華為已正式組建醫療衛生軍團

3月8日，記者從多位知情人士確認，華為DCS領域總裁張偉力將擔任華為醫療衛生軍團負責人，張偉力此前崗位隸屬于華為數據存儲產品線。

不久前有消息稱，華為已正式組建醫療衛生軍團，重點構建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫療大模型在臨床場景的應用。但華為內部人士對記者表示，目前在相關發文中并沒有關于醫療衛生軍團職能的具體表述，但提及了醫療衛生軍團的成立主要是為解決AI在醫療行業落地過程中的技術、生態對接等問題。

“張偉力是存儲線的人，現在職位仍然掛在存儲產品線，是周躍峰下面的人，看醫療軍團的方向主要技術基礎還是來自于原來的DCS領域，但會從行業角度下沉，加大力度投入醫療領域。”華為內部人士對記者說。

在此前與瑞金醫院合作的過程中，華為公司副總裁、數據存儲產品線總裁周躍峰曾提及，醫療領域的數據質量很高，這樣的行業會率先實現AI應用的落地。但應用落地前醫療領域仍然存在三方面障礙。“首先從通用大模型到行業場景大模型，需要進行針對性訓練，訓練所需數據預處理耗時長，收集、清洗等環節占模型開發訓練時長60%；其次，行業場景模型訓練和應用落地難，項目開發難度大，人員技術要求高，開發周期不可控；最后，因算力等待、任務潮汐、資源碎片化等原因，AI集群可用度往往不足50%。”周躍峰說。

而當時發布的瑞智病理大模型RuiPath雖然引發華為進軍醫療領域的關注，但從雙方合作內容來看，上述模型主要是基于華為DCS AI解決方案，整合了華為內部工具鏈ModelEngine、DCS XPU池化和容器等技術，華為本身并沒有任何醫療大模型的發布。

“現在看醫療領域是潛力較大的行業，所以華為貢獻自己的能力出來，軍團是一種比較好的承載方式，但成立軍團也不意味著我們要進軍醫療領域，實際上每天這樣的調整都很多。”華為內部人士對記者表示，以前華為擁有行業業務部，但范圍太大，很難將外部痛點和內部方案進行進行精準匹配，軍團解決了這個問題。

軍團模式來自美國互聯網公司谷歌，核心是把基礎研究的科學家、技術專家、產品專家、工程專家、銷售專家、交付與服務專家全都匯聚在一個部門。根據華為對軍團組織的重新定義，主要是通過軍團作戰，打破現有組織邊界，快速集結資源，穿插作戰，提升效率，做深做透一個領域，對商業成功負責。

從2021年開始，華為組建的軍團隊伍已超過20個，覆蓋煤礦、港口、公路、智能光伏以及電力數字化等多個領域，但期間也有推進較慢甚至是關閉的軍團，發展成效取決于行業的整體發展。

（來源：第一財經）

AI+醫療解鎖“健康深圳”，《焦點訪談》關注了！

在科技飛速發展的今天，人工智能正在以前所未有的方式深刻改變著我們的生活，比如現在有些醫院就接入了人工智能，在取藥、問診，甚至包括病理篩查、重癥監護等多個環節發揮著作用。那么，在實際的醫療服務過程中，人工智能究竟是如何提升患者的就醫體驗，并助力醫生更高效、精準地進行診斷和治療的呢？3月15日，《焦點訪談》關注深圳AI醫療，通過一系列案例，展示人工智能技術在醫療領域的新應用和新可能。下面請看全文。

以AI之“智”賦能醫療之“治”

家住深圳的李華亮今年57歲，患有高血壓和心臟病，平時在小區附近的社康中心開藥。他最近想種植牙，但心臟又有點不適還偶爾頭暈。社康醫生建議他前往上級醫院進一步檢查后再說。

