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| 【出版機構】: | 中研智業(yè)研究院 | |
| 【報告名稱】: | 中國醫(yī)療大模型行業(yè)現(xiàn)狀模式與投資策略分析報告2024-2030年 | |
| 【關 鍵 字】: | 醫(yī)療大模型行業(yè)報告 | |
| 【出版日期】: | 2024年4月 | |
| 【交付方式】: | EMIL電子版或特快專遞 | |
| 【報告價格】: | 【紙質(zhì)版】: 6500元 【電子版】: 6800元 【紙質(zhì)+電子】: 7000元 | |
| 【聯(lián)系電話】: | 010-57126768 15311209600 | |
——綜述篇——
第1章：醫(yī)療大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優(yōu)勢
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.2 醫(yī)療大模型行業(yè)界定
1.2.1 醫(yī)療大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 醫(yī)療大模型相關專業(yè)術語
1.2.3 醫(yī)療大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.3.1 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
1.3.2 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3.3 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準
——現(xiàn)狀篇——
第2章：中國醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析
2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
2.2 中國大模型落地醫(yī)療可行性分析
2.3 中國醫(yī)療大模型技術選型與部署方式
2.3.1 中國醫(yī)療大模型技術選型
2.3.2 中國醫(yī)療大模型部署方式
2.4 中國醫(yī)療大模型開發(fā)與應用模式
2.4.1 提示工程
2.4.2 各種指令/任務微調(diào)
2.4.3 繼續(xù)訓練通用大模型
2.4.4 從頭開始預訓練
2.5 中國醫(yī)療大模型產(chǎn)品匯總
2.6 中國醫(yī)療大模型招投標情況
2.6.1 醫(yī)療大模型招投標統(tǒng)計
2.6.2 醫(yī)療大模型招投標分析
2.7 中國醫(yī)療大模型競爭要素及競爭格局
2.7.1 醫(yī)療大模型競爭要素
2.7.2 醫(yī)療大模型競爭格局
2.7.3 主要醫(yī)療大模型廠商競爭力評價
2.8 中國醫(yī)療大模型市場規(guī)模體量
2.9 中國醫(yī)療大模型發(fā)展痛點
第3章：中國醫(yī)療大模型技術架構及能力構建
3.1 完整大模型開發(fā)步驟
3.2 大模型基礎架構及工程化
3.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer架構
2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP
3.2.2 大模型工程化
1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務運營（服務部署與托管）
5、平臺支撐能力
3.3 基礎大模型底座
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模態(tài)大模型
3.3.4 科學大模型
3.4 醫(yī)療大模型構建路線圖
3.4.1 行業(yè)需求分析與資源評估
1、業(yè)務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數(shù)據(jù)層評估
5、工程層評估
3.4.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環(huán)境搭建
4、數(shù)據(jù)處理
5、模型訓練共建
3.4.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署
1、模型精調(diào)
2、模型評估
3、模型重訓優(yōu)化
4、模型聯(lián)調(diào)部署
5、模型應用運營
3.5 醫(yī)療大模型基礎能力構建概述
3.6 醫(yī)療大模型基礎能力構建之“算力”
3.6.1 大模型的算力需求分析
3.6.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
3.6.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務器供應商格局
3.6.4 醫(yī)療大模型算力部署路徑
3.7 醫(yī)療大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
3.7.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
3.7.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
3.7.3 數(shù)據(jù)API
3.7.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
3.7.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
3.7.6 數(shù)據(jù)維護
3.7.7 醫(yī)療大模型對數(shù)據(jù)的需求
3.8 醫(yī)療大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
3.8.1 AI基礎軟件概述
3.8.2 AI基礎軟件市場概況
3.8.3 AI基礎軟件競爭格局
3.8.4 AI基礎軟件主要類型
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
（1）模型訓練平臺
（2）模型部署平臺
（3）模型推理平臺
3、數(shù)據(jù)處理和分析工具
4、優(yōu)化和自動化工具
3.9 醫(yī)療大模型標準化
3.9.1 大模型標準體系發(fā)展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
3.9.2 行業(yè)大模型標準體系
3.9.3 醫(yī)療大模型標準及解讀
1、醫(yī)療健康行業(yè)大模型系列標準框架
2、醫(yī)療大模型標準解讀
第4章：中國醫(yī)療大模型應用場景分析
4.1 醫(yī)療大模型行業(yè)應用場景分布
4.2 醫(yī)療大模型應用場景：醫(yī)學影像和圖像
4.2.1 醫(yī)學影像和圖像概述
4.2.2 醫(yī)學影像和圖像領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.2.3 醫(yī)學影像和圖像領域大模型應用案例分析
4.3 醫(yī)療大模型應用場景：醫(yī)療問答和智能問診
4.3.1 醫(yī)療問答和智能問診概述
4.3.2 醫(yī)療問答和智能問診領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.3.3 醫(yī)療問答和智能問診領域大模型應用案例分析
4.4 醫(yī)療大模型應用場景：輔助診療和臨床決策
4.4.1 輔助診療和臨床決策概述
