2025年，DeepSeek迅速席卷全國(guó)醫(yī)療行業(yè)。

超過(guò)300家醫(yī)院已成功部署DeepSeek，覆蓋了患者服務(wù)、科研、診療、辦公、管理等各個(gè)方面。

隨著DeepSeek帶來(lái)的大模型普惠，其應(yīng)用價(jià)值又催生出新的可能。當(dāng)前，一個(gè)新的AI醫(yī)療應(yīng)用市場(chǎng)正在迅速展開——醫(yī)療AI Agent。

智藥局統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，近三個(gè)月內(nèi)，多家醫(yī)院正在基于具體場(chǎng)景需求構(gòu)建醫(yī)療智能體（AI Agent），賽道處于爆發(fā)期。

2025年已成為AI Agent+醫(yī)療的爆發(fā)元年，在海外已經(jīng)跑出Abrige、Open Evidence等優(yōu)秀初創(chuàng)公司，國(guó)內(nèi)騰訊、京東、聯(lián)影等行業(yè)巨頭也在積極布局。

Agent的百花齊放，也意味著AI醫(yī)療大模型從技術(shù)試驗(yàn)階段邁入深度場(chǎng)景化應(yīng)用階段。

升維：大模型到AI Agent

和大模型不同，AI Agent到底是什么？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AI Agent是以大模型作為核心引擎，具備記憶能力、能夠有自主推理和規(guī)劃工具的使用，從而來(lái)解決問(wèn)題的智能程序。

即AI Agent = 大模型 + 記憶 + 使用工具 + 自主規(guī)劃。

尤其Manus的一鳴驚人，也將Agent的概念帶入大眾視野。包括OpenAI、英偉達(dá)、谷歌等超級(jí)AI大廠，都將Agent視為下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。

畢竟通用大模型提供了基礎(chǔ)問(wèn)答能力，但真正的商業(yè)價(jià)值體現(xiàn)在能夠解決特定行業(yè)、特定業(yè)務(wù)流程痛點(diǎn)的Agent應(yīng)用上。

要知道，從今年2月份起，已經(jīng)有超300家醫(yī)院宣布本地部署DeepSeek，提升大模型在醫(yī)療系統(tǒng)的滲透率，完成技術(shù)和市場(chǎng)的雙重教育。

但部署DeepSeek后，能不能真正為醫(yī)院帶來(lái)增量?jī)r(jià)值？

許多醫(yī)院花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)采購(gòu)大模型以及一體機(jī)，卻停留在簡(jiǎn)單對(duì)話功能，沒(méi)能和醫(yī)療業(yè)務(wù)和場(chǎng)景進(jìn)行適配。

行業(yè)普遍的共識(shí)是，各家醫(yī)院需要結(jié)合自身業(yè)務(wù)需求對(duì)大模型進(jìn)行二次開發(fā)，需要新的創(chuàng)新性解題思路。

在大模型基礎(chǔ)之上構(gòu)建的Agent，有望真正將AI能力深度融入臨床診療和醫(yī)療管理場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)技術(shù)到業(yè)務(wù)的升級(jí)。

以病歷生成Agent為例，AI能夠像人一樣獲取并且理解患者信息，然后調(diào)用和操作數(shù)據(jù)庫(kù)與工具，包括與醫(yī)院MCP平臺(tái)的接口對(duì)接，關(guān)聯(lián)患者病史、檢查報(bào)告甚至過(guò)敏記錄，最終生成一份詳實(shí)的病歷。

當(dāng)Agent能處理醫(yī)生的真實(shí)需求，從助手晉升為伙伴。海外不少醫(yī)院和公司意識(shí)到了Agent產(chǎn)生的巨大價(jià)值，探索出一條商業(yè)化路徑。

美國(guó)頂尖醫(yī)院梅奧診所表示：今年重點(diǎn)評(píng)估并投入應(yīng)用的突破性技術(shù)，包括自主化智能體（Agentic AI）驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化系統(tǒng)。

此外，Abridge、Nabla 和 Ambience等初創(chuàng)則看到了電子病歷自動(dòng)生成這一賽道，通過(guò)“語(yǔ)音識(shí)別（ASR）+生成式AI”技術(shù)，幫助醫(yī)生節(jié)省大量撰寫病歷的時(shí)間。

