摘要

2025年中國(guó)醫(yī)療大模型已完成從技術(shù)探索向規(guī)模化臨床落地的關(guān)鍵跨越，形成技術(shù)自主化、場(chǎng)景全覆蓋、生態(tài)體系化的發(fā)展格局。本文從技術(shù)能力突破、全鏈條場(chǎng)景落地、細(xì)分領(lǐng)域深耕、產(chǎn)業(yè)與政策協(xié)同四個(gè)維度，系統(tǒng)梳理當(dāng)前國(guó)內(nèi)醫(yī)療大模型的發(fā)展現(xiàn)狀，通過(guò)剖析典型模型的技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用案例，總結(jié)其在診療輔助、科研轉(zhuǎn)化等領(lǐng)域的核心價(jià)值，同時(shí)指出行業(yè)現(xiàn)存的挑戰(zhàn)，為醫(yī)療大模型的后續(xù)優(yōu)化與規(guī)范發(fā)展提供參考。研究表明，當(dāng)前國(guó)產(chǎn)醫(yī)療大模型在診斷準(zhǔn)確率、多模態(tài)融合等核心指標(biāo)上已達(dá)到資深醫(yī)師水平，且通過(guò)模型即服務(wù)等模式實(shí)現(xiàn)廣泛落地，成為醫(yī)療新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎。

關(guān)鍵詞

醫(yī)療大模型；臨床應(yīng)用；多模態(tài)融合；新藥研發(fā)；基層醫(yī)療

一、引言

全球醫(yī)療數(shù)據(jù)2025年總量預(yù)計(jì)達(dá)3.5ZB，其中80%為非結(jié)構(gòu)化的文本、影像等數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)技術(shù)難以挖掘其核心價(jià)值。在此背景下，醫(yī)療大模型憑借大規(guī)模參數(shù)訓(xùn)練與復(fù)雜推理能力，成為破解醫(yī)療資源分布不均、診療效率偏低、科研轉(zhuǎn)化緩慢等行業(yè)痛點(diǎn)的關(guān)鍵技術(shù)。中國(guó)醫(yī)療大模型領(lǐng)域歷經(jīng)數(shù)年發(fā)展，2025年已邁入“醫(yī)療原生”新階段，既有科技巨頭打造的全域型模型，也有聚焦專科領(lǐng)域的專精模型，同時(shí)在國(guó)產(chǎn)化算力適配、開源生態(tài)建設(shè)等方面形成獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。本文基于當(dāng)前主流醫(yī)療大模型的技術(shù)參數(shù)、落地?cái)?shù)據(jù)及行業(yè)評(píng)測(cè)結(jié)果，全面解析其發(fā)展進(jìn)展，為醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論與實(shí)踐參考。

二、醫(yī)療大模型核心技術(shù)能力的跨越式突破

2025年國(guó)產(chǎn)醫(yī)療大模型在核心診療能力、多模態(tài)融合及研發(fā)模式上均實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，部分技術(shù)指標(biāo)已超越國(guó)際主流模型，且逐步形成適配醫(yī)療場(chǎng)景的技術(shù)體系。

1. 核心診療能力對(duì)標(biāo)資深醫(yī)療專家

多款模型通過(guò)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練與算法優(yōu)化，診療能力達(dá)到甚至超越資深醫(yī)師水平。

訊飛星火醫(yī)療大模型X1作為全國(guó)產(chǎn)算力訓(xùn)練的醫(yī)療深度推理大模型，在診斷推薦、健康咨詢等任務(wù)上性能超過(guò)GPT - 4o及DeepSeek R1，其門診場(chǎng)景診斷準(zhǔn)確率達(dá)93.1%，住院場(chǎng)景專科診斷合理率提升至96%，跨科室診斷合理率達(dá)91%，?？艫I能力首次達(dá)到等級(jí)醫(yī)院主任級(jí)醫(yī)師水平。

