陈根：2025年是医疗AI的落地之年_风闻

文/陈根

DeepSeek再次引发了2025年的大模型热潮，正如ChatGPT一样，如果无法落地到真正的生产效率的革命领域，技术依然只是一种探索阶段。

不论DeepSeek所引发的这股热潮有多么火爆，我可以非常明确的说，依靠DeepSeek的炒作概念很快会结束，没有可持续性。原因很简单，开源不是新技术，蒸馏也不是新技术，唯一的混合专家模型是一种对算力优化的探索思路。但是轻量化模型有先天的缺陷，也就是知识量，或者算法规模不够，就跟我们人类一样，培养单一领域的专家相对容易，但是要培养类似于达芬奇、爱因斯坦、胡适这样的多学科领域的通用型人才，往往就是百年一遇，背后需要的是庞大的多学科知识的积累。

而轻量化的的模型，我们也可以理解为一个不花时间学习的孩子，然后就能懂得非常多学科的知识，并且都拥有专业的知识，这是不可能的事情。如果可能，也只是童言无忌，当这些孩子谈论真正专业的知识时，如果诚实，那就会承认自己不懂，如果不诚实，那就可以胡编乱造、胡说八道。这在人工智能技术方面来说，就是常常被提起的机器幻觉。

但是DeepSeek带给大家的是一个开源的基础化模型，也就是说一个已经具备人类表达与学习能力的基础AI，至于这个AI最终会成为怎么样水平的AI，就需要大家各自训练。正是基于这一点，2025年就成为了医疗领域AI化的关键之年。不仅仅是停留在AI影像诊断层面，而是AI专家医生的出现与使用。

医院只需要基于DeepSeek已经训练好的基础智能模型，然后进行本地化部署之后，就不需要担心各自医院独立数据的外泄。这一个步骤非常重要，就大幅省去了医院自己组建团队开发与训练技术AI模型的时间与成本。并且又是基于本地部署的轻量化专业模型训练模式，一方面就消除了医院自身专业数据与专业知识的外泄风险；另外一方面不需要依赖于云端的大算力，也不需要再医院部署本地的大算力，就能够利用自身医院的数据来训练AI专家医生模型。当然如果要了解更多关于如何进行本地部署与训练，可以够阅《DeepSeek：打开财富密码》这本书进行了解。

​因为现代医疗的诊断已经数据化，临床的诊断也都已经有非常清晰的标准，这些都是AI的强项。只需要我们将各种诊疗标准，包括一些疑难杂症的病历报告投喂给本地模型进行训练，就能训练出一个全科的专家医生。这对于提升医院的诊疗水平、诊疗效率都将带来空前的影响。**如果医院愿意，完全可以在2025年就可以实现AI问诊，而不是简单的AI辅助写病历。**对于普通的疾病，甚至包括一般性的复杂疾病，患者只要将相应的检查报告单上传给AI专家医生，就能实现人类专家医生的诊断水平。

2025年，DeepSeek所引发的AI热潮，最大的变革已经到来，医院将成为变革的对象之一。