摘要：医疗大模型是基于海量数据，通过深度学习与大规模预训练技术构建的人工智能模型，正逐渐成为推动现代医学实践发展的重要技术动力。本文梳理了近五年医疗大模型的相关核心文献，重点探讨医疗大模型从“实验室探索”到“临床实际部署”的发展过程。研究发现，基于Transformer 的医疗大模型通常具有多源异构数据融合、知识涌现及跨模态特征对齐等核心能力。这些能力在提升临床决策精准度、加速智慧医院建设和医疗专科精准诊断方面具有深远意义。然而，随着相关技术的不断迭代，也逐渐暴露出一系列新的风险与挑战，例如隐私泄漏、黑箱算法可解释性不足、临床决策可能出现“幻觉”以及责任归属边界模糊等问题。为此，本文系统回顾医疗大模型的技术演进史，着重分析医疗大模型在多模态诊疗、医患沟通重构等实际应用场景的现状，基于现有研究提出“数据 - 算法 - 应用 - 法律”四位一体的治理框架，并展望医疗大模型未来发展方向。

关键词：医疗大模型；多模态融合；临床决策支持；“四位一体”治理

1 引言

当前，全球医疗体系面临着人口老龄化加剧、慢性病负担加重和优质资源失衡的问题，传统诊疗模式的效能瓶颈正在逐渐显现。“健康中国”战略深入实施、民生科技加速研发、电子病历步入智能，数字医疗已进入以人工智能为核心的智能化驱动阶段。特别的，在医疗数据呈现几何级数增长的当下，如何在离散琐碎的临床诊断信息中提炼关键数据，已然成为加快医疗领域成型和推动智慧医疗发展的核心命题。

生成式人工智能的崛起是医疗领域进入“大语言模型时代”的一大标志性特征。这一技术的突破，不仅赋予机器理解复杂医学逻辑的能力，更展现了在多任务泛化、跨模态理解和自然语言交互等方面的优势性能，这一方面是传统机器学习模型和深度学习模型无法比拟的。伴随着底层架构的成熟和参数规模的增长，医疗大模型正在向临床诊疗、药物研发、健康管理和行政办公等垂直场景加速渗透，成为引领智慧医院建设的中坚力量，为医疗产业结构升级提出新一代解决方案。

当今时代，各类专科领域大模型落地方案不断涌现。这类模型在提升精准诊疗水平和优化资源配置方面，逐渐展现出实际应用价值。本文通过解构专科领域大模型的落地实践，探索了医疗大模型在复杂应用场景下的技术实施路径。研究重点在于，大模型如何借助多模态特征对齐与知识增强技术，将医学影像、生化指标和文本病例等异构数据进行统一表示，并进一步转化为可用于决策支持的信号，为科学诊断和治疗提供辅助支持。

基于算法治理、数据确权和伦理规范等维度，本文探讨构建垂直领域大模型的评价标准体系。通过不同技术路线实施的对比分析，为开发者提供模型的优化策略，同时为政策制定者提供 AI 监管体系、患者隐私保障和大模型技术安全等方面的理论依据。为确保相关技术在现实可以适用，本文研究范围严格限定在了近五年的技术发展阶段，通过梳理早期 Transformer 架构向大参数模型的演进过程，保证研究结论具备时效性、前瞻性和可实施性，为后续的开发者提供具有参考价值的实践启示。医疗大模型演进架构图如图1 所示。

