医疗大模型行业已进入理性增长阶段，政策、技术、资本共同推动应用落地。院内以信息化升级为主流，院外场景商业化阻力小，分为ToG、ToB、ToC三大模式。未来趋势显示院内专科深耕、院外多元融合，C端场景向全周期健康陪伴转型。多元付费模式将成为规模化落地的核心支撑。本文为行业参与者提供参考，助力医疗大模型赋能医疗健康领域高质量发展。
历经短短几年的实践磨砺，医疗大模型已成功走过萌芽与爆发期，现已进入行业泡沫出清、逐步步入理性、稳定增长的新阶段。本报告通过调研、访谈十余家创新企业、三家投资机构及数名临床专家，立足医疗大模型院内、院外商业落地现状，剖析不同场景下的商业模式、落地痛点与核心条件，总结未来发展趋势，旨在为行业参与者提供参考，助力医疗大模型真正赋能医疗健康领域高质量发展。
观点如下：
1、从政策导向、技术迭代、资本布局维度来看，共同推动应用落地、实现商业化闭环已成为行业发展的核心主旋律
2、院内落地信息化升级是主流，但价值被低估：在院内，医疗大模型主要通过传统信息化系统升级、作为医疗器械、作为健康服务成本项三种模式商业化
3、院外场景商业化落地阻力更小，分为ToG、ToB、ToC三大模式，其中ToB端落地最成熟，ToG端聚焦基层与监管场景，ToC端呈现功能聚集、商业模式多元的趋势
4、未来医疗大模型将呈现院内专科深耕、院外多元融合的趋势，C端场景将逐步从单一服务向全周期健康陪伴转型，多元付费模式将成为规模化落地的核心支撑
01
医疗大模型进入落地元年
自2023年医疗大模型开启初步探索与尝试以来，在资本投入、技术迭代、政策引导、人才供给以及市场需求等多重因素的共同驱动作用下，大模型相关技术与应用的发展进程持续加快，其整体发展速度显著超越传统医疗技术的演进节奏，持续推动着医疗人工智能这一专业领域走向成熟与完善。
历经三年时间的实践探索与行业磨砺，医疗大模型已度过行业发展的萌芽阶段与集中爆发阶段，当前正逐步完成行业泡沫的清理与出清，进入发展节奏更为理性的冷静期，并由此迈向稳步增长、持续成熟的全新发展阶段。
医疗大模型发展阶段
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政策端
在这一关键发展阶段之中，行业相关政策已顺利实现从鼓励技术创新探索向推动应用落地与完善支付体系的突破性转变，完成了重要的政策破冰。相关监管部门与主管机构陆续推出一系列具备实操性的具体落地应用场景，同时批准发放了近三百张人工智能医疗器械相关注册证书，国内多个地区的医保管理部门也相继将人工智能医疗相关服务项目正式纳入医保收费编码。
2
技术端
与此同时，行业内各类医疗大模型的集中发布节奏也呈现出明显的放缓态势，2025年上半年所出现的井喷式集中发布与爆发增长阶段已过去，行业内各参与主体所研发的大模型产品，均进入持续打磨优化、精细迭代升级与深度深耕细作的发展阶段。这表明，医疗大模型需要填补的行业空白正越来越少，大模型的重点方向转为变得“更好用”和“更聪明”。
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资本端
从资本市场的整体表现来看，医疗大模型的快速兴起，为整个医疗人工智能领域的投融资事件数量带来了一定幅度的正向提升。伴随行业投资逻辑从单纯关注技术研发能力，逐步转向重点聚焦应用场景与实际落地成效，相关融资轮次分布呈现出典型的哑铃型结构特征，资本进一步向应用场景清晰明确、同时具备较强落地执行能力与发展潜力的医疗大模型企业聚集。
当前，整个医疗大模型行业正处于从理性冷静期向平稳增长期过渡的关键拐点阶段，推动技术与产品的实际落地应用，已然成为行业发展进程中的核心主旋律。
02
医疗大模型院内商业落地现状
院端是医疗大模型发布最为密集的地方，根据动脉网《2025年医疗人工智能产业研究报告》，与人工智能的应用相同，大模型在院内的应用场景也可以分为临床科室、医技科室、院端三大类别。
临床科室场景的医疗大模型的功能主要围绕辅助诊断、医生助手（如病历整理、文献查询等）以及科研。据调研，辅助诊断及医生助手类大模型渗透率在不断提高。且随着依托大模型的智能体出现，加之模型调用的窗口越来越便利，临床科研类大模型的商业化进程相对更加成熟。
医技科室的大模型聚焦在辅助诊断，该应用场景的大模型得益于明确的性能验证标准（如敏感度、特异性等）及可通过现有医疗器械审批途径验证其“有效性”，产品商业化进程在院内场景走得较为靠前，不过依然处于等待规模化商业落地的阶段。
院端的大模型，相较临床及医技科室场景的大模型，更偏服务属性，其商业化闭环所考核的关键点更侧重效率及成本控制。例如东软集团围绕院端需求进行全方位、多场景布局，基于添翼医疗大模型开发出120余个覆盖智慧临床、智慧管理、智慧服务等领域的“智能体”，并在全国100余家医疗机构实现了规模化应用。
医疗大模型的落地应用，通常以技术底座的形式存在，通过赋能各类具体的医疗应用，充分展现其智能化价值与核心作用；与此同时，也有部分医疗大模型采用“模型即应用”的模式，直接应用于各类具体的医疗场景之中，实现技术与场景的直接对接。
四大主流医疗大模型的销售方式。而当医疗大模型面向市场推广时，其产品形态呈现出多样化特征，结合行业实践与市场现状，大致可以划分为软件类、软硬件结合类、服务类以及行业底座这四大类别。
医疗大模型的四大产品形态
