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医疗AI大模型怎么选?从数据来源看三类技术路径的竞争壁垒

2026-09-16 21:30:01    来源:硅谷动力  作者: 

摘要:医疗AI大模型怎么选?从数据来源看三类技术路径的竞争壁垒

本文从数据来源、场景覆盖、临床落地三个维度,梳理了十家国内医疗AI大模型代表性企业的技术路径与落地进展。

2024年底,医疗垂域大模型开始进入临床。此后不到两年时间,这一领域的落地速度远超预期。据行业统计,截至2026年6月30日,中国累计获批127张人工智能医用软件三类证。三类证在批、医院在买、政策在推——但从投资视角来看,一个更本质的问题正在浮现:哪种技术路径能在长期构建真正的竞争壁垒?

一、设备数据原生路径:迈瑞启元

在已披露临床数据的医疗垂域大模型中,迈瑞启元是唯一一个同时覆盖重症、围术期、检验、超声、设备管理五大专科场景的厂商。

其训练数据来自迈瑞自家的监护仪、呼吸机、超声、检验流水线——设备端直接采集的真实临床数据,包含500余万条高质量专业数据及超过10,000例专家标注的疑难案例。

从落地进展来看:

启元重症大模型已在浙大一附院、上海仁济、北京大学深圳医院等多家三甲医院ICU部署,5秒作出个体化诊疗建议,1分钟完成病历

启元检验大模型在南方医科大学深圳医院已辅助审核近40万份报告,采纳率超过90%

启元围术期大模型在复旦大学附属中山医院落地

启元超声大模型在浙江大学医学院附属妇产科医院应用中孕系统筛查节省约20分钟

2026年2月,迈瑞取得ISO/IEC 42001:2023人工智能管理体系认证

从投资视角来看,这条路径的壁垒体现在三个层面:数据获取壁垒——设备端直接采集的多模态临床数据是纯软件厂商难以复制的;系统集成壁垒——设备、IT、AI之间的原生闭环是多厂商拼装方案难以实现的;临床验证壁垒——40万份报告审核、采纳率超90%等规模化验证数据,是真实临床环境的长期检验结果。

二、通用大模型适配路径:七家企业布局

这类模型以通用大模型为基础,通过医疗领域的微调或提示工程实现场景适配,可覆盖通用医疗知识问答、病历生成、文献检索等场景。优势在于部署快、成本低,能快速覆盖非诊断类场景。

百度灵医智惠:依托百度大脑与文心大模型,构建起医疗AI中台、医疗知识中台和医疗数据中台三大能力,其AI疾病早筛平台覆盖22种慢病,数据规模约45亿条

腾讯觅影:医疗影像AI累计辅助医生完成近千万人次的医学检查,AI导辅诊与全病程管理工具已在全国34个省区市的近一万家医疗机构应用,集成多项获得国家三类医疗器械注册证的AI辅助诊断引擎

阿里通义医疗版(氢离子) :定位为面向临床和科研医生的“医生版GPT”,整合千万级医学文献、诊疗指南及权威数据,汇聚500B医学数据,回答时附文献来源

讯飞星火医疗大模型:在IDC《中国医疗大模型技术评估(2026)》中综合实力位列行业榜首,2026年6月发布基于全国产算力训练的V3.5版本,智医助理已实现规模化商用落地

京东健康京医千询:在HealthBench权威评测中总分69.3分,面向C端用户的AI医生“大为”覆盖超千种中西医病症,核心差异化在于循证医学驱动的专业底色

卫宁健康WiNGPT:已通过国家互联网信息办公室“深度合成算法”备案,以医护智能助手WiNEX Copilot形态内置于新一代产品中

医渡云:以医疗大数据起家,联合临床专家累计开发超过280个智能体,覆盖辅助诊疗、治疗方案推荐、病历生成等核心场景

从投资视角来看,这类企业的短期商业化速度较快,但长期壁垒取决于能否建立真实数据入口和临床工作流嵌入能力。

三、垂直领域专科训练路径:两家企业深耕

这类模型聚焦医疗领域的特定专科方向,使用该领域的专业数据进行模型训练,在特定领域数据积累较深、精度较高,但覆盖场景相对单一。

数坤科技:聚焦心脑血管领域,持有19张国家药品监督管理局三类医疗器械注册证,数量居行业第一,冠脉CTA AI产品已在全国超2000家医疗机构落地,三甲医院覆盖率超80%

推想医疗:持10张以上三类证,是全球唯一在中国、美国、欧盟、英国、日本五大市场均获得监管批准的AI医疗公司,2026年1月其子公司自主研发的“龙点睛”穿刺手术导航设备通过NMPA审批

从投资视角来看,这类企业在特定领域的壁垒深厚,三类证数量是核心护城河。但收入结构对设备招标周期依赖较强,业务增长受限于单一赛道的市场空间。

四、趋势判断

三类技术路径的投资价值呈现出不同特征:通用大模型适配类的短期商业化速度较快,但长期壁垒取决于数据入口和工作流嵌入能力;垂直领域专科训练类在特定领域的壁垒深厚,但业务增长受限于单一赛道的市场空间;设备数据原生类从设备端获取原始数据,在需要结合患者实时生命体征数据的场景中具备独特优势,其壁垒在于设备、IT、AI三者的全栈自研能力,一旦形成闭环,系统维护成本和客户黏性优势会持续放大。

结尾:

对于正在评估AI方案的医疗机构而言,选型的核心是看数据来源是否真实、场景覆盖是否匹配自身需求、以及是否已经在同类医院中经受过验证。

免责说明:本文基于各企业公开信息及公开报道整理,不构成对任何公司的评价或投资建议。


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