华为成立新军团！《焦点访谈》关注：深圳人开始用AI+医疗看病了！
华为成立新军团！《焦点访谈》关注：深圳人开始用AI+医疗看病了！
华为已正式组建医疗卫生军团，重点构建AI辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型在临床场景的应用。在深圳罗湖医院集团，"DeepSeek+腾讯混元"双模态系统已全面覆盖从预问诊、辅助诊断到病历撰写等多个环节，AI技术正以前所未有的方式改变着医疗服务。
华为组建医疗卫生军团
3月8日，记者从多位知情人士确认，华为DCS领域总裁张伟力将担任华为医疗卫生军团负责人，张伟力此前岗位隶属于华为数据存储产品线。
不久前有消息称，华为已正式组建医疗卫生军团，重点构建AI辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型在临床场景的应用。但华为内部人士对记者表示，目前在相关发文中并没有关于医疗卫生军团职能的具体表述，但提及了医疗卫生军团的成立主要是为解决AI在医疗行业落地过程中的技术、生态对接等问题。
"张伟力是存储线的人，现在职位仍然挂在存储产品线，是周跃峰下面的人，看医疗军团的方向主要技术基础还是来自于原来的DCS领域，但会从行业角度下沉，加大力度投入医疗领域。"华为内部人士对记者说。
在此前与瑞金医院合作的过程中，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰曾提及，医疗领域的数据质量很高，这样的行业会率先实现AI应用的落地。但应用落地前医疗领域仍然存在三方面障碍。"首先从通用大模型到行业场景大模型，需要进行针对性训练，训练所需数据预处理耗时长，收集、清洗等环节占模型开发训练时长60%；其次，行业场景模型训练和应用落地难，项目开发难度大，人员技术要求高，开发周期不可控；最后，因算力等待、任务潮汐、资源碎片化等原因，AI集群可用度往往不足50%。"周跃峰说。
而当时发布的瑞智病理大模型RuiPath虽然引发华为进军医疗领域的关注，但从双方合作内容来看，上述模型主要是基于华为DCS AI解决方案，整合了华为内部工具链ModelEngine、DCS XPU池化和容器等技术，华为本身并没有任何医疗大模型的发布。
"现在看医疗领域是潜力较大的行业，所以华为贡献自己的能力出来，军团是一种比较好的承载方式，但成立军团也不意味着我们要进军医疗领域，实际上每天这样的调整都很多。"华为内部人士对记者表示，以前华为拥有行业业务部，但范围太大，很难将外部痛点和内部方案进行进行精准匹配，军团解决了这个问题。
军团模式来自美国互联网公司谷歌，核心是把基础研究的科学家、技术专家、产品专家、工程专家、销售专家、交付与服务专家全都汇聚在一个部门。根据华为对军团组织的重新定义，主要是通过军团作战，打破现有组织边界，快速集结资源，穿插作战，提升效率，做深做透一个领域，对商业成功负责。
从2021年开始，华为组建的军团队伍已超过20个，覆盖煤矿、港口、公路、智能光伏以及电力数字化等多个领域，但期间也有推进较慢甚至是关闭的军团，发展成效取决于行业的整体发展。
AI赋能医疗，提升就医体验
在科技飞速发展的今天，人工智能正在以前所未有的方式深刻改变着我们的生活，比如现在有些医院就接入了人工智能，在取药、问诊，甚至包括病理筛查、重症监护等多个环节发挥着作用。那么，在实际的医疗服务过程中，人工智能究竟是如何提升患者的就医体验，并助力医生更高效、精准地进行诊断和治疗的呢？3月15日，《焦点访谈》关注深圳AI医疗，通过一系列案例，展示人工智能技术在医疗领域的新应用和新可能。
AI助力精准诊疗
家住深圳的李华亮今年57岁，患有高血压和心脏病，平时在小区附近的社康中心开药。他最近想种植牙，但心脏又有点不适还偶尔头晕。社康医生建议他前往上级医院进一步检查后再说。
在咨询台，李华亮了解到医院有一套人工智能的系统，描述病情后可以给出挂号建议，不仅节省了很多等待的时间，也更容易找到专业的医生，不用几个科室来回跑。
根据AI的建议，李华亮顺利预约到了心内科的号。在诊室，大夫的电脑里已经显示了他挂号时填写的病情和预问诊情况。
经过简单问诊后，AI仅用8秒钟就给出了辅助诊断建议。因为李华亮有种植牙的需求，对牙科不熟悉的心内科大夫还用"AI问答"查看了种植牙的注意事项。
这一套人工智能的诊疗辅助系统已经全面覆盖了从预问诊、辅助诊断、AI问答和病历撰写几个方面，医生只需要根据AI提供的辅助诊断结合病人的实际情况作出最终的判断。
据了解，罗湖区这家医院下属46家社康中心，也全部运用了AI辅助医疗系统，特别是在药剂师紧缺的情况下，AI系统为基层医疗带来了更多便利。
今年以来，随着人工智能大模型DeepSeek不断成熟，深圳市罗湖医院集团接入这一套"DeepSeek+腾讯混元"的双模态系统，人工智能已经在导诊、辅助诊疗、合理用药等医疗服务场景带来了全面升级，未来，AI赋能基层医疗还会有更多的可能性。
据了解，目前人工智能在医疗领域的应用正不断扩延，涵盖了从疾病诊断、个性化治疗到手术辅助和健康管理等多个方面。仅深圳一个城市，就已经集成了16类63个场景，在深圳卫健部门的推动支持下，近450个人工智能产品在全市各级医疗卫生机构落地。
在全国很多地方，很多医疗机构都在部署各种类型的人工智能模型，一些医疗机构也在针对一些关键领域，特别是重大疾病的诊治等，利用人工智能发挥更多的医疗辅助作用。
AI系统不仅能够帮助医生快速筛选出正常的标本，对于那些有问题的，还能精准地识别出疑似病变区域，为医生提供非常精准的专业参考，极大地提高了工作效率和准确性。
据了解，培养一名成熟的病理科医生至少需要8到10年，对于很多年轻医生而言，AI的辅助不仅减轻了工作负担，也使得他们有了更多深入学习的机会，促进了他们的专业成长。
现在，人工智能不仅应用到了导诊、问诊、病理等医疗场景中，在有些地方，它已经被投入到了抢救生命的最前线。
重症监护病房的每一位病人的呼吸、心跳、血压以及氧饱和度等，各种仪器设备无时无刻都在产生海量的数据信息，过去这些数据没有信息化，医生只能用最传统的方式把病人的信息拼凑在一起，才能做诊疗决策。在人工智能重症大模型里，病人的身体情况被分成了几个大模块，各种仪器设备联网产生的数据，形成了一个数字模拟病人。
随着人工智能在医疗领域的应用，AI技术已经在医学影像分析、基因组学、智能导诊、慢性病管理以及药物研发等领域展现出显著的优势，并逐步成为现代医疗服务中不可或缺的一部分。
通过技术创新与场景融合，人工智能正在重塑医疗服务的链条。从智能诊断到精准治疗，人工智能不仅改善了患者的治疗体验，也为医护人员提供了强大的支持工具。这些进步不仅促进了医疗资源的高效利用，也使得更多人能够享受到高质量的医疗服务。然而，挑战也随之而来。比如，如何平衡技术创新与患者隐私保护、确保算法的公正透明，就是一个重要课题。国家卫生健康委等监管机构正在积极制定相关政策，以引导这一领域健康发展。未来，通过多方协作和持续探索，有信心克服这些挑战，让人工智能更好推动医疗进步，为人类的健康保驾护航。