Open Evidence作為專為醫(yī)生設(shè)計(jì)的AI診斷輔助工具，通過(guò)精準(zhǔn)的臨床支持和創(chuàng)新的商業(yè)模式，迅速在美國(guó)醫(yī)生群體中普及。

落地：場(chǎng)景為王

相較于海外生態(tài)已初步建立，國(guó)內(nèi)醫(yī)療Agent尚且處于行業(yè)發(fā)展早期。

在部署方式方面，由于Agent涉及到多個(gè)大模型和數(shù)據(jù)庫(kù)、醫(yī)療系統(tǒng)進(jìn)行交互集成，對(duì)工程能力要求更高，由醫(yī)院提供數(shù)據(jù)+場(chǎng)景，企業(yè)提供技術(shù)的大模型開發(fā)聯(lián)盟仍然是主流。

例如，四川大學(xué)華西醫(yī)院發(fā)布的睿兵Agent就由華西聯(lián)合潤(rùn)達(dá)醫(yī)療、華為、智算云騰等公司共同完成，三家公司分別提供模型、硬件以及云計(jì)算服務(wù)。

根據(jù)當(dāng)前方面發(fā)布的醫(yī)療Agent，可以主要分為兩大類：

專科Agent

如今，中國(guó)醫(yī)療系統(tǒng)面臨的主要矛盾在于：有限的醫(yī)療衛(wèi)生資源下，如何最大程度滿足人們對(duì)健康的需求。

通用大模型能夠簡(jiǎn)單輔助醫(yī)生診斷，但要解決復(fù)雜醫(yī)學(xué)問(wèn)題，這些方案難以達(dá)到醫(yī)學(xué)專家水平，可解釋性和溯源都較差。

于是，多家三甲醫(yī)院優(yōu)先選擇訓(xùn)練醫(yī)學(xué)專科智能體，用于解決專科問(wèn)診中的各種問(wèn)題，彌合醫(yī)療資源不平衡與患者

例如，上海交通大學(xué)附屬仁濟(jì)醫(yī)院發(fā)布首個(gè)泌尿?qū)？浦悄荏w；江蘇省人民醫(yī)院發(fā)布感染控制智能體、東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院推出肝癌診療智能體等。

專業(yè)知識(shí)才是大模型與真正的燃料，也決定了智能體的表現(xiàn)上限，打造?？浦悄荏w需要醫(yī)院釋放知識(shí)與數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。

但三甲醫(yī)院電子病歷的關(guān)鍵信息以非結(jié)構(gòu)化文本形式存在，難以提取關(guān)鍵信息，且因?yàn)榛颊邤?shù)據(jù)隱私保護(hù)而無(wú)法開放訓(xùn)練。

針對(duì)這一問(wèn)題，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟(jì)醫(yī)院與螞蟻集團(tuán)合作打造的泌尿?qū)？浦悄荏w，這是國(guó)內(nèi)首個(gè)用疾病結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并在真實(shí)醫(yī)療場(chǎng)景運(yùn)行的專科智能體。

該智能體基于仁濟(jì)97.6%疾病譜的標(biāo)準(zhǔn)化病例數(shù)據(jù)集，并由泌尿科醫(yī)生深度參與梳理的知識(shí)圖譜，可支持多種復(fù)雜場(chǎng)景的醫(yī)療任務(wù)，已累積服務(wù)約30萬(wàn)人次。

未來(lái)，專科Agent能夠整合搜索引擎、電子病歷、醫(yī)學(xué)影像等工具和多模態(tài)數(shù)據(jù)，為患者提供個(gè)性化的服務(wù)。

專科Agent還有望進(jìn)一步打破基層醫(yī)療資源稀缺和不平等的困境，減少誤診和跨省求醫(yī)需求。

醫(yī)院運(yùn)營(yíng)與患者服務(wù)Agent

除開專科智能體外，對(duì)于醫(yī)療運(yùn)營(yíng)與患者服務(wù)的更加細(xì)致與完善的需求，也催生了由大模型向智能體的進(jìn)化。

相較于專業(yè)壁壘較高的?？艫gent，這類Agent更側(cè)重于對(duì)醫(yī)院業(yè)務(wù)與場(chǎng)景進(jìn)行梳理與重新編排，更多地由企業(yè)方提供技術(shù)支持與服務(wù)。

