关于医疗AI：聊聊两会给出的方向、禁止AI处方和京东健康医疗大模型开源 E.114
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这里是万物生长 FM 一档有关生命死亡与爱的播客讲述生命科学及一切我是玉米

这一期又是单口我们又来聊聊 AI 医疗相关的一些话题这一周是两会期间我们首先把视角聚焦在两会上政府工作报告给 AI 医疗指出了一些比较明确的方向当然可能没有那么明确有一部分是我的解读我们会来聊聊政府工作报告以及两会期间关于 AI 医疗的讨论

其次呢,过去一段时间,大概这一两周,在 AI 医疗方面有一个政策上的讨论,其实是有很多媒体都在报道的禁止 AI 处方,我们来聊聊这件事的原委到底是怎么样的。

以及上一周在医疗 AI 领域有一件还算不小的事吧也算大事京东健康宣布了它的医疗大模型开源我们这一期大概就聚焦在这三件事上话不多说那我们就开始本期的内容吧

如果你常听我们的播客,无论是我们聊医改,还是聊互联网医疗的话题中,我们总会引用到在过去几年政府工作报告中的一句话,在提高医疗卫生服务能力部分,一直有一个要求,叫促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局。

这句话反复提到在过去几年的政府工作报告中都有而且各种各样的文件政策规定都是从这句话延伸出来的在互联网医疗时代各个参与方无论是公司也好医院也好医联体也好似乎都有些心有余而力不足特别是那些互联网医疗企业大家在讲的故事是

能借助互联网技术打破时空限制将优质医疗资源带给基层用户主要还是强调互联网它的没有时空壁垒这个作用但是问题是这一故事逻辑它并没有解决一个问题就是优质医疗资源总量不足这是核心问题如果你不提升或者说叫扩容优质医疗资源的话

我们始终好像在打着擦边球而就在几天前刚刚发布的 2025 年政府工作报告关于医疗部分提到了很多重点大家应该在各个地方都看到了

这些重点我稍微的说几条比如说实施健康优先发展战略促进医疗医保医药协同发展和治理这个话不是新的提法但是健康优先这个也是非常重要的一个总纲领然后还有深化以公益性为导向的公立医院改革

强调了这个公益性后面还有推进编制动态调整建立医疗服务为主导的收费机制完善薪酬制度这些是跟公立医院相关的还有改善病房条件以患者为中心来改善医疗服务等等等等今年的里面还

还是有我刚才提到那句话并且一个字没改叫促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局实施医疗卫生强积工程也就是强积层工程等等等等还有很多条啊包括优化药品集采政策包括完善中医药传承发展包括加强疾病预防卫生体制建设等等等等这些条我就不再念了反正大家应该能从各种地方看到政府工作报告中关于医疗的部分

除了关于医疗部分的描述 2025 年又是今年的政府工作报告关于人工智能部分倒是很新的提法激发数字经济创新活力这个不新推

推进人工智能家行动这个跟去年一样后面的有一些新的提法他说将数字技术与制造优势市场优势更好结合起来支持大模型广泛应用大力发展智能网联新能源汽车人工智能手机电脑智能机器人等新一代的智能终端以及智能制造设备比较去年比较新的提法其实是结合制造优势和市场优势

支持大模型的广泛应用大模型这个词在这里面是比较新的跟去年相比结合起来看 AI 医疗在未来应该说大有可为我们稍微做一些分析比如说今年着重提了支持大模型广泛应用我觉得这跟 DeepSeek 大火引发各行各业领导代表委员们在各种场合的热议有很大关系大家都在讨论人工智能大模型

并且很多媒体都在各种代表委员通道上直接就问这些代表委员关于 DeepSeek 怎么看关于大模型怎么看

而在大模型的应用中医疗一定是一个不得不提的重要场景跟我刚才讲的政府工作报告中关于医疗的描述也能与 AI 医疗的发展方向相结合起来首先还是今年报告中延续过去几年的提法促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局实施医疗卫生强积工程与互联网医疗时代相比

