上新 | 2026中国医疗大模型行业研究报告

｜摘要

研究意义

医疗大模型不是又一套IT系统，而是医疗行业生产力范式的结构性升级。三股力量正在交汇：政策端从顶层设计直达场景指引，将AI从鼓励探索推入落地考核阶段；技术端算力成本下降与多模态融合成熟，使基层医疗机构首次具备三甲级别的诊断辅助能力；需求端恰逢人口老龄化加速与医师供给缺口扩大，大模型不再是一个可选项，而是维持医疗体系运转的必需品。三端合力之下，医疗大模型正在从尝鲜工具蜕变为行业基础设施——这场变革的深度，远超十年前医院信息化建设。

研究内容

报告从行业背景、行业现状两大维度展开，全面剖析中国医疗大模型行业的整体图景。

行业背景：阐述医疗大模型的内涵与场景适配，回溯从早期专用智能到通用大模型探索再到Agent智能体的四阶段发展历程，并从政策、技术、需求三大维度拆解行业核心驱动因素。

行业现状：梳理医疗大模型技术架构，通过渗透率模型、数量变化趋势、玩家类型图谱、研发合作模式、商业模式及七大场景成熟度梯队，全面呈现行业竞争格局与商业化进程，并结合医疗机构渗透数据与终端医生使用意愿调研，量化验证需求侧变化。

研究展望

2025和2026年，众多企业和机构密集推出新一代医疗大模型，市场热度高涨，艾瑞趋势行业预测如下：1）大模型行业焦点从单一模型性能竞赛逐步迁移到Agent闭环能力；2）厂商竞争焦点从参数比拼转向模式重构，选型决策权逐步在各个主体间迁移。

序言

大模型的技术突破，正在重构医疗行业的生产力底层逻辑。历经多年医疗信息化、临床决策系统与医学影像AI的技术积淀，医疗大模型打破了传统单点辅助工具的能力边界，逐步成长为具备多场景渗透能力的行业基础设施。

过去三年，中国医疗大模型完成了从零到一的爆发式生长：国内医疗大模型累计发布量从2023年的61个跃升至2025年6月的311个；预计2028年大模型在医院端的渗透率将达到65%，终端IT预算中大模型相关支出占比从5%提升至20%；临床一线，超过80%的医生已将AI工具纳入日常工作流。数字背后是一个清晰的信号：产业的重心，正从实验室的技术演示，转入真实场景的价值兑现。

而当价值兑现成为新的标尺，竞争的底层逻辑也随之被重写。如果说2023年是“百模大战”的算力与参数之争，2025年是“数据壁垒”的场景卡位之战，那么进入2026年，行业的追完已不再是“谁的模型更强”，而是“谁的智能体能真正跑通业务闭环”。大模型正在从被动应答的认知引擎进化为主动协作的执行主体，从碎片化的单点问答，迈向贯穿预防、诊疗、管理全旅程的连续性服务。这不仅是技术能力的跃升，更是对“AI在医疗中究竟扮演什么角色”这一根本问题的回答升级。

当行业热潮归于理性，希望这份报告所提供的行业坐标与判断依据，仍能为身在其中的决策者提供一份可回溯的参照——不只记录谁跑得更快，更要看清什么走得最远。

中国医疗大模型行业背景

概念阐述

医疗大模型是通用大模型能力向医疗垂直领域延伸的产物

大模型是基于海量数据训练形成的深度学习模型，具有参数规模庞大、跨任务泛化能力强、支持多模态处理等核心特征，被视为人工智能向通用化发展的关键突破。医疗大模型则聚焦医疗垂直行业，注入医疗领域专业基因，其构建既可基于通用底座通过领域数据适配，也可基于医疗领域数据从头预训练，具备医学知识融合、场景精准适配、数据安全保障等“专才”能力，覆盖辅助诊疗、药物研发、健康管理等多元医疗场景。

大模型适配医疗行业

大模型贯通医疗行业全场景，破解资源、效率与创新等多重痛点

大模型在医疗领域的落地展现出强适配性——通过精准匹配行业需求，在诊疗辅助、医学影像等场景深度赋能，有效填补医疗全链条各主体的需求缺口。其不仅缓解了资源分配不均、服务效率低下等结构性矛盾，更推动从临床诊疗、科研创新到医院管理、公卫治理的全方位智能化升级，成为医疗行业高质量发展的核心驱动力。

