医疗健康大模型应用分析

医疗健康大模型应用分析特立独行的喵

2025年4月一、市场现状与行业格局随着人工智能技术的飞速发展及应用场景的不断丰富，医疗大模型在医疗健康领域的应用日益深入，不断推进医疗信息化变革。已逐步形成国内BAT巨头主导，企业并存，百花齐放格局。全球竞争激烈据IDC预计，到2025年，全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中医疗行业将占总规模的五分之一，人工智能医疗市场规模有望继续保持快速增长的趋势。国外谷歌（Med-PaLM）、英矽智能（ChatPandaGPT）等企业引领大模型发展。国内发展迅猛中国医疗大模型行业规模从2019年的0.87亿元快速增长至2023年的22.86亿元，年复合增长率达126.5%，预计2024年将增至35.78亿元，2028年有望突破145亿元。国内巨头腾讯、百度、华为等发布各自的医疗大模型，竞争非常激烈。二、国内政策及行业标准促进医疗大模型合规健康发展针对高级别的电子病历应用水平评级，新增人工智能17项，包括人工智能应用，如方案推荐、辅助判断、病历辅助生成、病历内涵质控。以及数字疗法，如院后诊疗方案等，并增加国产化替代要求。2024年5月国家卫生健康委《智慧医疗分级评价标准》修订2023年9月25日，由中国信息通信研究院牵头，起草2项大模型应用技术标准规范。《医疗健康行业大模型应用技术要求第1部分：医院侧医疗服务》、《医疗健康行业大模型应用技术要求第2部分：患者侧医疗服务》2023年《医疗健康行业大模型应用技术要求》三、国内医疗大模型百花齐放，竞争激烈-BAT主导灵医智惠灵医大模型，面向患者、医院、企业等终端用户提供AI原生应用，提供智能医生助手、智能健康管家、智能企业三大服务。凭借其多年深耕智慧医疗领域积累的经验和精准数据，持续为医院赋能。通义千问基于Transformer框架，全开源。在医疗领域，利用“通义千问”模型可实现医疗问答、医疗知识图谱、医疗报告生成等功能，提供专业的医疗咨询和辅助诊断。盘古大模型大模型Baichuan-53B，应用于教育、医疗等领域，面向B端用户，提供写作、文本创作能力支持。混元大模型以自研“混元大模型”为基座模型训练医疗大模型，面向医生、患者、药企合作场景。患者场景：线上问诊、医学问答、导诊、预问诊等，医生场景：病历生成、出院小结、检查建议、诊断数据和用药建议。药企合作场景：药品知识库。四、传统医疗信息化企业、新兴医疗AI企业多元化布局山海大模型基于山海大模型使用医学文献、医学教材和病历数据等海量行业数据持续对山海大模型进行训练及微调，生成医疗基础大模型。聚焦手术病历撰写、门诊病历生成、商保智能理赔应用场景。CareGPT大语言模型应用CareGPT，专注健康管理应用产品，支持医疗健康场景下多模态输入和输出，提供预防、咨询、预约、康复的全周期智能化健康管理能力。Baichuan大模型Baichuan-53B，应用于教育、医疗等领域，面向B端用户，提供写作、文本创作能力支持。星火大模型基于星火大模型通过“智医助理”应用，应用智能语音、多轮交互技术与智能外呼平台，面向患者提供诊后智能随访，专注患者诊后管理和康复指导，面向医疗机构提供病历文书生成、病历质控等服务。五、DeepSeek大模型加速并促进医疗健康大模型发展2025年“一头小鲸鱼”搅动了整个大模型市场，凭借出色的推理算法和设计，让推理成本更低，使得大模型的应用不再那么高门槛，引发全球瞩目。BAT、医疗传统厂商、AI厂商纷纷接入DeepSeek，借助DeepSeek强大的能力赋能各自模型，持续深化模型应用。国内各医疗机构纷纷探索基于DeepSeek的医疗智能应用，帮助医院提质增效。六、医疗健康大模型应用场景七、医疗健康大模型面临的问题与挑战-模型训练数据壁垒：数据质量参差不齐医疗数据分散80%的临床数据未开放，数据分布在不同医疗机构、部门和系统中，整合难度大。不同医院之间的数据标准不统一，导致数据难以共享和流通，限制了大模型的训练和应用。高质量标注需要依赖资深医生高质量数据标注需要资深医生，并投入大量时间和精力，成本高昂而且效率较低。数据标注的不一致性影响模型的性能和可靠性，加剧数据获取困难。七、医疗健康大模型面临的问题与挑战-算力与生态依赖高深度学习框架生态薄弱1、国内深度学习框架在生态系统建设方面相对滞后，缺乏丰富的工具和社区支持。2、深度学习框架生态的薄弱，限制了开发者对大模型的开发和优化能力，从而影响技术创新和发展。国产GPU性能差距1、国产GPU在性能上与国际先进水平存在差距，导致算力成本攀升。2、DeepSeek通过算法优化，降低了算力支出，但仍然未解决算力性能和提供的问题，国产算力还不成熟，与国外算力有性能差距。七、医疗健康大模型面临的问题与挑战-隐私泄露与伦理问题隐私泄露基于大模型应用会涉及到患者个人信息及大量病历信息的收集、存储、处理、使用等环节，容易存在隐私泄露风险。数据安全基于大模型的应用在与大模型交互中会涉及大量患者敏感信息，在数据传输、存储等方面可能会面临数据泄露、非法访问、恶意攻击等安全隐患。大模型数据质量标准和环境验证评估体系还是空白，机器输出的决策原理不够透明，透明度、可解释性和可理解性较低，不利于监管，存在安全风险。伦理治理人工智能伦理治理框架仍处于探索阶段安全管理风险：数据质量标准和环境验证评估体系还是空白，机器输出的决策原理不够透明，透明度、可解释性和可理解性较低。隐私侵犯风险：大模型对数据量的需求不断增加，增加了以牺牲用户隐私为代价，过度分享个人或公共信息的风险。且个人健康信息这一数据资源在共享实践中存在着被无序开发及滥用，最终可能会陷入个人数据，隐私保护被侵犯的困境。八、总结发展现状：1、医疗健康大模型当前进入场景深耕阶段，在智慧医疗、患者服务、科研管理等方面，包含辅助诊断、临床决策支持、药物研发等领域取得了显著进展。2、人工智能技