政府行业和人民都期待在 AI 医疗时代人工智能能够解决优质医疗资源扩容这一难题从行业的实践来看近期也就是这一个月内吧众多的公立医院宣布开始落地人工智能打模型应用特别是

有许多许多医院都宣布要么是接入 DeepSeek 要么是接入某一家医疗大模型公司开始落地它的人工智能应用而人工智能企业或者说过去的这些以技术为代表的这些企业它的技术如果能和公立医院积电的众多的临床数据结合起来

是很有可能加速 AI 医疗行业的发展的我也希望行业领先的企业能和顶级的公立医院合作从而训练出高水平高质量低成本的医疗 AI 应用进而能让这些 AI 应用在广袤的基层发挥价值我觉得公立医院的入场可能在不久的将来就能让人工智能真真切切的走到临床一线

也能让老百姓更实实在在地感知到另外一点值得一提的是今年的政府工作报告中还重点提了几个专科它的提法是加强护理儿科病理老年医学专业队伍建设完善精神卫生服务体系如果你是行业的从业人员或者说你有一些这个行业的体感这几个专科确实是医疗资源最匮乏的

我们能知道儿科医生非常缺精神卫生科的医生非常缺这些我们都知道确实是亟待加强的领域而这也正是 AI 医疗的机会比如说在护理科中 AI 能通过智能监测和自动化文书处理来优化资源的分配儿科领域能借助 AI 帮助家长随时随地的找到可以交流的医生这个医生是加引号的可能是 AI 医生哦

AI 还能进行发育行为的追踪并且还能辅助很多罕见病的诊断我们知道有很多罕见病都发生在儿童身上那病理科就更不用说了它能利用高精度的图像识别和大数据分析技术来提升癌症甚至其他的复杂疾病的检测准确性

在不少的疾病中都有应用甚至我们能看到 AI 的水平甚至超过了不少人类医生在老年医学科的结合上 AI 可以预测跌倒风险管理多种病种的用药监测认知健康那精神科呢就不用说了通过数字化的评估和虚拟治疗助手来支持心理干预现在确实有很多人更愿意和 AI 对话

而不是说他觉得自己有心理问题马上就去找一个医生简而言之吧 AI 医疗在这几个科室的领域我觉得都大有可为最后不得不提的是今年的政府工作报告中还提到了深化以公益性为导向的公立医院改革优化药品集采政策这两条从这两点可以看出来政策会继续明确公立医院公益性改革的方向

药品极彩呢它仍然会确定性的坚定执行所以说这两个大家也别抱什么幻想那

那公立医院和基本医保保基本这一基本面是不会改变的而这个加引号的确定性其实也能为 AI 医疗的发展提供两个方向一个方向是拥抱公立医院为公立医院提供技术支持帮助公立医院的人工智能改革上添砖加瓦而另一个方向则是瞄准自费市场锚定人们对高品质的医疗服务是有追求的

无论是在养老心理代谢等等这些场景 AI 可能都有机会此外政府工作报告中提到的无论是医保基金的监管疾控体系的建设中医药的发展方面

AI 应该说都已经有比较明确的应用未来可能会更优化更高效我就不再多赘述了反正在政府工作报告中我们能看到尽管 AI 医疗的应用确实是处于发展阶段或者说比较初步的阶段但是它的潜力或者说它的想象空间真的是巨大的

它无论是在提升医疗质量还是效率上特别是在我提到的那个促进优质医疗资源扩容上真的是大有可为这也是为什么我们持续关注 AI 医疗这一话题的原因当然呢

我也不可否定的是在两会期间当然也有很多谨慎的声音比如说也有全国人的代表就建议他的提法叫建议在 AI 嵌入医疗实践中要更加扎实和慎重当然这个医生的人的代表他的说法完全没有问题

因为医疗这个行业人命关天确实需要谨慎更谨慎比如说他提到在 AI 嵌入医疗实践过程中应该更加扎实慎重需要在技术更成熟验证更充分后再引入医疗流程那确实行业也是在这样做的他

