医疗大模型正在加速落地。
IDC最新发布的《中国医疗大模型技术评估,2026》显示,2025年医疗大模型相关项目较2024年增长2倍,成为未来两年首要投资的技术。
值得关注的是,在IDC开展的第二轮医疗大模型实测中,东软添翼医疗大模型拿下场景、技术、服务三大维度的十项满分,表现突出。
这场实测不仅是一次技术比拼,更折射出医疗大模型从概念走向实用的深层变革。
医疗大模型不拼参数,拼什么?
过去很长一段时间,大模型行业陷入“参数焦虑”:模型越大、算力越强、速度越快,似乎就越先进。但放到医疗场景,这套逻辑正在失效。医生和医院关心的不是模型参数,而是三个问题:AI输出是否可信?决策逻辑是否清晰?能否真正融入日常诊疗?
IDC实测结果印证了这一转变。医疗大模型与通用大模型在标准化场景中的差距持续收窄,单纯技术参数已不再是决胜关键,行业梯队分化更多体现在可信可控、可解释、可落地三大能力上。
东软添翼之所以脱颖而出,也正是基于此:
1,不只是答得快,更是信得过
医疗AI的第一准则是安全、无幻觉、可溯源。普通大模型可以容忍一定概率的“一本正经胡说八道”,但在辅助诊断、用药建议、病历生成等环节,一丝错误都可能引发严重后果。
东软添翼从底层设计就把“可信”放在首位。它深度融合“启悟”医疗知识平台,集成20万+质控规则与万余疾病知识库,模型输出的每一条结论都能追溯到诊疗规范、临床指南或权威文献,从根源上抑制幻觉。实测中,其在医学知识、健康问答、辅助诊断等场景正确率逼近100%,错题率控制在5%以内,达到高年资医师水平。
2,拒绝黑箱,让AI决策透明可解释
医疗行业最忌讳“黑箱算法”。医生需要知道AI为什么给出这个诊断、依据是什么、逻辑链条是什么,否则不敢用、不能用、不愿用。
东软采用“思维链+循证医学”融合技术,完整模拟医生“问诊—查体—鉴别诊断—制定方案”的临床思维,逐层展示推理路径、明确证据来源,把“黑箱”变成透明“白盒”。这不仅让临床人员愿意接受,也满足医院质控、伦理、监管的多重要求,解决了医疗AI长期难以落地的核心堵点。
3,告别Demo秀,而是100+等级医院真刀真枪验证
不少医疗大模型还停留在实验室演示、小范围试点阶段,一到全院规模化部署就“水土不服”。东软添翼则不然,其已经完成超100家等级医院全流程落地,从门诊病历生成、检验检查解读,到住院诊疗、诊后随访、慢病管理,真正嵌入HIS、EMR等核心系统,成为医生日常工作不可或缺的助手。
这三点,揭示了医疗AI的关键:技术可以激进,应用必须严谨保守;创新可以大胆,落地必须贴合临床。
脱颖而出的密码:是三大硬核支点
为什么在众多医疗大模型中,东软添翼医疗大模型能拿到十项满分?答案不是单点技术突破,而是数据、技术+业务、规模化落地的三位一体壁垒,这也是医疗大模型从“能用”迈向“好用、管用”的关键。
近日,哈佛医学研究团队对市面上的一些AI通用大模型进行了一次测试,发现其医学误诊率竟然高达80%,而补充完整临床数据后,诊断失败率显著下降,证明医疗 AI 的核心瓶颈并非算法能力,而是高质量专业数据。
东软在医疗数据领域积累深厚:拥有50万例标注电子病历构建的医疗语料库,97万项医学概念、128万条医学术语库和覆盖10549种ICD编码疾病的疾病知识与临床诊疗知识库。更具优势的是其稀缺多模态影像资产,涵盖人体25个部位、149种疾病的 354 个医学影像数据集,包括190万个病人、154万次检查数据以及1亿+标注的影像切片。在多模态医疗 AI 成为趋势的当下,形成了通用模型难以逾越的壁垒。
