醫(yī)療AI正從“單點突破”走向“多模態(tài)融合”，各大廠商的醫(yī)療大模型究竟能否解決臨床實際問題？一場關(guān)于技術(shù)實力與應用落地的較量正在上演。
近年來，醫(yī)療大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，但真正能夠賦能臨床的多模態(tài)產(chǎn)品仍屬鳳毛麟角。聯(lián)影智能、訊飛醫(yī)療和北京大學第三醫(yī)院聯(lián)合博雅全健推出的“羲和一號”等代表性項目，都在探索如何將文本、影像和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，真正解決臨床痛點。
這些模型不再局限于單一任務，而是試圖打通診斷全流程，從輔助診斷、影像分析到健康咨詢、患者管理，構(gòu)建完整的人工智能醫(yī)療解決方案。
醫(yī)療人工智能正在經(jīng)歷從“單點應用”到多模態(tài)融合的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的醫(yī)療AI模型多專注于單一任務，如影像分割、文本處理或語音識別，難以滿足復雜臨床場景的需求。
多模態(tài)醫(yī)療大模型通過整合文本、影像、音頻等多種數(shù)據(jù)源，模擬醫(yī)生的綜合診斷思維過程，提供更全面的輔助決策支持。
2025年以來，各大廠商紛紛發(fā)布新一代醫(yī)療大模型。聯(lián)影智能的uAI影智大模型基座立足百萬級醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，具備對醫(yī)學影像的通用底層學習技能，并能夠快速遷移到新疾病類型。
訊飛醫(yī)療則推出了星火醫(yī)療大模型X1，聲稱是“當前唯一采用全國產(chǎn)算力訓練的醫(yī)療深度推理大模型”。
聯(lián)影智能4月11日正式推出的uAI影智大模型基座，展現(xiàn)出在醫(yī)學影像領(lǐng)域的強大能力。該模型采用“訓練要大，部署要小”的設(shè)計理念，在實際部署過程中可拆分出輕量化模型，保證院內(nèi)落地可及性。
在腎動脈血管分割任務測試中，uAI影智大模型僅需10個訓練數(shù)據(jù)便可達到傳統(tǒng)小模型使用201個數(shù)據(jù)才能達到的性能水平。在另外8種器官上的分割準確性上均優(yōu)于傳統(tǒng)小模型。
聯(lián)影智能的醫(yī)療文本大語言模型支持70B文本輸入，雖然參數(shù)規(guī)模不及通用大模型，但專門為醫(yī)學領(lǐng)域優(yōu)化，集成了海量醫(yī)學教科書和臨床資料庫的知識。
該模型在美國醫(yī)學執(zhí)照考試（USMLE）的評測上達到67%的合格標準，展現(xiàn)了在醫(yī)學領(lǐng)域的應用潛力。
訊飛醫(yī)療在醫(yī)療大模型領(lǐng)域展現(xiàn)出全面布局的優(yōu)勢。根據(jù)其2025年中期業(yè)績報告，公司營業(yè)收入達2.99億元，同比增長30%，研發(fā)投入1.34億元，占營收比例高達45%。
星火醫(yī)療大模型V2.5國際版于2025年6月發(fā)布，登頂Medbench榜單，并在心內(nèi)科、兒科、呼吸內(nèi)科綜合診療能力達三甲醫(yī)院主治醫(yī)生水平。
訊飛醫(yī)療的核心產(chǎn)品“智醫(yī)助理”作為業(yè)界唯一通過國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試綜合筆試測試的AI系統(tǒng)，已覆蓋全國697個區(qū)縣、超7.5萬個基層機構(gòu)，累計完成超10.1億次AI輔助診斷。
在消費端，星火醫(yī)療大模型賦能的AI健康助手“訊飛曉醫(yī)”累計完成1.4億次AI咨詢，用戶好評率高達98%。
北京大學第三醫(yī)院、北京大學人工智能學院與博雅全健共同研發(fā)的“羲和一號”醫(yī)療大模型，直接瞄準臨床痛點——漏診誤診問題。