发展历程

从专用工具到群体智能，加速技术演进与行业赋能的范式跃迁

医疗大模型的发展历经 专用智能→通用智能→专业化智能→Agent智能体的核心演进。从20世纪70年代符号主义驱动的专家系统起步，以2017年Transformer架构为技术分水岭，在2023年迎来“医疗大模型元年”并实现爆发式增长。进入2025年，随着智能体统一运行时、全病程记忆等关键技术突破，行业正加速从“数字医疗”迈向“智能体医疗”。其演进始终围绕“技术突破+场景需求+政策驱动”三大核心，不仅实现了从“单点工具提质”到“群体智能赋能”的跨越，更推动医疗行业向精准化、普惠化、高效化方向深度变革。

范式升级

以医疗大模型为认知基座，智能体驱动医疗AI从被动应答迈向主动协作

医疗大模型为行业构建了强大的认知引擎，具备医学知识理解、自然语言交互等核心能力，但其本质仍是“输入—输出”的单次被动响应。智能体（AI Agent）的引入，以大模型为认知基座，进一步赋予其感知多模态临床信息、自主规划与推理、调用工具执行任务并持续自我反思的闭环能力，形成可自主运行的完整智能系统。这一进化让其认知能力从“能理解”延伸到“能行动”，从“单次问答”升级为“全流程协作”。同时支持多个智能体组成协作集群、协同应对复杂临床决策，标志着医疗AI正从工具增强迈向智能体协作的新范式。

驱动因素（1/3）

政策层面：战略引领、体系支撑、场景催化的三维驱动逻辑

中国医疗大模型的政策驱动体系正演进为 “国家战略定方向、专项政策强支撑、地方场景促落地” 的三层逻辑：以《国民健康“十五五”规划》与“人工智能+”行动意见锚定数智化转型方向；以五部门《实施意见》与药监创新举措全面规范八大应用场景、打通大模型产品化与审评审批路径；地方则围绕专病模型、基层辅助、数据要素流通与成果转化加速闭环，推动医疗大模型由试点探索迈向体系化部署与临床价值转化。

驱动因素（2/3）

技术层面：算力下沉、算法适配、数据贯通驱动医疗大模型发展

医疗大模型的技术发展由算力、算法、数据三大核心引擎协同驱动。算力端通过国产算力医疗场景适配与边云协同算力创新，实现算力成本下沉与供给灵活化；算法端依托医疗语言理解与多模态融合技术突破，显著提升模型对复杂医学场景的专业适配能力；数据端以标准化治理、安全协作机制与开源生态建设三重支点，破解数据孤岛与安全流通难题。三者形成“算得起—看得准—学得好”的技术闭环，共同推动医疗大模型从实验室研发走向规模化场景落地。

驱动因素（3/3）

需求层面：资源不均、效率瓶颈、研发困境共推医疗大模型加速发展

医疗大模型的快速发展源于医疗体系各环节的迫切需求。医疗机构面临优质资源分布不均、医师数量不足等结构性矛盾，亟需通过AI提升效率、降低成本；患者端在便捷就医、个性化健康管理等方面的需求持续增长；药企则迫切需要突破研发周期长、成本高的行业痛点。三方需求汇聚，共同构成了医疗大模型发展的核心驱动力。

中国医疗大模型行业现状

技术架构

以基础设施为底座，串联数据采集处理、医疗模型研发管理与多场景医疗服务应用

医疗大模型是通用大模型向医疗垂直领域的深度适配与进化，其技术架构围绕“基础设施支撑-数据处理赋能-模型能力构建-场景价值落地”分层推进；核心价值在于打破医疗数据孤岛、攻克专业场景技术壁垒，在提升医疗服务可及性与效率的同时，为医护、患者、药企、监管等生态参与方创造智能化增益，完成从技术基建到医疗场景价值重构的跨越。

行业渗透率

通过商业闭环与效率兑现，医疗大模型有望跃升为行业的核心生产力

医疗大模型渗透率呈现试点—主流应用—全面渗透三阶段增长路径。2023-2025年早期处于摸着石头过河的试验阶段，本质是医疗场景的高门槛属性使然，这一阶段大模型完成了技术可行性的初步验证。2025-2028年行业逻辑转向“商业闭环×效率刚需”共振，本质是医疗行业从“数字化工具尝试”向“智能化基础设施重构”的转型，此时，大模型不再是可选工具，而是重塑医疗流程的基础设施。这当中，技术成熟度决定行业下限，政策友好度拓宽发展上限，商业闭环决定造血能力，需求侧效率感知则是规模化落地的终极推力，四者环环相扣，推动医疗大模型从边缘补充进化为核心生产力。

