2024年3月，全国两会的政府工作报告明确提出了“人工智能+”战略蓝图，强调大模型技术与产业界的深度融合。医疗健康行业作为大模型应用的重要战略领域，正成为推动人工智能产业发展的关键赛道。根据国际咨询机构BCG的测算，医疗是人工智能大模型第二大应用场景，预计2027年占比达到18%。医疗大模型凭借其在处理复杂医学知识、提升诊疗效率、推动医学创新等方面的显著优势，已成为各国抢占人工智能制高点的重要抓手。
本报告从政策、技术、产业三个维度深入分析医疗大模型的发展现状，梳理了全球政策支持与监管要求，解析了模型架构创新、训练方法优化、多模态融合等关键技术突破，探究了医疗大模型产业生态全景与区域化集群效应。同时，报告绘制了以应用广度和技术能力深度为维度的热力图，重点分析了医疗服务、医学科研、医院管理等场景热点，并通过AI智能体、患者健康管理、医学教科研等典型应用案例，系统阐释大模型技术在医疗健康行业的深度应用与价值创造。展望未来，医疗大模型将在多技术融合创新、跨模态协同处理等方向持续演进，从垂直化专用工具向通用智能平台跃迁，推动医疗服务模式从被动治疗向主动预防转变，构建覆盖全生命周期的智慧医疗生态体系，为实现高质量医疗服务供给和全民健康水平提升提供强有力的技术支撑。
(一)医疗大模型发展概述
自二十世纪末起，人工智能技术开始应用于医疗健康领域，经历了从专家系统到机器学习、深度学习的渐进式发展。随着自然语言处理与生成式人工智能技术的突破，医疗大模型不断迭代升级，凭借其强大的数据处理能力和跨场景泛化性，逐步渗透至疾病预防、诊断、治疗及健康管理等医疗全流程，成为推动医疗资源普惠化、服务精准化、管理高效化的核心驱动力，改变了医疗健康领域的服务模式、技术路径和产业格局，引领全球医疗健康产业进入智能化跃迁新阶段。
1.医疗大模型技术持续突破，场景深度融合
早期医疗人工智能系统主要采用垂直化设计范式，围绕单一医学任务构建专用模型。这类模型通常基于特定类型数据(如影像、文本等)进行训练，在标准化场景中可实现较高精度，但其能力边界受限于狭窄的领域知识范围。由于医疗场景的强领域特性，模型跨机构迁移时面临数据分布差异、设备参数波动等挑战，需要针对目标场景重新标注数据并迭代调参。同时，医疗数据的强隐私属性导致训练样本获取困难，而专业医学标注需要临床专家参与，进一步加剧了小模型在罕见病诊疗、多模态联合诊断等复杂场景中的应用瓶颈。更为严峻的是，医学数据所固有的多模态特征与小型模型有限的单模态处理能力之间存在结构性矛盾，难以支撑临床决策所需的综合推理，制约了早期医疗人工智能系统在真实世界中的广泛应用及其有效性。
随着预训练技术与算力基础设施的突破，自2019年韩国国立首尔大学DMIS-Lab开发的首个生物医学语言表示模型BioBERT问世以来，医疗健康人工智能开始迈入大模型时代。通过构建超大规模参数架构并引入自监督学习技术，模型得以从海量异构医疗数据中自动提取跨模态特征表示。随着模型训练的参数量的增长，模态间融合技术的进一步发展，结合多源异构医疗数据的引入，医疗大模型展现出跨模态医学知识融合与迁移学习的显著优势。
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