2 文献梳理与分析

2.1 医疗大数据资源整合与安全治理体系

医疗大模型的构建依靠大量多源异构数据的深度整合，并对相关数据进行规范化整理。数据基础方面，冯铭、郑雪晴等人通过分析结构化数据、影像组学以及生物信息在神经系统疾病中的应用，证实了多维数据挖掘在揭示疾病发病机制中的关键作用 [1]。针对医疗信息化进程中长期存在数据丢失和数据共享困难等问题，李洪晨、马捷等人提出一种基于区块链技术的安全保护模型。该模型凭借非对称加密机制保护数据传输安全，借助 PBFT 共识算法维护数据共享过程可信性，确保医疗信息在平等共享过程中的安全性 [2]。顾一纯、何达等人利用 PMC 指数模型对我国健康医疗大数据政策进行了量化评价。研究表明，国家层面政策在性质和功能上已基本完善，但在激励约束和生命周期管理上仍存在优化空间 [3]。进入大模型时代后，崔立真、孙晓芳等人进一步梳理多源异构数据的融合瓶颈，在此基础上创新性地提出涵盖知识图谱化和可解释化方向的技术体系，以推动医疗数据由被动记录向主动干预转变[4]。

2.2 从传统机器学习模型到大模型涌现的演进

技术范式变革推动了医疗辅助决策从单一特征分析迈向多任务泛化。王星、刘晓燕借助决策树算法对门诊病例开展特征提取工作，实现呼吸道疾病的高效简化预测，验证了传统机器学习在减少临床检验复杂度方面的价值 [5]。之后，朱文迪、陈华等人运用层次分析法以及反向传播神经网络，构建准确率极高的居民健康分级评价模型，实现对健康状况的客观量化评价 [6]。鉴于 Transformer 架构的爆发，邓佳文、任福继对2023 年大模型在能力涌现与对齐技术方面的突破进行了回顾，认为相关进展为垂直领域应用提供了重要的技术基础 [7]。朱文珍指出，大模型借助自监督学习显著提升多任务泛化能力，不单单能优化诊疗流程，同时也为加速药物研发以及革新医学教育模式上提供核心驱动力 [8]。在这个背景之下，顾东晓、赵旺等人基于知识管理视角揭示大模型“涌现”特征对健康医疗知识体系的重塑作用，确立了应对技术变革的动态知识管理框架[9]。

2.3 临床专科化应用落地与智慧医院建设

大模型在智慧医院当中深度嵌入，极大程度上提升临床路径精准度以及效率。白培发、黄宗浩等人针对大模型在智慧医院中潜在应用场景开展系统综述，并且预判它将成为引领医院产业变革关键力量 [10]。在骨科领域方面，张志成、王静等人研发多模态大模型OrthoGPT，凭借多场景个性化诊疗生成技术，为非医院场景下应急指导以及术后康复提供智能方案 [11]。鉴于医患交互这个核心环节，陈安天、卢军等人开展生成式AI 对医患共享决策影响机制探究，强调该技术能赋能患者参与决策，不过需深化可解释性来应对传统告知挑战 [12]。同时，技术赋能正逐步向价值理性回归，瞿晶晶、陈芷韵等人提出“人机协同沟通范式”等三位一体框架，试图借助大模型量化表征患者主观体验，以此来在大模型时代实现以患者为中心医疗理念[13]。

2.4 医疗大模型的伦理风险识别与全球治理框架

鉴于多模态大模型的广泛应用，伦理安全和政策监管逐渐成为了学术界关注的焦点。王玥、宋雅鑫等人通过解读世界卫生组织发布的《卫生领域人工智能的伦理与治理：多模态大模型指南》，为国内开发者以及政策制定者梳理了国际共识下的六项核心原则 [14]。在此基础上，刘浏、张馨等人进一步分析了医疗大模型在深度应用过程中所凸显的数据隐私、算法决策、主体关系以及社会公平四大核心风险，并提出了“数据-算法- 应用- 法律”四位一体的治理框架[15]。陈紫林、祝帆帆等人指出，医疗大语言模型嵌入临床工作流应遵循自主、有利、不伤害以及公平的基本伦理准则，同时强调提升生成内容准确性和可解释性是实现落地的关键 [16]。

