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近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，醫療大模型在中國醫療健康領域的應用日益廣泛，成為推動行業智能化轉型的重要力量。MarketsandMarkets預測稱，到2025年，全球醫療大模型市場規模將達38億美元，到2030年，這一數字將超過100億美元。

《2024年中國AI大模型場景探索及產業應用調研報告》指出，大模型可賦能醫療行業“醫、教、研、管”等場景中的各個環節，以提高診療效率、診療精確度和管理效率等目標為手段，全方位提高診療水平。AI大模型+醫療應用主要體現在文字對話、圖像診療、輔助研發三個方面。AI大模型在醫療各細分場景價值如下：

 

據不完全統計，截至2023年10月，國內累計公開的大模型數量已達到238個，其中醫療大模型近50個，涉及患者問診、醫生助手、藥物研發、健康科普等多個領域。這些大模型不僅展現了強大的技術實力，更在實際應用中取得了顯著成效，為醫療行業的智能化轉型提供了有力支撐。

核心醫療大模型(部分)概覽

 

 

數據來源：網絡收集，作者本人整理。

商湯科技：“大醫”大模型

“大醫”以千億參數規模的大語言模型“日日新·商量”為基模型，在此基礎上利用超300億token的高質量醫學知識數據訓練而成。擁有行業領先的醫療問答能力，能夠處理各類復雜醫學任務，已覆蓋20余個細分醫療場景的使用需求。在檢驗檢查問答、電子病歷生成、線上問診、導診、隨訪、輔助診斷決策等多項醫療任務中，“大醫”的能力已超越GPT-4。

科大訊飛：訊飛星火醫療大模型

訊飛星火醫療大模型在醫療海量知識問答、醫療復雜語言理解、醫療專業文書生成、醫療診斷治療推薦、醫療多輪交互以及醫療多模態交互等方面超越了GPT-4 Turbo和GPT-4o。在此基礎上，搭載訊飛星火醫療大模型的訊飛曉醫APP進一步升級，構建“數字健康空間”，為個人及家庭健康管理提供新模式。此外，星火醫療大模型此前通過了中國信通院牽頭的全國首個醫療健康領域大模型應用技術標準測評，在解決醫療需求時更具專業性、規范性與安全性。

華為云：盤古藥物分子大模型

華為云與中國科學院上海藥物研究所聯合推出的盤古藥物分子大模型，實現了針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設計。如今，盤古藥物分子大模型全新升級，新增了靶點口袋發現、分子對接、分子屬性預測、自定義屬性建模、分子聚類、口袋分子設計、自由能微擾、合成路徑規劃、分子優化、分子搜索等十大AI制藥核心場景，將藥物設計的效率提升33%，優化后的分子結合能提升40%以上，實現早研階段的全流程加速，讓“雙十定律”不再困擾藥物研發。

深睿醫療：Deepwise MetAI

深睿醫療自主研發的Deepwise MetAI智慧影像&大數據通用平臺，突破單個產品的能力邊界,創造全新的全流程疾病輔助診療能力，引領影像科智能工作流，以影像為中心，結合多模態數據，實現“存、傳、算、用、管”一體化，大力促進全能智慧影像科建設，在疾病的健康評估、早期預警、輔助診斷、臨床輔助決策、多學科會診、科研管理、教學培訓以及科室智慧化建設等方面都發揮積極的作用。

京東健康：京醫千詢

“京醫千詢”建立在京東言犀通用大模型基礎之上，融合了通用數據、醫療專有數據、數智供應鏈原生數據，具有較高的產業屬性和泛化能力，能快速完成在醫療健康領域各個場景的遷移和學習，從而實現產品和解決方案的全面AI化。目前，京東健康皮膚醫院基于大模型的AI輔診準確率超過95%;京東健康與北京海淀區合作搭建的AI處方前置審核系統，已經在近百家基層醫療衛生機構落地使用，日均審核處方超過2萬張;京東健康還基于“京醫千詢”大模型，面向執業醫生推出了一系列解決方案，包括云診室、診后隨訪、專家聯合會診、臨床科研、醫生IP品牌孵化、“智能醫生助手”工具等，優化了醫生在線診療的效率和質量，提高了執業安全性。

百度靈醫智惠：靈醫大模型

靈醫大模型是國內首個“產業級”醫療大模型，也是國內首個實現商業化落地的醫療大模型，在互聯網醫療、公立醫院、藥械企業、藥店/診所等方向有成熟的落地方案和實踐經驗。具備三大優勢：在算法、模型方面，基于百度國產全自研的優質預訓練中文通用大模型底座-文心一言，配合知識、檢索、上下文等多項增強技術，保障大模型整體架構領先性;在算力方面，萬卡算力與工具鏈保障，提供全生命周期的模型開發工具鏈，大幅減少預訓練時間;在數據與行業積累方面，靈醫大模型兼顧醫、患、藥三方醫療行業深度積累，千億Token的醫療健康語料訓練數據、超百類醫療AI機器學習任務，確保每一條回答都有據可循。

智云健康：ClouD GPT、ClouD DTx

智云健康自主研發的智云醫療大腦，其核心由ClouD GPT與ClouD DTx兩款行業大模型構成。其中，ClouD GPT作為一項智能診斷技術，歷經廣泛而深入的醫學數據錘煉，能夠游刃有余地應對復雜多變的臨床情境。尤其在患者線上復診與處方開具環節，通過嚴格的質量控制機制，確保了用藥安全，有效降低了醫療風險。ClouD DTx模型主要用于藥械研發、數字療法等AI輔助研發場景，依托ClouD DTx模型，智云健康成功研發出針對心血管疾病的創新數字療法ClouDTx-CVD。目前該模型已經建立3大應用技術：智慧醫學數字技術、智慧藥學數字技術、數據智能分析技術，應用于智云健康的慢病管理、醫療服務、數據挖掘三大業務。