他还说要加强 AI 伦理的探讨在确保数据安全的基础上保证 AI 使用有专业医生把关那目前为止行业确实是在探索这条路以及可能还有新的路线

他还提到医疗 AI 发展需坚守生命至上的初心 AI 终极目标是释放医生的机械性劳动建议强化社会宣传和医护培训在 AI 迅速发展的大背景下提高医生与患者深度沟通的人文关怀能力他说的话完全没有问题我觉得

这正是 AI 现阶段发展需要考虑的问题我一点不认为在两会期间这样的人的代表他的发言会阻止 AI 医疗的发展我觉得他的讨论非常的务实实际这就不得不提到我们上一周应该说上两周吧

在行业里有一个非常重要的关于政策上的讨论就是很多媒体都用了就说某地禁止 AI 处方或者说某地禁止人工智能处方这个事的原委到底怎么样我们先来聊一聊

我还是说大家如果听过我们之前节目的话我们分享过一个观点就是相较于互联网医疗时代那个初期大家对于互联网医疗是比较抵触的是比较谨慎的但是在 AI 医疗发展的初期可以说无论是从社会从人民从老百姓从医生从政府

它的宽容度和认可度绝对是非常大的我们很难看到在 AI 医疗发展现在处于初级阶段各方对于它的强烈反对和质疑人们都在考虑这个 AI 到底能实现什么能带来什么能如何应用我觉得这跟 ChatGPT 这跟 DeepSeek 他们给人的这种广泛震撼是有关系的

但是为什么这两周这些媒体开始强调政策规定禁止 AI 开除方然后医疗风险需要强监管等等等等我说这其实是部分媒体拿过去的政策在炒冷饭为什么这么说我们来详细聊一聊

最近这些媒体关注的禁止 AI 开除方的政策出自于湖南省医保局发布的关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知你从这个名字上就可以看出来这是湖南省医保局对于医保定点零售药店的监管

所以这跟人工智能啊这跟 AI 医疗的发展或者说给他们定一个方向这是完全不存在的我们来看一看其中关于人工智能的描述这个描述是在原文的第五条大家随便去搜应该能很快的搜到这个原文这个第五条它的核心是规范互联网医保定点医院处方行为这个规定中提到

互联网医院需按规定接入省医保电子处方中心并进行电子处方流转

这个处方行为需严格执行两个规定,这两个规定是什么呢?关于印发互联网诊疗管理办法实行等三个文件的通知,这是 2018 年国家卫生健康委发的。另外一个是关于印发互联网诊疗监管细则实行的通知,这是国家卫生健康委 2022 年发的。

要依照这两个规定应与患者或家属进行有效充分的沟通问诊严禁使用人工智能等自动生成处方这个出处是在这儿

我们来详细的介绍一下这两个政策它里面提到的前半句其实说的是什么事呢只要是取得医疗机构牌照的互联网医院无论是医院第二名称的互联网医院或者企业依托公立医院开办的平台型互联网医院都可按规定接入他们省的医保电子处方中心进行电子处方流转

这是湖南省的其实很多省份这个政策是差不多的这个规定的前半句相当于是对互联网医院正规与否做一个描述那后半句里边多数媒体引用的时候他都忽略了原文提到的两个有关规定就是 2018 年和 2022 年的两个有关规定这两个有关规定恰恰是互联网医疗发展中两个阶段两个非常重要的监管办法

但是媒体忽略了这两个有关规定,仅仅说根据有关规定,他们强调的是要严禁使用人工智能等自动生成处方。如果你看过那两个规定原文,或者说对互联网医疗监管政策这个脉络有了解的朋友,应该知道,人工智能不能开处方不是什么新规定,这就是 2022 年 3 月份国家卫生健康委印发的《互联网诊疗监管细则事行》中的明确要求。

那国家卫生委发了要求各个省市肯定要贯彻执行所以最近媒体关注的湖南等地要求严禁使用 AI 自动生成处方不是什么新规定它不光不是什么新规定更没有为大模型浪潮之后医疗 AI 的应用指明一个方向我们详细点说啊在这个互联网诊疗监管细则中严禁 AI 自动生成处方它监管的是什么呢

