由于體檢項目設計的非標準化與計費方式的復雜化，年輕人常常因為非必要的體檢套餐支付額外檢查費用，中老年人則可能遺漏心腦血管疾病篩查等關鍵項目，未能實現(xiàn)體檢期望效果。
針對這一結構性矛盾，深圳市第三人民醫(yī)院近日與騰訊健康達成深度合作，上線智能體檢業(yè)務。借助騰訊混元大模型和DeepSeek大模型，該院嘗試用智能化手段幫助受檢者解決體檢中遇到的種種難題。
據(jù)深圳市第三人民醫(yī)院門診部主任、健康管理部負責人馮程表示，智能體檢系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)患者信息為其推薦體檢方向，還配備了AI報告解讀功能，能夠借助資深醫(yī)生的診療能力為患者進行通俗化解讀。
深圳市第三人民醫(yī)院“AI智能體檢”服務
當發(fā)現(xiàn)健康問題時，AI能夠根據(jù)患者身體情況給出就診建議。面對一些存在微小異常的指標，算法也能告訴患者是應繼續(xù)觀察，還是即刻進行臨床干預。
破除患者就醫(yī)過程中的信息不對稱，騰訊借助大模型跨出了關鍵一步。
01
騰訊健康的醫(yī)療大模型布局
DeepSeek爆火之前，騰訊健康已經(jīng)依據(jù)醫(yī)療細分場景的具體需求，以騰訊自研的混元大模型，打造出醫(yī)療行業(yè)大模型。
醫(yī)療領域是個強溝通的場景，在理想的患者就醫(yī)環(huán)境中，醫(yī)生理應同患者進行充分溝通，根據(jù)患者的現(xiàn)狀和既往病史給出詳細診斷意見。但由于醫(yī)療資源的匱乏，很多醫(yī)生不得不壓縮醫(yī)患交流時間，弱化溝通以提升效率。
為了提升患者的體驗，騰訊健康去年便上線了AI預問診、智能問診、自診自查等應用，患者預約掛號后便可同系統(tǒng)進行詳細的預問診回答，提前提供主訴、既往病史、用藥禁忌等信息。正式就診時，醫(yī)生對于患者的病情已有一定了解，便能提出更多針對性的問題，診斷的精準度也隨之提升。AI節(jié)省出來的5～10分鐘時間，可以對診斷準確率帶來質的提升。
騰訊健康小程序端的AI輔診應用
再談醫(yī)院場景，這里的痛點同樣關乎效率。以ICU為例，此類患者產生的數(shù)據(jù)量極大，且病情瞬息萬變。前一刻穩(wěn)定的指標，下一刻可能因感染暴發(fā)、器官功能急性衰退等因素陡然失控，因而需要重癥醫(yī)生在瞬息之內精準定位、整合患者信息，并作出診療決定。
圍繞這一現(xiàn)狀，騰訊與邁瑞醫(yī)療共同打造了重癥大模型。該模型能夠融合醫(yī)療設備監(jiān)測數(shù)據(jù)、電子病歷數(shù)據(jù)以及、ICU醫(yī)生的經(jīng)驗后，能夠在患者發(fā)生緊急情況時迅速響應并提供支持。
重癥大模型“啟元大模型”輔助決策流程圖
在浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院ICU，重癥醫(yī)學科副主任李彤便常使用大模型判斷心臟移植后的患者的ECMO（人工肺）撤機時機?！俺窓C需要慎重考量，通常經(jīng)過各方評估，包括咨詢心臟科的?？漆t(yī)生、護理團隊，以及ICU醫(yī)生綜合的意見，進行臨床檢測，綜合各種信息?！?/span>
現(xiàn)在有了大模型的支持，AI也可以輔助ICU醫(yī)生對這樣一個復雜的問題作出綜合決策。臨床中，AI可根據(jù)重癥醫(yī)學知識庫給出包括血流動力、供氧、肺功能、并發(fā)癥等一系列理論指標，再結合患者情況進行綜合判斷。李彤認為：“AI的分析非常綜合，已經(jīng)達到了專科醫(yī)生的水平，具有很強的綜合能力”。
