报告说明:
博思数据发布的《2024-2030年中国医疗大模型市场增长点与投资价值分析报告》介绍了医疗大模型行业相关概述、中国医疗大模型产业运行环境、分析了中国医疗大模型行业的现状、中国医疗大模型行业竞争格局、对中国医疗大模型行业做了重点企业经营状况分析及中国医疗大模型产业发展前景与投资预测。您若想对医疗大模型产业有个系统的了解或者想投资医疗大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
第1章医疗大模型行业综述及数据来源说明1.1 大模型产业界定1.1.1 大模型定义1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心优势1.1.4 大模型所处行业1.2 医疗大模型行业界定1.2.1 医疗大模型的界定1、定义2、特征1.2.2 医疗大模型相关专业术语1.2.3 医疗大模型行业监管1.3 医疗大模型产业画像1.4 本报告数据来源及统计标准说明1.4.1 本报告研究范围界定1.4.2 本报告权威数据来源1.4.3 研究方法及统计标准第2章全球医疗大模型产业发展现状及趋势2.1 全球大模型产业发展现状2.1.1 全球大模型产业发展历程2.1.2 全球大模型产业发展概况2.1.3 全球大模型产业主流产品2.1.4 全球大模型产业市场规模体量2.2 全球医疗大模型发展历程2.3 全球医疗大模型技术水平2.4 全球医疗大模型应用现状2.4.1 全球医疗大模型应用概况2.4.2 全球医疗大模型应用进展1、西门子医疗2、GE医疗3、飞利浦医疗2.5 国外医疗大模型产业发展经验借鉴2.6 全球医疗大模型产业发展趋势洞悉第3章中国医疗大模型产业发展现状及痛点3.1 中国大模型发展现状及趋势分析3.1.1 中国大模型发展历程3.1.2 中国已发布大模型数量变化3.1.3 中国大模型参数规模变化3.1.4 中国大模型商业模式分析3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉3.2 中国大模型落地医疗可行性分析3.3 中国医疗大模型技术选型与部署方式3.3.1 中国医疗大模型技术选型3.3.2 中国医疗大模型部署方式3.4 中国医疗大模型开发与应用模式3.4.1 提示工程3.4.2 各种指令/任务微调3.4.3 继续训练通用大模型3.4.4 从头开始预训练3.5 中国医疗大模型产品汇总3.6 中国医疗大模型招投标情况3.6.1 医疗大模型招投标统计3.6.2 医疗大模型招投标分析3.7 中国医疗大模型竞争要素及竞争格局3.7.1 医疗大模型竞争要素3.7.2 医疗大模型竞争格局3.7.3 主要医疗大模型厂商竞争力评价3.8 中国医疗大模型市场规模体量3.9 中国医疗大模型发展痛点第4章中国医疗大模型技术架构及能力构建4.1 完整大模型开发步骤4.2 大模型基础架构及工程化4.2.1 大模型基础架构1、Transformer架构2、大规模语言模型：BERT和GPT3、卷积神经网络CNN4、循环神经网络RNN5、前馈神经网络MLP4.2.2 大模型工程化1、数据工程（数据处理和回流）2、模型调优（模型训练与微调）3、模型交付（模型压缩与测试）4、服务运营（服务部署与托管）5、平台支撑能力4.3 基础大模型底座4.3.1 NLP大模型4.3.2 CV大模型4.3.3 多模态大模型4.3.4 科学大模型4.4 医疗大模型构建路线图4.4.1 行业需求分析与资源评估1、业务需求评估2、算力层评估3、算法层评估4、数据层评估5、工程层评估4.4.2 行业数据与大模型共建1、明确场景目标2、模型选择3、训练环境搭建4、数据处理5、模型训练共建4.4.3 行业大模型精调与优化部署1、模型精调2、模型评估3、模型重训优化4、模型联调部署5、模型应用运营4.5 医疗大模型基础能力构建概述4.6 医疗大模型基础能力构建之“算力”4.6.1 大模型的算力需求分析4.6.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片发展现状3、AI芯片供应商格局4、主要AI芯片类型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC4.6.3 AI服务器1、AI服务器概述2、AI服务器发展现状3、AI服务器供应商格局4.6.4 医疗大模型算力部署路径4.7 医疗大模型基础能力构建之“数据”4.7.1 数据处理与服务概述4.7.2 国内外主要大语言模型数据集4.7.3 数据API4.7.4 训练数据开发4.7.5 推理数据开发4.7.6 数据维护4.7.7 医疗大模型对数据的需求4.8 医疗大模型基础能力构建之“AI基础软件”4.8.1 AI基础软件概述4.8.2 AI基础软件市场概况4.8.3 AI基础软件竞争格局4.8.4 