不少醫(yī)院已經(jīng)上線了輔助問(wèn)診/導(dǎo)診平臺(tái)，輔助檢查報(bào)告解讀與結(jié)構(gòu)化、病案質(zhì)控、臨床輔助決策、病歷書寫等Agent。

例如中山醫(yī)院攜手聯(lián)影醫(yī)療，共同打磨了6款“有愛(ài)小山”系列醫(yī)療智能體并落地到全院。這些智能體包含智能客服、介入手術(shù)、質(zhì)控管理、外科手術(shù)、放射智能體，進(jìn)一步優(yōu)化醫(yī)療效率。

此外，深圳大數(shù)據(jù)研究院開發(fā)的華佗預(yù)問(wèn)診平臺(tái)，能夠在智能導(dǎo)診的基礎(chǔ)上，為醫(yī)生提供詳盡的預(yù)問(wèn)診報(bào)告，已在多家醫(yī)院上線。

該預(yù)問(wèn)診平臺(tái)可進(jìn)行多輪深層交互界面，針對(duì)患者的問(wèn)題進(jìn)行深度分析，同時(shí)與醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)與真實(shí)病歷進(jìn)行關(guān)聯(lián)，為醫(yī)生提供可解釋性方案。同時(shí)，華佗還上線了體檢報(bào)告解讀、自診自查、拍藥盒查用藥知識(shí)等小工具，讓患者更好地進(jìn)行健康管理。

醫(yī)院日常運(yùn)營(yíng)中，智能體可以智能化處理行政審批、排班管理等事務(wù)，甚至在最核心的DRG/DIP控費(fèi)環(huán)節(jié)，AI有望幫助降低醫(yī)療支出。

未來(lái)：智能體矩陣

簡(jiǎn)而言之，醫(yī)療Agent的爆發(fā)描繪了一個(gè)革命性的賽道。

它不僅僅是效率工具，更是重塑醫(yī)療流程、提升診療精度和改善醫(yī)患體驗(yàn)的關(guān)鍵力量。

實(shí)際上，目前醫(yī)療Agent的技術(shù)仍然不夠成熟，絕大多數(shù)仍然定位于工作助手與伙伴之間，還并未出現(xiàn)如同Manus、Lovart 這樣的爆款。

而伴隨著大模型與Agent的不斷成長(zhǎng)與優(yōu)化，未來(lái)的趨勢(shì)是多智能體協(xié)調(diào)下的智慧醫(yī)院大腦。

即由導(dǎo)診Agent、診斷Agent、質(zhì)控Agent、隨訪Agent等構(gòu)成的智能體矩陣，有望重塑臨床路徑優(yōu)化、資源動(dòng)態(tài)調(diào)度等關(guān)鍵場(chǎng)景的決策模式。

據(jù)智藥咨詢研究院預(yù)測(cè)，未來(lái)中國(guó)AI Agent+醫(yī)療滲透率將不斷加深，到2031年市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到418億元。

到2030年，Agent將全面接管病歷質(zhì)控、排班系統(tǒng)等非核心醫(yī)療流程，多智能體協(xié)同系統(tǒng)將基本覆蓋常見病種的個(gè)性化診療、支持跨科室的復(fù)雜病例聯(lián)合會(huì)診以及提供從診前健康評(píng)估到診后康復(fù)管理的全周期服務(wù)。

也就是說(shuō)，AI醫(yī)療上限還遠(yuǎn)未到達(dá)，不僅是大模型需要靠高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行精進(jìn)，在Agent層面，也需要行業(yè)聯(lián)手共建，加速構(gòu)建Agent產(chǎn)品矩陣。

前景是美好的，但當(dāng)前大模型以及醫(yī)療Agent仍然存在諸多問(wèn)題。

正如清華專家所指出：DeepSeek的快速、無(wú)監(jiān)管的采用已超出中國(guó)的整體監(jiān)管監(jiān)督和治理框架，造成了監(jiān)管的滯后性。

尤其當(dāng)Agent的建議與規(guī)劃被采納并導(dǎo)致不良后果時(shí)，責(zé)任如何劃分還難以確定，監(jiān)管框架需要跟上技術(shù)發(fā)展步伐。

此外，Agent需要強(qiáng)大的集成能力才能發(fā)揮最大價(jià)值，但現(xiàn)有醫(yī)療IT系統(tǒng)由不同的廠商提供，數(shù)據(jù)流動(dòng)性和工作流往往割裂，導(dǎo)致呈現(xiàn)效果不佳。