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醫療領域正經歷人工智能技術的深度變革，大模型技術的出現為醫療行業的應用價值和范圍帶來了全新可能。2024年底國產開源語言大模型DeepSeek的爆發，極大加速了市場教育，將大模型在醫療場景的應用迫切度推至歷史高點。本報告匯總解讀將深入探討醫療大模型的發展現狀、應用場景、商業化進程及未來趨勢，結合具體案例與數據，為行業從業者提供兼具數據深度與實踐指導的洞察。

本報告匯總解讀聚焦醫療大模型領域，基于動脈智庫發布的《2025年醫療大模型研究報告-新質生產力大模型在各醫療場景的賦能實踐》及文末130+份醫療行業研究報告的數據展開深度分析。

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一、醫療大模型發展現狀：技術驅動下的藍海市場開拓

（一）技術演進與性能突破

醫療大模型的發展歷經從規則驅動到數據驅動、單模態到多模態融合的演進過程。早期以人工規則為核心的軟件（如20世紀70年代的MYCIN專家系統）僅能模擬基礎醫療流程，治療方案可接受度約69%。隨著機器學習與深度學習技術突破，模型逐步實現自動特征提取，如影像識別、電子病歷處理等場景落地。2018年后，多模態融合技術成為關鍵轉折點——例如DeepSeek-V3模型憑借6710億參數與混合專家架構，訓練成本僅557.6萬美元（不足GPT-4的1/10），卻在基準測試中性能媲美閉源模型，推動醫療大模型進入“生成+推理”新階段。

（二）市場規模與滲透率

當前醫療大模型市場呈現爆發式增長態勢。圖表1：2023-2025年醫療大模型數量增長顯示，2025年截至5月1日，國內已發布133個醫療大模型，遠超2024年全年的94個、2023年的61個。市場規模預計在2028年突破百億元，但整體滲透率不足10%-20%，仍處于早期藍海階段。以影像領域為例，2020年滲透率僅約1%，2030年有望超40%，凸顯市場空間潛力。

圖表1：2023-2025年醫療大模型數量增長圖表PDF模板已分享到會員群

（三）政策與算力支撐

政策層面，《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》明確84個AI應用場景，其中19個涉及大模型，為臨床準入與應用方向提供清晰指引。算力基礎設施方面，我國2023年算力總規模達230EFLOPS（全球第二），智算規模增速超70%，疊加華為昇騰910系列芯片性能突破（如910C直逼英偉達H系列），為模型研發與部署奠定基礎。

二、醫療大模型應用場景：醫療服務為主導，多領域協同發展

（一）醫療服務場景：高頻需求與深度滲透

醫療服務是大模型應用最集中的領域，提及頻次占比達53%。臨床專病輔助決策、預問診、病歷輔助生成、醫學影像輔助診斷為四大核心場景。圖表2：各類醫療大模型應用場景提交頻次顯示，醫療服務場景提及頻次達430次，遠超其他領域。例如，數坤科技“數坤坤”多模態大模型在北京市科委大賽中以99例診斷與專家一致的成績，展現高精準度。圖表2：各類醫療大模型應用場景提交頻次圖表PDF模板已分享到會員群

（二）細分領域突破

影像大模型：脈得智能甲狀腺結節超聲輔助診斷軟件準確率達96%，接近病理水平；透徹未來病理大模型在大型醫院敏感度近100%，且支持輕量級部署，在中小型醫院特異性超90%。

藥物研發大模型：清華大學與水木分子聯合發布的BioMedGPT-R1模型，在USMLE考試中正確率達67.1%，逼近人類專家水平，助力縮短研發周期。

中醫大模型：亳州“華佗中醫藥大模型”覆蓋種植、研發全產業鏈，基于土壤、氣候數據優化種植決策，推動中醫藥現代化。

（三）應用模式創新

醫療大模型落地方式靈活，如醫渡科技“大數據+大模型”雙中臺支持醫院自建智能體，20余家頭部醫院中80%用戶為醫生，提升診療效率；訊飛醫療“智醫助理”覆蓋7.3萬家基層醫療機構，提供超9.7億次輔診建議，推動優質醫療資源下沉。