数量变化

从爆发式增长到稳步扩容，驱动行业从“量增”向“质优”进阶

医疗大模型领域正呈现“数量爆发+结构升级”的双轮驱动发展格局。从规模维度看，行业进入高速扩容期，2023年新增61个、2024年新增93个，2025年上半年新增157个，三年间实现数量级跨越。2025年下半年起，医疗大模型发布节奏从“爆发式”转为“稳步增长”，行业重心开始向“落地验证”转移。 长远来看，医疗大模型正从量的积累转向质的跃升，2026年，随着首款基于医疗大模型打造的智能体产品批进入创新医疗器械绿色通道，行业加速爆发期打下的技术底座正持续转化为合规的商业产品。 垂直领域深耕以及智能体的深度应用，将驱动行业进入真正的“价值兑现周期”，为医疗服务效率提升与普惠化发展注入新动能。

主要玩家类型

多元玩家各展所长，合力开启医疗大模型发展新局面

医疗大模型市场玩家呈现多元化格局，科技生态企业依托互联网流量与生态优势，在C/B/G端场景快速渗透；头部医疗IT企业深耕行业信息化，对医疗场景具有深刻理解与客户壁垒；技术创新型企业以算法突破驱动细分场景落地；医院/科研机构则基于临床真实案例/学术研究，推动多学科交叉融合。值得注意的是，头部医疗IT与技术创新的边界正在逐步融合，传统医疗IT厂商正以自研垂域大模型（如东软添翼、嘉和大模型）从“医疗IT+AI”向“AI原生IT”升级；而部分技术创新企业也开始向医院核心系统渗透。

研发与合作模式

企业主导、合作研发、通用改造，医疗大模型研发呈现商业化导向格局

数据显示，在研发主体方面，医疗大模型约75%的研发主体为企业，企业凭借技术、资本与算力优势主导研发。合作模式上，约75%的主体选择合作研发与资源共享，反映出行业普遍通过产学研协同、生态合作降低研发风险、加速产品迭代，仅少数科技巨头凭借全栈能力选择独立闭环。在技术构建方式上，80%的产品采用通用大模型医疗化改造（微调）的路径，这一格局本质是行业在研发效率与成本间的最优选择，自主搭建因高算力、高数据、高研发投入的要求，仅少数玩家布局。综合来看，企业主导研发凸显医疗大模型商业化属性，合作研发成为资源整合的最优路径，通用模型改造则是行业平衡技术效率与落地成本的共识选择，三者协同推动医疗大模型从技术探索阶段加速迈向商业化场景渗透阶段。

产业链及产业图谱

主要商业模式

商业模式的差异，本质是各玩家对自身核心资产的最大化利用

随着医疗大模型技术的成熟与落地，国内赛道已形成四类核心商业模式。科技生态企业以技术底座与C端流量为双轮驱动，以C端健康服务构筑流量闭环，并叠加B端智能化解决方案；头部医疗IT企业将大模型嵌入自有的HIS、EMR等核心系统，以覆盖诊前、诊中、诊后全流程的智能体矩阵，面向存量医院客户实现系统级升级，提升客单价与粘性；技术创新型企业聚焦垂直场景，通过专业化产品实现商业化变现；而医院与科研机构正从技术使用者转变为研发主体，依托临床资源探索自主创新与技术输出。

主要客户市场

客户结构是商业模式的外化映射，公立医院是企业争夺的核心战场

与商业模式的内生逻辑相呼应，四类玩家的客户格局已清晰呈现：公立医院是各类企业全面争抢的阵地——头部医疗IT将其作为系统升级主战场，技术创新型企业凭垂直模型与三类证抢占三甲科室，医院/科研机构视其为临床验证与学术输出核心场景，科技生态企业则以平台合作方式间接触达。公立医院之外，C端被科技生态企业凭借流量入口牢牢占据；政府端以头部医疗IT企业为主导；药企、保险、体检等B端场景则由四类玩家各凭禀赋分头覆盖。这一格局的本质，是各类玩家将自身核心资产最大化的必然结果——科技生态以流量+底座打穿全场景，头部医疗IT以渠道+系统守住医疗机构，技术创新企业输出垂直精度，医院/科研机构聚焦临床权威。

主要场景应用

梯队分化明显，医疗大模型高成熟场景抓规模，低成熟场景攒数据

中国医疗大模型已从技术探索期迈入场景落地关键期，各应用场景呈现梯队式发展格局。在医疗影像与诊疗辅助等成熟场景（70%以上），关键点是巩固临床证据、拓展病种覆盖并压低边际成本，通过三类证壁垒和规模化部署建立护城河；在医院管理与健康管理等快速推广场景（60%-70%），核心在于聚焦提效与用户闭环，快速复制标准化方案；尚处于低成熟的场景，现阶段则需以政策试点与科研合作积累数据、探索适配路径为重点，规避超早期盲目商业化。