AI基础软件主要类型1、机器学习框架和库2、模型训练和部署平台（1）模型训练平台（2）模型部署平台（3）模型推理平台3、数据处理和分析工具4、优化和自动化工具4.9 医疗大模型标准化4.9.1 大模型标准体系发展1、大模型标准体系1.02、可信AI大模型标准体系2.04.9.2 行业大模型标准体系4.9.3 医疗大模型标准及解读1、医疗健康行业大模型系列标准框架2、医疗大模型标准解读第5章中国医疗大模型应用场景分析5.1 医疗大模型行业应用场景分布5.2 医疗大模型应用场景：医学影像和图像5.2.1 医学影像和图像概述5.2.2 医学影像和图像领域大模型应用优势分析5.2.3 医学影像和图像领域大模型应用案例分析5.3 医疗大模型应用场景：医疗问答和智能问诊5.3.1 医疗问答和智能问诊概述5.3.2 医疗问答和智能问诊领域大模型应用优势分析5.3.3 医疗问答和智能问诊领域大模型应用案例分析5.4 医疗大模型应用场景：辅助诊疗和临床决策5.4.1 辅助诊疗和临床决策概述5.4.2 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用优势分析5.4.3 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用案例分析5.5 医疗大模型应用场景：医疗记录和行政管理5.5.1 医疗记录和行政管理概述5.5.2 医疗记录和行政管理领域大模型应用优势分析5.5.3 医疗记录和行政管理领域大模型应用案例分析5.6 医疗大模型应用场景：个人健康管理5.6.1 个人健康管理概述5.6.2 个人健康管理领域大模型应用优势分析5.6.3 个人健康管理领域大模型应用案例分析5.7 医疗大模型应用场景：其他5.7.1 生命科学研究5.7.2 药械研发5.7.3 医疗保险5.8 医疗大模型应用场景战略地位分析第6章中国医疗大模型应用实践分析6.1 中国医疗大模型应用实践汇总6.2 医疗大模型应用案例分析6.2.1 北京友谊医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.2 郑州大学第一附属医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.3 浙江省人民医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.4 上海仁济医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.5 复旦大学附属中山医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.3 医疗大模型应用难点及应对6.3.1 大模型“幻觉”问题6.3.2 数据质量与成本问题6.3.3 隐私保护和数据安全6.3.4 伦理道德问题第7章全球及中国医疗大模型企业案例解析7.1 全球及中国医疗大模型企业梳理与对比7.2 全球医疗大模型产业企业案例分析7.2.1 微软-LLaVA-Med1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.2.2 谷歌-Med-PaLM M1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3 中国医疗大模型产业企业案例分析7.3.1 医联-MedGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.2 叮当健康-叮当HealthGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.3 医渡科技-医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.4 智云健康-ClouD GPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.5 华为-盘古医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.6 东软-添翼医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.7 科大讯飞-星火认知大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.8 百度-灵医大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.9 创业慧康-BsoftGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.10 