医疗领域的人工智能应用近年来得到了迅速发展，AI 大模型在医疗领域的应用场景可分为诊前、诊中、诊后，涉及诊前的药物研发、基因研究、预约就诊、预检分诊以及导诊，诊中的临床诊断、临床治疗病历录入及药物检索，诊后的医保支付、报告获取、患者随访、康复管理及远程医疗等。

Frost&Salivon 数据显示，2020-2025 年 Al+医疗市场规模呈现高增长状态，市场总规模在 2025 年将达348 亿元，增速维持在40%左右。观研数据中心数据显示，AI人工智能细分市场中，影像、数据交换与存储、综合辅助诊断占比较高，占比分别为 34%、22%、13%。据动脉橙数据显示，从2022 年1月1日至2023 年6月28 日全球生成式AI医疗领域累计投融资事件超过 160 起累计投资金额超57.1亿美元。

可以说，Al+医疗市场前景广阔，一级市场活跃。但综合上半年一二级市场AI的投资情况，横向对比来看，与金融、政务、文娱、教育等行业相比，医疗行业大模型的渗透率仍然较低。

美国较早推行了医疗信息化，医疗行业有着丰富的结构化的数据，这也方便了美国企业在研发端发力，其中微软、谷歌、英伟达等科技巨头在 AI医疗领域布局积极，比如谷歌早在 2014 年就收购了 DeepMind，2016 年 DeepMind 就提出将算法应用到医疗保健领域，目前谷歌和 DeepMind 团队发布的医疗大模型Med-PaLM在医学考试中已经基本接近“专家”医生水平，2022年7月DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构，其ALphaFold 算法构建的数据库中包含了超过2亿种已知蛋白质结构，为开发新药物或新技术来应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。

从国内来看，目前影响大模型在医疗领域渗透的主要问题在于数据，一方面医疗行业数据量非常大、质量较差，将医疗行业的数据进行整理清洗需要一个过程；另一方面医疗行业数据涉及患者隐私和国家安全等敏感信息，数据开放度低。尽管面临着数据困难，但国内科技企业一直在迎难而上，比如华为盘古大模型已经助力药品开发，百度文心一言发布了落地医药行业的产品 GBI-Bot，京东健康发布了“京医千询”医疗大模型等等。

从一二级市场来看，对于大模型+医疗，二级市场更多关注的是原有医疗信息化企业产品的智能化，而一级市场更多关注大模型在医药研发、辅助诊断等方面的应用。

报告认为，美国在 AI 大模型发展的基础理论与基础数据方面，有着独特的优势，这也为AI大模型的使用打下了基础尤其是在医疗研发等方向其会继续保持着先发优势。相比美国，国内一直扮演着追随者的角色，在基础模型方面，中美之间的差距并不大，“重应用轻基础”的研发理念，以及国内庞大的下游需求，让国内机构更加专注于落地应用的研究，可以说，在 AI 大模型的应用上，国内更胜一筹。

一方面，国内一级市场更多是关于大模型应用的创业项目，另一方面，各行业包括医疗领域较成熟的企业，均依托在各自行业的深耕，或外接基础模型，或利用开源模型自研模型来使所从事的行业用上AI 大模型。初衷就是落地而去，可能会在落地应用上领先一步。

但与此同时，报告也指出，国内某些行业尚未完成信息化，基础数据的匮乏使得AI大模型在某些行业寸步难行，此外，算力制约成为中美AI 竞争的一把利刃，努力冲破算力制约是AI发展路上的头等大事。