同时,东软建立2000余项数据质量标准,对数据进行精细化清洗与迭代,极致的数据质量直接压低模型幻觉率,保障输出准确性。
而且,东软添翼并非单纯技术模型,而是与医疗业务深度绑定的一体化解决方案。依托自主研发的“融智”框架,东软搭建起医疗智能模型集群,将大模型能力融入智慧医疗、智慧服务、智慧管理、智慧基层、智慧卫健及城市级健康医疗数据空间六大核心场景,实现“模型即业务”。正如其名,东软认为,最好的AI,是与业务无感融合,如“添翼”般原生融入诊疗全程。
东软添翼的优势不仅在于技术指标,更在于真实落地成效与生态协同能力。例如在武汉大学中南医院,添翼2.0就实现了在全院所有临床科室的深度应用,系统日均可生成近约500份出院小结,全院日均完成3500-4000份病历内涵质控,大幅提升病历质量与效率。
在生态层面,东软对内联动医疗设备、康养服务等板块,对外与顶尖医疗机构、科研机构、应用单位等达成战略合作,形成技术-场景-生态的完整壁垒。
可以说,东软添翼医疗大模型的十项满分,不是测出来的“纸面成绩”,而是在几百家医院日复一日打磨出来的“实战能力”。
赢家画像:医疗大模型未来趋势
IDC的这份实测报告,不仅是一份成绩单,更是未来发展的风向标。行业正在经历三大深刻变革,谁能抓住,谁就是下一阶段领跑者。
趋势之一,是从通用底座到专科专家。未来的医疗大模型将不再追求“全能化”,而是成为“专科专家”。IDC预测,肿瘤、妇科、儿科等专科的数据训练将成为重点。因为通用模型很难理解专科特有的复杂病理机制和诊疗逻辑。
东软此次的满分表现,很大程度上得益于其在专病数据集上的深耕。未来的赢家,一定是那些敢于下沉到专科深处,构建高质量专科知识图谱的企业。
趋势之二,是多智能体协同成为标配。单打独斗的智能体已经不够用了。未来的医院软件将是“多智能体社会”。从挂号预问诊到入院检查,再到手术方案制定和术后康复,需要多个智能体协同工作。
这要求厂商不仅要会做大模型,更要会做“编排”。谁能构建起一个高效、协同的智能体生态,谁就能重构医院的业务流程。
趋势之三,是从买软件到买效果的商业模式重构。这是一个更具颠覆性的趋势。随着大模型应用的深入,医疗机构的付费模式将发生变化。IDC报告提到,医疗机构倾向于“按量、按需、按效果”付费。
这意味着,厂商不能再像过去那样卖一套License就完事了。如果AI辅助诊断系统不能真正帮医生提高效率,或者不能帮医院带来实际的管理收益,医院就不愿意买单。这种商业模式的倒逼,将彻底改变厂商的生存逻辑,迫使大家必须把产品做到“真落地、真好用”。
后记:医者仁心
希波克拉底誓言中的“不伤害”是医学伦理的基石。这句话放在医疗AI时代,有了新的含义:技术可以强大,但必须有敬畏;AI可以高效,但必须守底线。
医疗的本质是“医者仁心”,AI的使命是放大这份善意:帮医生减轻文书负担、把时间还给患者;帮基层医院提升能力、缩小资源差距;帮医院优化流程、提升效率与质量。
正如东软集团副总裁、医疗健康事业部总经理李东在添翼2.0发布时所说:“添翼升级的核心,是从数据管理、医疗模型可信构建到价值转化的全链条系统性重构,让AI真正发挥作用,赋能医疗健康行业。”
唯有坚守医疗伦理、深耕临床需求、打磨真实价值的企业,才能成为行业长期领跑者。


