在咨詢臺，李華亮了解到醫院有一套人工智能的系統，描述病情后可以給出掛號建議，不僅節省了很多等待的時間，也更容易找到專業的醫生，不用幾個科室來回跑。

根據AI的建議，李華亮順利預約到了心內科的號。在診室，大夫的電腦里已經顯示了他掛號時填寫的病情和預問診情況。

經過簡單問診后，AI僅用8秒鐘就給出了輔助診斷建議。因為李華亮有種植牙的需求，對牙科不熟悉的心內科大夫還用“AI問答”查看了種植牙的注意事項。

這一套人工智能的診療輔助系統已經全面覆蓋了從預問診、輔助診斷、AI問答和病歷撰寫幾個方面，醫生只需要根據AI提供的輔助診斷結合病人的實際情況作出最終的判斷。

據了解，羅湖區這家醫院下屬46家社康中心，也全部運用了AI輔助醫療系統，特別是在藥劑師緊缺的情況下，AI系統為基層醫療帶來了更多便利。

今年以來，隨著人工智能大模型DeepSeek不斷成熟，深圳市羅湖醫院集團接入這一套“DeepSeek+騰訊混元”的雙模態系統，人工智能已經在導診、輔助診療、合理用藥等醫療服務場景帶來了全面升級，未來，AI賦能基層醫療還會有更多的可能性。

據了解，目前人工智能在醫療領域的應用正不斷擴延，涵蓋了從疾病診斷、個性化治療到手術輔助和健康管理等多個方面。僅深圳一個城市，就已經集成了16類63個場景，在深圳衛健部門的推動支持下，近450個人工智能產品在全市各級醫療衛生機構落地。

在全國很多地方，很多醫療機構都在部署各種類型的人工智能模型，一些醫療機構也在針對一些關鍵領域，特別是重大疾病的診治等，利用人工智能發揮更多的醫療輔助作用。

AI系統不僅能夠幫助醫生快速篩選出正常的標本，對于那些有問題的，還能精準地識別出疑似病變區域，為醫生提供非常精準的專業參考，極大地提高了工作效率和準確性。

據了解，培養一名成熟的病理科醫生至少需要8到10年，對于很多年輕醫生而言，AI的輔助不僅減輕了工作負擔，也使得他們有了更多深入學習的機會，促進了他們的專業成長。

現在，人工智能不僅應用到了導診、問診、病理等醫療場景中，在有些地方，它已經被投入到了搶救生命的最前線。

重癥監護病房的每一位病人的呼吸、心跳、血壓以及氧飽和度等，各種儀器設備無時無刻都在產生海量的數據信息，過去這些數據沒有信息化，醫生只能用最傳統的方式把病人的信息拼湊在一起，才能做診療決策。在人工智能重癥大模型里，病人的身體情況被分成了幾個大模塊，各種儀器設備聯網產生的數據，形成了一個數字模擬病人。

隨著人工智能在醫療領域的應用，AI技術已經在醫學影像分析、基因組學、智能導診、慢性病管理以及藥物研發等領域展現出顯著的優勢，并逐步成為現代醫療服務中不可或缺的一部分。

通過技術創新與場景融合，人工智能正在重塑醫療服務的鏈條。從智能診斷到精準治療，人工智能不僅改善了患者的治療體驗，也為醫護人員提供了強大的支持工具。這些進步不僅促進了醫療資源的高效利用，也使得更多人能夠享受到高質量的醫療服務。然而，挑戰也隨之而來。比如，如何平衡技術創新與患者隱私保護、確保算法的公正透明，就是一個重要課題。國家衛生健康委等監管機構正在積極制定相關政策，以引導這一領域健康發展。未來，通過多方協作和持續探索，有信心克服這些挑戰，讓人工智能更好推動醫療進步，為人類的健康保駕護航。

（內容來源 ：焦點訪談）

來源：深圳夢（微信號ID：SZeverything）綜合

我們的使命是：星辰大海，只與夢想者同行！

擁有深圳夢，請關注（微信號ID：SZeverything）