市场规模与增长 - 2025年中国医疗大模型市场规模预计接近20亿元 在行业爆发期间预计以140%的年平均增长率增长 2028年市场规模将突破百亿元 [1][2] - 2025年中国互联网医疗行业市场规模预计增至4799亿元 [3] - 2024年前四个月国内新发布医疗大模型数量已超过100个 远超2024年全年的94个和2023年全年的61个 [1][2] 专家智能体技术发展 - 专家智能体以AI大模型为技术底座 结构化专家团队的诊疗经验 复刻专业语料和临床决策框架 形成专家的数字分身 [1] - 大模型推理能力提升和训练模式迭代使医疗垂直大模型能够理解医学思维和医疗决策逻辑 实现可信的辅助决策 [2] - 专家智能体已成为基于大模型技术的主要应用场景之一 头部企业已陆续推出AI医生产品 [2] 应用场景与价值 - 专家智能体可协助医生拓展诊疗边界 推动优质医疗资源更普惠可及 但数字分身不能取代专家做出诊断决策 [1] - 智能体应用可提升诊疗效率 通过智能分流使专科专家落入诊疗流程的第四个环节 减少专家额外或重复的精力消耗 [5] - 智能体介入可提高专家诊疗精准性 AI智能分身可做好医患语言体系衔接的翻译工作 减少诊断偏倚 [6] - 头部医院已将专家智能体延伸至患者随访和基层医院医生培训中 推动专家级诊疗能力向基层医疗复制推广 [6] 技术挑战与限制 - 医疗大模型面临逻辑黑箱和AI幻觉两大关键问题 直接影响模型的可信度、可用性和可控性 [8] - 专家智能体根据医疗垂直大模型蒸馏产生的小模型 大模型的知识体系和推理路径影响决策精度 [8] - 专家语料获取可能通过原始方式存在数据噪音 训练规则库质量和医生权威性影响模型效果 [8][9] - AI医疗大模型多模态识别能力尚不理想 对不同尺寸、像素和色温的影像资料难以精准识别 [10] 专家参与与信任建立 - 专家需要深度参与模型开发与迭代 每天根据真实患者情况给予额外反馈 经验总结沉淀到大模型中 [9][10] - 建立高度信任关系需要专家对智能体进行授权、背书、签字和复盘 专家精力可能仅能胜任一个或几个问诊平台的工作量 [10] - 专家参与动力在于提升诊疗效率 但需要为智能体的诊断签字并担负医疗责任 [7]

2024年全行业只有30%的AI领导者表示，其CEO对AI投资回报感到满意。 来源：格路人 编辑：北玄 正面临系统性经营困局、甚至倒闭潮的医疗服务体系，大部分机构无力为第三方AI服务长期付费。而那一小撮头部医院，越是地位高实力强，越是满心满 眼写着「白嫖」二字。最终能筛选出来的优质付费客户，寥寥无几。 封面来源：pixabay 经过上半年的沉淀，关于「AI+医疗服务」的商业故事，正变得日趋平庸。 在B端，商业故事是一盘以「辅助诊断」为主食材的冷饭，用AI这口新锅继续炒。 但背后的商业逻辑依然不是卖冷饭，而是卖锅。「辅助诊断」这种鸡肋产品推了这么多年，少有B端客户愿意为冷饭买单，精明的玩家们都在借着新概念卖 设备，一小波红利吃到多少算多少。 可即便是卖设备，即便是新技术带动新需求，也得甲方手头宽裕才行。 业务价值足够清楚，从甲方钱包里依然只能掏出硬币而非支票，这是B端商业故事的命门。 事实上，在国内的商业环境下做to B生意，靠「服务」就是只能赚些辛苦钱，这是全行业SaaS服务商的一曲悲歌，改成AIaaS也不行。甚至可以武断地说， 「AI+医疗服务」所有to B的商业故事，都注定不可能太诱人。 负责「AI+医疗 ...