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２０２５年的醫療大模型，有兩個特點日益鮮明：一是大模型的專病專科化；二是參與醫院數量的激增。
據動脈網此前報道，截至２０２５年４月３０日，在國內排名前１００的醫院中，已有９８家對外宣布完成了大模型部署，且已有３３家醫院在通用大模型的基礎上進一步研發出了５５個垂類大模型。
專病專科大模型的到來預示著國內醫療大模型的應用已進入２．０階段，由以往較為泛化的線上預問診、生成式電子病歷、院外患者隨訪管理等應用逐步深化，聚焦專病專科臨床切實痛點。
專病專科大模型的訓練開發需要觸及醫院多模態臨床數據的內核，因此更需要醫院的深度參與。而今年年初ＤｅｅｐＳｅｅｋ的爆火讓醫院看見了低成本本地部署的希望，進一步激發了醫院的參與熱情……種種因素驅動之下，醫院＋專病專科大模型的浪潮開始席卷國內醫療ＡＩ產業。
而在近三個月的時間里，動脈網發現，有多個全球／全國首個專病專科大模型接連發布，且其背后不乏國家醫學中心建設醫院的身影。作為國家醫學中心的建設單位，這些醫院／機構往往代表著國內（某一科室／某一疾病）的最高診療水平，其參與開發的專病專科大模型（應用），足以成為行業風向標。因此，本文將聚焦由國家醫學中心建設醫院參與開發的專病專科大模型（應用），力求從數量、領域、參與單位及推廣方式等多維度繪制完整的產業圖譜。
１５家醫院入局，開發出１２個＂首個＂專病專科大模型（應用）
自２０２２年１２月國家衛健委發文，宣布北京積水潭醫院、上海市第六人民醫院作為國家骨科醫學中心主體醫院至今，我國已有１４個國家醫學中心，由２５家醫院／機構承建。
圖１：國家醫學中心及建設醫院名單
據動脈網不完全統計，截至發稿，共有１５家醫院參與開發了２７個專病專科大模型（應用），且有１２個大模型（應用）為國內首個。例如，首都醫科大學附屬北京兒童醫院的＂福棠·百川＂為國內首個兒科大模型；復旦大學附屬中山醫院的＂觀心＂則是我國首個深耕心血管專科領域的醫療大模型，首都醫科大學附屬北京天壇醫院的＂天樞＂更是全球首個神經疾病大模型。１２個首創，也從側面展示了這些專病專科大模型（應用）的實力與行業影響力。
圖２：國家醫學中心建設醫院專病專科大模型（應用）名單
圖３：國家醫學中心開發的首個專病專科大模型（應用）名單
從數量來看，目前擁有專病專科大模型（應用）數量最多的醫院為華中科技大學附屬同濟醫院，共計５個，涉及領域包括兒童罕見病、腦出血、女性腫瘤、胰腺癌以及鼻竇炎；復旦大學附屬中山醫院和廣州醫科大學附屬第一醫院以３個大模型（應用）數量位居第二，前者涉及心血管專科、心血管罕見病及消化內鏡領域，后者所參與開發的大模型均與腫瘤相關，涉及泛縱隔腫瘤、肺癌兩個病種。
圖４：國家醫學中心建設醫院專病專科大模型（應用）數量
需要說明的是，復旦大學附屬華山醫院并未透露專病專科大模型及應用數量，但有報道稱，復旦大學附屬華山醫院曾透露華山感染已就＂如何借助ＡＩ大模型推動發熱待查等疑難感染性疾病的精準診療及相關免疫致病機制的探究＂與多個合作伙伴建立了合作。基于本地知識庫和多模態大模型算法開發的發熱助手工具，便是其中之一。此外，復旦大學附屬華山醫院還基于大模型技術構建了專病數據庫，從而實現了專病ＣＲＦ表全自動化信息提取與錄入，以及院級全病程干預知識圖譜的精準ＡＩ定位。
腫瘤大模型，成為主戰場
從細分領域來看，涉及腫瘤的專病專科大模型（應用）數量最多，達到了６個；其次為兒科和心（腦）血管，分別有５個大模型（應用）涉及；再次為神經疾病，共有３個大模型（應用）涉及。
圖５：國家醫學中心建設醫院專病專科大模型（應用）細分領域分布
并且，值得注意的是，腫瘤、兒科、心（腦）血管、神經疾病等多個專病專科大模型（應用），還進一步呈現出了細分趨勢。
圖６：國家醫學中心建設醫院腫瘤大模型（應用）
具體而言，腫瘤領域的６款大模型涉及了女性腫瘤、胰腺癌、泛縱隔腫瘤、肺癌、腎臟腫瘤５大病種。并且，除通過智能問診等實現的輔助診療外，腫瘤領域還出現了病理大模型和融合影像大模型的專病專科大模型。例如，廣州醫科大學附屬第一醫院利用弱監督學習技術開發的＂ＤｅｅｐＧＥＭ＂，能夠通過常規的ＨＥ染色病理切片圖像預測肺癌患者的常見基因突變；其研發的＂影像ＡＩ＋甲基化液體活檢＂雙引擎診斷系統（ＰｕｌｍｏＳｅｅｋ Ｐｌｕｓ模型）則首次融合了臨床數據、ＣＴ影像特征與血液ｃｆＤＮＡ甲基化標志物，進而可檢測５－１０毫米的可疑結節，減少８５％的良性結節患者非必要的手術創傷，并避免７２％的惡性結節治療延誤風險。