他其实监管的是在互联网医疗时代个别平台他背后根本没有医生就通过人工智能生成一张带有医生药师签字的处方出来而过去的这种违规行为确实多发在药店为什么呢我给你举一个场景啊用户如果想去药店买药他发现他想买的是处方药但是他手里没有处方药店呢往往就想把这个药卖给他

那这个时候药店的店员通常会协助用户做一次简单的互联网问诊只要是正规的药店啊他都会要么是自建要么是接入某个互联网医院用非常快的时间协助用户完成这次问诊大概就是用户姓名性别年龄然后他有什么疾病史他有什么过敏史都是选几个选项就好了然后他自述是什么疾病过去在哪确诊过然后

医生很快地根据这些信息就会给他开一个处方开完处方之后流转到互联网医院上的药师他会审核签字那这样呢一张合法合规的电子处方单就完成了

用户就可以凭借这个处方单购买处方药如果他还是在医保报销范围内的话他还能经过系统上的一些处方流转用户就能在医保定点的药店使用这个医保报销那这是正规的那不正规的药店呢他可能自建或接入了一个不正规的互联网医院这个互联网医院背后可能都没有职业的医生

它是通过系统或非常基础的人工智能工具在几秒内就可生成一张假处方这个处方跟那个处方的区别就在于它背后根本就没有医生它就是简单的机械的用 AI 来完成了刚才那个操作

其实湖南的政策监管的就是这种不合规的行为那这种行为我讲完之后你应该就知道跟最近 DeepSeek 大火大家把人工智能当成一个助手你跟助手问一些简单的健康或者疾病的问题助手给你一些用药的建议这逻辑上完全是两回事当然我们知道这些 AI 工具给的用药建议存在一定的误差它有它的幻觉等等等等各种各样的因素

所以各个工具嘛他会强烈的提醒用户用很多非常醒目的文案兜底比如他说本回答由 AI 生成仅供参考不构成任何专业建议甚至还有很多助手他会提醒如果遇到什么样的情况一定要去线下就医人们很好理解

这跟我上面提到的用 AI 开了一张用户可以去拿着买药的加引号的假处方这之间是有非常明显的区别的

我觉得媒体不应该把这个概念混淆掉相当于他们的那个报道产生了一种蒙太奇这个蒙太奇是什么呢就是最近这个 AI 助手或者说 DeepSick 等等这些大火火了之后这个标题里就叫禁止 AI 开处方以为是他们开处方其实人家监管的根本不是这个除了这个之外最近我还看到几条热搜大意是用户拿着自己和 DeepSick 交流的疾病建议去跟医生问诊

从我的角度或者说从我们老百姓的角度

从医生的角度甚至啊这种行为值得鼓励啊每个人都是自己的第一健康责任人每个人都有了解自己身体健康的权利对于自己的健康状况有一个初步的了解你再去看病对于医生和患者双方来说都更高效这个事儿没有什么问题啊那个词条还非常挑事儿啊里面说到 DeepSick 和医生说的不一样该听谁的我觉得这个问题明显就是太不深入群众了

我觉得大家都不傻首先我们知道两个真人的医生可能说的也不一样甚至是两个在同一医院同一科室上班的医生面对同一个患者他的说法可能都不一样

只要去看过病的或者经常看病的人一定知道我在说什么那退一步说如果患者带着自己查询的资料去找医生医生他认为自己是对的就医生认为医生说的是对的但是他没有说服患者那说明医生也需要提升自己的沟通能力啊那所以回到我们前面说到的各家媒体争相报道的禁止 AI 开处方这个事我总结而言就是挺乌龙的

我觉得媒体朋友们应该多了解它的前因后果不要让 AI 在各行各业都在大放异彩的当下让 AI 医疗的发展上先背上了一个大大的舆论压力那我再来说一说过去一两周在 AI 医疗领域的另一件大事儿

这个事能叫大事吗应该还不错吧叫京东健康的医疗大模型宣布开源京东健康的官方是这样描述的京东健康旗下精医千寻医疗大模型启动开源成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型这个话是非常值得商榷的

