“我們不僅喂給AI數(shù)據(jù)，更教會(huì)它像頂尖專家一樣思考。”

這是中國(guó)科學(xué)院院士、中山醫(yī)院心內(nèi)科主任葛均波在其領(lǐng)銜的心臟人工智能 體“觀心大模型CardioMind”發(fā)布儀式上提出的觀點(diǎn)。

葛均波院士在“觀心CardioMind”發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)

中國(guó)的AI醫(yī)療大模型，近年來(lái)逐漸展現(xiàn)出鮮明的專科化特征。根據(jù)智藥局不完全統(tǒng)計(jì)，截至 2025 年 7 月中國(guó)醫(yī)療專科大模型已覆蓋83個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

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

與此同時(shí)，我們也在其中看到了更多醫(yī)學(xué)界的身影。早在2024年， 中國(guó)科學(xué)院院士、東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院介入診療中心主任滕皋軍教授領(lǐng)銜發(fā)布了AI智能體“小肝人”。

而今年5月，中國(guó)科學(xué)院院士、南方醫(yī)院腎內(nèi)科主任侯凡凡更作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人發(fā)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(guó)內(nèi)發(fā)布的34款醫(yī)療專科專病大模型，見(jiàn)證 AI醫(yī)療競(jìng)爭(zhēng)從通用能力轉(zhuǎn)向垂直場(chǎng)景的產(chǎn)業(yè)縮影。

半年新增22個(gè) 專科專病戰(zhàn)國(guó)時(shí)代

從數(shù)據(jù)中我們看到，僅2025年上半年新增了22個(gè)專科專病模型，超過(guò)去兩年的總和，并呈現(xiàn)出遞增態(tài)勢(shì)。

參與主體也更加豐富，從單一的院校、企業(yè)走向產(chǎn)學(xué)研多方合作，其中甚至出現(xiàn)了由政府主導(dǎo)的大模型。

例如國(guó)家科技創(chuàng)新2030“四大慢病”重大專項(xiàng)，由安徽省衛(wèi)生健康委統(tǒng)籌推進(jìn)的全球首個(gè)1型糖尿病專病大模型。

這一趨勢(shì)是背后多重因素共同驅(qū)動(dòng)的結(jié)果，早在“十四五”規(guī)劃就明確將AI醫(yī)療列為重點(diǎn)方向，鼓勵(lì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)融合，推動(dòng)分級(jí)診療體系建設(shè)。

而隨著算法與算力升級(jí)，布局多年的醫(yī)院數(shù)字化成果也推動(dòng)著醫(yī)療數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量奠定了AI模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)。

是臨床需求的精準(zhǔn)化與資源分配不均衡的現(xiàn)狀也反推著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，AI技術(shù)通過(guò)自動(dòng)化行政任務(wù)（如預(yù)約、咨詢）和輔助診斷，可緩解醫(yī)療資源短缺問(wèn)題。

腫瘤、心腦血管、慢病管理三大主陣地

從具體的應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)看，包含早期診斷在內(nèi)的腫瘤系統(tǒng)是AI技術(shù)應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域，在細(xì)分癌種中，肝癌、結(jié)直腸癌、女性腫瘤、胰腺癌均有專科醫(yī)療大模型。

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

緊隨其后的是心腦血管領(lǐng)域， 心電圖、冠脈CTA等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度高，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備（如可穿戴ECG）也為多模態(tài)融合提供基礎(chǔ)。

而慢病管 理由于 存在的巨大診療缺口近年來(lái)增速也較快， 除此之外腎病與神經(jīng)系統(tǒng)疾病關(guān)注度較高。

說(shuō)在最后：

在行業(yè)高速發(fā)展的另一面，我們也能發(fā)現(xiàn)不少存在的困境。

首先是數(shù)據(jù)，專病數(shù)據(jù)共享存在隱私保護(hù)問(wèn)題，跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)割裂也影響模型訓(xùn)練；其次算法黑箱始終是存在風(fēng)險(xiǎn)的，尤其是動(dòng)態(tài)演化模型導(dǎo)致評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)失焦，決策邏輯顯得可解釋性不足。

最后是鮮明的臨床應(yīng)用斷層，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏對(duì)接能力，表格中參與AI大模型建設(shè)的均為三甲醫(yī)院，與社區(qū)醫(yī)院AI應(yīng)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(guó)醫(yī)療服務(wù)體系，其中專科專病大模型作為目前行業(yè)認(rèn)可度較高的細(xì)分領(lǐng)域，必將成為引領(lǐng)這股浪潮的重要力量。