| RK | 大模型 | 机构 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | 神州医疗大模型 | 神州医疗 | 以AI技术为核心、依托高质量多模态大数据，赋能辅助决策、智能科研、医生助手、健康管理和运营分析等 |
| 2 | 日日新.大医 | 商汤科技 | 以大语言模型“商量”为基模型，利用高质量医学知识数据训练而成 |
| 3 | MedGPT | 医联 | 中国首款大模型驱动的AI医生，强大的自然语言处理能力和深度学习技术 |
| 4 | 灵医大模型 | 百度健康 | MOE+终端组件+智能体三层架构，应用在科普、互联网医院、智慧医院、智慧诊疗等，满足“患-医-药”各方需要 |
| 5 | Baichuan 3 | 百川智能 | 超千亿参数的语言处理能力，在通用领域广泛适用，同时在医疗领域展现出专业度 |
| 6 | 山海大模型医疗行业版（UniGPT-Med） | 云知声 | 医疗领域深度学习，覆盖从疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程 |
| 7 | SAMI大模型 | 深睿医疗 | 适配多种医疗数据模态，实现从器官到病灶甚至病理细胞级别的亚秒级分割 |
| 8 | uAI影智大模型 | 联影智能 | 调度和整理数据资源、自主思考、给出预判，提升医务工作者的工作效率 |
| 9 | ClouD GPT | 智云健康 | 应用于医院、互联网医院等场景下的AI辅助诊疗，多纬度慢病管理 |
| 10 | ShukunGPT大模型 | 数坤科技 | 覆盖诊疗各个环节，提供精准、高效的诊断与治疗建议，提升医生工作效率 |
| 11 | 左医GPT | 左手医生 | 拟人化AI医生问诊和问答、智能导诊、智能病历书写、智能诊断、随访等 |
| 12 | 鹰瞳万语 | 鹰瞳Airdoc | 深度学习架构、自监督和迁移学习、模型调优和高效训练、数据增强等 |
| 13 | WiNGPT | 卫宁健康 | 协助研究人员梳理海量文献、归纳总结，甚至预测未来趋势，加速科学创新 |
| 14 | 森亿病历生成式语言模型 | 森亿智能 | 根据患者信息和医生的诊断思路，自动生成病历内容，提高医生工作效率 |
| 15 | 春雨慧问 | 春雨医生 | 以患者为中心，重新定义在线问诊，可以随时打开手机随时提问 |
| 16 | 慧康-启真医疗大模型 | 创业慧康&浙江大学 | 涵盖丰富医学知识和应用场景数据，已在浙江省多家大型三甲医院成功试点应用 |
| 17 | 鹰眼智慧中医大模型 | 鹰眼智慧中医 | 基于200亿医学token，数千万中医文献医案及红外数据，构建数字化中医全面服务能力 |
| 18 | CareGPT | 微脉 | 在妇幼全周期管理领域取得初步成功，逐步拓展至糖尿病、高血压等其他专病管理 |
| 19 | APUS医疗大模型 | 麒麟合盛 | 多模态通用性、专业医疗知识库、支持多轮对话，提升医疗效率与准确性 |
| 20 | “数智本草”中医药大模型 | 天士力医药集团&华为云 | 基于中医药海量文本数据预训练，实现中医药与人工智能的深度融合 |
| 21 | 华佗GPT | 深圳市大数据研究院&香港中文大学（深圳） | 第二代华佗GPT是首个成功通过2023年10月国家执业药师考试的医疗大模型 |
| 22 | “岐黄问道”大模型 | 大经中医 | 自然语言交互模式，降低中医AI的使用门槛，使更多用户可以使用中医AI |
| 23 | 天河灵枢大模型 | 国家超级计算天津中心等 | 全球首个面向中医针灸领域的专业大模型，可作为中医智慧助手为用户提供解答 |
| 24 | 华佗中医药大模型 | 亳州市&华为 | 致力于中医药领域的全面智能化，包括智能诊断、药材溯源、健康管理等 |
| 25 | 紫东太初 | 中国科学院自动化研究所 | 全模态融合、高精度辅助诊断、神经外科手术导航、智能医学影像分析等 |
| 26 | 39AI全科医生 | 朗玛信息 | 人工智能“医生大脑”，提供类似于“全科医生”的人工智能服务 |
