在各地三甲医院接连传来完成DeepSeek本地化部署之际，人工智能医院这一新业态也迎来重磅消息。

有接近天津医疗系统的业内人士透露，通过AI赋能天津全市基层医疗机构并形成能力、服务、利益共同体后，微医天津人工智能总医院收入高速增长，2024年度总收入已跃居天津医疗机构前三强，或已迈入50亿元大关。值得一提的是，收获此份成绩单，天津人工智能总医院仅花费3年余时间。

随着AI的快速发展，人工智能医院也成为本轮技术革命热议的话题之一。目前已有多家人工智能医院传来新消息。去年8月，微医控股率先在上海发布人工智能医院，AI的应用涵盖了诊前、诊中、诊后全流程场景。在此之前，微医控股2020年就在天津打造牵头数字健共体的数智医院，通过3年时间将之逐步升级为人工智能总医院，为健共体内医疗机构赋能AI能力，推动了AI在医疗场景的规模化应用。另外，由清华大学智能产业研究院团队打造的人工智能医院Agent Hospital将于2025年上半年面向公众开放，目前首批42名AI医生正在进行内测。

但也需要指出，人工智能医院在发展中也面临一些难题。多位业内专家表示，AI技术日新月异，AI医疗已经步入快速成长期。但人工智能医院面临着商业化的难题，由谁付费是需要回答的。另外，在监管和数据安全等方面也需要实现突破。

AI赋能诊疗全流程

AI医疗，是数字医疗深耕者微医控股近些年的布局重点。截至目前，微医控股已有微医医疗大模型算法、微医医疗助手大模型算法、微医健康助手模型算法、微医生文本生成算法4种算法通过国家网信办备案。

日前，在MedBench新一轮榜单中，微医医疗大模型以总分位居自测榜单榜首。不仅如此，过去半年，其大模型还在另一权威榜单CMB（Comprehensive Medical Benchmark in Chinese）平台多次登顶。

随着技术的持续变革，AI在医疗领域的应用也在加速落地。业内普遍认为，AI应用提升了医疗机构在医疗分诊、检测、诊断、处方、用药及健康管理方面的能力，促进了医疗服务改革及智能医疗健康的发展。

在此基础上，人工智能医院的概念正逐渐清晰。上述业内人士指出，与传统医院相比，人工智能医院的最大特点是提质增效，一方面是效率提高，另一方面是能力提升。这在微医控股天津人工智能总医院已经有所体现。

在天津，微医控股人工智能总医院牵头266家基层医疗机构、2000余个基层医疗服务站、卫生室组成的健共体，全面承担“总技术赋能、总健康责任、总绩效统筹”，对基层医疗机构进行技术赋能和运营管理赋能，核心是以“AI医生、AI药师、AI健管、AI智控”，提升医疗机构诊疗、药事、健管和医保监管等各环节能力。如：其AI医生覆盖糖尿病、高血压、冠心病、脑卒中四类国家重大慢病，通过辅助诊断系统有效将三甲医院专家能力“平移”给基层医生；AI健管依据患者健康画像智能分组，实现患者的分层、分级、分标管理，并基于患者最新病情动态智能生成个性化健康管理方案，在AI健管的辅助下，一个健管师可以实现同时管理约2000个患者，大大提升工作效率。

解决了基层医疗机构的服务能力短板，天津市健共体整体实现患者医疗需求“接得住”，居民健康“管得住”，医保漏洞“堵得住”。该业内人士表示，AI医生等智能体的应用，让天津基层医疗机构的健康管理能力快速提升，患者回流基层明显，在按人头总额付费“结余留用”的政策下，许多基层医疗机构达成扭亏为盈。这一模式实现了患者健康指标提升、基层服务能力提升、降低医保支出增幅“两升一降”成效。

数据显示，2023年1月至2024年6月，天津人工智能总医院在管糖尿病会员的糖化血红蛋白达标率由17.8%上升至44.2%，血压达标率由19.5%上升至61.5%，血脂达标率由 24.8%上升至27.9%。基层医疗机构门诊增幅达23%至50%，超过80.3%的糖尿病患者选择前往基层机构进行慢病管理。医保支出增幅也显著下降，从2023年1月至2024年6月，天津健共体合作的基层医疗机构中，糖尿病患者人均额度盈余率超过25%。

截至2024年6月30日的六个月，微医控股“AI医生”的处方不合理提醒遵从率达到了99.97%；“AI健管”让单名健管师管理的人数从2022年的约550名增加至2024年上半年的约2000名。

持续探索

多位专家表示，人工智能医院在发展中也面临一些难题。

有券商分析师表示，从行业的视角观察，人工智能医院与AI医疗一样，商业化是最大的难点之一。无论是技术的研发与应用，还是人才队伍的建设，商业化是绕不开的难题，目前，绝大多数从业者依旧处于摸索当中。

值得一提的是，天津人工智能总医院2024年度总收入已迈入50亿元大关。50亿元是一个什么规模？ 

而从更大范围的“AI+”商业化维度看，年收入达到50亿元的人工智能企业已处于行业前沿，目前国内年收入超过50亿元的人工智能企业仅科大讯飞、微医控股、商汤科技三家。

商业化之外，监管、数据安全以及技术本身等方面也需要突破。IQVIA艾昆纬中国人工智能和创新业务负责人张畅曾表示，人工智能医院相对而言还是一个比较新的话题，在发展中需要解决两个前置条件，即监管和数据管理。

首先，人工智能的发展包括其在医疗健康行业的应用都还是起步阶段，所以监管相对比较保守，随着这些人工智能医院先例的落地，在监管上肯定会有所改进。其次，目前数据管理机制还不是特别齐全，但是最近上海等地也在探索医疗数据的产品化。从这个角度而言，这一前提条件也有所解决。

张畅认为，需要指出的是，医疗服务流程本身是非常复杂的，人工智能到底能够参与到什么程度，新的生成式人工智能和老的神经符号人工智能如何分工，目前还没有一个特别清晰的模式。此外在人才方面，有没有足够多的人会跨行业做这件事也是一个问题。

面对诸多难题，业内也在持续探索。以微医控股为例，其自研技术聚焦于深度融合临床真实诊疗数据与临床决策路径，形成临床解决方案，构建从“开放探索”到“精准锁定”的智能决策链路，确保循证合规。在数据安全方面，组建了专门的数据安全和隐私保护组织，主要采取了设备及系统层的基础安全防护（如防火墙、主机安全、入侵防护）、数据分类分级等技术措施，保障医疗数据的安全性和隐私性。

与此同时，微医控股也在计划与中国数字医疗行业的其他参与者合作，为中国的AI医院建立一个标准化的评估系统。

上述业内人士透露，微医控股曾首创中国第一家互联网医院并成功促进了互联网医疗行业规范的建立。当前，微医控股正和各方积极酝酿医疗AI行业规范的创建，以促进医疗AI在中国规范发展并与世界接轨。