高能資本旗下自研的悅爾AI醫(yī)療大模型，整合了全球百萬(wàn)級(jí)疾病知識(shí)、期刊文獻(xiàn)及藥品信息，并融合權(quán)威醫(yī)學(xué)指南與臨床數(shù)據(jù)，在生態(tài)端，悅爾的“千病智能體”作為全球首個(gè)規(guī)?；?000種疾病的智能診療平臺(tái)，連接患者、醫(yī)生與產(chǎn)業(yè)，形成價(jià)值閉環(huán)，在機(jī)構(gòu)端，由悅爾聯(lián)合清華長(zhǎng)庚醫(yī)院研發(fā)的“AI肝膽超級(jí)醫(yī)生”智能體，其病灶識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98.2%，成功將醫(yī)生診斷效率提升約30%。

醫(yī)聯(lián)MedGPT依托20億條醫(yī)患脫敏對(duì)話、800萬(wàn)條結(jié)構(gòu)化臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練，經(jīng)臨床雙盲測(cè)試，與三甲醫(yī)院醫(yī)生診斷一致率超96%，幻覺率僅為2.13%，危險(xiǎn)幻覺率控制在0.44%，醫(yī)學(xué)循證準(zhǔn)確率達(dá)94.22%。

此外，北京郵電大學(xué)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的176B參數(shù)開源模型MedFound - DX - PA，通過(guò)整合中英文醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)與真實(shí)電子病歷訓(xùn)練，在MedDX - Bench基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出與臨床專家相媲美的診斷推理能力，其構(gòu)建的CLEVER評(píng)估框架也為模型臨床性能驗(yàn)證提供了標(biāo)準(zhǔn)化工具。

1. 多模態(tài)融合適配復(fù)雜醫(yī)療場(chǎng)景

多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)文本、影像、語(yǔ)音等醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度融合，適配從影像診斷到手術(shù)導(dǎo)航的多元場(chǎng)景。

聯(lián)影“元智”醫(yī)療大模型構(gòu)建了涵蓋文本、語(yǔ)音、視覺、影像的多模態(tài)體系，其中影像大模型依托數(shù)千萬(wàn)級(jí)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，支持10余種主流影像模態(tài)的AI智能分析，完成300余項(xiàng)影像分割任務(wù)，關(guān)鍵任務(wù)準(zhǔn)確率超95%；其混合大模型打造的心臟介入手術(shù)智能體，可整合CTA、DSA多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)三維血管成像，為術(shù)前規(guī)劃和術(shù)中導(dǎo)航提供支持。

中科院香港創(chuàng)新研究院的“聆音”EchoCare超聲大模型，采用結(jié)構(gòu)化對(duì)比自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，通過(guò)圖像掩膜重建等技術(shù)，使超聲圖像分割、分類等任務(wù)性能提升3%-5%。

商湯科技“日日新·大醫(yī)”則實(shí)現(xiàn)手術(shù)導(dǎo)航耗材清點(diǎn)準(zhǔn)確率達(dá)97%，有效解決手術(shù)場(chǎng)景中的實(shí)操輔助需求。

1. 開源與輕量化研發(fā)降低行業(yè)門檻

開源與輕量化部署成為醫(yī)療大模型研發(fā)的重要趨勢(shì)，顯著降低行業(yè)研發(fā)與應(yīng)用成本。

DeepSeek - R1采用32B參數(shù)“小模型 + 精調(diào)數(shù)據(jù)”策略，支持1M token超長(zhǎng)上下文，可一次性讀取完整住院病歷，其與Qwen3模型協(xié)同能將全院級(jí)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注成本降低58%，數(shù)據(jù)可用率提升至92%。

聯(lián)影“元智”文本大模型實(shí)現(xiàn)70B參數(shù)的輕量化部署，通過(guò)注入海量醫(yī)學(xué)知識(shí)到通用大模型，在降低算力需求的同時(shí)平衡推理速度與診斷準(zhǔn)確性，適配基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)硬件條件。

醫(yī)渡科技AI中臺(tái)更是支持零代碼構(gòu)建智能體應(yīng)用，使中小醫(yī)療機(jī)構(gòu)無(wú)需專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)即可定制適配自身需求的醫(yī)療AI工具。