三、商業化進程與挑戰：從產品驗證到價值釋放

（一）滲透率驅動因素

醫療大模型商業化需突破“需求驗證-技術實現-政策合規”鏈條。例如，放射影像大模型因數據標準化程度高、政策路徑清晰（需獲醫療器械證），滲透率接近40%；而基層醫療場景依賴政策采購（如政府統籌醫共體部署），通過“智算一體機”等輕量化方案降低使用門檻。

（二）嚴肅醫療與輔助醫療的差異化路徑

嚴肅醫療場景：以醫策科技“靈眸”病理大模型為例，通過可解釋性技術（Pathology Chain-of-Thought框架）還原診斷邏輯，獲NMPA二類證，覆蓋9大器官57種腫瘤亞型，診斷效率提升超50%。

輔助醫療場景：神州醫療多模態大模型開發20個專科AI應用，如罕見病輔助診斷，覆蓋醫生、患者、醫院管理全流程，提升運營效率。

（三）院外場景拓展

南大菲特“三師共管大模型”在院外健康管理領域表現突出，通過多模態數據融合（文本+影像+穿戴設備），實現4-12周減重4.2-11.12kg，服務3.5萬用戶，輕量級管理完全AI化，治療級服務能力提升4-5倍。

四、未來趨勢：普惠化、協同化與數據核心化

（一）大小模型協作成為主流

大模型（通用能力）與小模型（垂直任務）形成互補。例如，基層醫療中，大模型提供全科輔助診斷，小模型針對宮頸癌篩查等單一病種優化，降低單場景成本。數坤科技“數字醫生智能體團隊”即通過大模型基座+專科小模型，構建“基層篩查-中心醫院診斷”協同體系。

（二）數據成為核心競爭力

高質量數據是模型性能的“木桶短板”。透徹未來病理大模型基于專家標注金標準數據，結合無監督+弱監督學習，突破泛化能力瓶頸，在染色差異大的中小型醫院仍保持高敏感度，驗證數據閉環對模型迭代的關鍵作用。

（三）普惠化與生態共建

算力優化與開源技術推動成本下降，如訊飛醫療聯合華為推出“智算一體機”，支持“開箱即用”私有化部署，單位算力成本降低60%；京東健康“京醫千詢”開源架構，助力中小企快速搭建AI應用，加速行業協同創新。

五、行業延伸：生命科學與醫療器械領域的數據洞察

（一）中國生命科學行業并購動態

圖表3：2020–2024年中國生命科學行業并購交易量及交易額（按子行業）顯示，2024年生物制藥并購交易額占比達45%，醫療器械占32%，資本聚焦創新藥與高端設備領域。本土企業營收增長54%但40%未達預期，外資企業因合規體系完善，33%超額完成目標。圖表3：2020–2024年中國生命科學行業并購交易量及交易額（按子行業）圖表PDF模板已分享到會員群

（二）全球醫療器械行業趨勢

圖表4：全球醫療器械行業關鍵指標變化（2020–2023年）顯示，行業平均營業利潤率從19%降至15.9%，制造成本占比升至49.6%，但牙科、手術機器人等細分領域通過AI創新（如達芬奇機器人）實現年均16%增長，研發投入占比7.3%，凸顯差異化競爭優勢。

圖表4：全球醫療器械行業關鍵指標變化（2020–2023年）圖表PDF模板已分享到會員群

（三）AI在醫藥行業價值分布

AI在醫藥行業核心業務價值貢獻表明，研發環節貢獻75%價值，如靶點發現效率提升40%、臨床試驗周期縮短30%；營銷環節KOL互動率提高25%，生產環節設備故障預測準確率達92%。禮來公司通過AI優化替爾泊肽生產，計劃擴大蘇州基地產能，印證技術落地實效。圖表5：AI在醫藥行業核心業務價值貢獻圖表PDF模板已分享到會員群

本專題內的參考報告（PDF）目錄

2025年醫療大模型研究報告-新質生產力大模型在各醫療場景的賦能實踐 報告2025-05-15

中國LSHC生命科學與醫療行業調查報告 報告2025-05-10

2025年企業高端健康福利調研報告-醫療保險和體檢的優化之道 報告2025-05-04

挖掘亞太地區人工智能在醫療科技領域的價值（2025年） 報告2025-04-24

2025年中企出海白皮書：醫藥和醫療器械篇 報告2025-04-20

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