在院内，不同的产品形态对应着不同的商业模式。目前，在院内场景，医疗大模型（包括医疗大模型赋能下的人工智能应用）的商业化落地，并没有脱离传统院内既有的商业化模式，大致可分为信息化系统、医疗器械、健康服务三大类。以健康服务为例，该模式既依托了公立医院的医疗权威性和优质医生资源，保障了健康管理服务的专业性和规范性，又借助专业健康管理机构的健管人员和服务优势，实现了医疗资源与健康管理服务的互补，推动健康管理服务向规范化、精细化方向发展。
在这样的合作方式中，医疗大模型往往由健康管理企业研发，并非以产品形式销售给医疗机构，而是在自有的健康管理团队中深度应用，以拓宽团队的服务能力上限，实现降本增效。例如京东健康依托“京东卓医2.0”，联合温州医科大学附属第一医院和国家卫生健康委临床营养与干预重点实验室，共同发布“人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案”，构建“临床营养+特医食品”网络，破解住院与门诊营养评估与干预痛点，将营养治疗纳入可追踪、可考核的临床路径。
03
医疗大模型院外商业落地现状
在院外场景，医疗大模型的主要商业模式可以分为三大类，分别是针对政府、企业及C端消费者。
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ToG场景的医疗大模型
基层是四大热门的医疗大模型落地场景。基层场景的职能具有强政策引导性，因此应用于重点职能的医疗大模型也就有了更好的落地牵引力。细究具体的应用场景，影像辅助诊断、全科医生、中医及慢病管理医疗大模型是基层的落地热点。截至2025年底，搭载讯飞星火医疗大模型的智医助理已覆盖全国31个省市、806个区县，服务超7.7万个基层医疗机构；累计提供AI辅诊建议超11亿次，辅助生成规范化电子病历4.5亿余份，识别不合理处方1.2亿余份，经系统提醒修正的有价值诊断达195万余例，以规模化落地实效印证AI技术赋能基层医疗的核心价值。
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ToB场景的医疗大模型
降本增效是B端医疗大模型落地强动力。在大模型能够显著提升效率、降低成本的应用场景，B端已经有不少成熟的商业落地合作，甚至规模化的落地合作。基于大模型院外应用场景，我们此小节以药企、院外健康服务商、保险公司为主要付费对象进行拆解。
（1）创新药企
医疗大模型在整个药物开发流程中都有深度介入，通过靶点发现、分子设计、临床试验优化等全链条赋能，直击传统新药研发面临的周期长、投入大、成功率低等痛点。例如在在药物上市后阶段，大模型也发挥着重要作用。我国创新药上市数量已居全球第二，但高值创新药“进院难、支付难”的问题仍然突出。过高的定价限制了药物可及性，更会导致创新成果无法转化为企业持续研发的资金支撑。
以大模型为代表的人工智能技术的深度应用，成为破解这一痛点的抓手。例如，镁信健康为药企提供基于AI的“智药”解决方案，为药企提供市场洞察、患者管理、渠道规划等药品全生命周期商业化方案，帮助药企整合医药多元支付。其招股书披露，2025年1月-10月，镁信健康62.7%收入来自于智药解决方案，合作药企已超140家，包括90%的全球前20大药企。
（2）院外健康服务商
医疗大模型正深度渗透健康服务全流程，有机整合院外健康管理全生态，直击行业长期存在的服务同质化严重、运营效率偏低、个性化干预不足的核心痛点。
针对不同B端客户差异化诉求，智诊科技针对性打造分层定制化解决方案：一方面通过开放平台以API、token等方式输出底层模型和医疗工具能力，服务具备研发能力的企业客户；另一方面，以全球首个医疗Agent平台WiseClaw作为核心承载，结合MCP、Skill、OpenClaw、Harness等技术模块，支持企业构建可配置、可追溯、可治理的医疗智能体，并进一步通过专家分身H5等零代码产品满足医生、营养师等专业人士的轻量化应用需求。目前，智诊科技已与全国300+顶级三甲医院、500+头部医疗健康企业达成合作，显示出其医疗AI产品在真实业务场景中的落地能力和市场验证基础。
（3）保险公司
近年来随着国民收入水平提高及健康意识觉醒，商保在支付体系中的占比正逐步提升。面对品类繁多、条款复杂的商保市场，围绕商保产品全生命周期综合服务商应运而生。它们不仅帮助保险公司设计产品，更通过搭建连接用户基础与各大险企的桥梁，提供涵盖销售、核保、理赔的一站式服务，有效解决了供需匹配难题。
在创新药领域，第三方平台的价值尤为凸显。由于多元支付尚属新兴领域，第三方平台凭借成熟的认知与经验，能够加速药企与保险公司的合作进程，提高成功率。同时，面对跨地域的复杂业务场景，第三方平台能够承担起繁琐的测算与评估工作，显著降低药企和保险机构的投入成本。
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ToC场景的医疗大模型
C端是医疗大模型商业化探索最为多元的场景。以健康管理为例，由于健康管理不仅仅是慢病人群的健康刚需，对于医保、商保、药企、企业及临床科研均是迫切的、待满足的需求。因此慢病管理的付费方和商业模式充满了多样性。
如何学习大模型 AI ？
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
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- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