三、醫(yī)療大模型全鏈條場(chǎng)景落地與規(guī)?；瘧?yīng)用

2025年醫(yī)療大模型已從單點(diǎn)試點(diǎn)走向規(guī)?；涞?，滲透基層醫(yī)療、三甲醫(yī)院、科研轉(zhuǎn)化等醫(yī)療全鏈條，形成“技術(shù) - 場(chǎng)景 - 價(jià)值”的閉環(huán)。

1. 全面滲透基層醫(yī)療補(bǔ)全資源短板

大模型通過(guò)基層CDSS系統(tǒng)與智能診療設(shè)備，有效彌補(bǔ)基層醫(yī)生診療能力不足的問(wèn)題。

訊飛智醫(yī)助理已落地全國(guó)超7.5萬(wàn)家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，累計(jì)提供超10億次輔診建議，支持診斷病種拓展至2500種，首診合理度達(dá)98%?；贒eepSeek與Qwen3構(gòu)建的區(qū)域健康大腦已覆蓋1.2億居民，使基層醫(yī)院誤診率下降27%，醫(yī)保拒付率下降19%。訊飛星火醫(yī)療一體機(jī)推出的4U訓(xùn)推一體機(jī)與2U推理一體機(jī)，以開箱即用的模式適配基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，其內(nèi)置的病歷自動(dòng)生成、報(bào)告解讀等功能，可減少基層醫(yī)生50%的病歷書寫時(shí)間。

1. 深度融入三甲醫(yī)院復(fù)雜診療場(chǎng)景

在三甲醫(yī)院的疑難病癥診斷、手術(shù)輔助、科研分析等復(fù)雜場(chǎng)景中，大模型的價(jià)值持續(xù)釋放。

清華長(zhǎng)庚肝膽?？浦悄荏w “AI肝膽醫(yī)院”，深度整合該院肝膽外科國(guó)家臨床重點(diǎn)?？瀑Y源，2944名醫(yī)生參與系統(tǒng)功能訓(xùn)練與適配，構(gòu)建覆蓋肝膽腫瘤、膽結(jié)石、肝硬化等20+亞病種的?？浦R(shí)圖譜，病灶識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98.2%，實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)互通。

復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院應(yīng)用聯(lián)影“元智”電子病歷智能體后，該智能體在十余個(gè)科室累計(jì)調(diào)用超6000次，入院記錄、病程記錄等文書采納率達(dá)93%。

浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第四醫(yī)院借助DeepSeek模型，將出院小結(jié)生成時(shí)間從20分鐘縮短至90秒，醫(yī)生采納率達(dá)95%。

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院通過(guò)AI輔助預(yù)問(wèn)診系統(tǒng)，使醫(yī)患有效溝通時(shí)長(zhǎng)增加50%，提升了門診診療效率與患者滿意度。

1. 賦能藥物研發(fā)加速科研轉(zhuǎn)化

醫(yī)療大模型大幅縮短藥物研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，成為新藥研發(fā)的核心輔助工具。

華為云盤古藥物分子大模型對(duì)17億小分子化合物進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，生成1億種全新小分子庫(kù)，西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院團(tuán)隊(duì)借助該模型，將超級(jí)抗菌藥Drug X的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至1個(gè)月，研發(fā)成本降低70%，該藥物作為全新廣譜抗菌藥，正推進(jìn)IND臨床研究申請(qǐng)。

清華BioMedGPT系列模型則實(shí)現(xiàn)科研效率的飛躍，30分鐘可完成全基因組關(guān)聯(lián)分析，蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)誤差小于1.2?，為基因研究與靶向藥物研發(fā)提供高效工具。Qwen3的千萬(wàn)級(jí)病歷無(wú)監(jiān)督聚類功能，可在3小時(shí)內(nèi)完成10年500萬(wàn)份乳腺癌病歷的分子分型與療效對(duì)比，將科研立項(xiàng)準(zhǔn)備時(shí)間縮短70%。

