ChatGPT引爆的医疗AI“百模大战”后，2025年DeepSeek的横空出世，正掀起新一轮医疗智能化变革。超100家医院已部署DeepSeek，覆盖诊疗、科研、管理等全链条。与此同时，瑞金、中山、讯飞、京东健康等机构也密集发布或开源其医疗大模型。智药局深度梳理超60款中国医疗大模型，探寻当前格局与未来方向。
一、 演进：从“百模大战”到“深度应用”
2023：爆发与探索
起点：ChatGPT引爆国内AI医疗“百模大战”。
路径：主流模式是基于LLaMA、ChatGLM-6B、腾讯混元、华为盘古等通用基座模型，利用医学数据微调，强化专业能力。
玩家：互联网医疗公司、科技巨头、科研院所、医院纷纷入局，发布综合型医疗大模型（如妙健康2.0、京医千询、灵医智惠、讯飞医疗大模型、MedGPT等），聚焦健康管理、辅助诊疗、知识问答。
2024：分化与深耕
挑战：同质化竞争加剧，商业化落地遇冷。
突破：转向专科化与精细化。医院与企业合作，发布针对特定领域的模型（如重症、罕见病、病理、中医专科模型），并探索实际场景应用（如电子病历书写uAI有爱小山、影像诊断瑞医智影、院内决策支持中山医享智汇）。
2025：DeepSeek驱动新浪潮
现象：DeepSeek以其强大的深度推理能力迅速席卷医疗行业，超百家医院快速部署，探索其在患者服务、科研、诊疗、管理等方面的潜力。
新趋势：不同于前期的“自研大战”，接入与部署DeepSeek基座成为主流选择。企业（如京东健康开源京医千询、讯飞发布晓医）和医院更聚焦于在其基础上开发垂直应用和解决方案。开源生态加速发展。
二、 全景：超60款中国医疗大模型分类盘点
1. 综合医疗大模型 (覆盖多场景)
发布时间 机构 模型名称 主要特点与应用场景 备注
2023 阿里健康 妙健康2.0 结合生活+医疗数据，个性化健康管理、辅助决策
2023 平安好医生 平安 AskBob 融合平安医疗资源，在线问诊、知识问答
2023 京东健康 京医千询 辅助诊疗、科普；多轮对话、知识图谱增强2025年宣布全面开源
2023 百度 灵医智惠 基于文心一言，多模态（语音/图像），辅助诊断、病历分析
2023 科大讯飞 讯飞医疗大模型 基于星火，智能导诊、辅助诊断
2023 医联 MedGPT 多模态输入输出，覆盖多疾病辅助诊疗
2023 腾讯 混元助手医疗版 结合腾讯生态资源，医疗咨询、辅助决策
2024 智诊科技 智诊 AI 大参数(730亿)，长上下文，医疗文书生成、辅助诊疗
2024 联影智能 uAI有爱小山 基于真实病历训练，电子病历辅助书写 侧重落地场景
2024 东方医院 医生伴侣 基于海量教材，病史记录、诊断建议 医院主导
2024 瑞金医院 瑞医智影 ：专注医学影像分析诊断 医院主导
2024 复旦大学中山医院 中山医享智汇 ：针对院内场景优化，临床决策支持 医院主导
2025 讯飞医疗 晓医 深度医学语义理解，智能问诊、辅助诊断
2. 专科医疗大模型 (聚焦特定领域)
专注领域 主要特点与应用
2023 国家呼吸医学中心等 LungDiag 呼吸系统疾病 基于大量EHR数据，多病种识别
2023 南京大经中医药信息 岐黄问道 中医 中医诊疗、养生调理，特色模块丰富
2023 香港中文大学（深圳）等 华佗GPT 中医 交互学习，中医问诊、辅助诊疗
2023 智慧眼砭石多模态综合全球首款医疗多模态大模型 (文/图/视/音)，见下文案例
2023 华东师范大学 神农中医药大模型 中医 专注中医药知识图谱
2023 北京交通大学 TCMLLM 中医 基于专业数据微调，病证诊断、处方推荐
