最近,AI医疗新突破,又是来自谷歌!
长久以来,AI在面对医疗诊断时总像在参加一场“开卷考试”——
它熟读海量病历文本,答题头头是道,可一旦遇到CT、MRI等图像题,就容易卡壳。因为多数模型只是在用“读文字”的方法去“硬看”影像,难免力不从心。
这一次,谷歌发布了全球首个开源多模态大模型MedGemma 1.5,一个能真正“看懂”医学影像的AI。


它不再只依赖文本逻辑,而是学会了像医生一样,同时处理:
三维的CT、MRI影像;病理切片的高清细节;连续拍摄的X光片变化趋势;检查报告中的关键数据,彻底解决了医疗AI的“偏科”问题。
这也意味着,医疗AI的下一站,或许就是真正走进读片室,坐在医生身旁。
一、当AI成为医生的“新同事”
这种“人机协同”的模式,已在一些国内医院落地探索。
在上海第六人民医院的骨科门诊,最近来了“新同事”——全国首个上岗的医疗智能机器人。
病人来看病时,它先进行预诊,帮忙检查步态、肌肉力量等情况,然后把分析好的结果发给医生,像个得力的助手。
目前除了上海六院,也在北京协和医院等其他医院进行合作探索。
对医生来说,机器人预诊每名患者约需5–8分钟,每天能帮忙预诊几十位病人,减轻了工作压力;对患者而言,检查更细致,体验也更新颖。




杭州则推出了覆盖全市公立医疗机构的数字健康人安诊儿。
它串联起预约、挂号、支付、查报告全流程,全年服务超3700万人次,成为市民身边的“就医陪伴者”。
其“名医分身”功能,甚至让患者能24小时与专家数字形象对话。
在基层,AI辅助诊断系统已帮助社区医生规范书写病历、提供诊断建议,全年完成病历质控超2.2亿次。
在杭州市一医院,患者候诊时通过智能对话生成病情报告,使病历书写时间从5-8分钟缩短至约2分钟。
二、一个正在打开的万亿级市场
这些实践背后,是一个清晰而巨大的趋势。
据《“健康中国2030”规划纲要》显示,到2030年,中国健康服务业总规模将达到16万亿元。
而政策也给出明确信号,到2027年,AI将全面渗透疾病预防、诊疗、康复全流程。“医疗+AI”人才将很快成为行业紧缺资源。
未来,健康助手或融入更全能AI助理,但布局医疗健康,已是国内外科技企业不能缺席的关键赛道。
一直以来,AI医疗这盘棋,科技大厂们下得很大。
比如,OpenAI刚刚推出的ChatGPT Health,一个24小时在线、完全了解你病史的“数字健康管家”。
而谷歌的技术触角正深入行业的每一个毛细血管:一边通过Verily、Calico、DeepMind等“特种部队”自主研发,一边将风投资金大量投入“AI造药”,还与拜耳、梅奥诊所等行业巨头结成伙伴。
放眼国内,阿里、科大讯飞、BAT、字节等科技公司纷纷入局,竞争日益激烈。




巨头的进场,直接为全球AI医疗赛道按下了加速键。
据Grand View Research报告显示,2024年全球AI医疗市场规模约为266.5亿美元(约合人民币1861亿元),预计到2033年将飙升至约5055.9亿美元(约合人民币3.5万亿元)。
尽管医疗AI产品仍处早期,但其能形成的用户粘性(如慢病管理),以及连接政府、企业、用户的数据价值,让这一赛道成为必争之地。
行业共识正在形成,未来,既懂医疗健康,又具备AI技术洞察的复合型人才,将成为产业升级中的关键角色。
三、应对变化,需要系统性的知识更新
技术演进的脚步,常快于管理体系更新的速度。面对“人机协同”的新局面,从业者往往需要跳出原有框架,进行系统性的知识升级。
它旨在培养具备管理学、经济学、医学等综合知识,能够胜任各类医疗卫生服务机构(如医院、诊所、养老机构)以及相关产业(如医药企业、保险公司、咨询公司)中高层管理岗位的专业人才。
根据知名猎头公司科锐国际市场研究中心发布的薪酬报告,大健康行业紧缺岗位画像,正好与培养目标相符。




课程不只涵盖运营、财务等管理知识,更专门设置了如“医疗冲突解决”“医疗伦理学”等深度课程,直面医患沟通、团队协作、伦理决策等现实困境,致力于培养学员解决复杂问题的综合能力。
与此同时,人工智能作为驱动力本身,其应用能力也日益成为跨界优势。
与之配套的贝翰文大学应用人工智能硕士项目,则侧重于将AI技术转化为解决商业与行业(医疗、金融等)实际问题的能力,适合不同背景的从业者构建技术思维,拓展职业可能性。
医疗健康的未来,注定是人机协作、共同进化的未来。在这个持续变化的领域,保持学习与更新,或许是我们拥抱时代最踏实的方式。




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