蚂蚁集团研究院&中国信通院：2025人工智能大模型在医疗领域发展态势研究报告

早期医疗人工智能系统主要采用垂直化设计范式，围绕单一医学任务构建专用模型。这类模型通常基于特定类型数据(如影像、文本等)进行训练，在标准化场景中可实现较高精度，但其能力边界受限于狭窄的领域知识范围。由于医疗场景的强领域特性，模型跨机构迁移时面临数据分布差异、设备参数波动等挑战，需要针对目标场景重新标注数据并选代调参。同时，医疗数据的强隐私属性导致训练样本获取困难，而专业医学标注需要临床专家参与，进一步加剧了小模型在罕见病诊疗、多模态联合诊断等复杂场景中的应用瓶颈。更为严峻的是，医学数据所固有的多态特征与小型模型有限的单模态处理能力之间存在结构性矛盾，难以支撑临床决策所需的综合推理，制约了早