摘要：人工智能正深度赋能中国医疗健康领域。截至2024年，国内已涌现超过200个医疗大模型，涵盖自然语言处理、机器视觉等技术方向，广泛应用于辅助诊断、药物研发、健康管理等环节。这些模型显著提升了医疗服务质量和效率，优化了资源配置，降低了成本。

行业概览：规模扩张，应用深化

人工智能正深度赋能中国医疗健康领域。截至2024年，国内已涌现超过200个医疗大模型，涵盖自然语言处理、机器视觉等技术方向，广泛应用于辅助诊断、药物研发、健康管理等环节。这些模型显著提升了医疗服务质量和效率，优化了资源配置，降低了成本。

市场格局由科技巨头与初创企业共同主导：

百度“文心医疗”：聚焦疾病诊断与药物研发。

阿里巴巴“阿里健康AI”：擅长医疗影像分析与辅助诊疗。

腾讯“腾讯觅影”：专攻肿瘤筛查与疾病预测。

科大讯飞“智医助理”：在智能问诊和健康管理领域表现出色。

据赛迪四川数据（2024年9月）：

超100家企业和机构发布医疗健康大模型。

企业占比81.3%（主导力量），高校10.3%，研究机构5.6%，医院2.8%。

市场规模达82亿元，预计2027年将突破260亿元。

特色模型：百花齐放，各显神通

在众多模型中，以下几类展现出鲜明特色和强劲实力：

医联 MedGPT：全科临床实践的先行者

核心突破： 国内首个在医院真实问诊场景落地的大型AI系统。

能力： 支持多模态输入输出，整合患者病历、影像、检查结果等信息，辅助医生进行诊断与方案制定。

覆盖范围广： 涵盖近3000种疾病（80%成人疾病、90% 0-12岁儿童疾病）。

验证效果： 与华西医院医生直播PK问诊，诊疗结果一致性高达96%。

神农中医药大模型：开源赋能中医智慧

定位： 开源中文中医药大模型（ShenNong-TCM-LLM）。

优势： 基于开源知识数据训练，拥有丰富的中医药知识图谱。

应用： 深度理解并生成中医诊疗方案，特别适用于中医药知识问答和临床辅助诊疗。

岐黄问道：智能融合传统中医

目标： 融合传统中医理论与现代科技。

功能模块： 包含已确诊疾病诊疗、基于症状/体征的临床诊疗、中医养生调理。

应用场景： 用户输入症状或疾病信息，输出精准的辨证、治法、药方等。已上线“学习强国”App提供个性化中医调理建议。

砭石大模型：多模态融合的典范

特色： 智慧眼旗下支持多模态融合（文本、影像、面部视频、睡眠音频）的大模型。

技术路线： 知识图谱 + 大模型 + RLHF（基于人类反馈的强化学习）。

核心优势：

准确性提升： 知识图谱增强使医学问题回答准确度（在500亿参数下）比纯大模型提升近10%。

隐私保护： 采用联邦训练（一种在保护数据隐私前提下进行分布式模型训练的技术），实现分布式数据孤岛的知识汇聚和模型训练，释放数据价值同时保障隐私。

多模态处理卓越：

文本： 辅助医患对话。

视频： 通过面部微变化分析，测量心率、呼吸率、血压、血氧等生理指标。

图像： 统一范式进行医学影像阅片、面诊、舌诊。

音频： 分析睡眠音频检测睡眠状况。

输出： 结构化文本（健康状态描述、诊断、治疗建议），便于机构理解分析。

场景落地：赋能全链条医疗健康服务

以砭石大模型为例，其应用场景广泛且深入：

赋能基层医疗：

AI辅助承担高达90%工作量，缓解压力。

‍提升基层医生能力，提供病历质控、辅助诊断、用药指导、知识检索支持。

推动优质资源下沉，实现家门口的“大医院”服务。

强化医保监管：

构建风控模型，高效精准识别欺诈骗保行为。

自动化分析、监管、预警购药、门诊、理疗等行为。

提高医保基金效率，减轻群众负担。

闭环慢病管理：

开发云慢病患者服务系统，联通诊前-诊中-诊后。

通过数字疗法促进慢病积极管理，提升患者全周期健康能力。

优化医药链条：

作为技术底座，连接需求方、服务方、支付方、药品提供方。

提供智能导诊、问诊购药、复诊续方等一站式服务。

提升处方流转效能，助力医疗医药高质量发展。

智能化浪潮势不可挡

中国医疗AI模型发展迅猛，以医联 MedGPT、神农中医药大模型、岐黄问道、砭石大模型等为代表的领先者，凭借独特技术优势和广泛场景应用，正深刻改变医疗行业格局。它们共同推动着医疗服务的智能化转型。随着技术的持续迭代和应用场景的不断拓展，这些模型必将在未来的医疗服务体系中扮演更关键的角色，为提升全民健康水平创造更多可能。

来源：商物小纸条