摘要：央行副行長稱不會放任通脹 ...
近日，“華為正式組建醫療衛生軍團”衝上微博熱搜。
華為這一舉動，傳遞出其加快進入AI醫療產業的信號。近年來，華為通過華為雲盤古藥物分子大模型、眼科大模型等大模型以及AI解決方案，賦能醫療衛生行業。可以說，華為在醫療健康領域動作頻頻。
在該消息刺激下，3月10日，A股醫療相關概念紛紛異動拉升，截至收盤，AI醫療板塊指數（880747）上漲2.31%，家庭醫生板塊指數（880615）上漲2.93%，DRG-DIP板塊指數（880644）上漲2.79%，民營醫院板塊指數（880599）上漲1.87%，帶動、、、、、康之佳、、等多股上漲。
構建AI輔助診斷解決方案體係
軍團模式來自美國互聯網公司穀歌，核心是把基礎研究的科學家、技術專家、產品專家、工程專家、銷售專家、交付與服務專家全都匯聚在一個部門。
對於“衛生軍團”的含義，華為也給出了具體解釋和定義，華為“軍團模式”是指打破現有組織邊界，快速集結資源，穿插作戰，提升效率，做深做透一個領域，對商業成績負責，為公司“多產糧食”。
據了解，該醫療衛生軍團將專注於構建AI輔助診斷解決方案體係，推動醫療大模型在臨床場景的應用，為醫生提供更精準的輔助診斷工具，旨在提升醫療診斷的準確性和效率。
近年來，全球AI醫療市場規模將保持快速增長。世界經濟論壇發布的《人工智能驅動健康的未來：引領潮流》報告認為，人工智能是醫療保健的主要變革力量，預計2024年至2032年，AI醫療市場將以每年43%的速度增長，市場規模有望達到4910億美元。
在此背景下，這一舉措標誌著華為在醫療健康領域的戰略布局進一步深化，也顯示出其在積極推動AI技術在更廣泛場景中的應用。借助華為在AI和數據處理方麵的技術積累，未來或許能給醫療行業帶來更多可能性，為解決當下醫療診斷的痛點問題提供新思路。
宏源證券認為，AI能力提升可以處理和解釋大量非結構化數據，賦能藥物發現、疾病診斷、疾病預測與預防、臨床治療、遠程醫療和管理等領域，有望在醫療信息化、互聯網醫療、AI製藥等領域持續創新和提效。
市場規模不斷擴大
在華為動作不斷的背後是，是保持快速增長的全球AI醫療市場規模。
根據弗若斯特沙利文數據，中國AI醫療市場規模在2023年為88億元。2024年中國AI醫療器械市場規模達到96.41億元；2025年中國AI醫療器械市場規模預計將達到242.3億元；2033年中國AI醫療市場規模預計將達到3157億元，複合年增長率為43.1%。
其中，人口老齡化和醫療資源分布不均是市場規模不斷增長的主要原因。
一方麵，中國人口基數龐大，且老齡化程度不斷加深，人們對醫療服務的需求持續增長，而優質醫療資源分布不均衡的問題依然突出。AI 醫療能夠借助互聯網技術，打破地域限製，將優質的醫療服務延伸到偏遠地區，緩解醫療資源分配不均的矛盾；另一方麵，隨著人們健康意識的提高，對疾病預防、早期診斷和個性化治療的需求日益強烈。AI 醫療憑借其數據分析和預測能力，能夠為患者提供個性化的健康管理方案和精準的診療建議，正好契合了市場的這些需求。這種旺盛的市場需求，吸引了越來越多的參與者進入 AI 醫療市場，進一步推動了市場規模的擴張。
近年來，政府高度重視醫療健康產業與科技創新的融合，出台了一係列利好政策。
例如，相關部門鼓勵醫療機構開展 AI 醫療技術的試點應用，在審批流程上給予一定的便利，加速了 AI 醫療產品從研發到臨床使用的進程。同時，對於致力於 AI 醫療研發的企業，政府通過稅收優惠、資金扶持等方式，降低企業創新成本，激發企業投入研發的積極性。政策的出台，為 AI 醫療營造了良好的發展環境，吸引了大量資源湧入該領域，有力地推動了市場規模的擴大。
醫療企業加碼布局
2023年至2024年，醫療AI板塊迎來了多輪投資熱潮。
在AI+診斷領域，通過AI處理PB級基因數據，優化了腫瘤篩查流程；與華為攜手開發AI大模型，實現了檢驗結果的智能解讀。瑞金病理大模型（基於華為DCS AI解決方案）更是覆蓋了90%的常見癌種，診斷準確率高達98%。
在AI+製藥領域，與騰訊合作開發的分子骨架躍遷算法，篩選效率提升了50%；的AIDD平台則加速了靶點優化過程。利用AI預測患者招募成功率，有效縮短了試驗周期；則借助AI設計平台，大力推進創新藥研發。
在AI+醫療服務領域，通過整合體檢大數據，將早期癌症篩查準確率提升至95%；平安健康APP則通過AI問診覆蓋了4300萬用戶。
此外，創業慧康自主研發的醫衛領域大模型服務平台，已接入DeepSeek、Qwen-Max等第三方成熟大模型API。通過RAG（檢索增強生成）技術，為臨床決策、病曆生成等場景賦能。
博濟醫藥全麵接入DeepSeek應用，依托其高性能和低成本優勢，構建多模態全場景的人工智能應用集成體，全方位提升新藥研發服務智能化進程。
DeepSeek在博濟醫藥的應用涵蓋了靶點發現、藥化合成、化合物篩選、晶型預測、動物實驗、臨床試驗方案設計、受試者招募、中心篩選與啟動、臨床試驗執行、品牌宣傳、智能化辦公等多個方麵。
