2025年中國醫療大模型全景報告：技術、政策與商業化進程

摘要

2025年中國醫療大模型已完成從技術探索向規模化臨床落地的關鍵跨越，形成技術自主化、場景全覆蓋、生態體系化的發展格局。本文從技術能力突破、全鏈條場景落地、細分領域深耕、產業與政策協同四個維度，系統梳理當前國內醫療大模型的發展現狀，通過剖析典型模型的技術創新與應用案例，總結其在診療輔助、科研轉化等領域的核心價值，同時指出行業現存的挑戰，為醫療大模型的后續優化與規范發展提供參考。研究表明，當前國產醫療大模型在診斷準確率、多模態融合等核心指標上已達到資深醫師水平，且通過模型即服務等模式實現廣泛落地，成為醫療新質生產力的核心引擎。

關鍵詞

醫療大模型；臨床應用；多模態融合；新藥研發；基層醫療

一、引言

全球醫療數據2025年總量預計達3.5ZB，其中80%為非結構化的文本、影像等數據，傳統技術難以挖掘其核心價值。在此背景下，醫療大模型憑借大規模參數訓練與復雜推理能力，成為破解醫療資源分布不均、診療效率偏低、科研轉化緩慢等行業痛點的關鍵技術。中國醫療大模型領域歷經數年發展，2025年已邁入“醫療原生”新階段，既有科技巨頭打造的全域型模型，也有聚焦專科領域的專精模型，同時在國產化算力適配、開源生態建設等方面形成獨特優勢。本文基于當前主流醫療大模型的技術參數、落地數據及行業評測結果，全面解析其發展進展，為醫療行業數字化轉型提供理論與實踐參考。

二、醫療大模型核心技術能力的跨越式突破

2025年國產醫療大模型在核心診療能力、多模態融合及研發模式上均實現突破性進展，部分技術指標已超越國際主流模型，且逐步形成適配醫療場景的技術體系。

1. 核心診療能力對標資深醫療專家

多款模型通過海量醫療數據訓練與算法優化，診療能力達到甚至超越資深醫師水平。

訊飛星火醫療大模型X1作為全國產算力訓練的醫療深度推理大模型，在診斷推薦、健康咨詢等任務上性能超過GPT - 4o及DeepSeek R1，其門診場景診斷準確率達93.1%，住院場景專科診斷合理率提升至96%，跨科室診斷合理率達91%，專科AI能力首次達到等級醫院主任級醫師水平。

高能資本旗下自研的悅爾AI醫療大模型，整合了全球百萬級疾病知識、期刊文獻及藥品信息，并融合權威醫學指南與臨床數據，在生態端，悅爾的“千病智能體”作為全球首個規模化超1000種疾病的智能診療平臺，連接患者、醫生與產業，形成價值閉環，在機構端，由悅爾聯合清華長庚醫院研發的“AI肝膽超級醫生”智能體，其病灶識別準確率高達98.2%，成功將醫生診斷效率提升約30%。

醫聯MedGPT依托20億條醫患脫敏對話、800萬條結構化臨床數據訓練，經臨床雙盲測試，與三甲醫院醫生診斷一致率超96%，幻覺率僅為2.13%，危險幻覺率控制在0.44%，醫學循證準確率達94.22%。

此外，北京郵電大學團隊研發的176B參數開源模型MedFound - DX - PA，通過整合中英文醫學文獻與真實電子病歷訓練，在MedDX - Bench基準測試中展現出與臨床專家相媲美的診斷推理能力，其構建的CLEVER評估框架也為模型臨床性能驗證提供了標準化工具。

1. 多模態融合適配復雜醫療場景

多模態技術實現文本、影像、語音等醫療數據的深度融合，適配從影像診斷到手術導航的多元場景。

聯影“元智”醫療大模型構建了涵蓋文本、語音、視覺、影像的多模態體系，其中影像大模型依托數千萬級醫療影像數據訓練，支持10余種主流影像模態的AI智能分析，完成300余項影像分割任務，關鍵任務準確率超95%；其混合大模型打造的心臟介入手術智能體，可整合CTA、DSA多模態數據實現三維血管成像，為術前規劃和術中導航提供支持。

中科院香港創新研究院的“聆音”EchoCare超聲大模型，采用結構化對比自監督學習框架，通過圖像掩膜重建等技術，使超聲圖像分割、分類等任務性能提升3%-5%。

商湯科技“日日新·大醫”則實現手術導航耗材清點準確率達97%，有效解決手術場景中的實操輔助需求。

1. 開源與輕量化研發降低行業門檻

開源與輕量化部署成為醫療大模型研發的重要趨勢，顯著降低行業研發與應用成本。

DeepSeek - R1采用32B參數“小模型 + 精調數據”策略，支持1M token超長上下文，可一次性讀取完整住院病歷，其與Qwen3模型協同能將全院級數據清洗與標注成本降低58%，數據可用率提升至92%。

