一、医疗是大模型落地重要方向之一,占比仅次于金融和制造业
医疗大模型是一种在医疗健康领域中广泛应用的预训练语言模型,它具备处理庞大数据集的能力。通过深入整合和分析海量的医疗数据,包括科研文献、电子病历和医学图像等,致力于提升诊断的精准度和治疗的有效性,为医疗健康领域带来革命性的改变。
根据观研报告网发布的《中国医疗大模型行业发展趋势研究与投资前景分析报告(2026-2033年)》显示,医疗大模型不仅在辅助诊断、药物研发、健康管理等方面展现了显著价值,而且在提升医疗服务质量和效率、优化医疗资源配置、降低医疗成本等方面也发挥了重要作用。近年来,医疗成为大模型落地的重要方向之一,占比达10%,仅次于金融和制造业。
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二、通用医疗大模型、专科医疗大模型取得长足发展,政策打开中医大模型成长空间
近年来,在政策的强力支持和规范引导下,我国医疗大模型取得长足发展。截至2024年,国内已有超过200个医疗大模型问世,覆盖了从自然语言处理到机器视觉等多个技术分支,并在医疗领域展开了应用探索和实践。其中通用医疗大模型、专科医疗大模型为市场主流,分别占比40.57%、37.72%。2024年6月出台的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,明确了人工智能在临床诊疗、中医药管理、公共卫生等 84个场景的应用方向,涵盖辅助诊断、智能审方、传染病监测等关键领域,推动中医大模型成第三大细分市场,占比达11.74%。
我国医疗大模型行业政策
| 时间 | 政策 | 发布部门 | 主要内容 |
| 2025.08 | 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 | 国务院 | 在 “人工智能 + 民生福祉” 中明确提出,要有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景应用,目标大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。这一部署将加速医疗大模型在临床决策、资源配置等领域的落地,既通过技术普惠缩小医疗资源差距,也推动形成 “三医 + AI” 协同发展的智能医疗新生态。 |
| 2025.04 | 《促进健康消费专项行动方案》 | 商务部和国家卫生健康委等12部门 | 倡导依托技术平台推进医学人工智能产品研发转化,支持其在辅助诊断、手术导航、数字疗法等场景落地,并探索建立服务收费与医保支付政策。这一举措既通过医疗大模型等技术丰富了多元化健康消费供给,也加速了 AI 医疗服务的规范化与市场化,助力健康消费品质升级。 |
| 2025.04 | 《医药工业数智化转 型 实 施 方 案( 2025—2030 年 ) 》 | 工业和信息化部等七部门 | 提出建设医药大模型创新平台,推动人工智能在药物设计、生产质控、供应链优化等全产业链场景落地应用。这一举措将显著提升医药研发效率与生产质量,加速产业高端化转型,同时培育数智化新生态与新质生产力。 |
| 2024.06 | 《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》 | 国家卫生健康委办公厅国家中医药局综合司国家疾控局综合司 | 明确了人工智能在临床诊疗、中医药管理、公共卫生等 84个场景的应用方向,涵盖辅助诊断、智能审方、传染病监测等关键领域。这为技术落地提供了清晰框架,既能通过垂直类大模型提升诊疗精准度与服务效率,也推动了中医药现代化、基层医疗能力升级等行业智能化转型。 |
| 2023.05 | 《全面提升医疗质量行动计划(2023-2025年)》 | 国家卫生健康委国家中医药局 | 倡导运用人工智能等先进技术赋能诊疗与质控,推动其在辅助诊断、病历规范、影像分析等场景落地。这一举措能提升诊断准确性与服务效率,助力医疗质量标准化建设,同时加速医疗领域的智能化转型。 |
| 2019.07 | 《 健 康 中 国 行 动( 2019—2030 年 ) 》 | 健康中国行动推进委员会 | 强调推动 “互联网 + 医疗健康” 发展,利用人工智能等技术提升医疗服务可及性。这有助于提升医疗服务效率和质量,降低医疗成本,催生智能医疗设备、健康大数据服务等新业态新模式,为实现 “人人享有基本医疗卫生服务” 的目标提供支持。 |
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三、我国医疗大模型技术持续演进,市场规模迎来爆发式增长
我国医疗大模型市场规模迎来爆发式增长。2020年我国医疗大模型市场规模不足5亿元,而2024年我国医疗大模型市场规模大幅增长至41.8亿元。医疗大模型依托于通用大模型的技术底座,通过医疗行业的特有知识和数据进行训练和微调,形成了符合医疗行业的特有大模型技术应用。近年来,医疗行业大模型技术持续演进,不断突破参数规模,融合多模态数据,实现更强大的理解和生成能力,在新药研发、遗传咨询、远程医疗服务等多个细分领域内实现了突破性进展,有望应用于更多医疗场景,为患者提供更全面的医疗服务。预计2031年我国医疗大模型市场规模将增长至213.4亿元。
医疗大模型相关技术
| 领域 | 简介 |
| AI医疗影像分析 | 利用大模型技术进行医疗影像分析,如X光片、CT、MRI等,实现快速、准确识别病灶,辅助医生制定诊断和治疗方案。 |
| AI精准医疗 | 基于强大的计算能力,AI大模型能快速完成海量基因数据的分析,挖掘并更新突变位点和疾病的潜在联系,提供更快速、更精确的疾病预测和分析结果。 |
| 教学和科研AI平台 | 通过人工智能大模型和虚拟现实技术,构造虚拟病人和虚拟空间,模拟患者沟通和手术解剖等医疗场景,辅助医学教学。 |
| AI制药 | 以医药大数据为学习研究土壤,运用AI大模型技术参与制药过程,加速新药发现,降低研发成本。 |
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四、医疗大模型行业面临道德风险等挑战,亟待构建更加完善的产业生态
医疗大模型应用前景广阔,但行业发展仍面临挑战,其中道德风险(数据隐私安全及偏见问题)、抄袭风险等问题尤为突出。医疗大模型产品在商业化落地过程中面临谨慎和保守的行业态度,以及算力和私有化数据部署的成本和安全性问题,亟待构建更加完善的产业生态。基于未来长远发展,医疗大模型将与医疗机构、医药企业、科技公司等形成更紧密的合作关系,医疗大模型研发合作模式多样化,包括医企、校企等多种模式。
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医疗大模型开发主体
| 开发主体类型 | 代表机构 | 典型模型 |
| 医院+高校 | 瑞金医院、华西医院、复旦大学中山医院、浙大、上海交大 | RJH-Med、华西黉医、光谱、观 |
| 科技企业 | 阿里巴巴(通义千问/百灵)、讯飞医疗(星火X1)、百度(灵医)、华为(联合多医院) | 夸克健康、星火医疗、灵枢影像 |
| 医疗科技公司 | 医渡科技、卫宁健康、智云健康、深睿医疗 | 医渡云ViduCore、WINEXCopilot |
| 政府/超算中心 | 国家超算天津中心(天河医疗)、国家卫健委(联通合作) | 天河医疗大模型、联通-逐步医学大模型 |
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其中,企业依托较为丰富的资金和技术资源,快速抢抓市场热点,占据了医疗大模型研发的主导地位。截至2024年9月,我国共有超100家企业和机构发布了医疗健康产业大模型,企业占比达到81.3%,高校和研究机构占比分别为10.3%和5.6%,医院占比为2.8%。
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