DeepSeek-R1發(fā)布后，騰訊健康同樣在第一時間完成了混元大模型與DeepSeek的融合。除了對全國1000余家已經(jīng)部署智能服務的醫(yī)院進行升級，騰訊健康還通過騰訊云API、大模型知識引擎調用、TI-ONE平臺部署模型等多種方式，為醫(yī)療領域的B端用戶提供公網(wǎng) SaaS、API PaaS 以及多尺寸私有化等模式，加速整個醫(yī)療行業(yè)的智能化轉型。
騰訊醫(yī)療大模型構建流程
目前，騰訊健康已與上海醫(yī)藥、方舟健客、萬孚生物、叮當健康等近百家醫(yī)療科技、生物科技、醫(yī)藥流通等企業(yè)達成合作。以上海醫(yī)藥為例，騰訊健康通過騰訊云知識引擎協(xié)同調用Deepseek大模型與混元大模型，生產不同功能的智能體，提升員工在智能問答、文檔解析、數(shù)據(jù)分析等多個場景中的工作效率，使企業(yè)內部運營更加高效。
落足于上藥云健康DTP藥房，騰訊同樣基于DeepSeek大模型深度整合了RAG藥學知識庫，進而打造了AI藥師助手軟件。該應用賦予了上藥云健康更精準、更高效的藥事服務能力，使得藥師向患者提供的藥學建議更加全面專業(yè)，有效提升了藥師的數(shù)據(jù)分析能力與藥事服務水平。
02
大模型為騰訊帶來了什么？
綜合醫(yī)、患、企三方賦能形勢，騰訊健康的AI邏輯仍然沒有離開早年定下的“智能”與“連接”兩個關鍵詞。進入DeepSeek時代后，兩項核心能力均得到了質的提升。
雖然“智慧醫(yī)療”的概念已經(jīng)提了十年有余，但服務醫(yī)患相關的實際應用中，這些算法并未讓使用者感受到真切的智能，更多情況下像是一個具備更為復制知識映射內核的工具。
如今大模型的發(fā)展使得AI從“識別”過渡到“生成”，再到“邏輯推理”，真正意義上能像人類一樣給出思考的結果以及產生結果的過程。
因此對于騰訊健康而言，在大模型領域拔得頭籌后，旗下積累的諸多醫(yī)療應用開始發(fā)生質變，無論是過去的預掛號、預問診，還是今天的智能體檢，補上了用戶與算法之間的交互，它們成為醫(yī)生、患者離不開的助手，帶來了真正的價值。
另一方面，DeepSeek帶來的可定制優(yōu)勢則強化了騰訊健康的“連接”能力。在過去連接的醫(yī)、藥、患、險基礎上，騰訊能夠帶動整個生態(tài)快速完成智能化部署，加速整個醫(yī)療產業(yè)的“大模型式”升級。
03
做好醫(yī)療大模型產業(yè)的賦能者
盡管在醫(yī)療諸多場景上都做出了突破性的應用，騰訊健康仍然更為強調自身作為“助手”的底色，用AI幫助醫(yī)療行業(yè)解決實際問題。
因此，現(xiàn)階段騰訊健康仍然投入更多精力至搭建專業(yè)醫(yī)學知識庫，以及強化大模型對專業(yè)醫(yī)療知識的認知與思考中，以降低大模型運行過程中的“幻覺”出現(xiàn)頻率，同時保證合作方能夠開發(fā)的大模型應用能夠緊貼臨床需求。
去年騰訊數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊健康總裁吳文達便曾說過：“能夠適配大模型的場景很多，我們會慎重考慮是不是該自己去做。對于一些深入臨床，特別復雜的場景，我們有能力去做，但應該留給更具比較優(yōu)勢的企業(yè)?！?/span>
畢竟，醫(yī)療領域從來不缺具體產品、解決方案的締造者，缺的是能夠為他們優(yōu)化底座的筑基者，去加速產品、解決方案的研發(fā)，并將其遞交給存在真正需求的用戶。
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