據(jù)北京大學醫(yī)學部副主任、北醫(yī)三院副院長唐熠達介紹，當前胸痛、心梗等疾病存在三大痛點：漏診誤診率超25%、基層診斷能力不足、指南落地滯后。為此，“羲和一號”構(gòu)建了以臨床剛需為核心的研發(fā)體系，能夠大大縮短預警時間，降低首診誤診率。
“羲和一號”基于100萬真實病案數(shù)據(jù)研究，形成了1000億級參數(shù)，支持疾病預測、診斷與個性化治療、影像分析、藥物研發(fā)、臨床試驗以及醫(yī)學教育等多場景應用，實現(xiàn)醫(yī)學知識覆蓋率98%，醫(yī)學知識精準率90%以上。
該模型的訓練數(shù)據(jù)全部經(jīng)過倫理審查、脫敏處理，標注過程由臨床醫(yī)生全程參與，摒棄互聯(lián)網(wǎng)“二手數(shù)據(jù)”，幻覺率極低。
從技術(shù)架構(gòu)來看，各家大模型采用了不同的技術(shù)路線。聯(lián)影智能的uAI影智大模型采用“基座模型+輕量化部署”思路，強調(diào)在實際部署過程中可拆分出輕量化模型，保證模型院內(nèi)落地可及性。
訊飛星火醫(yī)療大模型則基于全國產(chǎn)算力訓練，采用深度推理技術(shù)。根據(jù)測試數(shù)據(jù)評估，其全科輔助診斷合理率達到94.0%，?？戚o助診斷（主要診斷）合理率達到90.1%，健康咨詢解答率達到89.0%，相關(guān)效果均超過GPT-4o以及DeepSeek R1。
“羲和一號”則整合了18家醫(yī)療機構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括電子健康檔案、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、藥品說明書及醫(yī)保目錄，形成覆蓋診療全周期的數(shù)據(jù)庫。
通過多源異質(zhì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化、影像去噪增強及視頻序列化，解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)“格式雜、質(zhì)量差”的行業(yè)難題。
臨床落地效果是檢驗醫(yī)療大模型價值的唯一標準。聯(lián)影智能的文本大模型已在復旦大學附屬中山醫(yī)院心外科、呼吸科等科室輔助臨床及科研工作。
該模型具有良好的信息總結(jié)性能，能快速抓取長達幾千字的病人入院記錄的關(guān)鍵信息，導入到首次病程錄中，成為醫(yī)生寫診療記錄時的輔助工具。
訊飛醫(yī)療與四川大學華西醫(yī)院、山東大學齊魯醫(yī)院、北京安貞醫(yī)院、中國科學技術(shù)大學附屬第一醫(yī)院等國內(nèi)頂尖醫(yī)療機構(gòu)深度合作，共同打造?？茖２〈竽Ｐ汀?/span>
目前，星火醫(yī)療大模型已落地全國20余家龍頭醫(yī)院，深度賦能臨床實踐。
北京大學第三醫(yī)院團隊開發(fā)的Med-CTX模型，是一種基于全Transformer的多模態(tài)框架，用于可解釋的乳腺癌超聲分割。
該模型集成臨床放射學報告，同時提高性能和可解釋性，在BUS-BRA數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了99%的Dice分數(shù)和95%的IoU，擊敗了現(xiàn)有的基線模型U-Net、ViT和Swin。
盡管多模態(tài)醫(yī)療大模型取得了顯著進展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私安全和倫理審查是關(guān)鍵問題?！棒撕鸵惶枴钡挠柧殧?shù)據(jù)全部經(jīng)過倫理審查、脫敏處理，標注過程由臨床醫(yī)生全程參與，摒棄互聯(lián)網(wǎng)“二手數(shù)據(jù)”。
模型幻覺也是醫(yī)療大模型需要解決的重要問題。訊飛醫(yī)療與華為攜手推出的全國產(chǎn)化訊飛星火醫(yī)療一體機，將醫(yī)療行業(yè)知識能力提升30.0%，模型幻覺下降10.0%。
