每經記者｜董興生    每經編輯｜陳俊杰    

跟往年一樣，今年全國兩會前夕，全國人大代表、好醫生集團董事長耿福能又進行了一次基層調研。他去四川省涼山州西昌市了解當前民營企業在發展中的困難，也走訪了成都幾家社區衛生服務站和基層診所，調研的情況最終會寫進他的兩會建議。

近日，耿福能接受包括《每日經濟新聞》在內的媒體采訪，詳細闡述了其即將在全國兩會上提出的建議內容。

作為來自醫藥行業的全國人大代表，耿福能連續多年呼吁支持民營企業發展、加大中醫藥知識產權保護力度、提高醫藥企業自主創新能力、借助科技手段提高中醫藥研發水平等。

今年，如何將大模型應用到醫藥研發和診療領域，是耿福能關注的重點之一。

全國人大代表、好醫生集團董事長耿福能 每經記者 張建 攝

應用大模型可縮短新藥研發時間

多年來，耿福能都十分注重借助互聯網技術，創新醫療服務模式。

2015年，好醫生集團就開始布局互聯網醫療，通過打造互聯網醫院，在“云端”建立病理科、影像科、檢驗科、藥劑科和特色醫療，并引入100多家第三方檢驗平臺，服務60萬家基層診所及藥店。

如今，經過七八年發展，互聯網醫療又迎來新的發展契機。在耿福能看來，這個契機就是DeepSeek等大模型的出現。

“過去使用AI（人工智能），始終是人類思維在主導，只是借助AI查查數據等，但現在不一樣了，有了DeepSeek這種開源大模型，它的知識是海量的，可能用幾秒鐘就能解決過去靠一個人永遠查不清楚的問題。”耿福能表示，采訪當天下午，他要參加一個會議，“專門研究中醫藥研發領域如何接入DeepSeek大模型”。

在他看來，中藥研發環節最有可能引入大模型，縮短新藥研發時間。

耿福能認為，無論是西藥還是中藥，在研發上都是要回答幾個問題，即藥品有沒有效、是什么在起效、怎么起效的、起效的過程是怎樣的，最終就是要找到新的化合物、新的靶點。而這個過程，既耗時又費錢。

“過去在新藥研發上有個‘3個10’理論，就是用10年時間、花10億美元、經歷10次失敗，才可能研發出一款新藥。但有了AI的幫助，建立起自己的行業‘小模型’，研發速度會極大加快。”耿福能說。

AI醫生也可以配置在鄉村診所

伴隨著DeepSeek橫空出世，越來越多的醫院已經開始接入這一大模型，或者與第三方公司合作打造適用的垂直大模型。最近的案例是，2月18日，瑞金醫院與華為共同發布病理大模型，為醫生提供更精準、更高效的輔助診斷支持。

國家醫保局公布的數據顯示，截至2024年4月，全國正常營業的村衛生室有58萬家。這數十萬家鄉村診所，是我國基層醫療和鄉村醫療服務的基石。在耿福能看來，若要在醫療服務領域讓“鄉村診所和城市醫院完全一致”，僅靠過去的互聯網醫療還不夠。

“各大醫院都在用，鄉村醫生也可以使用DeepSeek大模型，在醫療行業，應該讓鄉村診所與城市醫院都能利用現代科技成果。”耿福能認為。不過，如何才能把大模型配置在鄉村診所，讓鄉村醫生也能用起來，是耿福能接下來要思考的問題。

在他的設想中，需要有專業的企業在鄉村診所投放相關設備，并對鄉村醫生進行技能培訓。借助具備醫學知識的鄉村醫生和AI醫生，及時發現患者的疾病，“如果沒有辦法治療，就往上級醫院送”。

“有了AI的應用，過去很多分級診療和醫聯體解決不了的問題，就都可以解決了。”耿福能說，AI醫生的誕生，將有助于現代醫學與傳統醫學融合發展，最終形成統一的診療標準。

耿福能表示，雖說中醫“治未病”，但現實情況卻是“有病了才會去看”。“有了大模型后，可能通過推理演算，就能提前發現疾病，真正做到‘治未病’。”

因此，耿福能相信，隨著大模型基礎設施建設不斷完善，“三五年后可能會看到，每個鄉村診所都會配置一名AI醫生，讓老百姓的健康更有保障”。

AI診療不會取代基層醫生

盡管互聯網和人工智能已經給傳統醫療帶來極大改變，DeepSeek等推理大模型勢必將帶來更深遠的變革，但在耿福能看來，醫療行業的特殊性決定了AI問診不會取代醫生。

“過去都在打造互聯網醫療，我們認真研究后認為，互聯網醫療是一項嚴肅的工作，因為關乎生命。病人身邊一定要有醫生，醫生與病人的互動是個復雜的過程，沒有醫生的醫療是偽醫療。”耿福能認為，即便有了AI醫生和大模型加持，“病人身邊一定要有醫生”這一點也不會改變。

因此，AI只能作為醫生的助手，與基層醫生配合。“所以，AI診療永遠不會替代我們身邊的基層醫生，醫生應該把AI作為工具，提高自己的醫療技術。”耿福能說。

明確了這一前提后，剩下的問題就是怎樣才能利用好AI工具。具體而言，就是如何獲得盡量多的臨床數據，對醫療垂直模型進行訓練。

“醫療數據是重要資源。以漸凍癥為例，如果不把病例集中起來，就很難收集到數據，但這又涉及一個隱私問題。”耿福能說，因此就要對醫療數據進行脫敏處理，“去掉敏感信息后積累的數據就有價值了”。

他認為，隨著越來越多的病種數據被收集起來，醫療大模型將變得更加智能，進而在診療環節發揮更大的作用。