先不说它是不是首个开源的医疗大模型毕竟此前也有一些开源的医疗项目比如说复旦大学和同济大学研发的那个重警中医大模型它也是开源的那这个成为首个值得商榷啊我更想说的是它这个话有点前后矛盾你刚启动开源你后面就说你成为了国内首个全面开源的垂泪大模型有点矛盾啊

当然这儿有点吹毛求疵我打个岔话说回来我去看了整个他开源的界面以及他整个京东健康开源的论文我自己评价我觉得京东健康还是挺慷慨的他公开的内容包含了论文代码模型以及过去的训练数据当然他也没忘了自己炫耀他自己参与评测的结果并且参与评测这个事儿也挺乌龙的我等会儿再讲一讲啊

从他开源的网页中他开源的网页是公开的我回头也放在 show notes 或者评论区里大家如果感兴趣的话可以去看一看从他开源的网页中我们可以看到精通健康医疗大模型是基于 LAMA70B 和千问 72B 两个基础大模型他通过多阶段的后训练包括了连续的预训练监督微调和基于人类反馈的强化学习来优化他的性能的

这两个基础模型一个是 70B 一个是 72B

如果比起那些通用大模型开源的这个数据不算大比如说 ChadGBT 比如说豆包比如说 DeepSeq 他们可能是 1000 币甚至更多他们的这个参数规模但是这个 70 币和 72 币在医疗大模型里也不算少了而且他们还公布了一个包含 1000 个高质量临床数据的一个数据京东健康也提到了他的医疗大模型通过结合医生临床病例数据

优化模型的推理能力也填补了临床专业知识和 AI 推理之间的差距这算是一个亮点我读了读他的论文之后比较有意思的是在行业里讲不算新东西但是他们把它写出来我觉得还是挺有意思的

就是精通健康医疗大模型的训练方法在他的论文里他是说为了模拟医疗专家的认知路径他把训练分成两个阶段在预训练阶段就像医学生一样来学习各种医学知识进行模拟识别但是在一些缓慢的复杂的场景这个缓慢的可能是一些翻译问题比如说一些慢性病或者说一些复杂病的场景他需要执行一些特定的推理步骤通过监督微调和强化学习来实现

而值得肯定的是京东健康它公开了预训练监督微调强化学习这三个阶段的训练目的和数据集的规模同时也给出了相应阶段的数据管道也就是说你如果拿着这个模型想用你在这两个阶段是可以给出你自己的数据集来进行训练的

我们可以看一下它的数据规模京东健康医疗大模型在预训练阶段总计有 2000 亿个 token 医疗数据占比 30%也就是说剩下的 70%可能是一些通用的数据那监督微调又分成了三个阶段第一阶段是 700 万个基本指令事例第二阶段是 140 万个高质量复杂指令第三阶段是 6 万行常练推理数据并且这些数据都已经开源啊

强化学习阶段它使用了 5 万对数据包含 45000 医疗数据和 5000 非医疗问题而且我刚才提到的那个包含了 1000 个高质量临床记录也已经开源还是我刚才说那些问题如果比起那些通用大模型的话这 2100 个 token 的数据也不算多但是在一个医疗大模型里或者说在市面上已经有的他们还算不错简单说就是这个开源这真开源

是真希望其他的公司其他的研究机构医院甚至是个体来部署使用

当然呢就像京东健康在他的官方描述里说的他现在是启动开源我作为一个从业者我还是希望有更多的信息可以公开特别是技术报告怎么说呢很多人可能不太知道一个所谓的开源模型它开源了什么或者说它开源什么是最重要的我简单说就是它整个微调和强化学习阶段它

他要在他的技术报告上记录他训练中到底做了什么就是他的那个监督微调和强化学习这两个阶段他做了什么能让他的这个医疗大模型更准确更没有幻觉这个事是最重要的

这个技术报告做得好它就能让人由高到低由浅入深的理解你的技术为什么 DeepSick 能让那么多人讨论那么多的技术人员感到震撼其实就是它的技术报告做得相当好相当完美就是从 DeepSickV3 到 R1 那个过程做得非常好但是无论如何京东健康还算是给医疗行业立了一个大厂的榜样