聯影“元智”文本大模型實現70B參數的輕量化部署，通過注入海量醫學知識到通用大模型，在降低算力需求的同時平衡推理速度與診斷準確性，適配基層醫療機構硬件條件。

醫渡科技AI中臺更是支持零代碼構建智能體應用，使中小醫療機構無需專業技術團隊即可定制適配自身需求的醫療AI工具。

三、醫療大模型全鏈條場景落地與規模化應用

2025年醫療大模型已從單點試點走向規模化落地，滲透基層醫療、三甲醫院、科研轉化等醫療全鏈條，形成“技術 - 場景 - 價值”的閉環。

1. 全面滲透基層醫療補全資源短板

大模型通過基層CDSS系統與智能診療設備，有效彌補基層醫生診療能力不足的問題。

訊飛智醫助理已落地全國超7.5萬家基層醫療機構，累計提供超10億次輔診建議，支持診斷病種拓展至2500種，首診合理度達98%。基于DeepSeek與Qwen3構建的區域健康大腦已覆蓋1.2億居民，使基層醫院誤診率下降27%，醫保拒付率下降19%。訊飛星火醫療一體機推出的4U訓推一體機與2U推理一體機，以開箱即用的模式適配基層醫療機構，其內置的病歷自動生成、報告解讀等功能，可減少基層醫生50%的病歷書寫時間。

1. 深度融入三甲醫院復雜診療場景

在三甲醫院的疑難病癥診斷、手術輔助、科研分析等復雜場景中，大模型的價值持續釋放。

清華長庚肝膽專科智能體 “AI肝膽醫院”，深度整合該院肝膽外科國家臨床重點專科資源，2944名醫生參與系統功能訓練與適配，構建覆蓋肝膽腫瘤、膽結石、肝硬化等20+亞病種的專科知識圖譜，病灶識別準確率達98.2%，實現跨機構、跨區域的數據互通。

復旦大學附屬中山醫院應用聯影“元智”電子病歷智能體后，該智能體在十余個科室累計調用超6000次，入院記錄、病程記錄等文書采納率達93%。

浙江大學醫學院附屬第四醫院借助DeepSeek模型，將出院小結生成時間從20分鐘縮短至90秒，醫生采納率達95%。

華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院通過AI輔助預問診系統，使醫患有效溝通時長增加50%，提升了門診診療效率與患者滿意度。

1. 賦能藥物研發加速科研轉化

醫療大模型大幅縮短藥物研發周期，降低研發成本，成為新藥研發的核心輔助工具。

華為云盤古藥物分子大模型對17億小分子化合物進行預訓練，生成1億種全新小分子庫，西安交通大學第一附屬醫院團隊借助該模型，將超級抗菌藥Drug X的研發周期從數年縮短至1個月，研發成本降低70%，該藥物作為全新廣譜抗菌藥，正推進IND臨床研究申請。

清華BioMedGPT系列模型則實現科研效率的飛躍，30分鐘可完成全基因組關聯分析，蛋白質3D結構預測誤差小于1.2?，為基因研究與靶向藥物研發提供高效工具。Qwen3的千萬級病歷無監督聚類功能，可在3小時內完成10年500萬份乳腺癌病歷的分子分型與療效對比，將科研立項準備時間縮短70%。

四、產業生態與政策環境的協同發展

醫療大模型的快速發展離不開市場規模的擴張與政策的引導，2025年形成市場與政策雙向助力的良好發展態勢，推動模型從技術走向規模化商業化。

1. 市場規模高速增長且商業模式多元

醫療大模型市場呈現爆發式增長態勢，且商業模式逐步成熟。

聯影智能數據顯示，中國AI醫療市場規模2023年達107億元，預計2028年將突破976億元，占整個AI行業的比重升至15.4%。而據四川省衛生信息學會測算，2025年模型即服務（MaaS）模式帶動醫療AI市場規模預計突破680億元，年復合增長率達43%。

當前已形成多元商業模式：訊飛星火醫療大模型通過基層CDSS系統實現61.5%的市占率；醫聯MedGPT以SaaS服務覆蓋2000家私立機構，電子病歷生成市占率達30%；聯影“元智”模型則依托醫療設備配套，落地60多家三甲醫院。此外，DeepSeek等模型通過API調用服務，將單次診斷成本降至0.07元，已在全國380家醫院復制推廣。

1. 政策體系為合規發展保駕護航

國家政策從合規性、商業化等多方面為醫療大模型發展提供保障。五部委印發的《關于促進和規范“人工智能 + 醫療衛生”應用發展的實施意見》，明確了醫療AI的發展路徑與規范要求；醫保局將AI輔助診斷納入醫療服務價格立項指南，為模型商業化提供清晰的付費機制。同時，行業也逐步構建技術合規體系，如星火醫療大模型通過國密算法與區塊鏈存證，確保訓練數據可審計、模型參數可回溯；聯影“元智”模型則通過數據脫敏與權限管理，符合《醫療健康數據安全管理辦法》2025版要求。

五、挑戰與展望

盡管中國醫療大模型發展迅速，但仍面臨三大核心挑戰：一是數據治理方面，不同醫療機構異構系統導致的數據孤島問題尚未完全解決，跨機構數據共享的隱私保護與標準統一難度較大；二是模型泛化性方面，部分專科模型在基層復雜病例、罕見病診療中的適配性不足，多中心驗證數據有待積累；三是行業標準方面，模型性能評估、臨床準入等標準化體系尚未完全建立，影響技術規模化推廣。

未來，醫療大模型將朝著三個方向發展：其一，深化“設備 - 模型 - 場景”的協同融合，實現算力、模型與臨床場景的深度適配；其二，開源生態將進一步完善，DeepSeek等開源模型將推動中小機構參與創新，形成多層次研發體系；其三，專科模型將持續細分，針對肝膽疾病、糖尿病等專病的模型將在精準診斷與治療方案個性化上實現突破，最終構建覆蓋全周期、全場景的智能醫療體系。

參考文獻

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