21世紀經濟報道 記者王俊 上海報道

AI醫療浪潮奔涌，行業融資活動持續活躍，AI醫療服務日益普及。《中國 AI 醫療產業研究報告》數據顯示，2023 年中國 AI 醫療行業規模已達到 973 億元，其預計到 2028 年將進一步增長至 1598 億元，2022-2028 年間的年復合增長率為 10.5%。

“醫療成為人工智能博弈的核心行業?！痹?025中國聯通合作伙伴大會·數智醫療論壇上，這成為與會者的共識。

不過，會上也提出，醫療領域高質量數據集不足成為AI醫療發展過程中的掣肘之處，訓練語料不足增大大模型應用錯誤風險， “幻覺”以及推理過程不透明等問題，導致面向診斷建議等場景風險增加；并且，大模型的硬件本地部署方式導致算力分散浪費。

與會專家建議，通過臨床數據的收集、脫敏和標注，構建高質量數據，以高質量數據的確定性，應對模型的不確定性。中國聯通副總經理郝立謙提出倡議：共同推動與各醫療機構、科研單位、產業伙伴共同建立專病標注聯盟，構建從數據治理到標注的數據工程能力，共同打造高質量數據集，并在此基礎上共同研發專病智能輔助診斷模型、手術規劃等人工智能的應用。

高質量訓練數據缺乏 AI幻覺增加醫療風險

從電子病歷到人工智能輔助診斷、遠程醫療，科技已經深刻改變了醫療服務模式。

其實，醫療領域一直是擁抱科技的前沿領域，此前醫療領域的信息化建設構建了數字醫療的基礎，伴隨著ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能的發展，為醫療領域發展再次注入動力。

當前，AI 已廣泛應用于醫療全流程，包括健康管理、診前診中診后服務、影像分析、藥物研發和手術機器人等。AI 助力醫療機構提升效率、優化流程，并改善患者體驗。

《中國 AI 醫療產業研究報告》數據顯示 2023 年 規模 973 億元，預計 2028 年達 1598 億元。東吳證券指出，細分賽道中，AI 影像、病理、醫療系統、健康管理、終端應用、制藥等領域各具特點，規模增長、 政策支持、競爭格局逐漸明晰，未來發展趨勢向好。

但是，關鍵技術不斷突破，面臨風險也在增加。會上，國家衛健委規劃發展與信息化司信息統計一級調研員沈劍鋒直陳當前面臨的四大風險。

第一，專業訓練語料不足增大大模型應用錯誤風險。沈劍鋒指出，醫療衛生領域短期內大模型應用爆發式增長，短時間無法提供足夠的高質量訓練語料，無法有效消除 "幻覺", 推理過程不透明等問題，導致面向診斷建議、用藥指導等場景風險增加。

這一點亦是行業普遍提及的痛點。高質量訓練數據直接決定AI大模型的性能，其不僅用于模型的訓練，還用于模型的驗證和優化。數據是人工智能的基石，高質量數據保障模型準確性。

此前有報道指出，中國約有5000家醫院具有病理科，但不足5%的醫院將數字化應用于日常的診斷過程當中，導致數據的規模小，影響了智慧化的發展。在算法的層面上，傳統的模式數據標注依賴于病理學的專業知識，導致非常的昂貴而費時，并且具有個人的主觀性。

而大模型自帶的“幻覺”缺陷，在醫療領域這一高風險場景中將面臨更多的挑戰。

第二，沈劍鋒提及，多模態處理能力不足導致大模型應用場景受限?！按笳Z言模型擅長語言交互能力對圖像、視頻等多模態數據的處理能力不足，對于圖文混合或文字加視頻的應用能力不足，難以有效支撐臨床復雜場景應用?！彼岬?。

第三，國產大模型的崛起顯著增加大模型應用， 基于少數大模型底座集中開發應用，面臨惡意攻擊，單點突破等安全風險

第四，沈劍鋒指出，大模型的硬件本地部署方式導致算力分散浪費。他提到，調研發現大多數醫療機構采用本地部署方式，客觀加快了 DeepSeek 的快速應用擴大，但導致算力硬件分散、資源無法發揮集中效力，存在重復投入、算力浪費等問題。

各方攜手共建高質量數據集

“醫療衛生語料和公共服務平臺成為關鍵。”沈劍鋒提到，這也成為與會者的共識。

“要以高質量數據的確定性，應對模型的不確定性?！北本┬l健委副主任嚴進指出，要通過臨床數據的收集、脫敏和標注，構建高質量數據，利用數據來驅動人工智能的研發，不斷優化人工智能的產品性能，提高模型的準確率、準確性。

“特別是在醫療場景下，高精度模型依賴于高質量的數據。”嚴進表示，他提到了北京的探索案例：依托北京安貞醫院建設心臟病的高質量的數據。

據其透露，該數據集整合了160萬例成人心臟數據和30萬胎兒心臟數據，上千例的妊娠合并心臟病以及上千例出生病例。數據覆蓋了160種成人心臟病和108種胎兒心臟病，還包含超聲心動圖影像、超聲結構化參數以及臨床病例等，確保數據的準確性與全面性。

郝立謙提及，中國聯通聯合首都醫科大附屬北京胸科醫院建立了17種征象、2萬例肺結核CT高質量數據集。

當前，醫療機構普遍采用“大模型基座+小樣本微調+專業知識融合”的方式落地部署大模型，本地化部署導致算力分散等問題。

對此，郝立謙指出，將充分發揮算網優勢，全面降低醫療機構使用門檻；并且，聯手合作伙伴共建醫療MCP服務體系，推動醫療人工智能應用規模化落地并運營服務。