4.4.2 輔助診療和臨床決策領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.4.3 輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析
4.5 醫(yī)療大模型應用場景：醫(yī)療記錄和行政管理
4.5.1 醫(yī)療記錄和行政管理概述
4.5.2 醫(yī)療記錄和行政管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.5.3 醫(yī)療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析
4.6 醫(yī)療大模型應用場景：個人健康管理
4.6.1 個人健康管理概述
4.6.2 個人健康管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.6.3 個人健康管理領域大模型應用案例分析
4.7 醫(yī)療大模型應用場景：其他
4.7.1 生命科學研究
4.7.2 藥械研發(fā)
4.7.3 醫(yī)療保險
4.8 醫(yī)療大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第5章：中國醫(yī)療大模型應用實踐分析
5.1 中國醫(yī)療大模型應用實踐匯總
5.2 醫(yī)療大模型應用案例分析
5.2.1 北京友誼醫(yī)院大模型應用布局
1、醫(yī)院概況
2、醫(yī)療大模型落地實踐
3、醫(yī)療大模型最新布局動態(tài)
5.2.2 鄭州大學第一附屬醫(yī)院大模型應用布局
1、醫(yī)院概況
2、醫(yī)療大模型落地實踐
3、醫(yī)療大模型最新布局動態(tài)
5.2.3 浙江省人民醫(yī)院大模型應用布局
1、醫(yī)院概況
2、醫(yī)療大模型落地實踐
3、醫(yī)療大模型最新布局動態(tài)
5.2.4 上海仁濟醫(yī)院大模型應用布局
1、醫(yī)院概況
2、醫(yī)療大模型落地實踐
3、醫(yī)療大模型最新布局動態(tài)
5.2.5 復旦大學附屬中山醫(yī)院大模型應用布局
1、醫(yī)院概況
2、醫(yī)療大模型落地實踐
3、醫(yī)療大模型最新布局動態(tài)
5.3 醫(yī)療大模型應用難點及應對
5.3.1 大模型“幻覺”問題
5.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量與成本問題
5.3.3 隱私保護和數(shù)據(jù)安全
5.3.4 倫理道德問題
第6章：中國醫(yī)療大模型企業(yè)案例解析
6.1 中國醫(yī)療大模型企業(yè)梳理與對比
6.2 中國醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
6.2.1 醫(yī)聯(lián)-MedGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.2 叮當健康-叮當HealthGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.3 醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.4 智云健康-ClouD GPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.5 華為-盤古醫(yī)療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.6 東軟-添翼醫(yī)療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.7 科大訊飛-星火認知大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.8 百度-靈醫(yī)大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.9 創(chuàng)業(yè)慧康-BsoftGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.10 商湯科技-醫(yī)療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第7章：中國醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?BR>7.1 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
7.1.1 國家層面醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
7.1.2 國家層面醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)的影響
7.2 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
7.3 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
7.4 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
7.5 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點
7.6 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測（未來5年預測）
7.7 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
7.7.1 整體發(fā)展趨勢
7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
7.7.3 技術創(chuàng)新趨勢
7.7.4 細分市場趨勢
7.7.5 市場競爭趨勢
第8章：中國醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
8.1 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)投資風險預警
8.1.1 風險預警
8.1.2 風險應對
8.2 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
8.2.1 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
8.2.2 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會
8.2.3 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會
8.2.4 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會
8.3 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
8.4 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
8.5 醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：本報告研究領域所處行業(yè)
圖表3：醫(yī)療大模型的定義
圖表4：醫(yī)療大模型的特征
圖表5：醫(yī)療大模型專業(yè)術語
圖表6：醫(yī)療大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
圖表8：醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權威數(shù)據(jù)來源
圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標準
