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报告导读：
医疗大模型是指专门针对医疗健康领域进行训练和优化的大型人工智能模型。医疗大模型作为医疗领域的重要组成部分，正逐渐展现出其巨大的潜力。2024年我国人工智能大模型市场规模为268.9亿元，医疗大模型规模为41.8亿元；预计2025年我国人工智能大模型市场规模约为431.6亿元，医疗大模型规模约为65.3亿元；预计到2031年我国人工智能大模型市场规模将增长至1487.9亿元，医疗大模型规模将增长至213.4亿元。就模型类型而言，我国通用医疗大模型数量为114个，占比为40.57%；专科医疗大模型数量为106个，占比为37.72%；中医大模型数量为33个，占比为11.74%。
基于此，依托智研咨询旗下医疗大模型行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2025-2031年中国医疗大模型行业市场竞争态势及前景战略研判报告》。本报告立足医疗大模型新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动医疗大模型行业发展。
观点抢先知：
行业定义及应用：医疗大模型是指专门针对医疗健康领域进行训练和优化的大型人工智能模型（通常是基于Transformer架构的大语言模型，LLMs）。医疗大模型除了在病理影像、眼科影像和脑疾病方向的广泛应用外，大模型技术在肺部疾病、心血管疾病、皮肤病及全身性疾病等多个医疗场景中也展现出显著的潜力。
行业数据收集与预处理流程：医疗大模型的搭建是一个复杂而多阶段的过程，涉及从数据的收集、处理，到算法的选择和模型的训练优化等多个方面。数据收集与预处理包括数据来源的筛选、数据清洗与标注、数据标准化及隐私保护技术的应用，以确保数据的高质量和安全性。
行业发展阶段：医疗人工智能（Medicalartificialintelligence，MedicalAI）自20世纪中叶萌芽以来，经历了早期的萌芽、统计学习、深度学习、大模型等重要发展阶段，不断推动临床诊断的智能化和自动化。
产业链核心节点：医疗大模型行业产业链上游包括算力基础设施如芯片、服务器等硬件，以及算法框架的研发；行业中游为大模型本身的开发与维护，涉及编程语言、开发平台等；行业下游为应用场景和终端用户，主要包括生命科学研究、药械研发、医学影像诊断、智能问诊等多个医疗服务领域。
市场规模：随着人工智能技术的迅猛发展，医疗大模型正逐渐展现出其巨大的潜力。医疗大模型的应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多个方面，有望推动医疗保健的创新和进步。2024年我国医疗大模型市场规模为41.8亿元，2025年约为65.3亿元，预计2031年我国医疗大模型市场规模将增长至213.4亿元。
细分格局：就模型类型而言，我国通用医疗大模型数量为114个，占比为40.57%；专科医疗大模型数量为106个，占比为37.72%；中医大模型数量为33个，占比为11.74%。
竞争情况：据不完全统计：截止至2025年7月下旬，国内医疗大模型总数达到281个，其市场开发主体涉及企业、高校、科研机构、医疗机构、政府等，研发合作模式多样化，包括医企、校企等多种模式。企业依托较为丰富的资金和技术资源，快速抢抓市场热点，占据了医疗健康领域大模型研发的主导地位。
市场趋势：随着信息技术的飞速发展，人工智能(AI)在医疗行业的应用逐渐深入，尤其是在大数据分析和智能化决策中展现出巨大的潜力。作为AI技术在医疗领域的深度应用，医疗大模型凭借其高效的数据处理能力和精准的预测能力，已成为推动现代医疗技术发展的重要工具，正逐步展现出潜力和价值。未来，医疗大模型的研究与应用前景依然广阔且充满机遇。
报告相关内容节选：
【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
第1章医疗大模型行业综述及数据来源说明
1.1 大模型产业界定
1.1.1 大模型定义
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心优势
1.1.4 大模型所处行业
1.2 医疗大模型行业界定
1.2.1 医疗大模型的界定
1、定义
2、特征
1.2.2 医疗大模型相关专业术语
1.2.3 医疗大模型行业监管
1.3 医疗大模型产业画像
1.4 本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1 本报告研究范围界定
1.4.2 本报告权威数据来源
1.4.3 研究方法及统计标准
第2章全球医疗大模型产业发展现状及趋势
2.1 全球大模型产业发展现状
2.1.1 全球大模型产业发展历程
2.1.2 全球大模型产业发展概况
2.1.3 全球大模型产业主流产品
2.1.4 全球大模型产业市场规模体量
2.2 全球医疗大模型发展历程
2.3 全球医疗大模型技术水平
2.4 全球医疗大模型应用现状
2.4.1 全球医疗大模型应用概况
2.4.2 全球医疗大模型应用进展
1、西门子医疗
2、GE医疗
3、飞利浦医疗
2.5 国外医疗大模型产业发展经验借鉴
2.6 全球医疗大模型产业发展趋势洞悉
第3章中国医疗大模型产业发展现状及痛点
3.1 中国大模型发展现状及趋势分析
3.1.1 中国大模型发展历程
3.1.2 中国已发布大模型数量变化
3.1.3 中国大模型参数规模变化
3.1.4 中国大模型商业模式分析
3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
3.2 中国大模型落地医疗可行性分析
3.3 中国医疗大模型技术选型与部署方式
3.3.1 中国医疗大模型技术选型