典型厂商场景覆盖

从技术验证到价值深耕，行业竞争力的塑造至关重要

当前医疗大模型厂商的竞争焦点已从“技术能否落地”转向“场景价值能否兑现”。功能层面的比拼集中体现为对医疗核心需求的“刚需匹配度”——即能否通过技术能力解决真实场景中的痛点问题。长远来看，随着医疗场景对精准性、合规性要求提升，技术迭代与场景深耕的双轮驱动将成行业核心竞争力，厂商需在通用能力夯实与垂直场景突破间找到平衡，方能在大模型重构医疗生态的浪潮中占据先机。

医疗机构渗透情况

大模型在医疗机构全场景渗透加速，并从头部向全医疗体系延伸

从医疗大模型在不同医疗机构的渗透数据来看，行业正呈现核心阵地稳固、下沉市场爆发的结构性增长格局。医院作为技术落地的核心场景，2028年预计达到65%的渗透率，稳居行业高地，是当前商业化落地的基本盘。但65%的渗透率预期也暗示核心场景竞争白热化，未来增量空间将更多依赖存量场景的精细化运营与基层市场的增量开拓。与此同时，基层医疗机构与公共卫生机构展现强劲的增长势能，标志着大模型应用正突破三甲医院围墙，向医疗资源薄弱区域加速下沉，这与国家分级诊疗、医联体建设的政策导向形成共振。值得注意的是，公卫端40%的渗透率预期虽绝对值最低，但考虑到传染病监测等场景的刚性需求与数据集中优势，该领域可能成为政策驱动下的黑马赛道。

终端建设意愿

机构预算与临床应用的共振式增长，推动医疗大模型从尝鲜到刚需

医疗大模型在机构端的预算投入与医生端的使用意愿正在同步加速。机构层面，终端医疗IT预算中用于大模型相关的占比预计将从2025年的5%增加至2028年的20%，三年间实现4倍增长，充分印证了终端对大模型的采购意愿与投入力度持续高涨，商业化落地需求全面释放；医生层面，临床实践中使用AI的医生占比从2023年的35%升至2026年的81%，人均使用场景数从1.1个增至2.3个，说明技术已深度嵌入日常诊疗。这一趋势表明，医疗大模型的行业渗透已从技术探索期迈入规模化落地的关键阶段，终端采购意愿与医生使用意愿的双重提升，将共同驱动行业进入高速增长的黄金窗口期。

中国医疗大模型行业趋势展望

市场热度不断：医疗大模型更新情况

市场快速增长，打通从问病到管人的全链路服务闭环

2025和2026年，全球AI医疗大模型市场迎来爆发式增长，众多企业和机构密集推出新一代模型与系统升级。随着技术底座的持续夯实与真实世界数据的持续反哺，医疗大模型正从单点辅助工具加速向“预防-诊断-治疗-管理”全链路深度渗透，全面重塑医疗服务范式与产业竞争格局。

行业焦点迁移：大模型向Agent迁移

大模型行业焦点从单一模型性能竞赛逐步迁移到Agent闭环能力

随着开源模型性能逼近闭源模型、通用大模型在医学评测中反超专用临床工具，医疗大模型的基础能力正快速趋同。从2023年“百模大战”阶段模型差异化处于高位，到此后技术代差持续收窄、Agent闭环能力同步攀升，单纯比拼模型参数与榜单分数已难以构成差异化壁垒。2026H1已过，模型性能作为差异化来源的时代已经结束，行业特征已经从“谁的模型更强”逐步迁移至“谁的Agent能真正跑通业务闭环”；即便使用同款基础大模型，不同厂商打造的智能体落地效果差距依然显著，差异化的来源已从模型本身转向工程化落地与业务串联能力。当前行业正处于深度闭环竞赛的过渡期，具备跨系统协同与自主决策能力的深度闭环Agent，将成为下一阶段的核心竞争高地。

竞争要素接力：四阶段演进

厂商竞争焦点从参数比拼转向模式重构，选型决策权在各主体间迁移

医疗大模型行业的竞争壁垒并非一成不变，而是随着市场成熟度的推进，经历从“模型参数/评测分数→数据壁垒→场景嵌入→模式重构”的接力式演进。每一阶段的竞争焦点不同，主导选型决策的角色也随之迁移——从技术团队主导的参数评测，到数据持有方驱动的场景适配，再到业务运营方主导的流程验收，直至战略层直接介入的模式重构。竞争壁垒的重心正在逐级迁移：参数为王期已退潮，数据壁垒期窗口收窄，场景嵌入正在成为新战场，模式重构初现雏形。当前正处于数据壁垒向场景嵌入切换的关键节点——下一阶段竞争将在“谁的方案能跑通真实业务场景”上展开。

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