醫生的邏輯和思維，因此在這個過程中頂尖醫生與技術應該成為搭檔。”仁濟醫院泌尿外科主治醫生、RJUA智能體項目的主要參與者遲辰斐對雷峰網表示。
醫生深度參與，專科大模型才能夠更加真實地模擬診療路徑。
02
螞蟻醫療大模型進醫院的730天
2023年3月，螞蟻醫療大模型團隊和仁濟醫院泌尿科醫生第一次見面。
“老教授黃翼然分享自己在陜西農村義診的經歷，看到一些基層患者因為得不到及時和專業的救治最終走向生命的終點。基層患者也因缺乏診療認知，得了病要不忍著，要不找村醫，往往不能對癥下藥。”螞蟻集團仁濟合作項目核心技術成員申月對此印象深刻。
當時，百億規模的大模型僅具備對話的能力，推理能力處于明顯的弱勢。如果能通過知識圖譜和醫療專家的合作，數字化三甲醫生的臨床經驗，結合大模型去做to b的產品，就能點對點地到相關的基層里面去給老百姓們做診療。
于是，在仁濟醫院泌尿科和螞蟻集團的合作下，由7個權威醫生、10個專業技術團隊構成的項目組成立了。
愿景雖美，難度卻大。如果單是給模型喂養文獻數據，大部分的通用模型都能做到。最大的挑戰是——如何把醫生腦袋里的知識“蒸餾”出來。在和醫生溝通的過程中，申月發現，醫生的決策判斷和經驗很難被數字化，而不能數字化，大模型就學不會。
對此，雙方確認了兩條訓練路徑來突破瓶頸。第一條，圍繞近5年泌尿專科的權威診療指南和論文，搭建一個模型基座。第二條，構建一個專科的推理數據庫，對模型進行數據訓練。
為了搭建專科數據庫，螞蟻算法團隊翻出了2019到2023年五年間仁濟醫院的所有病例資料，涵蓋門診診療、急診搶救、住院手術和操作及日常科普等多種形式。覆蓋的病例范圍不僅有常見疾病，還有復雜罕見的疾病。螞蟻先后挑選了2132個病例，在此基礎上模擬設計出各種各樣的虛擬患者，讓醫生對他們進行問診，再將問答過程投喂給模型。
在知識圖譜的構建上，螞蟻和仁濟磨和了很久。圖譜的搭建觸及到主導權的問題：醫生、算法、工程，到底由誰來主導？如果完全由醫生主導，他更多重心是在兩個癥狀之間的關系，而非知識圖譜的底層設計。但由技術人員主導，很多經驗和數據又沒法驗證。為了平衡醫生和技術團隊的知識，雙方每周基本上每個時間都會在釘釘上面交流，“醫生每天也很忙，我們經常半夜的時候打電話讓他們驗收數據，就是這樣一步步過來的。”
遲辰斐回憶道，光是構建專業語料庫，前后就耗時數月。光前列腺增生這一個病種，就需要參考上萬條病例信息，把可能涉及的癥狀，影像資料、化驗指標全都編出來，再在模型給出的診斷結果上進行標注。
但是，拿出數據以后呢？需要參考什么資料進行診療？要融合醫生的思維鏈，還得結合指南里的診療方案和醫生的臨床經驗對病例進行修改。這又是一個難題，因為專科指南和論文涉及大量復雜的醫學知識，而且現實中醫生也不會完全照著指南上的步驟進行診療。申月認為，如果技術人員不懂怎么看病例，那大模型肯定也學不會。只有懂了，才能更好地訓練它。
為了加深對醫學知識的理解，在項目啟動的三、四個月里，申月的團隊有80%以上的時間都花在學習泌尿相關專業知識上，也曾穿著白大褂和醫生一塊出門診，大家在辦公室里也開始頻繁地聊起PSA值之類的臨床術語。申月每周都要和醫生開至少兩次會，討論病例、梳理指南。他們還向基層醫生和專家請教，結合醫生理性和非理性的思維，打造大模型的思維鏈路。
申月開玩笑道，大模型出來之后，你會感覺這個世界上的各種知識一下子離你很近了。她甚至利用業余時間研讀在職醫學博士課程。
他們還做了一個很有意思的事，申月給了仁濟醫院的醫生一個錄音筆，在經門診患者同意的情況下進行了多段錄音，以此收集更多真實患者反饋的數據。“我們希望拿到更多患者的訴求數據，讓大模型看看他的能力怎么樣。” 通過驗證，他們發現大模型已具備理解患者的能力。“如果患者的需求是不考慮手術方案，那大模型就不會推給他。”
從23年9月到24年9月，整整一年多的時間，螞蟻和仁濟都在磨合專科推理的數據集和大模型的推理能力。在雙方的推動下，模型的尺寸從最開始的10B擴大到現在的600B，能夠幫助智能體的能力越來越像一個真正的醫生。
深度綁定的合作形態，也帶來了突破性的研究成果。2023年12月，首個基于中文語料的專科問答數據集RJUA-QA發布；2024年4月，基于醫療真實場景的場景AI專科測評體系——RJUA測評體系面世；2024年9月，國內首個由醫生深度參與開發的專科智能體——RJUA智能體上線。
“將三甲醫師的水平封裝進大模型”，這句話正在逐步成真。正所謂長風破浪會有時，螞蟻和仁濟的合作，也許會是一個AI向下扎根醫療行業的有效路徑。
03
向下扎根，步入醫療行業的深處
與仁濟醫院的共建，是行業中的一條“少數派”路徑，也可以被視為螞蟻布局AI醫療的內在思路。
“在醫療這個領域，我們要‘敬畏行業，趴地而行’。11年前開始，我們就深知干醫療沒有捷徑，支付寶從能做的事開始做起，啃的都是醫療行業的硬骨頭。“螞蟻集團數字醫療健康事業部總經理張俊杰曾表示。
以支付為起點，2014年螞蟻開始探索與醫院合作，2016年上線醫保線上支付服務、打造“未來醫院”，如今，支付寶醫療健康已經是國內規模最大的醫保第三方在線服務平臺。以大模型為支點，2023年，螞蟻在大模型發展中選擇醫療健康作為重點發力方向。自研底座通用大模型加入了強大的專家知識增強，使得醫療大模型可以更嚴謹、更符合產業落地的實際需求。螞蟻還聯合硬件廠商、醫療信息化領域企業，共同探索AI醫療產品。
由此，面向下一個十年，螞蟻構建出了一個以AI為核心能力，銜接底層技術廠商、上層醫療機構客戶等維度的AI醫療開放生態。互聯網醫療是連接，AI醫療則是擴容。醫療大模型的賽道從不缺乏競爭的身影，各家能否抵達彼岸，仍是一個未知數，但可以明確的是，螞蟻已先行一步。
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