3.3.2 中国医疗大模型部署方式
3.4 中国医疗大模型开发与应用模式
3.4.1 提示工程
3.4.2 各种指令/任务微调
3.4.3 继续训练通用大模型
3.4.4 从头开始预训练
3.5 中国医疗大模型产品汇总
3.6 中国医疗大模型招投标情况
3.6.1 医疗大模型招投标统计
3.6.2 医疗大模型招投标分析
3.7 中国医疗大模型竞争要素及竞争格局
3.7.1 医疗大模型竞争要素
3.7.2 医疗大模型竞争格局
3.7.3 主要医疗大模型厂商竞争力评价
3.8 中国医疗大模型市场规模体量
3.9 中国医疗大模型发展痛点
第4章中国医疗大模型技术架构及能力构建
4.1 完整大模型开发步骤
4.2 大模型基础架构及工程化
4.2.1 大模型基础架构
1、Transformer架构
2、大规模语言模型：BERT和GPT
3、卷积神经网络CNN
4、循环神经网络RNN
5、前馈神经网络MLP
4.2.2 大模型工程化
1、数据工程（数据处理和回流）
2、模型调优（模型训练与微调）
3、模型交付（模型压缩与测试）
4、服务运营（服务部署与托管）
5、平台支撑能力
4.3 基础大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模态大模型
4.3.4 科学大模型
4.4 医疗大模型构建路线图
4.4.1 行业需求分析与资源评估
1、业务需求评估
2、算力层评估
3、算法层评估
4、数据层评估
5、工程层评估
4.4.2 行业数据与大模型共建
1、明确场景目标
2、模型选择
3、训练环境搭建
4、数据处理
5、模型训练共建
4.4.3 行业大模型精调与优化部署
1、模型精调
2、模型评估
3、模型重训优化
4、模型联调部署
5、模型应用运营
4.5 医疗大模型基础能力构建概述
4.6 医疗大模型基础能力构建之“算力”
4.6.1 大模型的算力需求分析
4.6.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片发展现状
3、AI芯片供应商格局
4、主要AI芯片类型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
4.6.3 AI服务器
1、AI服务器概述
2、AI服务器发展现状
3、AI服务器供应商格局
4.6.4 医疗大模型算力部署路径
4.7 医疗大模型基础能力构建之“数据”
4.7.1 数据处理与服务概述
4.7.2 国内外主要大语言模型数据集
4.7.3 数据API
4.7.4 训练数据开发
4.7.5 推理数据开发
4.7.6 数据维护
4.7.7 医疗大模型对数据的需求
4.8 医疗大模型基础能力构建之“AI基础软件”
4.8.1 AI基础软件概述
4.8.2 AI基础软件市场概况
4.8.3 AI基础软件竞争格局
4.8.4 AI基础软件主要类型
1、机器学习框架和库
2、模型训练和部署平台
（1）模型训练平台
（2）模型部署平台
（3）模型推理平台
3、数据处理和分析工具
4、优化和自动化工具
4.9 医疗大模型标准化
4.9.1 大模型标准体系发展
1、大模型标准体系1.0
2、可信AI大模型标准体系2.0
4.9.2 行业大模型标准体系
4.9.3 医疗大模型标准及解读
1、医疗健康行业大模型系列标准框架
2、医疗大模型标准解读
第5章中国医疗大模型应用场景分析
5.1 医疗大模型行业应用场景分布
5.2 医疗大模型应用场景：医学影像和图像
5.2.1 医学影像和图像概述
5.2.2 医学影像和图像领域大模型应用优势分析
5.2.3 医学影像和图像领域大模型应用案例分析
5.3 医疗大模型应用场景：医疗问答和智能问诊
5.3.1 医疗问答和智能问诊概述
5.3.2 医疗问答和智能问诊领域大模型应用优势分析
5.3.3 医疗问答和智能问诊领域大模型应用案例分析
5.4 医疗大模型应用场景：辅助诊疗和临床决策
5.4.1 辅助诊疗和临床决策概述
5.4.2 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用优势分析
5.4.3 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用案例分析
5.5 医疗大模型应用场景：医疗记录和行政管理
5.5.1 医疗记录和行政管理概述
5.5.2 医疗记录和行政管理领域大模型应用优势分析
5.5.3 医疗记录和行政管理领域大模型应用案例分析
5.6 医疗大模型应用场景：个人健康管理
5.6.1 个人健康管理概述
5.6.2 个人健康管理领域大模型应用优势分析
5.6.3 个人健康管理领域大模型应用案例分析
5.7 医疗大模型应用场景：其他
5.7.1 生命科学研究
5.7.2 药械研发
5.7.3 医疗保险
5.8 医疗大模型应用场景战略地位分析
第6章中国医疗大模型应用实践分析
6.1 中国医疗大模型应用实践汇总
6.2 医疗大模型应用案例分析
6.2.1 北京友谊医院大模型应用布局
1、医院概况
2、医疗大模型落地实践
3、医疗大模型最新布局动态
6.2.2 郑州大学第一附属医院大模型应用布局
1、医院概况
2、医疗大模型落地实践
3、医疗大模型最新布局动态
6.2.3 浙江省人民医院大模型应用布局
1、医院概况
2、医疗大模型落地实践
3、医疗大模型最新布局动态
6.2.4 上海仁济医院大模型应用布局
1、医院概况
2、医疗大模型落地实践
3、医疗大模型最新布局动态
6.2.5 复旦大学附属中山医院大模型应用布局
1、医院概况
2、医疗大模型落地实践
3、医疗大模型最新布局动态
6.3 医疗大模型应用难点及应对
6.3.1 大模型“幻觉”问题
6.3.2 数据质量与成本问题
6.3.3 隐私保护和数据安全
6.3.4 伦理道德问题
第7章全球及中国医疗大模型企业案例解析