圖表13：中國大模型發(fā)展歷程
圖表14：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
圖表15：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
圖表16：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表17：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表18：中國大模型落地醫(yī)療可行性分析
圖表19：中國醫(yī)療大模型行業(yè)招投標分析
圖表20：中國醫(yī)療大模型市場競爭格局
圖表21：中國主要醫(yī)療大模型廠商競爭力評價
圖表22：中國醫(yī)療大模型市場規(guī)模體量
圖表23：中國醫(yī)療大模型發(fā)展痛點
圖表24：大模型技術路線及算法架構
圖表25：大模型工程化
圖表26：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
圖表27：模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表29：服務運營（服務部署與托管）
圖表30：平臺支撐能力
圖表31：NLP大模型
圖表32：CV大模型
圖表33：多模態(tài)大模型
圖表34：科學大模型
圖表35：醫(yī)療大模型構建路線圖
圖表36：醫(yī)療大模型基礎能力構建
圖表37：醫(yī)療大模型基礎能力構建之“算力”
圖表38：大模型的算力需求分析
圖表39：AI芯片市場分析
圖表40：AI服務器市場分析
圖表41：大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
圖表42：數(shù)據(jù)處理與服務概述
圖表43：國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
圖表44：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表45：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表46：AI基礎軟件市場概況
圖表47：AI基礎軟件競爭格局
圖表48：大模型開發(fā)平臺
圖表49：醫(yī)療大模型標準解讀
圖表50：醫(yī)療大模型行業(yè)應用場景分布
圖表51：醫(yī)學影像和圖像概述
圖表52：醫(yī)學影像和圖像領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表53：醫(yī)學影像和圖像領域大模型應用案例分析
圖表54：醫(yī)療問答和智能問診概述
圖表55：醫(yī)療問答和智能問診領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表56：醫(yī)療問答和智能問診領域大模型應用案例分析
圖表57：輔助診療和臨床決策概述
圖表58：輔助診療和臨床決策領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表59：輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析
圖表60：醫(yī)療記錄和行政管理概述
圖表61：醫(yī)療記錄和行政管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表62：醫(yī)療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析
圖表63：個人健康管理概述
圖表64：個人健康管理領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表65：個人健康管理領域大模型應用案例分析
圖表66：醫(yī)療大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表67：中國醫(yī)療大模型應用實踐匯總
圖表68：友誼醫(yī)院大模型應用布局
圖表69：鄭州大學第一附屬醫(yī)院大模型應用布局
圖表70：浙江省人民醫(yī)院大模型應用布局
圖表71：上海仁濟醫(yī)院大模型應用布局
圖表72：復旦大學附屬中山醫(yī)院大模型應用布局
圖表73：中國醫(yī)療大模型企業(yè)案例解析
圖表74：中國醫(yī)療大模型企業(yè)梳理與對比
圖表75：中國醫(yī)療大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表76：醫(yī)聯(lián)-MedGPT基本信息
圖表77：醫(yī)聯(lián)-MedGPT模型特點
圖表78：醫(yī)聯(lián)-MedGPT技術架構
圖表79：醫(yī)聯(lián)-MedGPT應用場景
圖表80：醫(yī)聯(lián)-MedGPT特點
圖表81：醫(yī)聯(lián)-MedGPT最新進展
圖表82：叮當健康-叮當HealthGPT基本信息
圖表83：叮當健康-叮當HealthGPT模型特點
圖表84：叮當健康-叮當HealthGPT技術架構
圖表85：叮當健康-叮當HealthGPT應用場景
圖表86：叮當健康-叮當HealthGPT下游客戶
圖表87：叮當健康-叮當HealthGPT最新進展
圖表88：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型基本信息
圖表89：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型特點
圖表90：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型技術架構
圖表91：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型應用場景
圖表92：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型下游客戶
圖表93：醫(yī)渡科技-醫(yī)療大模型最新進展
圖表94：智云健康-ClouD GPT基本信息
圖表95：智云健康-ClouD GPT模型特點
圖表96：智云健康-ClouD GPT技術架構
圖表97：智云健康-ClouD GPT應用場景
圖表98：智云健康-ClouD GPT下游客戶
圖表99：智云健康-ClouD GPT最新進展
圖表100：華為-盤古醫(yī)療大模型基本信息
圖表101：華為-盤古醫(yī)療大模型特點
圖表102：華為-盤古醫(yī)療大模型技術架構
圖表103：華為-盤古醫(yī)療大模型應用場景
圖表104：華為-盤古醫(yī)療大模型下游客戶
圖表105：華為-盤古醫(yī)療大模型最新進展
圖表106：東軟-添翼醫(yī)療大模型基本信息
圖表107：東軟-添翼醫(yī)療大模型特點
圖表108：東軟-添翼醫(yī)療大模型技術架構
圖表109：東軟-添翼醫(yī)療大模型應用場景
圖表110：東軟-添翼醫(yī)療大模型下游客戶
圖表111：東軟-添翼醫(yī)療大模型最新進展
圖表112：科大訊飛-星火認知大模型基本信息
圖表113：科大訊飛-星火認知大模型特點
圖表114：科大訊飛-星火認知大模型技術架構
圖表115：科大訊飛-星火認知大模型應用場景
圖表116：科大訊飛-星火認知大模型下游客戶
圖表117：科大訊飛-星火認知大模型最新進展
圖表118：百度-靈醫(yī)大模型基本信息
圖表119：百度-靈醫(yī)大模型特點
圖表120：百度-靈醫(yī)大模型技術架構
單位官方網(wǎng)站：http://www.nyscw.net
中研智業(yè)研究院-聯(lián)系人：楊靜 李湘
中研智業(yè)研究院-咨詢電話：010-57126768
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