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随着医疗数据的规模化沉淀、算法精度的持续迭代突破以及算力成本的稳步下行，人工智能大模型在临床诊疗领域正加速落地崛起，已然从前期的技术探索阶段，迈入规模化应用的爆发临界点。

当前，AI大模型正沿着文本处理与医学影像两大核心主线深度演进，形成双轮驱动的发展格局：

• 文本类大模型聚焦医疗IT服务核心环节，在电子病历结构化提取、科研文献深度解读与知识挖掘、医患对话智能分析等场景发挥关键效能，大幅提升医疗文书处理效率；
• 影像类大模型则以超声诊断、病理切片分析、影像病灶筛查为核心突破口，已形成“数据标注-模型训练-临床验证-产品落地”的成熟闭环体系。值得关注的是，生成式AI与大语言模型的突破性进展，进一步放大了人工智能在文本深度理解、多模态数据整合及跨流程任务协同中的优势。行业普遍共识是，未来3-5年，“大模型驱动技术创新、小模型支撑场景落地”的协同架构将成为主流应用范式；同时，伴随算法优化迭代、算力集群化降本及政策扶持力度加码，早期居高不下的模型研发与落地应用成本，正加速向普惠化、低成本方向转型。

1、基本概念

“AI+临床诊疗”指将计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等人工智能技术，深度融入临床诊疗全流程。目前，其应用主要集中在医学影像辅助诊断、临床决策支持系统（CDSS）、电子病历生成与质控、科研协同及医生培训等领域，以优化诊疗流程、提升诊断精度、降低医疗成本、弥合资源差距为核心目标，全方位赋能临床诊疗全链条。

在患者接诊量持续攀升的背景下，传统临床诊疗模式面临诸多痛点：数据孤岛现象突出、跨科室系统协同不畅、智能工具与临床流程脱节、人机交互存在安全盲区、科研数据闭环断裂、优质医疗资源分布不均导致诊疗效率偏低等。而随着AI大模型的加速渗透，这些长期存在的核心问题有望得到有效缓解甚至彻底解决。

图1.传统临床诊疗的核心痛点（资料来源：华医研究院整理）

2、发展历程

AI+临床诊疗是医疗信息化发展的高级阶段，继承并超越了传统医疗信息化的技术框架。中国医疗信息化进程始于1999年，2015年后借势互联网技术的高速发展进入加速期，目前已迈入区域化信息协同阶段。

2015-2018年：院内数据中心的构建与初步整合

这一时期，医院数据中心建设成为医疗信息化的核心任务。随着HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息系统）等系统的普及，医院开始打破数据分散存储的状态，逐步构建独立的院内数据中心，为后续数据应用奠定基础。

2019-2020年：数据融合与初步治理

2019年起，国家层面密集出台医疗信息化政策，推动医院信息系统从“数据堆积”转向“数据融合”。这一阶段，医院开始建立初步的数据清洗、标准化机制，尝试解决不同系统间的数据格式差异问题，为数据的深度应用铺路。

2021年-至今：数据治理平台兴起与智能化应用落地

进入2021年，数据治理成为医院信息化的核心课题，医疗信息系统从“数据中心”向“数据治理平台”升级。与此同时，AI技术开始深度嵌入临床场景，从简单的辅助工具转向具备决策支持能力的智能系统，推动诊疗模式向智能化转型。

图2.国内外AI+临床诊疗发展历程对比（资料来源：国海证券，华医研究院整理）

3、应用场景

3.1 医学影像分析

医学影像是AI+临床诊疗中增速最快、成熟度最高的领域之一。近年来，AI技术在该领域的应用范围持续扩大，覆盖的影像模态（CT、MR、DR、超声等）、人体部位（头、胸、腹、骨等）、疾病类型（脑卒中、颅内肿瘤、冠心病、肺结节、乳腺癌等）不断丰富，可实现辅助筛查、量化评估、精准诊断等功能。
生成式AI的加入进一步拓展了应用边界：通过合成高质量影像数据，既能弥补罕见病样本稀缺的短板，又能提升模型训练效率；在报告自动生成、影像三维重建等场景中，也显著提升了临床工作效率。例如，某肺结节AI辅助诊断系统对直径小于5mm结节的识别准确率达92%，较传统人工阅片提升近30%。

表1.AI技术在医学影像领域的主要应用情况（资料来源：华医研究院整理）

3.2 临床决策支持系统（CDSS）

CDSS正从“规则驱动”向“知识图谱+机器学习”双轮驱动演进：在传统医学知识库基础上，通过自然语言处理解析海量电子病历，用深度学习挖掘隐藏的诊疗模式，形成动态更新的决策模型。其应用已覆盖从症状分析、鉴别诊断到治疗方案推荐、预后评估的全流程，例如在抗菌药物使用场景中，CDSS可结合患者病史、药敏试验结果自动推荐最优用药方案，降低不合理用药率。

