21世紀經濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
近期，IVD行業的AI概念股表現強勢。安必平、迪安、華大、三諾、萬孚、潤達、金域、塞力醫療等多家IVD企業股價大幅上漲。
這一輪強勢表現離不開AI技術的革新，尤其是DeepSeek大模型的推出。DeepSeek憑借廣泛的應用場景和低成本的數據獲取，迅速成為AI大模型領域的新焦點。
目前，金域醫療、華大基因、圣湘醫療等IVD企業已選擇接入DeepSeek。隨著DeepSeek等新一代人工智能的出現，IVD行業將迎來前所未有的變革。這些技術將從診斷精度、場景拓展等多個方面，為IVD行業注入強勁動力，但真正從概念落地到商業化實踐盡管檢驗學科沖在前面，但仍道阻且長。
華南某醫檢從業者向21世紀經濟報道記者表示，利用新技術挖掘行業產業鏈深層次的價值已經不是新鮮事，各家布局之外仍存在公開的競爭，DeepSeek開源策略之外更會加速整體競爭的過程。
無獨有偶，從事AI藥物設計研究的浙江大學藥學院教授謝昌諭也表示，技術可能并不是DeepSeek最大的優勢，在代碼開源、研發人才充沛和迭代優化異常迅速的AI行業，技術上的差距或許很快會被其他公司追趕。
檢測效率及精度得到提升
DeepSeek作為新一代人工智能的代表，能夠提升檢測的速度以及診斷的精度。拿基因測序儀為例，通過DeepSeek的算法優化，數據處理效率的能夠提升300%，大大提高了醫療診斷的效率和醫療服務的質量。
而在應用方面，金域醫學宣布接入DeepSeek，2月份，金域醫學在域見醫言大模型以及配套的智能體應用“小域醫”上正式完成DeepSeek-R1模型的部署。金域的醫療模型具備智能項目推薦、檢測結果判讀、報告生成等功能，能夠提升了檢驗效率并優化了醫生的診療決策流程。例如在HPV檢測方面，“小域醫”可直接為醫生提供詳細的檢測分析與建議，大幅縮短患者從檢驗到治療的等待時間。
與金域一樣，華大基因也希望借助DeekSeek提升檢測的整體效能。近期，華大就宣布，基于DeepSeek-R1的技術優化，進一步降低數據分析成本，從而提升整體基因檢測效能。
華大基因在24年推出了基因檢測多模態大模型“GeneT”，這一模型有超過百萬級的數據訓練，能夠準確識別基因組中的致病變異，提高診斷的準確性。而在DeepSeek的助力之下，華大基因將進一步降低分析成本，擴大應用范圍。
同樣選擇接入DeepSeek的還有思路迪診斷。最近,思路迪診斷宣布將DeepSeek接入腫瘤臨床知識庫（CKB），從而優化基因變異解讀。
值得一提的是，思路迪CKB團隊在GPT-4o版本發布后，就已經其集成到腫瘤臨床知識庫中。此次接入DeepSeek模型，也旨在擴容整體數據量，提升分析的效率以及精度。
隨著DeepSeek的開源，各大醫療器械廠家紛紛開始針對復雜的醫療場景，對專業醫療數據進行二次開發，從而推動IVD產業向智能化、信息化方向發展。
DeepSeek等新一代人工智能的出現，為診斷行業帶來了充分的想象空間。首先，AI技術打破了地域限制，實現了遠程醫療。搭載AI的遠程診療設備能夠進行高清影像傳輸、實時數據分析和遠程會診，讓優質醫療資源得以更廣泛地共享。
圣湘生物公開表示通過大模型的接入，推動遠程醫療的發展。宣布圣湘生物自研平臺“傳染病數智化系統”正式接入DeepSeek-R1模型。
公開信息顯示，基于DeepSeek的深度學習和專屬產品知識庫的高效協同，圣湘生物希望將這一系統與數智化傳染病系統深度融合，結合已有的三端合一醫院合作檢測數據和診療路徑，持續優化呼吸道傳染性疾病的診斷和治療環節。這一舉措將為居家消費者提供智能抗生素合理用藥提醒的數據支持。
此外，DeepSeek等新一代人工智能憑借著其海量的數據，以及出色的數據分析和學習能力，能夠為患者提供個性化的診療方案。這也是IVD行業未來發展的重點方向之一。
智能大模型能夠通過接入海量的數據，以及出色的自主學習能力，能夠對患者的健康數據進行長期跟蹤和分析。
在DeepSeek等新一代人工智能的助力之下，各大IVD能夠更自如地對不同應用場景進行探索，從而擴充整體的市場容量。
商業化落地之難
數據是AI醫療的重要資源之一。無論是檢測診斷的實施，抑或是診療方案的提供，都需要龐大的、高質量的數據資源供給。然而，數據質量和隱私問題使得獲取高質量、標注良好的數據集成為一大挑戰。
有業內人士向21世紀經濟報道表示，“醫療數據是各類數據中最難獲取的，但它又是醫療AI發展的核心資源。受現有管理體制機制影響，不同監管部門之間的共享渠道也不暢通，大量有價值的健康數據無法有效利用。同時，國內數據的標準化程度較低，不同醫療機構之間的數據格式和結構各異，需要醫生群體不斷在前期做相應的前置投入診斷訓練。”
數據標準化是醫療數據應用的一大問題。標準化問題主要體現在數據整合、效率和跨機構協作等方面。上述AI醫檢專家向21世紀經濟報道表示，“不同來源的數據格式和標準不統一，導致數據整合困難。醫療機構、科研機構、醫療器械公司等各有不同的數據采集和管理系統，缺乏統一標準，從而限制了數據的價值挖掘。”
除了數據價值難以挖掘外，非標準化的數據還會嚴重影響了數據的效率。在數據格式和編碼標準不同的情況下，就需要花費大量時間和資源進行預處理和清洗工作。
此外，非標準化問題還會阻礙跨機構的數據寫作，使得不同醫療機構之間的數據無法直接互通，從而讓聯合研究和遠程醫療服務難以實現。
醫療數據不同于其他資源，它具有明顯的合規性的問題。如何解決數據的合規性問題，是醫療數據開發的主要難點之一。
目前，法律法規和技術保障是確保醫療數據使用合規的主要手段。上述AI醫檢專家向21世紀經濟報道表示，“確保醫療數據使用的合規性和透明度是一個復雜的多方面問題，涉及法律法規、技術手段以及倫理考量。首先，在法律法規層面， 各國都有一系列嚴格的法規來規范醫療數據的收集、存儲和使用。其次技術手段也是保障數據合規性的重要環節。可以采用加密技術和匿名化處理可以有效保護患者的隱私信息。例如，通過差分隱私技術可以在數據過程中加入隨機噪聲，從而在不影響結果的前提下保護個體隱私。”
而對于IVD企業而言，在使用醫療數據時，需要遵循最高的倫理標準，確保患者知情同意，并尊重患者的自主權。
總的來說，只有解決了數據合理化和標準化問題，IVD智能產業才能真正實現商業化。
本文鏈接：AI驅動IVD行業變革，從概念炒作到產業落地有多遠？丨AI醫療浪潮?http://www.lensthegame.com/show-9-39198-0.html
聲明：本網站為非營利性網站，本網頁內容由互聯網博主自發貢獻，不代表本站觀點，本站不承擔任何法律責任。天上不會到餡餅，請大家謹防詐騙！若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。