“我們不僅喂給AI數據，更教會它像頂尖專家一樣思考?！?/p>

這是中國科學院院士、中山醫院心內科主任葛均波在其領銜的心臟人工智能 體“觀心大模型CardioMind”發布儀式上提出的觀點。

葛均波院士在“觀心CardioMind”發布會現場

中國的AI醫療大模型，近年來逐漸展現出鮮明的?？苹卣?。根據智藥局不完全統計，截至 2025 年 7 月中國醫療?？拼竽Ｐ鸵迅采w83個應用場景。

專科化率從 2023 年的 35% 升至 68% ，覆蓋領域包括心血管、骨科、中醫、藥物研發、慢性病管理等。

與此同時，我們也在其中看到了更多醫學界的身影。早在2024年， 中國科學院院士、東南大學附屬中大醫院介入診療中心主任滕皋軍教授領銜發布了AI智能體“小肝人”。

而今年5月，中國科學院院士、南方醫院腎內科主任侯凡凡更作為項目負責人發布了 慢性腎臟病綜合管理大模型 “智腎”。

下文 中，筆者整理了目前國內發布的34款醫療專科專病大模型，見證 AI醫療競爭從通用能力轉向垂直場景的產業縮影。

半年新增22個 專科專病戰國時代

從數據中我們看到，僅2025年上半年新增了22個專科專病模型，超過去兩年的總和，并呈現出遞增態勢。

參與主體也更加豐富，從單一的院校、企業走向產學研多方合作，其中甚至出現了由政府主導的大模型。

例如國家科技創新2030“四大慢病”重大專項，由安徽省衛生健康委統籌推進的全球首個1型糖尿病專病大模型。

這一趨勢是背后多重因素共同驅動的結果，早在“十四五”規劃就明確將AI醫療列為重點方向，鼓勵醫療大數據與AI技術融合，推動分級診療體系建設。

而隨著算法與算力升級，布局多年的醫院數字化成果也推動著醫療數據實現了指數級增長，標準化數據量奠定了AI模型訓練的基礎。

是臨床需求的精準化與資源分配不均衡的現狀也反推著產業的發展，AI技術通過自動化行政任務（如預約、咨詢）和輔助診斷，可緩解醫療資源短缺問題。

腫瘤、心腦血管、慢病管理三大主陣地

從具體的應用領域來看，包含早期診斷在內的腫瘤系統是AI技術應用最成熟的領域，在細分癌種中，肝癌、結直腸癌、女性腫瘤、胰腺癌均有專科醫療大模型。

探究其背后原因，首先是癌癥診療擁有多學科的顯著特點，還面臨著從早篩預防到后期隨訪的全程管理，AI技術切合了臨床痛點。

緊隨其后的是心腦血管領域， 心電圖、冠脈CTA等數據標準化程度高，實時監測設備（如可穿戴ECG）也為多模態融合提供基礎。

而慢病管 理由于 存在的巨大診療缺口近年來增速也較快， 除此之外腎病與神經系統疾病關注度較高。

說在最后：

在行業高速發展的另一面，我們也能發現不少存在的困境。

首先是數據，專病數據共享存在隱私保護問題，跨機構數據割裂也影響模型訓練；其次算法黑箱始終是存在風險的，尤其是動態演化模型導致評估標準失焦，決策邏輯顯得可解釋性不足。

最后是鮮明的臨床應用斷層，基層醫療機構缺乏對接能力，表格中參與AI大模型建設的均為三甲醫院，與社區醫院AI應用率差距大于60%。

然而我們也始終相信，AI大模型將重塑中國醫療服務體系，其中?？茖２〈竽Ｐ妥鳛槟壳靶袠I認可度較高的細分領域，必將成為引領這股浪潮的重要力量。