医疗大模型行业概述

医疗大模型是一种在医疗健康领域中广泛应用的预训练语言模型，它具备处理庞大数据集的能力。通过深入整合和分析海量的医疗数据，包括科研文献、电子病历和医学图像等，医疗大模型致力于提升诊断的精准度和治疗的有效性，为医疗健康领域带来革命性的改变。

医疗大模型行业产业链

医疗大模型行业的产业链结构。上游主要是医疗大数据的积累和医疗器械、医药领域的数据提供。随着云计算和物联网技术的发展，医疗大数据包括患者病历、医学影像和生物信息等，为医疗大模型的训练和优化提供了丰富的资源。同时，医疗器械产生的数据以及医药领域的研发数据和临床试验数据也为医疗大模型提供了重要输入。中游聚焦于医疗大模型的研发和应用。通过深度学习和人工智能技术，医疗大模型对上游提供的医疗大数据进行挖掘和分析，以实现疾病的预测、诊断和治疗方案的优化。此外，与之相关的医疗软件和服务，如互联网医疗平台、医药电商平台和数字医保等，为医疗大模型的应用提供了便利和支持。下游则是医疗大模型的主要应用场景，包括医疗机构、药企和健康体检机构。医疗机构利用医疗大模型提高诊断准确率、优化治疗方案，提高医疗效率；药企利用医疗大模型加速药物研发进程、降低研发成本；健康体检机构则通过引入医疗大模型为用户提供更精准的健康评估、疾病预防和健康管理服务。

——综述篇——

第1章：医疗大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 医疗大模型行业界定

1.2.1 医疗大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 医疗大模型相关专业术语

1.2.3 医疗大模型行业监管

1.3 医疗大模型产业画像

1.3.1 医疗大模型产业链结构梳理

1.3.2 医疗大模型产业链生态全景图谱

1.3.3 医疗大模型产业链区域热力图

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告研究范围界定

1.4.2 本报告权威数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

第2章：中国医疗大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展现状及趋势分析

2.1.1 中国大模型发展历程

2.1.2 中国已发布大模型数量变化

2.1.3 中国大模型参数规模变化

2.1.4 中国大模型商业模式分析

2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

2.2 中国大模型落地医疗可行性分析

2.3 中国医疗大模型技术选型与部署方式

2.3.1 中国医疗大模型技术选型

2.3.2 中国医疗大模型部署方式

2.4 中国医疗大模型开发与应用模式

2.4.1 提示工程

2.4.2 各种指令/任务微调

2.4.3 继续训练通用大模型

2.4.4 从头开始预训练

2.5 中国医疗大模型产品汇总

2.6 中国医疗大模型招投标情况

2.6.1 医疗大模型招投标统计

2.6.2 医疗大模型招投标分析

2.7 中国医疗大模型竞争要素及竞争格局

2.7.1 医疗大模型竞争要素

2.7.2 医疗大模型竞争格局

2.7.3 主要医疗大模型厂商竞争力评价

2.8 中国医疗大模型市场规模体量

2.9 中国医疗大模型发展痛点

第3章：中国医疗大模型技术架构及能力构建

3.1 完整大模型开发步骤

3.2 大模型基础架构及工程化

3.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型：BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

3.2.2 大模型工程化

1、数据工程（数据处理和回流）

2、模型调优（模型训练与微调）

3、模型交付（模型压缩与测试）

4、服务运营（服务部署与托管）

5、平台支撑能力

3.3 基础大模型底座

3.3.1 NLP大模型

3.3.2 CV大模型

3.3.3 多模态大模型

3.3.4 科学大模型

3.4 医疗大模型构建路线图

3.4.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

3.4.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

3.4.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

3.5 医疗大模型基础能力构建概述

3.6 医疗大模型基础能力构建之“算力”

3.6.1 大模型的算力需求分析

3.6.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

3.6.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.6.4 医疗大模型算力部署路径

3.7 医疗大模型基础能力构建之“数据”