2024 复旦大学等 仲景 (CMLM-ZhongJing) 中医 提供详细诊疗方案
2024 多家机构 重症医学大模型 重症医学 针对重症场景优化，诊疗决策支持
2024 多家机构 罕见病大模型 罕见病 聚焦罕见病诊断辅助
2024 多家机构 病理学大模型 病理学 基于病理图像和诊断数据训练
3. 科研医疗大模型 (赋能研发)
主要应用
2023 科研机构 科研文献大模型 文献检索、综述生成
2024 高校 药物研发大模型 药物设计、研发流程辅助
2024 研究院 基因分析大模型 基因解读、疾病关联分析
2025水木分子ChatDD-R1基于DeepSeek，赋能药物研发
三、 标杆案例：砭石大模型 - 多模态赋能医疗实践
智慧眼的“砭石”大模型（2023年发布）是全球首款支持文本、图像、视频、音频输入的医疗多模态大模型，其名寓意融合古今智慧。其核心优势在于：
技术融合：知识图谱 + 大模型 + RLHF，显著提升医学问题回答准确率（+10%）。
隐私计算：实现联邦训练，破解数据孤岛难题，释放数据价值。
应用落地：
基层赋能：辅助完成90%工作（病历质控、诊断、用药、检索），提升能力，推动资源下沉。如桃江县中医医院“中医AI双引擎”平台，证型识别准确率90%，处方吻合度85%。
慢病管理：“云慢病系统”实现诊前-中-后闭环，智能化分析患者数据。
医药服务：赋能实体机构，提供智能导诊、问诊购药、复诊续方等一站式服务。
四、 未来战场：趋势、挑战与机遇
核心趋势：
基座集中化：DeepSeek等强大基座模型正成为主流选择，企业/医院聚焦上层应用开发与场景落地。
深度结合：利用DeepSeek的深度推理能力，结合临床指南、论文、私有病历库（RAG技术），进行复杂诊断推理。
多模态融合：解析报告、影像、病理、心电等多源数据，实现交叉验证是发展方向。
开源加速：DeepSeek生态及京东健康等开源举措，降低门槛，推动创新（如药物研发ChatDD-R1）。
医院成关键节点：掌握核心数据（多模态、高质量）和场景，与科技公司形成“医院（数据+场景）+ 企业（技术）”的开发联盟是主流模式。三甲医院在数据广度、专家经验、科研能力上优势显著。
严峻挑战：
“大”与“小”的平衡：已获医疗器械审批的AI产品（如影像AI）多为单病种、高精度的“小模型”。医疗严谨性要求特定场景审批（“拿证”）。
高精度需求领域：如药物研发（分子生成、FEP+预测等），高精度小模型仍是主力。需探索将大模型能力“变小”或与之结合应用于合适场景。
市场过热 vs 落地不足：二级市场概念炒作火热（相关个股涨幅超50%），但缺乏成熟收费模式与规模化变现产品。企业投入呈现“雷声大，雨点小”。
C端瓶颈：医疗问诊/科普应用未形成知名品牌，且通用模型商业化本身未跑通。
B端依赖：当前主要探索为医院、药企等B端提供服务增值（如京东健康“康康”导流服务），但付费意愿和模式仍需验证。
五、 结论：差异化与解决能力是破局关键
中国医疗AI大模型已走过爆发期，进入深度应用与价值验证阶段。DeepSeek的兴起标志着基座能力的集中化和应用生态的开端。然而，商业化落地仍是悬而未决的核心难题。未来的竞争，将不再是模型数量的比拼，而是聚焦于：
深度场景理解与解决能力：能否真正解决临床、管理或研发中的痛点，提升效率或疗效。
差异化优势：在特定专科、多模态融合、数据深度利用、落地闭环设计等方面建立壁垒。
可持续商业模式：找到能为B端或C端创造明确价值并愿意付费的路径。
合规性与严谨性：适应医疗监管要求，确保安全可靠。
唯有在解决实际问题和创造可衡量价值上取得突破的模型，才能在这场医疗AI的“持久战”中最终胜出。