商汤科技-医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展第8章中国医疗大模型产业政策环境洞察&发展潜力8.1 医疗大模型产业政策环境洞悉8.1.1 国家层面医疗大模型产业政策汇总8.1.2 国家层面医疗大模型产业发展规划8.1.3 国家重点政策/规划对医疗大模型产业的影响8.2 医疗大模型产业PEST分析图8.3 医疗大模型产业SWOT分析8.4 医疗大模型产业发展潜力评估8.5 医疗大模型产业未来关键增长点8.6 医疗大模型产业趋势预测分析8.7 医疗大模型产业发展趋势洞悉8.7.1 整体发展趋势8.7.2 监管规范趋势8.7.3 技术创新趋势8.7.4 细分市场趋势8.7.5 市场竞争趋势第9章中国医疗大模型产业投资规划建议规划策略及建议9.1 医疗大模型产业投资前景预警9.1.1 风险预警9.1.2 风险应对9.2 医疗大模型产业投资机会分析9.2.1 医疗大模型产业链薄弱环节投资机会9.2.2 医疗大模型产业细分领域投资机会9.2.3 医疗大模型产业区域市场投资机会9.2.4 医疗大模型产业空白点投资机会9.3 医疗大模型产业投资价值评估9.4 医疗大模型产业投资前景研究建议9.5 医疗大模型产业可持续发展建议图表目录图表1：大模型的特征图表2：本报告研究领域所处行业图表3：医疗大模型的定义图表4：医疗大模型的特征图表5：医疗大模型专业术语图表6：医疗大模型行业监管图表7：医疗大模型产业链结构梳理图表8：医疗大模型产业链生态全景图谱图表9：医疗大模型产业链区域热力图图表10：本报告研究范围界定图表11：本报告权威数据来源图表12：本报告研究方法及统计标准图表13：全球大模型产业发展历程图表14：全球大模型产业发展概况图表15：全球大模型产业主流产品图表16：全球大模型产业市场规模体量图表17：全球医疗大模型发展历程图表18：全球医疗大模型技术水平图表19：全球医疗大模型应用概况图表20：全球医疗大模型应用进展图表21：国外医疗大模型产业发展经验借鉴图表22：全球医疗大模型产业发展趋势洞悉图表23：中国大模型发展历程图表24：中国已发布大模型数量变化图表25：中国大模型参数规模变化图表26：中国大模型商业模式分析图表27：中国大模型发展趋势洞悉图表28：中国大模型落地医疗可行性分析图表29：中国医疗大模型行业招投标分析图表30：中国医疗大模型市场竞争格局更多图表见正文……
博思数据发布的《2024-2030年中国医疗大模型市场增长点与投资价值分析报告》介绍了医疗大模型行业相关概述、中国医疗大模型产业运行环境、分析了中国医疗大模型行业的现状、中国医疗大模型行业竞争格局、对中国医疗大模型行业做了重点企业经营状况分析及中国医疗大模型产业发展前景与投资预测。您若想对医疗大模型产业有个系统的了解或者想投资医疗大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
第1章医疗大模型行业综述及数据来源说明1.1 大模型产业界定1.1.1 大模型定义1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心优势1.1.4 大模型所处行业1.2 医疗大模型行业界定1.2.1 医疗大模型的界定1、定义2、特征1.2.2 医疗大模型相关专业术语1.2.3 医疗大模型行业监管1.3 医疗大模型产业画像1.4 本报告数据来源及统计标准说明1.4.1 本报告研究范围界定1.4.2 本报告权威数据来源1.4.3 研究方法及统计标准第2章全球医疗大模型产业发展现状及趋势2.1 全球大模型产业发展现状2.1.1 全球大模型产业发展历程2.1.2 全球大模型产业发展概况2.1.3 全球大模型产业主流产品2.1.4 全球大模型产业市场规模体量2.2 全球医疗大模型发展历程2.3 全球医疗大模型技术水平2.4 全球医疗大模型应用现状2.4.1 全球医疗大模型应用概况2.4.2 全球医疗大模型应用进展1、西门子医疗2、GE医疗3、飞利浦医疗2.5 国外医疗大模型产业发展经验借鉴2.6 全球医疗大模型产业发展趋势洞悉第3章中国医疗大模型产业发展现状及痛点3.1 中国大模型发展现状及趋势分析3.1.1 中国大模型发展历程3.1.2 中国已发布大模型数量变化3.1.3 中国大模型参数规模变化3.1.4 中国大模型商业模式分析3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉3.2 中国大模型落地医疗可行性分析3.3 中国医疗大模型技术选型与部署方式3.3.1 中国医疗大模型技术选型3.3.2 中国医疗大模型部署方式3.4 中国医疗大模型开发与应用模式3.4.1 提示工程3.4.2 各种指令/任务微调3.4.3 继续训练通用大模型3.4.4 从头开始预训练3.5 中国医疗大模型产品汇总3.6 