医疗大模型迎政策红利 医疗大数据行业市场现状及前景趋势分析

近日，北京市人民政府办公厅发布关于印发《北京市加快医药健康协同创新行动计划(2024-2026年)》(以下简称《行动计划》)的通知，其中提到，加快以医疗大模型为代表的人工智能技术赋能产业发展，支持医疗大模型开发和落地应用，推进数字疗法、人工智能辅助治疗等产品的研发应用，推动人工智能技术赋能新药研发。

对于该政策的落地，网经社电子商务研究中心数字生活电商分析师陈礼腾在接受21世纪经济报道记者采访时表示，首先，该政策出台将鼓励企业和研究机构在医疗大模型领域进行更多的技术探索和创新，有望加速推动医疗大模型行业的整体进步。此外，政策强调对医疗大模型落地应用的支持，这将有助于加速医疗大模型其在临床诊疗、疾病预测、健康管理等方面的应用推广。另一方面，医疗大模型不断完善，未来的应用也有助于提高医疗服务的准确性和效率，为患者提供更加精准、个性化的治疗方案。

医疗大数据行业市场现状分析

医疗大数据主要包括了人们的日常健康体征数据、体检数据、病例数据、处方数据、用药情况数据、基因数据等围绕着人体各项健康指标以及与健康行为相关的数据。此外，从宏观角度还包括公共卫生范畴内的数据等。这些数据可以帮助医院管理者进行更有效的资源分配和绩效评估，提高医疗服务效率。

随着ChatGPT的出圈，生成式人工智能带来了新一轮技术热潮，国内外面向多领域的大模型产品纷纷问世，作为典型的知识和技术密集型行业，医疗行业大模型能够通过学习大量医疗数据来生成新的数据实例，协助药物研发、医学影像、医疗文本分析等，应用前景十分广泛。

2023年5月，国内首款医疗大语言模型MedGPT发布，数字医疗服务开始进入2.0时代。一年来，京东健康、百度、腾讯、卫宁健康(6.110, 0.01, 0.16%)等互联网企业，中国科学院自动化研究所、浙江大学、上海交通大学等科研院所，也相继发布医疗大语言模型。生成式人工智能在医疗场景中技术积累越发成熟，应用场景日益丰富。

中研普华产业院研究报告《2023-2028年医疗大数据行业市场深度分析及发展策略研究报告》分析显示

随着GPT技术的突破，市场对于AI+医疗/医药领域的关注度再度升温，生成式人工智能带来了新一轮技术热潮，国内外面向多领域的大模型产品纷纷问世，数字医疗服务也开始进入2.0时代。当前，国内布局医疗大模型的企业数量仍不断增加，涵盖了互联网科技、医疗健康、人工智能等多个领域。

有行业观点认为，整体而言，医疗大模型能够助力医疗领域降本增效，从诊疗、医药科研、健康管理、基层医疗等多个层面赋能医疗行业，并全方位提升患者的就诊、医疗体验。但与此同时，在生命科学领域，涉及人才、技术、数据、政策等方面，医药大模型的发展痛点和相关风险也不容忽视。陈礼腾指出，在算力需求持续增长、数据安全和隐私保护、商业落地以及监管层面，医疗大模型行业发展仍需克服相应的挑战。

医疗数据的敏感性要求严格的数据保护措施，防止隐私泄露和数据滥用。当前全球网络数据安全形式严峻，数据泄露事件数量持续增长，造成的危害日趋严重，尤其是大数据因其蕴藏的巨大价值和集中化的存储管理模式成为网络攻击的重点目标。

医疗大数据行业市场前景趋势分析

我国数字医疗经过多年多个阶段的信息化建设，目前已基本完成了数字化、网络化;并实现了一定程度的智能化。借助信息化打造的数字基础底座，人工智能和数字疗法正快速崛起，随着医疗信息化的不断深入，医疗大数据已成为医院运营的重要组成部分，推动了医疗服务的数字化转型。

医疗大模型开放和应用前景广阔的同时，其发展痛点和相关风险也不容忽视。毕马威中国就指出，在生命科学领域，人才、技术和数据以及政策等，是在谈及AI发展困境时常被提及的因素。

其次，是数据安全和隐私保护，医疗数据涉及患者隐私和敏感信息，如何确保数据在收集、存储、处理和应用过程中的安全性和隐私保护，是医疗大模型发展中必须面对的重要问题。

此外，在商业落地方面，尽管医疗大模型在技术上取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如如何与现有医疗体系有效融合、如何确保模型在临床实践中的准确性和可靠性等。这导致医疗大模型的落地应用相对较慢。

欲了解更多该行业的市场数据及未来行业投资前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年医疗大数据行业市场深度分析及发展策略研究报告》。