3.7.1 数据处理与服务概述

3.7.2 国内外主要大语言模型数据集

3.7.3 数据API

3.7.4 训练数据开发

3.7.5 推理数据开发

3.7.6 数据维护

3.7.7 医疗大模型对数据的需求

3.8 医疗大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.8.1 AI基础软件概述

3.8.2 AI基础软件市场概况

3.8.3 AI基础软件竞争格局

3.8.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

（1）模型训练平台

（2）模型部署平台

（3）模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

3.9 医疗大模型标准化

3.9.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

3.9.2 行业大模型标准体系

3.9.3 医疗大模型标准及解读

1、医疗健康行业大模型系列标准框架

2、医疗大模型标准解读

第4章：中国医疗大模型应用场景分析

4.1 医疗大模型行业应用场景分布

4.2 医疗大模型应用场景：医学影像和图像

4.2.1 医学影像和图像概述

4.2.2 医学影像和图像领域大模型应用优势分析

4.2.3 医学影像和图像领域大模型应用案例分析

4.3 医疗大模型应用场景：医疗问答和智能问诊

4.3.1 医疗问答和智能问诊概述

4.3.2 医疗问答和智能问诊领域大模型应用优势分析

4.3.3 医疗问答和智能问诊领域大模型应用案例分析

4.4 医疗大模型应用场景：辅助诊疗和临床决策

4.4.1 辅助诊疗和临床决策概述

4.4.2 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用优势分析

4.4.3 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用案例分析

4.5 医疗大模型应用场景：医疗记录和行政管理

4.5.1 医疗记录和行政管理概述

4.5.2 医疗记录和行政管理领域大模型应用优势分析

4.5.3 医疗记录和行政管理领域大模型应用案例分析

4.6 医疗大模型应用场景：个人健康管理

4.6.1 个人健康管理概述

4.6.2 个人健康管理领域大模型应用优势分析

4.6.3 个人健康管理领域大模型应用案例分析

4.7 医疗大模型应用场景：其他

4.7.1 生命科学研究

4.7.2 药械研发

4.7.3 医疗保险

4.8 医疗大模型应用场景战略地位分析

第5章：中国医疗大模型应用实践分析

5.1 中国医疗大模型应用实践汇总

5.2 医疗大模型应用案例分析

5.2.1 北京友谊医院大模型应用布局

1、医院概况

2、医疗大模型落地实践

3、医疗大模型最新布局动态

5.2.2 郑州大学第一附属医院大模型应用布局

1、医院概况

2、医疗大模型落地实践

3、医疗大模型最新布局动态

5.2.3 浙江省人民医院大模型应用布局

1、医院概况

2、医疗大模型落地实践

3、医疗大模型最新布局动态

5.2.4 上海仁济医院大模型应用布局

1、医院概况

2、医疗大模型落地实践

3、医疗大模型最新布局动态

5.2.5 复旦大学附属中山医院大模型应用布局

1、医院概况

2、医疗大模型落地实践

3、医疗大模型最新布局动态

5.3 医疗大模型应用难点及应对

5.3.1 大模型“幻觉”问题

5.3.2 数据质量与成本问题

5.3.3 隐私保护和数据安全

5.3.4 伦理道德问题

第6章：中国医疗大模型企业案例解析

6.1 中国医疗大模型企业梳理与对比

6.2 中国医疗大模型产业企业案例分析（不分先后，可指定）

6.2.1 医联-MedGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.2 叮当健康-叮当HealthGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.3 医渡科技-医疗大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.4 智云健康-ClouD GPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.5 华为-盘古医疗大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.6 东软-添翼医疗大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.7 科大讯飞-星火认知大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.8 百度-灵医大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.9 创业慧康-BsoftGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.10 商汤科技-医疗大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

——展望篇——

第7章：中国医疗大模型产业政策环境洞察&发展潜力

7.1 医疗大模型产业政策环境洞悉

7.1.1 国家层面医疗大模型产业政策汇总

7.1.2 国家层面医疗大模型产业发展规划

7.1.3 国家重点政策/规划对医疗大模型产业的影响

7.2 医疗大模型产业PEST分析图

7.3 医疗大模型产业SWOT分析

7.4 医疗大模型产业发展潜力评估

7.5 医疗大模型产业未来关键增长点

7.6 医疗大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

7.7 医疗大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

第8章：中国医疗大模型产业投资战略规划策略及建议

8.1 医疗大模型产业投资风险预警

8.1.1 风险预警

8.1.2 风险应对

8.2 医疗大模型产业投资机会分析

8.2.1 医疗大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 医疗大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 医疗大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 医疗大模型产业空白点投资机会

8.3 医疗大模型产业投资价值评估

8.4 医疗大模型产业投资策略建议

8.5 医疗大模型产业可持续发展建议