圖７：國家醫學中心建設醫院兒科大模型（應用）
而兒科領域大模型跑馬圈地的特征則更為明顯。截至目前，５款兒科大模型（應用）均具備輔助診療、健康管理、科普教育等功能。但進一步來看，除＂福棠·百川＂與＂小布醫生＂為兒科全科大模型外，其余３個兒科大模型均立足于不同的兒科細分領域。
其中，＂福星＂是國內首個兒童青少年肥胖ＡＩ大模型、＂啟智＂是全球首個專注于兒童腦健康的ＡＩ大模型、＂哪吒·靈童＂則是國內首個聚焦兒科罕見病診療痛點的大模型。
細分化趨勢同樣蔓延至了心（腦）血管大模型領域，華中科技大學附屬同濟醫院的＂腦瑞康＂主攻腦出血賽道，復旦大學附屬中山醫院除發布心血管罕見病大模型外，更是發布了備受矚目的國內首個心血管專科大模型－－觀心大模型；中南大學湘雅二醫院在研的＂融合晝夜節律多模態數據的冠心病介入術后風險精準預測醫療大模型技術研發＂涉及冠心病，阜外心血管病醫院則正在研發心肌病輔助診療大模型。
而除腫瘤、兒科以及心（腦）血管外，還有大模型（應用）涉及心理、皮膚、口腔、耳鼻喉、消化、感染、慢性腎病、影像（非特定疾病）等醫療細分領域。
院企合作開發，仍是主流
從合作模式來看，２７個專病專科大模型（應用）中有１２個采用了院企合作的開發方式，占據較大比重。
圖８：院企聯合開發的專病專科大模型（應用）
從合作數量來看，１２個專病專科大模型（應用）中，神州醫療參與項目數量最多，達到了５個，而百川智能、安德醫智、智慧眼、腦動極光、武田中國等企業亦與相關醫院開展了合作。
企業的加入彌補了大多數醫院缺乏兼具工程與醫學能力復合型人才的缺憾，能有效賦能醫院開展專病專科大模型的技術攻堅工作。在企業的強勢助力下，諸多專病專科大模型也切實取得了可喜的進展。
醫患對話秒轉文字、病歷一鍵生成、影像報告自動生成……針對神經系統疾病危急重癥多、救治時效要求高、醫生文書負擔超負荷等痛點問題，由首都醫科大學附屬北京天壇醫院和安德醫智聯合開發的神經系統疾病多模態人工智能大模型＂天樞＂，依托語音識別與自然語言理解技術，可將門診和病房的病歷書寫時間平均縮短７０％以上。
不僅如此，基于高質量真實世界醫療數據和北京天壇醫院神經專科權威專家的臨床經驗，＂天樞＂深度融合安德醫智自研影像大模型與多種開源語言大模型，依托華為自主創新基礎設施構建，全面適配昇騰算力平臺，實現從精準影像識別到智能診療決策的綜合能力躍升，構建了覆蓋＂篩查－診斷－治療－康復＂全周期的智能協同系統，可適用于門急診、住院等多種臨床場景。
此外，為使診療決策更貼近真實臨床邏輯，在安德醫智的支持下，通過知識蒸餾訓練等手段，＂天樞＂具備專家級的診斷能力。并且，＂天樞＂大模型可自動提取９０％質控上報信息，顯著提升神經系統疾病診療的規范化水平。針對ＡＩ大模型常見的＂幻覺＂問題，系統引入多模態數據交叉驗證機制，并對神經疾病相關知識庫與指南實時索引，從而確保每一項決策均有完整、可溯源的證據鏈條，進而全面提升神經疾病ＡＩ診療的可信度與安全性。
同樣在解決幻覺問題上發力的，還有神州醫療。以其聯合復旦大學附屬兒科醫院開發的全球首個專注于兒童腦健康的ＡＩ大模型＂啟智＂為例。結合檢索增強技術和語義相似度重排策略，＂啟智＂有效解決了幻覺問題，進而確保了回答的可信度與專業性。
同時，針對通用大模型在兒童腦健康場景中適配性差等問題，＂啟智＂還整合了國家兒童醫學中心腦健康領域的臨床經驗與國際領先的創新成果，融合循證醫學指南與共識，基于神州醫療的雙引擎多模態技術，通過知識庫構建、模型微調、提示詞工程等手段提升大模型臨床應用效果，為多端多場景兒童腦疾病防治和心智促進提供技術支撐。
從項目進展來看，２７個專病專科大模型中至少有１５個已經或即將進入應用階段。
這些專病專科大模型，有些將接入國家兒童醫學中心協作網，深化多中心真實世界研究。例如華中科技大學附屬同濟醫院聯合神州醫療開發的＂哪吒·靈童＂兒童罕見病大模型、首都醫科大學附屬北京兒童醫院聯合百川智能等開發的＂福棠·百川＂；有些則預計將通過相關＂篩查防控系統＂快速落地應用。例如上海交通大學醫學院附屬上海兒童醫學中心聯合神州醫療開發的兒童青少年肥胖大模型＂福星＂，其強調在家庭、社區、學校協作網絡下對兒童青少年開展肥胖防控篩查與智能化干預。
而在尚未進入臨床大規模應用的在研項目中，亦有數個項目宣布即將進入臨床應用或即將加速產業化。隨著越來越多專病專科大模型在真實世界中的大規模應用，國內專病專科大模型必將直擊痛點，真正為臨床提供有價值的賦能。
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