上海聯通：Uni-talk

“Uni—talk”算力網絡醫療大模型是一款自主可控、行業定制的國產化大模型產品，由上海市算力網絡數字醫療創新實驗室全部自主研發。該模型依托上海聯通算網大腦，通過多元算力實時感知、云網協同、智能決策等算網融合關鍵技術，實現對跨區域異構算力的智能管控與統一編排，助力模型高效訓練迭代。同時，在通用大規模多語言語料知識庫基礎上，基于醫療知識圖譜重點融合學習了醫學領域專業知識，知識庫收集整理接近億條醫療專業知識資料進行深度訓練學習，保障模型的推理質量、準確性與可靠性。

醫聯：MedGPT

MedGPT是醫聯自主研發的基于Transformer架構的國內首款醫療大語言模型。采用大模型技術，基于醫療知識圖譜為模型提供豐富、準確、結構化的醫療知識，并收集整理接近20億條真實醫患溝通對話、檢驗檢測和病例信息進行深度訓練學習，同時利用醫生真實反饋進行強化學習，用以保障模型的推理質量、準確性與可靠性。值得一提的是，醫聯medGPT首次突破了AI醫生無法與真實患者連續自由對話的難點，并在醫療問診場景中支持多模態的輸入和輸出，在疾病的預防、診斷、治療、康復四個重要環節全面實現智能化。目前已經擁有近3000種疾病的首診能力，覆蓋80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12歲兒童疾病。

東軟：添翼

添翼醫療領域大模型是東軟基于30多年的醫療行業積累，構建的醫療垂直領域大模型，全面融入醫療行業解決方案、產品與服務，賦能醫院高質量發展，引領醫療智能化轉型。面向醫生，添翼讓診療更高效。醫生通過自然語言與添翼交互，快速、精準地完成醫療報告與病歷、醫囑開立;面向患者，添翼讓問診更便捷，成為患者全天私人專屬醫生，提供全面的診后健康飲食、營養與運動建議等服務。添翼的多模態數據融合能力，也將為醫院管理者提供對話式交互與數據洞察，簡化數據利用，讓醫院管理更精細。

深圳市大數據研究院：華佗GPT

華佗GPT是由香港中文大學(深圳)和深圳市大數據研究院聯手研發的開源中文醫療大模型，旨在模擬專業醫生的診斷邏輯和提供全面的醫療信息支持。深圳市龍崗區人民醫院/香港中文大學(深圳)附屬第二醫院成功啟用了國內首個應用華佗GPT技術的智能導診系統，可以根據患者的具體病情，提供三個科室選項，為患者提供個性化的醫療服務，避免“掛錯號”“找錯醫生”的情況。同時，系統整合海量醫療數據與權威臨床指南，能夠持續學習優化，不斷提升導診服務的精確度。

叮當健康：HealthGPT

HealthGPT通過多模態學習，可以理解和回答人類的各種醫藥問題，包括輕問診咨詢、安全用藥指導、藥物選擇及健康管理等。據此研發的應用型醫藥AI產品——叮當藥師、營養師AI助手，通過高效地調度和分析數據資源，構建交互思考能力，幫助藥師、營養師提高工作效率和服務質量。

微脈：CareGPT

CareGPT是國內首款健康管理領域大語言模型應用。在訓練階段，以循證醫學為基礎，使用了超10億條醫學文本數據以及百萬條微脈個案管理數據，形成專科專病管理的醫療健康知識庫。通過對患者聊天內容的分析，CareGPT能夠相對準確地還原患者健康狀況全貌，輔助個案管理師快速、高效地解答相應健康管理類問題，并進行智能化信息推送。有了CareGPT的支持，后臺個案管理師可以同時服務更多患者，極大提升了健康管理效率及覆蓋面。

衛寧健康：WiNGPT

WiNGPT是面向醫療垂直領域的大模型，結合高質量醫療數據，針對醫療場景優化和定制，為醫療行業各個場景提供智能知識服務。具備三個特征：一是“小而專”，是大模型上的“小模型”。WiNGPT根據醫療場景和高質量訓練數據調教，精確滿足各種業務需要;二是低成本交付。通過優化模型算法，基于CPU部署，經測目前生成效率已接近GPU;三是支持可定制的私有化部署。私有化部署保護醫療數據不出醫院，避免數據泄露的同時，提供更高的系統穩定性和可靠性。

上海人工智能實驗室：OpenMEDLab浦醫

“OpenMEDLab浦醫”融合了全球頂尖的AI研發能力、海量醫學數據以及醫學專家知識，首批發布的基礎模型群中，包含基于醫學圖像、醫學文本、生物信息、蛋白質工程等10余種數據模態訓練而成的基礎模型。目前已與全國多家頭部三甲醫院及醫藥企業開展合作，在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院，“醫學數字人”已應用于全身多部位、多器官、多模態影像的智能輔助診療，覆蓋十余個臨床方向，全方位賦能患者診療愈全流程;在四川大學華西醫院，雙方合作打造基于自動提示詞微調的視覺語言大模型，顯著提高了小樣本下的醫學圖像的檢測性能，為視覺語言大模型在醫療圖像領域提供了應用范式。

隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，中國醫療大模型的發展前景將更加廣闊。未來，我們可以期待更多具有創新性和實用性的醫療大模型涌現出來，為醫療行業的智能化轉型提供更加有力的支撐。