| 27 | 砭石 | 智慧眼 | 多模态处理能力、高准确性、隐私保护，全面赋能医疗场景 |
| 28 | 从容大模型 | 云从科技 | 深度学习、自然语言处理、多模态数据处理等，协助处理复杂医疗数据 |
| 29 | “白泽晓”医疗大模型 | 万达信息 | 实时知识问答、事件与病历内容理解、病历生成、专病健康管理等 |
| 30 | 域见医言大模型 | 金域医学 | 旨在成为“六边形战士”，支持医检多方面，医学检测的检前、检中、检后 |
| 2024.10 DBC/CIW/CIS | |||
随着人工智能技术的迅猛发展，医疗大模型作为其在医疗健康领域的重要应用，正逐步展现出潜力和价值。医疗大模型通过对海量医学数据进行深度学习训练，不仅在辅助诊断、个性化治疗、药物研发等领域展现出前所未有的潜力，还将助力医疗健康行业向更加智能化、精准化的方向发展。
政策引领，加速医疗大模型创新步伐
近年来，国家高度重视医疗健康产业的创新发展，出台一系列政策措施，以加速医疗大模型的研发与应用。这些政策不仅为医疗大模型的发展提供了资金和技术支持，还明确了发展方向和监管框架。在政策引领下，医疗大模型技术得以快速迭代升级，为医疗健康行业的创新发展注入了强劲动力。
快速增长，医疗大模型从概念走向实践
医疗大模型在医疗健康领域的应用正处于增长阶段，据统计，我国已累计公开发布多个医疗大模型，涉及智慧诊疗、医疗文本处理、药物研发和学术科研等多个方面。通过学习大量医疗数据，能够生成新的数据实例，协助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等工作，提高医疗服务的效率和准确性。在智慧医院、远程医疗、精准医疗等多个领域，医疗大模型已经从理论研究阶段逐步走向实践应用。
技术革新及数据安全，医疗大模型破局前行
AI技术不断突破，医疗大模型的算法和模型结构持续优化，预测准确性和鲁棒性显著提升，为精准医疗、个性化治疗等提供了坚实的技术支撑。随着人口老龄化、慢性病负担加重以及人们对健康需求的日益增长，高质量医疗服务的需求不断攀升，为医疗大模型在辅助诊断、健康管理、药物研发等领域的应用提供了广阔的市场前景。此外，跨界融合也为医疗大模型的发展注入了新的活力，医疗大模型正与物联网、区块链等新兴技术深度融合，共同推动医疗健康行业的数字化转型和智能化升级。
然而，医疗大模型的发展同样面临着一些挑战。首先是数据安全与隐私保护，医疗数据涉及个人隐私和敏感信息，如何在保障数据安全和隐私的前提下，实现数据的有效共享和利用，是医疗大模型应用过程中需要解决的问题。其次，技术门槛与人才短缺也是医疗大模型发展的关键，医疗大模型的研发和应用需要高度专业化的技术和人才支持，目前行业内仍存在技术门槛高和人才短缺的问题，限制了医疗大模型的广泛应用和深入发展。医疗大模型作为新兴技术，其监管政策尚不完善，如何制定科学合理的监管政策以确保其健康发展，是政府和行业需要共同携手解决的问题。
大模型赋能，助力医疗健康行业转型升级
医疗大模型的广泛应用将推动医疗服务模式的转变，从传统的“以疾病为中心”向“以患者为中心”转变，逐步实现更加个性化、精准化的医疗服务。提升医疗服务质量：医疗大模型能够辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等工作，提高医疗服务的准确性和效率；优化医疗资源配置：通过大数据分析，医疗大模型能够预测疾病流行趋势，帮助医疗机构提前做好准备；推动新药研发：能够加速药物研发过程，缩短新药上市周期，降低研发成本。
结语
随着深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术的不断进步，医疗大模型的应用范围将越来越广，能处理的医疗数据类型也将越来越多。未来，医疗大模型将进一步提升医疗服务的智能化水平，为医疗机构和患者带来更加精准、高效的医疗服务体验。同时，随着监管政策的不断完善和市场的逐步扩大，中国医疗大模型行业将迎来更加广阔的发展前景。
（文/冰博客）
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