四、產(chǎn)業(yè)生態(tài)與政策環(huán)境的協(xié)同發(fā)展

醫(yī)療大模型的快速發(fā)展離不開市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)張與政策的引導(dǎo)，2025年形成市場(chǎng)與政策雙向助力的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)，推動(dòng)模型從技術(shù)走向規(guī)?；虡I(yè)化。

1. 市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng)且商業(yè)模式多元

醫(yī)療大模型市場(chǎng)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且商業(yè)模式逐步成熟。

聯(lián)影智能數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模2023年達(dá)107億元，預(yù)計(jì)2028年將突破976億元，占整個(gè)AI行業(yè)的比重升至15.4%。而據(jù)四川省衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)測(cè)算，2025年模型即服務(wù)（MaaS）模式帶動(dòng)醫(yī)療AI市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)突破680億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)43%。

當(dāng)前已形成多元商業(yè)模式：訊飛星火醫(yī)療大模型通過(guò)基層CDSS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)61.5%的市占率；醫(yī)聯(lián)MedGPT以SaaS服務(wù)覆蓋2000家私立機(jī)構(gòu)，電子病歷生成市占率達(dá)30%；聯(lián)影“元智”模型則依托醫(yī)療設(shè)備配套，落地60多家三甲醫(yī)院。此外，DeepSeek等模型通過(guò)API調(diào)用服務(wù)，將單次診斷成本降至0.07元，已在全國(guó)380家醫(yī)院復(fù)制推廣。

1. 政策體系為合規(guī)發(fā)展保駕護(hù)航

國(guó)家政策從合規(guī)性、商業(yè)化等多方面為醫(yī)療大模型發(fā)展提供保障。五部委印發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范“人工智能 + 醫(yī)療衛(wèi)生”應(yīng)用發(fā)展的實(shí)施意見》，明確了醫(yī)療AI的發(fā)展路徑與規(guī)范要求；醫(yī)保局將AI輔助診斷納入醫(yī)療服務(wù)價(jià)格立項(xiàng)指南，為模型商業(yè)化提供清晰的付費(fèi)機(jī)制。同時(shí)，行業(yè)也逐步構(gòu)建技術(shù)合規(guī)體系，如星火醫(yī)療大模型通過(guò)國(guó)密算法與區(qū)塊鏈存證，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)可審計(jì)、模型參數(shù)可回溯；聯(lián)影“元智”模型則通過(guò)數(shù)據(jù)脫敏與權(quán)限管理，符合《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全管理辦法》2025版要求。

五、挑戰(zhàn)與展望

盡管中國(guó)醫(yī)療大模型發(fā)展迅速，但仍面臨三大核心挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)治理方面，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)異構(gòu)系統(tǒng)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題尚未完全解決，跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享的隱私保護(hù)與標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一難度較大；二是模型泛化性方面，部分專科模型在基層復(fù)雜病例、罕見病診療中的適配性不足，多中心驗(yàn)證數(shù)據(jù)有待積累；三是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方面，模型性能評(píng)估、臨床準(zhǔn)入等標(biāo)準(zhǔn)化體系尚未完全建立，影響技術(shù)規(guī)?；茝V。

未來(lái)，醫(yī)療大模型將朝著三個(gè)方向發(fā)展：其一，深化“設(shè)備 - 模型 - 場(chǎng)景”的協(xié)同融合，實(shí)現(xiàn)算力、模型與臨床場(chǎng)景的深度適配；其二，開源生態(tài)將進(jìn)一步完善，DeepSeek等開源模型將推動(dòng)中小機(jī)構(gòu)參與創(chuàng)新，形成多層次研發(fā)體系；其三，?？颇Ｐ蛯⒊掷m(xù)細(xì)分，針對(duì)肝膽疾病、糖尿病等專病的模型將在精準(zhǔn)診斷與治療方案?jìng)€(gè)性化上實(shí)現(xiàn)突破，最終構(gòu)建覆蓋全周期、全場(chǎng)景的智能醫(yī)療體系。

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