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•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2024028年华为二、国内政策及行业标准促进医疗大模型合规健康发展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《医疗健康行业大模型应用技术要求》医疗服务》、《医疗健康行业大模型应用技术要求第2部分：患三、国内医疗大模型百花齐放，竞争激烈-BAT主导•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。•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。•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。•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•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。•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。•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。•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。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：数据质量参差不齐七、医疗健康大模型面临的问题与挑战-算力与生态依赖高七、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