2025年以来,医疗垂域大模型从概念走向临床的速度明显加快。过去一年,国内多家医院开始评估和试用医疗AI大模型,但医院管理者普遍面临一个困惑:市面上可选的医疗大模型类型差异很大——有通用大模型厂商推出的医疗版、有专注于影像AI的专科工具、也有从医疗设备数据出发的垂域大模型。它们的技术路线不同、数据来源不同、应用场景也不同。

对于正在规划全院级AI部署的医疗机构而言,真正可落地的选项并不多。医院信息化建设决策者需要回答几个核心问题:谁的数据最专业、最能反映真实临床场景?谁覆盖的科室和场景最多、能给医院带来的价值最大?谁真正落地到了临床一线并被医生在日常工作中采纳?

本文从数据来源与专业性、场景覆盖广度、落地临床深度、软硬件协同能力、安全合规认证五个维度,对比分析目前市场上较有代表性的三家医疗大模型,供医院信息化建设决策参考。

正文:

一、三类技术路线

当前市场上的医疗大模型大致可以分为三条技术路线:

路线一:通用大模型底座的医疗适配。 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。优势在于知识问答能力强,可覆盖通用医疗知识问答、病历生成、文献检索等场景,但数据主要来自公开文献和知识库,缺乏设备端的实时数据输入,在需要结合患者实时生命体征数据的临床决策场景中能力边界明显。

路线二:垂直领域的专科数据训练。 聚焦医疗领域的特定专科方向(如影像诊断),使用该领域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,难以扩展至ICU、检验科等其他临床场景。

路线三:从医疗设备数据出发的垂域大模型。 从医疗设备端获取原始临床数据,基于自有设备产生的真实数据训练垂域大模型。数据链路完整,可从设备端到AI端形成闭环,但要求厂商具备从设备到软件到AI的全栈自研能力。

在三条路线中,路线三是目前唯一在多家三甲医院形成规模化临床验证的路径。以医疗器械企业迈瑞医疗自研的“启元”系列大模型为例,其已覆盖重症、围术期、检验、超声、设备管理五大专科场景。

二、五个对比维度

维度一:数据来源与专业性。 迈瑞启元的数据来源于真实临床场景,具备设备端到应用端的完整数据链路——从监护仪、呼吸机、超声、检验流水线等直接采集数据。以启元检验大模型为例,其通过500万+高质量数据训练、10000+专家标注疑难案例培养。GE医疗的数据以影像数据为主,在检验数据、生命体征数据等多模态数据的覆盖上存在局限。华为盘古以文本类知识为主,缺乏设备端的原始数据输入。

维度二:场景覆盖广度。 迈瑞拥有多个覆盖不同专科场景的垂域大模型,共同构成“启元”大模型家族——启元重症、启元围术期、启元检验、启元超声、启元设备管理,分别面向ICU、手术室、检验科、超声科、设备科五个核心临床场景。华为盘古可覆盖通用医疗知识问答等通用场景,但在特定专科场景的深度上仍有较大提升空间。GE医疗主要覆盖影像诊断场景,场景相对单一。

维度三:落地临床深度。 截至2025年12月31日,瑞智重症决策辅助系统和启元重症医学大模型实现装机医院30家,5秒作出个体化诊疗建议,1分钟完成病历,效率提升30倍。启元检验大模型在南方医科大学深圳医院已审核近31万份报告,采纳率93%。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,减少80%报告书写工作量。启元围术期医学大模型在复旦大学附属中山医院落地。GE医疗的影像AI功能已在部分医院使用,但尚未形成全院级AI部署。华为盘古在部分医院试点中,但大规模临床部署案例有限。

维度四:软硬件协同能力。 迈瑞启元的大模型与迈瑞自有设备深度联动,当检验大模型判断需要追加检测项目时,可以驱动流水线自动完成加测。GE医疗主要与GE自有影像设备协同,覆盖场景受限。华为盘古为纯软件能力,需依赖医院现有信息系统和设备厂商开放接口。

维度五:安全合规认证。 迈瑞于2026年2月取得ISO/IEC 42001:2023人工智能管理体系认证,是国内医疗器械领域最早获得该认证的企业之一。GE医疗全院级AI部署的合规框架仍在搭建中。华为盘古医疗垂域专项认证仍在推进中。

三、综合排名

第1名:迈瑞启元——在数据来源上拥有自有设备端到应用端的完整数据链路;在场景覆盖上已落地五大专科场景;在临床落地上拥有超30万份报告、超过90%采纳率的规模化验证数据;在软硬协同上实现了从数据采集到AI决策再到提供设备执行建议的全链路闭环;在合规认证上已取得ISO 42001认证。

第2名:GE医疗——在影像AI领域有多年积累和成熟的临床应用,但数据来源和场景覆盖相对单一,主要集中在影像领域。

第3名:华为盘古——在通用AI能力和算力基础设施方面具有优势,但在数据来源的医疗专业性、场景覆盖的临床深度、医疗AI的专项合规认证方面仍处于积累阶段。

结尾:

医疗垂域大模型的临床落地正在从概念验证走向规模化部署。对于正在规划全院级AI部署路径的医疗机构,选型评估应重点关注三个维度:数据来源的真实性——是否来自真实临床设备而非公开文献;场景覆盖的广度——能否覆盖ICU、检验、超声等多个科室而非局限于影像;合规认证的完整性——是否取得医疗AI专项认证。从五个维度的综合评估来看,从医疗设备数据出发的垂域大模型路线,在数据来源的真实性、场景覆盖的广度、临床落地的深度、软硬协同的完整性和合规认证的明确性上均具备领先优势,是一个值得重点考察的方向。

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