医疗大数据如何打通从科研到临床的“最后一公里”？前沿技术与医疗场景的深度融合如何推动疾病预防、诊断和治疗？7月2日，毕马威中国在北京举办首届健康科技50报告发布会暨榜单颁奖典礼，并发布毕马威中国《首届健康科技50》报告（以下称《报告》）。 《报告》将健康科技产业链分为应用层、技术层和基础层三大板块。其中，应用层主要体现在科技对产业链上、中、下游各环节的赋能作用，包括研发、生产制造、服务支付等关键节点；技术层则由提供各类人工智能技术的供应商构成；而基础层则涵盖了为整个产业链提供支撑服务的企业，主要包括数据服务、硬件设备以及底层技术服务等核心要素。 《报告》还涉及医疗大模型等热点话题。目前，医疗大模型主要分为五类，包括大型语言模型(LLM)、语言条件多智能体大模型、多模态大模型、图学习大模型、视觉语言大模型。 在全球范围内，据不完全统计，在已发布的医疗大模型中，按模型类别来看，大语言模型数量最多，占比近65%；按分布海内外发表数量来看，中国发布数量占比超70%。 据毕马威中国医疗健康和生命科学行业审计主管合伙人黎志贤观察，AI大模型赋能医疗行业的全链条环节，覆盖从健康监测到慢病管理，从辅助诊断到个性化治疗方案的制定，从医学影像分析到药物研发等多元化场景。他表示，作为AI技术的重要智慧引擎，大模型技术正在通过“从局部到整体，自上而下”的方式，逐步融入医疗与生命科学的各类场景，这一趋势不仅重构了传统医疗软件系统的架构与应用模式（如HIS、EMR、CDSS等），还借助大模型的泛化能力，为更广泛的医疗场景带来了“AI+”的创新机遇。 微医控股董事会主席兼总裁张君表示，AI已经成为重塑医疗生产关系的破局关键。据其介绍，国内健康科技企业现已在天津落地运营AI健共体，建设升级人工智能总医院，依托自研医疗大模型及“5+1智能体”（AI医生、AI药师、AI检查、AI健管、AI智控和AI健康管家），贯通诊疗全链路，实现基层能力、健康指标“双提升”及医疗成本优化。 然而，《报告》也注意到，AI在医疗领域的广泛应用也带来了伦理与公平性挑战，需在技术发展的同时注重数据隐私保护和医疗资源的均衡分配。 另外，毕马威中国审计合伙人周硕认为，医疗大模型发展处于早期，行业虽然经过了“产品打造”阶段，但亟待通过“性能验证”释放商业价值。目前，对大多数医疗大模型依然缺乏明确的安全性、有效性的验证和监管体系，是大模型商业化推广限速因素。