7.1 全球及中国医疗大模型企业梳理与对比
7.2 全球医疗大模型产业企业案例分析
7.2.1 微软-LLaVA-Med
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.2.2 谷歌-Med-PaLM M
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3 中国医疗大模型产业企业案例分析
7.3.1 医联-MedGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.2 叮当健康-叮当HealthGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.3 医渡科技-医疗大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.4 智云健康-ClouD GPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.5 华为-盘古医疗大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.6 东软-添翼医疗大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.7 科大讯飞-星火认知大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.8 百度-灵医大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.9 创业慧康-BsoftGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.10 商汤科技-医疗大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
第8章中国医疗大模型产业政策环境洞察&发展潜力
8.1 医疗大模型产业政策环境洞悉
8.1.1 国家层面医疗大模型产业政策汇总
8.1.2 国家层面医疗大模型产业发展规划
8.1.3 国家重点政策/规划对医疗大模型产业的影响
8.2 医疗大模型产业PEST分析图
8.3 医疗大模型产业SWOT分析
8.4 医疗大模型产业发展潜力评估
8.5 医疗大模型产业未来关键增长点
8.6 医疗大模型产业发展前景预测
8.7 医疗大模型产业发展趋势洞悉
8.7.1 整体发展趋势
8.7.2 监管规范趋势
8.7.3 技术创新趋势
8.7.4 细分市场趋势
8.7.5 市场竞争趋势
第9章中国医疗大模型产业投资战略规划策略及建议
9.1 医疗大模型产业投资风险预警
9.1.1 风险预警
9.1.2 风险应对
9.2 医疗大模型产业投资机会分析
9.2.1 医疗大模型产业链薄弱环节投资机会
9.2.2 医疗大模型产业细分领域投资机会
9.2.3 医疗大模型产业区域市场投资机会
9.2.4 医疗大模型产业空白点投资机会
9.3 医疗大模型产业投资价值评估
9.4 医疗大模型产业投资策略建议
9.5 医疗大模型产业可持续发展建议
图表目录
图表1：大模型的特征
图表2：本报告研究领域所处行业
图表3：医疗大模型的定义
图表4：医疗大模型的特征
图表5：医疗大模型专业术语
图表6：医疗大模型行业监管
图表7：医疗大模型产业链结构梳理
图表8：医疗大模型产业链生态全景图谱
图表9：医疗大模型产业链区域热力图
图表10：本报告研究范围界定
图表11：本报告权威数据来源
图表12：本报告研究方法及统计标准
图表13：全球大模型产业发展历程
图表14：全球大模型产业发展概况
图表15：全球大模型产业主流产品
图表16：全球大模型产业市场规模体量
图表17：全球医疗大模型发展历程
图表18：全球医疗大模型技术水平
图表19：全球医疗大模型应用概况
图表20：全球医疗大模型应用进展
图表21：国外医疗大模型产业发展经验借鉴
图表22：全球医疗大模型产业发展趋势洞悉
图表23：中国大模型发展历程
图表24：中国已发布大模型数量变化
图表25：中国大模型参数规模变化
图表26：中国大模型商业模式分析
图表27：中国大模型发展趋势洞悉
图表28：中国大模型落地医疗可行性分析
图表29：中国医疗大模型行业招投标分析
图表30：中国医疗大模型市场竞争格局
更多图表见正文……
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
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01
智研咨询成立于2008年，具有17年产业咨询经验
02
智研咨询总部位于北京，具有得天独厚的专家资源和区位优势
03
智研咨询目前累计服务客户上万家，客户覆盖全球，得到客户一致好评
04
智研咨询不仅仅提供精品行研报告，还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务
05
智研咨询精益求精地完善研究方法，用专业和科学的研究模型和调研方法，不断追求数据和观点的客观准确
06
智研咨询不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源，践行用信息驱动产业发展的公司使命
07
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库
08
智研咨询观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载，具有广泛的品牌知名度
品质保证
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