在人工智能快速演進的時代，“國內AI大模型醫療”正成為推動我國醫療體系智能化、現代化的重要驅動力。從輔助診斷到臨床科研，從智慧醫院建設到公共衛生管理，AI大模型正在各個維度深度嵌入醫療場景。

尤其在近年來“國產大模型”技術飛躍的背景下，國內AI廠商紛紛將自研模型應用于醫療領域，探索出一條兼具技術落地性與行業適應性的智能醫療新路徑。

一、什么是“AI大模型醫療”？

所謂AI大模型醫療，主要是指利用人工智能大語言模型(如中文GPT、醫療專用Transformer模型等)進行醫療數據理解、問答推理、輔助決策、圖像識別等任務。它本質上是將NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態融合、知識圖譜等技術能力統一整合在大模型體系內，賦能臨床應用。

AI大模型相較于傳統AI工具，在醫療領域具備以下優勢：

具備上下文記憶能力：支持多輪醫學問答與歷史病歷的邏輯推演;

專業知識覆蓋廣泛：可嵌入醫學文獻、診療指南與病理數據庫;

適應多模態信息：兼容文字、影像、語音等多類醫療數據輸入;

可遷移性強：模型可微調適應不同醫院科室、地區疾病結構。

二、國內AI大模型在醫療領域的演進路徑

1. 起步期：2018-2020

國內AI醫療早期階段以“圖像識別+輔助診斷”為主，如肺結節識別、DR/CT影像分析等。典型廠商包括依圖、深睿、推想科技等，采用傳統CNN模型。

2. 發展期：2021-2022

大模型概念逐步興起，清華智譜、訊飛、百度等企業推出中文大語言模型，AI在醫療問答、醫學文本摘要等任務初顯成效。開始探索知識圖譜與醫學語料結合。

3. 爆發期：2023-至今

文心一言、通義千問、星火認知、ChatGLM、Kimi等國產大模型全面升級，并同步推出“醫療垂類模型”。如百度發布“文心·醫曉生”，阿里推出“通義·醫語”、科大訊飛發布“訊飛星火醫療模型”，推動AI向臨床實際應用靠攏。

三、核心廠商與代表性產品盤點

1. 百度健康 × 文心·醫曉生

功能：支持輔助問診、病例總結、醫學對話生成;

特點：對接百度健康App、千帆平臺，能提供二甲以上醫院部署;

場景：問診機器人、在線咨詢助手、醫生助手工具。

2. 訊飛醫療 × 星火醫療模型

功能：醫學知識問答、電子病歷整理、語音錄入識別;

特點：結合語音識別+NLP能力，適配基層醫院;

場景：基層醫生錄音轉寫、科普內容生成、醫療教育。

3. 阿里健康 × 通義·醫語

功能：AI醫生助手、智能分診、問答解讀;

特點：背靠阿里數據，接口穩定;

場景：電商醫藥服務平臺、智慧藥房咨詢系統。

4. 依圖醫療 × 自研多模態大模型

功能：CT影像識別+文本輔助診斷;

特點：深耕醫學影像十余年，自研大模型與算法能力強;

場景：肺癌篩查、腦出血識別、糖尿病視網膜病變預測等。

5. 華為云 × Pangu醫療大模型

功能：藥物發現、基因預測、蛋白結構建模;

特點：主要面向科研和藥企;

場景：生命科學、藥物研發、科研協同平臺。

四、AI大模型醫療的典型落地應用場景

1. 智能導診與在線問診

結合大模型語義理解能力，提供24小時在線健康咨詢服務，初步分診、給出建議，提高醫療服務可及性與效率。

2. 醫學文獻摘要與病例解讀

AI自動閱讀PDF格式醫學文獻或電子病歷，提取核心信息供醫生快速掌握病情。

3. 輔助診斷系統

輸入CT、核磁等影像信息，大模型進行病灶定位、疾病風險預測，協助醫生做出診斷決策。

4. 醫生助手與科室助手

在多學科聯合會診中，大模型可調取歷史記錄、整理意見摘要、自動生成初步診療計劃。

5. 醫療科普內容生成

AI生成符合大眾閱讀習慣的健康科普內容、疾病預防知識，適用于微信公眾號、短視頻腳本、問答平臺。

五、AI大模型醫療的挑戰與瓶頸

盡管前景廣闊，當前AI大模型在國內醫療領域仍面臨諸多挑戰：

1. 醫療數據稀缺與隱私壁壘

由于電子病歷、影像資料均屬于敏感數據，醫院難以大規模開放訓練數據集，限制了模型微調與定制。

2. 專業性不足與幻覺問題

大模型容易“自信地胡說八道”，在沒有醫學推理能力或未更新知識庫時，容易給出錯誤診療建議。

3. 合規監管尚未完善

醫療AI涉及臨床安全、倫理合規等紅線，缺乏統一的國家級認證體系或標準化接口規范。

4. 醫療從業者信任度不足

部分醫生仍對AI持保留態度，擔心其干預臨床流程、誤導判斷，需要建立人機協同機制。

六、AI大模型醫療的發展趨勢

1. 從工具向醫生共生助手轉變

未來AI將不僅是“工具人”，更是醫生的“第二思維引擎”，在人機協同模式下共同提升診療效率。

2. 多模態融合成為標配

結合語音+文本+圖像的大模型將成為醫療AI的主流，實現“開口說、AI寫、圖片判”的閉環能力。

3. 專病專科模型將崛起

通用大模型之上疊加“神經科模型”“腫瘤科模型”“兒科模型”等垂直能力包，增強專業深度。

4. 模型輕量化推動邊緣部署

小型化AI模型將在醫院局域網、終端設備上運行，提升隱私保護和部署效率。

5. 國家層面將出臺監管與認證規范

預計國家藥監局、工信部等將聯合發布醫療AI模型評估標準，推動行業健康發展。

總結

“國內AI大模型醫療”不再是實驗室中的技術概念，而是真正走進臨床、走向病患的現實工具。隨著基礎模型能力不斷精進、應用接口日益豐富、合規體系逐步清晰，AI大模型將在中國醫療體系中扮演越來越核心的角色。