主要观点总结
本文介绍了三甲医院顶级专科和一家大厂拥抱AI医疗的决心，通过DeepSeek等技术的推动，医疗领域正在迎来AI技术的价值重估。文章讲述了仁济医院和蚂蚁集团合作开发专科智能体RJUA智能体的案例，展现了医生深度参与和大模型结合的成功实践。同时，文章也介绍了蚂蚁集团在AI医疗领域的布局和生态构建，以及医疗大模型赛道上的竞争情况。
关键观点总结
关键观点1: AI医疗的价值重估
传统医疗机构对新一代AI技术的价值重估，DeepSeek等技术降低行业门槛，AI与产业融合开始爆发，医疗成为热门场景之一。
关键观点2: 仁济医院和蚂蚁集团的合作案例
仁济医院和蚂蚁集团合作开发国内首个临床专科推理数据集，构建RJUA智能体，实现三甲医院诊疗逻辑与AI技术的结合。通过合作突破瓶颈，将三甲医师的水平封装进大模型。
关键观点3: 蚂蚁集团在AI医疗领域的布局
蚂蚁集团以支付为起点，逐步构建AI医疗开放生态。近期选择医疗健康作为大模型发展的重点发力方向，联合硬件厂商、医疗信息化领域企业，共同探索AI医疗产品。
正文
另一方面，AI也需要医疗：AI医疗上限还远未到达，专才大模型得靠高质量医疗数据的调教，需要行业进一步合理利用数据、驱动创新发生。
基于蚂蚁医疗大模型开发的仁济医院泌尿外科智能体（简称“RJUA智能体”），涵盖98%常见泌尿系统疾病类别，上线支付宝AI健康管家运行8个月以来，服务30多万病人，已超出仁济医院泌尿科半年的门诊量。
这是首个用疾病结构化数据训练、在真实医疗场景运行的专科智能体，采用上海仁济医院97.6%疾病谱的标准化病例数据集，以及20多个专科医生撰写的场景疾病知识图谱，首次将三甲医院诊疗逻辑与AI技术结合。
根据院方评测结果显示，在该智能体的辅助下，基层医生诊断准确率可提升4%-8%，已初步具备“下基层”的能力。
专攻专攻，有专才可攻，这句话放在AI医疗领域依然适用。
“其实很多医院接入DeepSeek还不知道怎么用，一些医院推出大模型还没有具备临床使用的能力。科技和医疗的结合，不是丢给大模型一些医院数据就够用了。”一位医生坦言。
目前，通用大模型在一些基础全科疾病的诊疗上已拥有较高准确率，但专科诊疗智能体仍然是探索AI医疗的深水区。
仁济医院在内部做过一个研究：50位仁济医院的实习医生（平均年龄21岁）、50位上海各个社区卫生服务中心的全科医生（平均年龄49岁）和50位来仁济进修的区县级三级医院的泌尿外科专科医生（平均年龄39岁）对1000名真实患者进行问诊，并分别和RJUA、DeepSeek等主流产品的诊断结果进行比对。
对比测试中，市面上的医疗大模型，包括DeepSeek，准确率都在40-50%之间，只相当于全科医生的水平。而RJUA以69.81%的准确率击败了社区医生（48.33%）和实习医生（43.85%），基本接近专科医生的水平（73.65%）。
70%和50%的数据差异，其关键在于“大模型的老师是谁，是不是这个学科最顶级的医生”。大多数医疗大模型的“语料”来自临床指南、科研文献及少量的真实诊疗数据，而RJUA的知识库则完全由仁济医院医生团队共同完成。
仁济泌尿科是国内体量最大的泌尿外科临床诊疗中心。仁济医院泌尿科主任潘家骅提到，“我们每年有55万人次的就诊量，手术量在3万例以上，将近120位临床医生，每年的产值将近达到12个亿。如此之大的临床体量，为形成仁济泌尿智能体语料库提供了非常重要的数据来源。”
历时半年时间，仁济医院和蚂蚁集团共同完成国内首个临床专科推理数据集的构建，总共包含2132个问答对，对应25000多条诊疗依据和临床数据，涉及67个泌尿系统常见疾病，病种覆盖人群超过泌尿科就医人群的97.6%。
“在医疗领域，精准知识的训练比注入规模化数据更重要，除了教给AI医学文献和指南，关键还在让AI学会医生的逻辑和思维，因此在这个过程中顶尖医生与技术应该成为搭档。”仁济医院泌尿外科主治医生、RJUA智能体项目的主要参与者迟辰斐对雷峰网表示。
医生深度参与，专科大模型才能够更加真实地模拟诊疗路径。