这个还是挺值得点赞的不过还有很多问题我觉得值得我也值得行业期待比如说在数据公开方面目前京东健康公布了 1000 个临床数据你可以简单理解这 1000 个可能是电子病例或者说简单的医生和患者之间的这种对话那

这 1000 个对于一个医疗模型的训练肯定是不够的,比如说问题就来了,是精神健康只有这 1000 个优质的临床数据,还是它有更多它只是暂时训练了 1000 个,那如果开源了之后,理想情况下会有更多医院来使用,那如果医院来使用,它是不是能在临床数据方面更多的贡献,让这个模型更好,

这些都值得期待另外就是关于那个京东健康非常在他的宣传上极力宣传了那个 madbench 那个评测榜单他评测结果说他们现在这个模型是第一我刚才说有个乌龙是这个榜单其实更新是非常不及时的

他们公布了他们是第一之后很快杭州的几个公司唯一吧然后他们就选了可能一个时间点因为他们这个叫千寻 pro 还是什么就是他选了这个 pro 版本还没公布之前他们是第一哎呦等等这很乌龙啊

我觉得这个榜单不是最重要的你拿了这个榜单第一也并不能代表你的 AI 医疗就更好用大家可以去听听我们前面的播客聊的关于他们的回答他们现在回答都还不如 DeepSeek 这是真的我觉得未来他们确实需要跟更多的医疗专业模型来做对比

比如说 MadPom2 就是那个美国那个以及榜单本身就是这种评测或者说这种榜单本身这些企业应该更多的参与进去这个参与不是让他们暗箱操作黑幕而是说规则应该是这些头部来定或者说来参与制定的

这个事儿对于整个医疗 AI 行业都有很大的好处那更别说在医疗场景中除了文字之外还有很多图片视频声音这种形态的信息那京东健康医疗大模型它多模态的功能何时才公开这也是一个非常值得期待的点

还有刚才说了如果有更多的医院想要部署那当然医院可能还是需要很多精通健康的商务团队或者说合作团队去跟这些医院合作这算是医院合作部门的一个非常重点的事那这个模型部署的门槛有多高

那个 70B 和 72B 这两个数据看起来不大但是它这个模型上它有哪些部署的难点我觉得未来如何协助更多的医院部署这也是值得期待的那更别说我刚才也提到医疗确实是人命关天的行业就像我们前面无论是两会上代表的建议还是我刚才提到那个政策大家都很关注医疗安全的问题

这个问题也确实容易被媒体和大众来关注和讨论吧我觉得那京东健康它的这个模型有哪些安全机制来防止输出有害信息模型中关于医疗安全的验证的训练我觉得也同样值得公开

最近几周周五的这个节点我都在更新跟 AI 医疗相关的话题当然我不会把周五就固定成 AI 医疗这一个栏目我肯定还会讨论很多行业一点的话题反正总而言之如果我周五更新的话我希望我们是讨论医疗行业的话题如果你是从业者可能会对你有帮助如果你

只是对健康想要了解我觉得可能你也能从中听到现在的医疗行业正在关注哪些热点有哪些热议讨论的可能也算是你一个信息获取的一个渠道非常开心大家能听到我在这得不得安我今天讨论的 AI 医疗这三个事我觉得总体下来就是

在 AI 浪潮确实在席卷全球啊就是其他领域已经享受 AI 带来的效率革命的时候那医疗 AI 确实还在初步发展的阶段可能很多场景也都在初步发展的阶段那我关注医疗场景吧那确实还在初步发展的阶段我希望它能有

更明确或者说更快速的落地应用当然我也十分关注无论是技术啊伦理啊这中间该如何的一个个的攻破这些问题无论如何我都希望我的这些讨论包括大家在群里在评论区的讨论能帮助我们这个行业向前再走一步

说点矫情的话就是让 AI 之光能照亮更多生命的前路我对此很有信心好呀那我们这期就先说到这儿我们下期见拜拜