中国医疗大模型招投标情况3.6.1 医疗大模型招投标统计3.6.2 医疗大模型招投标分析3.7 中国医疗大模型竞争要素及竞争格局3.7.1 医疗大模型竞争要素3.7.2 医疗大模型竞争格局3.7.3 主要医疗大模型厂商竞争力评价3.8 中国医疗大模型市场规模体量3.9 中国医疗大模型发展痛点第4章中国医疗大模型技术架构及能力构建4.1 完整大模型开发步骤4.2 大模型基础架构及工程化4.2.1 大模型基础架构1、Transformer架构2、大规模语言模型：BERT和GPT3、卷积神经网络CNN4、循环神经网络RNN5、前馈神经网络MLP4.2.2 大模型工程化1、数据工程（数据处理和回流）2、模型调优（模型训练与微调）3、模型交付（模型压缩与测试）4、服务运营（服务部署与托管）5、平台支撑能力4.3 基础大模型底座4.3.1 NLP大模型4.3.2 CV大模型4.3.3 多模态大模型4.3.4 科学大模型4.4 医疗大模型构建路线图4.4.1 行业需求分析与资源评估1、业务需求评估2、算力层评估3、算法层评估4、数据层评估5、工程层评估4.4.2 行业数据与大模型共建1、明确场景目标2、模型选择3、训练环境搭建4、数据处理5、模型训练共建4.4.3 行业大模型精调与优化部署1、模型精调2、模型评估3、模型重训优化4、模型联调部署5、模型应用运营4.5 医疗大模型基础能力构建概述4.6 医疗大模型基础能力构建之“算力”4.6.1 大模型的算力需求分析4.6.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片发展现状3、AI芯片供应商格局4、主要AI芯片类型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC4.6.3 AI服务器1、AI服务器概述2、AI服务器发展现状3、AI服务器供应商格局4.6.4 医疗大模型算力部署路径4.7 医疗大模型基础能力构建之“数据”4.7.1 数据处理与服务概述4.7.2 国内外主要大语言模型数据集4.7.3 数据API4.7.4 训练数据开发4.7.5 推理数据开发4.7.6 数据维护4.7.7 医疗大模型对数据的需求4.8 医疗大模型基础能力构建之“AI基础软件”4.8.1 AI基础软件概述4.8.2 AI基础软件市场概况4.8.3 AI基础软件竞争格局4.8.4 AI基础软件主要类型1、机器学习框架和库2、模型训练和部署平台（1）模型训练平台（2）模型部署平台（3）模型推理平台3、数据处理和分析工具4、优化和自动化工具4.9 医疗大模型标准化4.9.1 大模型标准体系发展1、大模型标准体系1.02、可信AI大模型标准体系2.04.9.2 行业大模型标准体系4.9.3 医疗大模型标准及解读1、医疗健康行业大模型系列标准框架2、医疗大模型标准解读第5章中国医疗大模型应用场景分析5.1 医疗大模型行业应用场景分布5.2 医疗大模型应用场景：医学影像和图像5.2.1 医学影像和图像概述5.2.2 医学影像和图像领域大模型应用优势分析5.2.3 医学影像和图像领域大模型应用案例分析5.3 医疗大模型应用场景：医疗问答和智能问诊5.3.1 医疗问答和智能问诊概述5.3.2 医疗问答和智能问诊领域大模型应用优势分析5.3.3 医疗问答和智能问诊领域大模型应用案例分析5.4 医疗大模型应用场景：辅助诊疗和临床决策5.4.1 辅助诊疗和临床决策概述5.4.2 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用优势分析5.4.3 辅助诊疗和临床决策领域大模型应用案例分析5.5 医疗大模型应用场景：医疗记录和行政管理5.5.1 医疗记录和行政管理概述5.5.2 医疗记录和行政管理领域大模型应用优势分析5.5.3 医疗记录和行政管理领域大模型应用案例分析5.6 医疗大模型应用场景：个人健康管理5.6.1 个人健康管理概述5.6.2 个人健康管理领域大模型应用优势分析5.6.3 个人健康管理领域大模型应用案例分析5.7 医疗大模型应用场景：其他5.7.1 生命科学研究5.7.2 药械研发5.7.3 医疗保险5.8 医疗大模型应用场景战略地位分析第6章中国医疗大模型应用实践分析6.1 中国医疗大模型应用实践汇总6.2 医疗大模型应用案例分析6.2.1 北京友谊医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.2 郑州大学第一附属医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.3 浙江省人民医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.4 