3 研究现状总结与评述

当前医疗大模型领域正在从单一任务模型迈向通用多模态模型。技术层面核心进展体现在 Transformer 架构大规模预训练模型已经拥有深度语义理解能力和多任务泛化能力，能够胜任开展精准诊疗、药物研发和医学教育等多核心场景的优化工作。凭借对海量多源异构数据的自监督学习，模型不单单实现了对医学文本的精准解析，还在医学影像、生化指标等多模态数据的特征对齐方面取得突破性进展，为人体健康管理从被动治疗向主动干预转型提供了技术支撑。伴随着知识增强和对齐技术的成熟，大模型的 " 涌现 " 特性正重塑健康医疗知识管理体系，这使得动态、个性化的临床决策辅助有概率成为可能。这种技术革新不单单会提升智慧医院的运行效率，还在垂直专科领域催生了一系列高性能的专用模型，标志着医疗智能化进入以生成式 AI 为核心驱动的新阶段中。

尽管医疗大模型拥有巨大应用潜力，不过在实际临床部署以及深度应用当中依然面临严峻挑战。数据方面局限性依然突出，鉴于医疗健康数据拥有高度多源异构性与碎片化特性，如何突破数据孤岛并得以实现高质量、标准化数据融合仍是行业瓶颈，并且数据在采集与共享当中的隐私暴露风险始终是制约技术落地的红线。在模型算法方面，大模型固有的“幻觉”现象、知识表示的不确定性以及莫拉维克悖论等问题，造成生成内容在高度严谨的临床场景当中缺乏足够可解释性与准确性。

此外，医疗领域的伦理治理体系仍处于构建阶段，对于算法决策风险、主体责任归属以及社会公平性的法律监管依然不能保证全覆盖。现有政策环境虽然提供了宏观方向，不过在微观的激励约束机制与全生命周期管理方面仍有提升空间，致使技术赋能与人文关怀之间、工具理性与价值理性之间仍存在难以完全弥合的裂痕。

展望未来，医疗大模型会朝着可解释性更强、伦理框架更完善以及应用场景更普惠方向深度演进。研究重点会转向构建人机协同的智能沟通范式，借助深化模型可解释性以及责任分配体系，推动大模型从单纯技术工具向价值理性引导的临床伙伴转变，在保障患者权益的前提下提升医患决策的质量。数据治理方面，探索鉴于区块链的数据确权以及隐私计算技术会成为主流，目的在于构建安全可信、平等共享的医疗数据生态。同时，开发轻量化、边缘侧可部署普惠型大模型，针对提升基层医疗服务水平以及缩小区域间医疗资源差距具有战略意义。伴随全球针对医疗多模态大模型治理准则的细化，跨学科以及跨部门“政产学研医”协同生态会日趋成熟。凭借持续的技术迭代以及范式创新，医疗大模型有望真正量化患者主观体验，进而实现以患者为中心的智慧医疗愿景，同时为构建人类健康命运共同体贡献核心技术支撑。医疗大模型临床决策辅助如图2 所示。

参考文献

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[2] 李洪晨 ， 马捷 ， 胡漠 . 面向健康医疗大数据安全保护的医疗区块链模型构建 [J]. 图书情报工作 ， 2021， 65 （02）： 37-44.

[3] 顾一纯 ， 何达 ， 黄佳妤 ， 等 . 基于 PMC 指数模型的我国健康医疗大数据发展的政策环境研究 [J]. 中国卫生政策研究 ， 2022， 15（04）： 45-51.

[4] 崔立真 ， 孙晓芳 ， 刘宁 ， 等 . 多源异构医疗大数据融合与分析技术 [J]. 山东大学学报 （ 工学版 ）， 2026， 56 （01）： 1-13+25.

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[16] 陈紫林 ， 祝帆帆 ， 罗宇昕 ， 等 . 大语言模型在医疗健康领域的应用现状与前景展望 [J]. 医学与哲学 ， 2025， 46 （12）： 32-37.

基金项目：安徽省自然科学基金项目（2008085QD192）、2022 年度安徽省社会科学创新发展研究课题攻关项目（2022CX160）、博士后科研启动基金（2021bsh001）