图3.CDSS应用场景系统（资料来源：36氪，华医研究院整理）

3.3 病历生成与质控优化

AI大模型与电子病历系统的深度融合，显著提升了病历管理效率：通过语音转写、文本分析等技术，可自动提取患者主诉、病史、体征等信息，快速生成结构化电子病历，将医生书写时间缩短50%以上；同时，基于疾病指南与专家经验构建的知识图谱，能实时校验病历书写规范性（如术语标准化）、用药合理性（如药物相互作用预警），有效降低医疗差错风险。

图4.电子病历系统应用水平分级评价标准（资料来源：艾瑞咨询，华医研究院）

3.4 科研与医生教育培训

在科研领域，AI大模型通过多模态医学数据管理与分析，支持智能患者招募（基于入排标准快速匹配病例）、科研数据挖掘（自动发现疾病关联规律）等，将临床研究周期缩短30%-40%；在医生培训方面，虚拟患者系统可模拟复杂病例的诊疗过程，AI教学助手能根据医生短板推送个性化学习资源，大幅提升培训效率。

图5.科研与医生教育培训应用场景（资料来源：华医研究院整理）

4、产业链分析

目前，AI大模型在临床诊疗领域已形成涵盖“技术研发-算力支撑-场景落地”的全链条生态。在医学影像赛道，数坤科技ShuKunGPT实现血管分割与三维重建的技术突破；联影智能基于Transformer架构的uAI影智大模型，将血管分割所需数据量减少95%，其与中山医院合作的“有爱小山-病历助手”，使住院病历结构化效率提升75%。
专科专病领域，支付宝联合仁济医院开发的泌尿专科大模型，可支持前列腺疾病的精准分型；深睿医疗DeepWise-IRENE Model构建多模态辅助决策系统，覆盖肿瘤、心脑血管等多个病种。医学检验方面，华大基因的基因检测多模态大模型GeneT，实现全基因组数据的高效解读。
技术底座层面，百川智能、腾讯医疗健康、百度、讯飞医疗等提供通用模型支撑；华为、沐曦等算力供应商通过集群化部署降低应用门槛，共同构建起“影像解析-文本处理-多模态融合”的技术矩阵。

图6. AI大模型在临床诊疗领域的应用企业图谱（资料来源：亿欧智库，华医研究院整理）

5、产品开发模式

AI大模型在临床诊疗领域的产品开发呈现“场景细分+跨界协同”特征，覆盖专病专科诊疗、医学影像分析、病历文本处理与质控、临床决策支持、科研与培训等核心场景。其创新研发主要通过“医院临床需求输出+科技企业技术研发+高校科研能力支撑”的跨界合作模式推进，形成以临床价值为导向、技术互补为核心的协同生态——例如，医院提供真实世界临床数据与场景需求，科技企业负责算法优化与产品开发，高校则参与基础理论研究，加速技术转化。

图7.中国AI大模型在临床诊疗领域主要的产品开发模式（资料来源：华医研究院整理）

6、市场规模

AI+临床诊疗市场正处于爆发式增长阶段。据华医研究院测算，其市场规模将从2023年的3.99亿元增长至2030年的28.25亿元，年复合增长率达31.5%。这一增长由政策扶持（如“人工智能+医疗健康”相关政策）、技术迭代（算法精度提升、多模态融合）与商业化加速（场景落地范围扩大）共同驱动。
当前，市场正从“单一技术突破”转向“多场景协同落地”，结构持续优化：医学影像与医疗信息化仍是核心领域，而科研辅助、智能培训等新兴场景增速显著，推动市场向多元化发展。

图8.中国AI大模型在医疗领域的市场规模（单位：亿元）及增速（资料来源：华医研究院整理）

7、结语

AI大模型与临床诊疗已进入以“价值创造”为核心的深度融合期。未来，诊疗一体化的医疗AI解决方案将不断完善，实现多场景、多部位、多病种、多模态的全面覆盖。具备多模态数据处理能力、支持快速迭代新应用的医疗AI平台企业，更易实现从单科室渗透到全院级部署的价值跃迁。

商业化路径上，需聚焦临床刚需场景（如基层医院的辅助诊断、大型医院的科研效率提升）；而企业的数据治理能力（数据质量与合规性）、模型迭代速度（适应临床需求变化）将构成核心竞争力。随着优质医疗数据的规范积累与跨机构共享，算法精度将持续提升，推动AI+临床诊疗行业向更高质量、更普惠化的方向发展。

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