上海仁济医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.2.5 复旦大学附属中山医院大模型应用布局1、医院概况2、医疗大模型落地实践3、医疗大模型最新布局动态6.3 医疗大模型应用难点及应对6.3.1 大模型“幻觉”问题6.3.2 数据质量与成本问题6.3.3 隐私保护和数据安全6.3.4 伦理道德问题第7章全球及中国医疗大模型企业案例解析7.1 全球及中国医疗大模型企业梳理与对比7.2 全球医疗大模型产业企业案例分析7.2.1 微软-LLaVA-Med1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.2.2 谷歌-Med-PaLM M1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3 中国医疗大模型产业企业案例分析7.3.1 医联-MedGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.2 叮当健康-叮当HealthGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.3 医渡科技-医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.4 智云健康-ClouD GPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.5 华为-盘古医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.6 东软-添翼医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.7 科大讯飞-星火认知大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.8 百度-灵医大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.9 创业慧康-BsoftGPT1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展7.3.10 商汤科技-医疗大模型1、基本信息2、模型特点3、技术架构4、模型功能5、应用场景6、下游客户7、最新进展第8章中国医疗大模型产业政策环境洞察&发展潜力8.1 医疗大模型产业政策环境洞悉8.1.1 国家层面医疗大模型产业政策汇总8.1.2 国家层面医疗大模型产业发展规划8.1.3 国家重点政策/规划对医疗大模型产业的影响8.2 医疗大模型产业PEST分析图8.3 医疗大模型产业SWOT分析8.4 医疗大模型产业发展潜力评估8.5 医疗大模型产业未来关键增长点8.6 医疗大模型产业趋势预测分析8.7 医疗大模型产业发展趋势洞悉8.7.1 整体发展趋势8.7.2 监管规范趋势8.7.3 技术创新趋势8.7.4 细分市场趋势8.7.5 市场竞争趋势第9章中国医疗大模型产业投资规划建议规划策略及建议9.1 医疗大模型产业投资前景预警9.1.1 风险预警9.1.2 风险应对9.2 医疗大模型产业投资机会分析9.2.1 医疗大模型产业链薄弱环节投资机会9.2.2 医疗大模型产业细分领域投资机会9.2.3 医疗大模型产业区域市场投资机会9.2.4 医疗大模型产业空白点投资机会9.3 医疗大模型产业投资价值评估9.4 医疗大模型产业投资前景研究建议9.5 医疗大模型产业可持续发展建议图表目录图表1：大模型的特征图表2：本报告研究领域所处行业图表3：医疗大模型的定义图表4：医疗大模型的特征图表5：医疗大模型专业术语图表6：医疗大模型行业监管图表7：医疗大模型产业链结构梳理图表8：医疗大模型产业链生态全景图谱图表9：医疗大模型产业链区域热力图图表10：本报告研究范围界定图表11：本报告权威数据来源图表12：本报告研究方法及统计标准图表13：全球大模型产业发展历程图表14：全球大模型产业发展概况图表15：全球大模型产业主流产品图表16：全球大模型产业市场规模体量图表17：全球医疗大模型发展历程图表18：全球医疗大模型技术水平图表19：全球医疗大模型应用概况图表20：全球医疗大模型应用进展图表21：国外医疗大模型产业发展经验借鉴图表22：全球医疗大模型产业发展趋势洞悉图表23：中国大模型发展历程图表24：中国已发布大模型数量变化图表25：中国大模型参数规模变化图表26：中国大模型商业模式分析图表27：中国大模型发展趋势洞悉图表28：中国大模型落地医疗可行性分析图表29：中国医疗大模型行业招投标分析图表30：中国医疗大模型市场竞争格局更多图表见正文……
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