2024年以来随着大模型在用户端展开应用，医疗机构明显感受到了大模型对业务的提升作用，同时对大模型的认知度也大幅提升。越来越多的医疗机构开始对大模型持开放态度，尤其是DeepSeek的问世，促使用户对大模型的需求从被动转向主动，进一步加速大模型在医疗市场的落地与应用。

国际数据公司（IDC）于近日发布了《中国医疗大模型技术评估，2025》报告，对市场上多个医疗大模型进行了技术评估，设计了一系列医学专业问题和任务进行测试，考查了大模型在医学知识问答、住院病历生成、检验检查解读、临床病例分析等任务场景的应用，并以此为依据从场景、技术、服务三个方面对大模型进行综合评估，同时探讨了医疗大模型的市场现状、未来展望。

任务型医疗大模型实测——模型能力已备

本次报告甄选的厂商包括创业慧康、东软集团、福鑫科创、惠每科技、浪潮企业云、腾讯健康、商汤科技、讯飞医疗、卫宁健康（按公司拼音首字母顺序排序），其中6家厂商参与最终实测。评估发现，当前医疗大模型在多个场景已经展现出了良好的水平，大幅度超越了过往单一模型的能力，已经能够辅助临床医生完成一部分重复的工作以及辅助医生决策，对医生进行提示。具体表现如下：

在场景化方面

各厂商在不同的场景展现出了各自的优势，在准确性、全面性和专业性能力方面都展现出较高的水平，并受到了用户的广泛认可。在准确性方面，各厂商之间没有展现出较大的差异。其中，专业医疗技术厂商基于在过往项目的数据和行业认知积累，对于问题的考虑更为全面，分析的逻辑更加符合临床思维习惯，可用性更高。

在模型性能方面

虽然参与的技术厂商以两条路径进行医疗大模型的训练，但多数大模型在多个性能维度上都表现出良好水平，能够快速响应多维度多场景的任务，展现其准确的任务理解、较优的泛化能力、全面的思考能力和较稳定的任务表现。但是也可以发现部分大模型在重复回答同一任务时，其一致性较差；部分模型在执行部分连续任务时需要重复提示，且偶尔会出现幻觉。

在多模态能力方面

相较于前期的语言大模型，这一代的大模型产品具备了初步的多模态能力，由文字扩展到图像、语音等数据模态。然而，在实际应用中，多数医疗大模型的多模态能力并未得到体现，主要的交互形式仍然以文字、语音方式为主。部分厂商虽然具备识别心电图图像的功能模块，但实际识别正确率较低。

在技术服务方面

大模型初步问世，厂商纷纷增加了该方面的投入，打造更多成功案例，提供本地化的服务团队，及时响应用户的需求。但厂商仍然需要加强复合团队的建设，加深对于医疗场景的理解，从而能够快速理解用户的需求，降低沟通的隐形成本，甚至帮助用户梳理需求。

医疗大模型持续进阶并加速落地

AI Agent从L2向L3跨越

医疗大模型在这一阶段展现出了巨大的潜力，但当前的应用仅发挥其能力的“冰山一角”，如何与医疗场景进一步融合成为行业未来阶段探索的方向。以智能体为代表的行业应用正在成为大模型落地的主流范式，当前的医疗AI Agent以单点的辅助任务为主，医疗AI Agent正在经历从L2向L3的跨越。

2025年初DeepSeek问世，DeepSeek-R1打破传统依赖海量原始数据的训练模式，降低计算资源消耗，摆脱对大规模、高成本思维链标注的依赖，开源了模型代码、架构及训练细节，为开发者提供了接触前沿技术的机会，使得后来者能够快速追平先发者的优势。

随着DeepSeek底层模型的部署，大模型本身竞争将进一步弱化，但相反加速了复杂的贴近于核心场景的医疗AI Agent的开发进程，推进行业从L2向L3迈进，压缩了各厂商的研发时间。厂商这在一背景下，需要加快其研发的进程，迎头赶进，才能够在市场上获得先机。

当前，医疗大模型技术厂商，尤其是医疗技术厂商正积极与DeepSeek进行对接，加速模型的迭代与升级，并探索医疗AI Agent，市场将迎来新一轮的变革。

IDC中国高级市场分析师林红表示，2025年大模型已经从构想落地到实践，随着越来越多成功案例的涌现，市场对大模型的信心将进一步增强。然而，目前大模型在行业侧的应用仍然处于早期阶段，多数厂商与用户的合作集中在简单场景。差异化的优势并没有得到充分体现，未来技术厂商需要进一步与医疗机构展开合作，探索多元化复杂场景的构建，并完善自身的技术服务能力，展开生态合作，这样才能更快取得市场先机。

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