人工智能正在彻底改变医疗保健行业，并重塑美国及全球的临床工作方式。虽然各国会以自己的方式实施这些系统，但许多国家将利用AI带来的各种益处，如解决临床工作人员短缺、提高诊断准确性以及应对人口中的慢性疾病问题。
让我们来讨论一些这方面的成果。首先要认识到的是，当今医疗保健领域的AI应用证明了这项技术不仅仅是用来生成精美图片或编写人工诗歌。有些人倾向于认为人文领域是大语言模型的首要（如果目光短浅，甚至是唯一）应用场景。但就像人类大学生一样，大语言模型既可以用于追求艺术成果，也可以用于科学目的。它们可以成为艺术家，也可以成为医生。话虽如此，许多顶级应用案例都需要深度整合。这不仅意味着需要设置硬件、训练或提示大语言模型，还需要将它们与现有基础设施和业务运营相连接。这往往说起来容易做起来难。
虚拟世界协会的Alvin Graylin和生成式AI顾问Karl Zhao最近就美国和全球医疗保健领域的AI现状进行了探讨。我认为这次讨论有助于分析这些医疗保健系统以及它们将如何发展，同时理解国际贸易的复杂性，以及在大多数人都认同的全球互联经济中，各利益相关者如何从自身角度出发开展运营。
开源AI在医疗保健领域的崛起：本地部署解决方案正在塑造未来
人工智能正在革新医疗保健行业，改变临床工作流程，并解决诸如劳动力短缺、诊断准确性和慢性疾病管理等关键挑战。在美国，医疗保健行业引领生成式AI的采用，2024年投资预计达到5亿美元——比排名第二的法律服务业高出67%。这一增长凸显了AI的潜力，但其实际实施不仅需要前沿技术，还需要与现有系统的无缝集成、对成本透明度的关注，以及针对隐私问题的定制解决方案。
开源优势：企业采用
AI采用中最显著的转变之一是向DeepSeek R1和V3等开源模型的转移。这些模型为企业提供了经济高效、透明且可定制的解决方案，使其非常适合医疗保健应用。与专有系统不同，开源AI允许组织审计算法、确保合规性，并在不受供应商锁定的情况下将模型适应特定临床需求。
英伟达最近的战略转变强调了这一趋势。该公司不再仅专注于硬件，而是与专注于基于开源框架构建特定行业AI解决方案的公司合作。例如，基于DeepSeek的工具已经证明可以将诊断时间缩短40%，并在罕见疾病识别方面提高28%。这些进步突显了开源模型结合领域专业知识如何在精准医疗方面带来切实成果。
成本细分：特定领域软件主导AI部署
AI实施中一个关键但常被忽视的方面是成本分配。虽然GPU和推理芯片等硬件备受关注，但软件服务占总部署成本的近70%。这包括模型微调、与电子健康记录 (EHR) 的集成以及持续维护。开源模型通过减少许可费用并实现内部定制来帮助降低这些费用。
本地部署和私有云：医疗保健AI的新前沿
隐私和数据安全正推动着从超大规模云平台向本地部署和私有云部署的重大转变。正如Alvin Graylin所指出的："大多数组织非常不愿将其客户或患者数据放在云端。"这在医疗保健领域尤为明显，因为监管合规（如美国的HIPAA）和患者保密性至关重要。
例如，在中国，严格的数据本地化法律要求医院将患者记录保存在本地，从而推动了对私有AI部署的需求。虽然美国在这方面更为灵活，但对云安全和供应商锁定的担忧正促使医疗保健提供商转向混合或完全本地部署的解决方案。Karl Zhao强调了这一趋势，指出"软件和部署灵活性在AI规划中常常被低估"。
未来：专业化AI生态系统
开源模型、成本透明度和本地部署解决方案的融合正在重塑医疗保健AI。Stryker、Boston Scientific和Medtronic等公司已经看到与AI创新相关的股票增长，而AWS和Google Cloud等云服务提供商则面临来自本地化推理芯片（如TPU）的竞争。
正如Graylin恰当总结的那样，"AI不仅仅是即插即用——它需要时间与现有系统集成。"未来属于那些开源模型、领域专业知识和安全基础设施相结合以产生实际影响的生态系统。对于医疗保健而言，这意味着更快的诊断、更好的患者结果，以及更可持续的AI采用曲线——一个优先考虑隐私、成本效益和可扩展性的曲线。
结论
医疗保健领域的AI革命不仅仅关乎技术，还关乎这些技术如何实施。像DeepSeek这样的开源模型，结合本地部署和对成本结构的清晰理解，正在为企业AI的新时代铺平道路——一个平衡创新与实用性的时代。