此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合技術(shù)也需要進一步突破。北京胸科醫(yī)院團隊的研究整合了H&E染色全切片圖像（WSIs）與90項臨床變量，構(gòu)建了治療反應（TR-M）和無進展生存期（PFS-M）雙模型體系。
這種多模態(tài)預測方法需要解決醫(yī)療數(shù)據(jù)“格式雜、質(zhì)量差”的行業(yè)難題。
未來，醫(yī)療大模型的競爭將從技術(shù)指標轉(zhuǎn)向臨床價值創(chuàng)造。訊飛醫(yī)療構(gòu)建了覆蓋政府端（G）、醫(yī)院端（B）和消費端（C）的協(xié)同發(fā)展業(yè)務矩陣。
在G端，基層解決方案收入同比增長52%，區(qū)域解決方案增長178%；在B端，醫(yī)院解決方案在500余家等級醫(yī)院落地；在C端，患者管理收入同比增長10.1%。
全球化布局也是醫(yī)療大模型的重要發(fā)展方向。2025年6月，訊飛醫(yī)療在香港發(fā)布了支持兩文三語的星火醫(yī)療大模型V2.5國際版，同步發(fā)布“訊飛曉醫(yī)APP香港版”。
香港獨特的國際化地位、高度接軌歐美的醫(yī)療服務體系，為公司高效吸納整合本地及英文醫(yī)學知識、豐富大模型訓練語料庫提供了寶貴通道。
個性化醫(yī)療和精準預測將是下一個前沿領(lǐng)域。北京胸科醫(yī)院團隊開發(fā)的TR-M模型預測治療反應的AUC達0.943，PFS-M模型直接估算無進展生存期的MAE僅2.690個月，并能有效區(qū)分高低風險組（HR=10.034）。
從臨床落地廣度來看，訊飛醫(yī)療的“智醫(yī)助理”已經(jīng)覆蓋全國697個區(qū)縣、超過7.5萬個基層醫(yī)療機構(gòu)，累計完成超過10.1億次AI輔助診斷。
從技術(shù)專精程度來看，聯(lián)影智能的uAI影智大模型在醫(yī)學影像分割任務上表現(xiàn)出色，僅需10個訓練樣本就能達到傳統(tǒng)方法201個樣本的性能。
從臨床痛點解決來看，“羲和一號”直指基層醫(yī)療漏診誤診率超25%的問題，通過100萬真實病案數(shù)據(jù)和臨床醫(yī)生全程參與的數(shù)據(jù)標注，大幅降低幻覺率。
醫(yī)療大模型的發(fā)展正在從技術(shù)競爭走向臨床價值競爭，真正的贏家將是那些能夠解決實際臨床問題、提升診療效率、同時能讓醫(yī)生和患者都信任和使用的產(chǎn)品。
【1】JM醫(yī)療——聯(lián)影智能發(fā)布醫(yī)療大模型，美國醫(yī)學執(zhí)照考試評測準確率67%
【2】東方財富網(wǎng)——訊飛醫(yī)療2025年中期營收利潤雙增 研發(fā)投入占比45%
【3】arXiv——A Fully Transformer Based Multimodal Framework for Explainable Cancer Image Segmentation Using Radiology Reports
【4】中金在線——訊飛醫(yī)療科技(02506)發(fā)布中期業(yè)績 毛利1.54億元 同比增加26.96%
【5】中金在線——訊飛醫(yī)療2025年中期業(yè)績：營收利潤雙增，AI引擎驅(qū)動高增長
【6】大健康派——破局基層漏診誤診！“羲和一號”醫(yī)療大模型發(fā)布，千億級參數(shù)，規(guī)避“二手數(shù)據(jù)”幻覺
【7】生物通——基于多模態(tài)深度學習的EGFR突變晚期非小細胞肺癌患者酪氨酸激酶抑制劑療效預測研究
【8】中國證券網(wǎng)——訊飛醫(yī)療2025年中期營收利潤雙增 研發(fā)投入占比45%
【9】搜狐新聞——科大訊飛AI醫(yī)療：10億次輔診，國產(chǎn)醫(yī)療大模型領(lǐng)跑MedBench
【10】百度百家號——中國信通院醫(yī)療健康大模型效能評估結(jié)果出爐，訊飛星火醫(yī)療大模型四大能力排名第一
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