本文由AI总结直播《关税落地后的AI医疗机遇》生成
全文摘要：本次直播探讨了AI在医疗领域的应用与发展。首先，嘉宾介绍了AI在患者端、医生端和医院管理端的应用，如智能导诊、AI阅片和挂号系统，显著提升了效率和患者满意度。然后，嘉宾详细讲解了DeepSeek模型在医疗中的应用，解决了小样本学习和成本高等问题，提升了工作效率。接着，嘉宾指出AI目前更多是医生的助手，无法完全替代医生，且面临算力和数据获取的限制。此外，嘉宾还提到医疗数据获取的多样性和支付端的挑战，以及中美AI医疗发展的对比。最后，嘉宾介绍了AI医疗的多种商业模式，包括数据服务、诊断工具开发和C端健康管理，并建议投资者关注医疗数据交易额和AI诊断牌照落地等信号。
1 王俊介绍AI医疗的应用。
王俊详细介绍了AI在医疗领域的应用，包括患者端的智能导诊机器人、医生端的AI阅片系统和语音录入系统，以及医院管理端的AI挂号系统，这些应用显著提升了医疗效率和患者满意度。
2 AI赋能医疗提升效率。
王俊介绍了DeepSeek模型在医疗领域的应用，该模型通过技术迭代解决了小样本学习、成本高和准确性低等问题，提升了工作效率，参与了生成文书和文本分析等工作DeepSeek模型在语言理解和对话能力方面有所拓展，能精确理解用户意图并提供自然流畅的交互目前AI主要作为医生的助理，辅助诊断应用较多的科室是病理科和影像科。
3 AI在医疗领域的应用与挑战。
王娟介绍了AI在病理科和影像学科的应用，指出AI能显著提高效率和降低成本，但目前无法完全替代医生AI更多是医生的助手，处理前期工医疗发展存在算力和数据获取的限制，但未到卡脖子的程度。
4 AI医疗面临数据与支付挑战。
王娟介绍了医疗数据的获取方式，包括与医院合作、设备反哺和服务方式他指出，医疗数据获取多样化，但基因数据仍为禁区，合法合规获取基因数据的机构稀缺此外，AI医疗产品在支付端面临挑战，部分产品未纳入大范围报销，需求难以释放。
5 医疗数据资源与AI医疗发展。
王娟介绍了体检机构、私立医院和医疗集团的医疗数据资源及其价值，指出医院的诊疗数据研究最具价值他对比了中美AI医疗的发展，指出美国产业基础成熟，但国内在数据规模和政策支持方面具有优势，有望推动AI医疗快速发展。
6 AI医疗商业模式多样化。
王娟介绍了AI医疗的多种商业模式，包括数据服务、诊断工具开发和C端健康管理数据服务因高壁垒和低成本成为最佳模式之一，收费方式多样诊断工具通过整合医检数据助力早筛和IVD产品开发C端健康管理市场广阔，已有公司推出健康管理小程序互联网大厂如华为通过信创和算力绑定医院和机构布局AI医疗。
7 AI医疗行业发展趋势。
王娟介绍了AI医疗领域的发展现状，包括腾讯、字节等大厂在医疗数据、AI诊断工具和互联网医院平台方面的布局他建议投资者关注医疗数据交易额、AI诊断牌照落地和医保支付端的变化，以及各公司发布的医疗AI大模型和互联网大厂的收并购等信号。
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