2026医疗大模型洗牌：始于模型，认于可信

最近一段时间，DeepSeekV4爆卷刷屏、Nature 论文数据造假等事件接连发酵，将 AI 领域的一波可信危机推向了风口浪尖。

市场惊觉，当技术光环褪去，幻觉频发、推理黑箱、依据不可查、数据不真实等种种行业痛点，愈发成为了医疗AI 规模化落地过程中最大的路障。

站在“万物皆可AI”的当下向前看，医疗大模型的竞争，已脱离了参数与算力的盲目“内卷”，不再以“能不能用”作为评定标准，取而代之的，渐渐变成了“敢不敢用”的信任考验。

可信，才是医疗AI 的命门，才是决胜未来的唯一标尺。

在行业从野蛮生长跨入理性深耕的关键节点，东软集团以添翼医疗大模型为核心，率先锚定可信医疗AI路线，用技术、数据、场景与生态的全维能力，走出一条可验证、可复制、可规模化应用的医疗 AI 落地之路，成为行业公认的标杆与先行者。

01、“可信”是核心检验标尺

医疗是一个遵循循证、严谨且攸关生命的特殊行业，AI 并非简单的效率工具，而是深度嵌入诊断、治疗、质控、随访全流程的临床辅助支撑。

医疗 AI 的第一性原则，不是单纯追求“更智能”，而是在可验证、可追溯、可审计的前提下，为临床诊疗、医疗管理和患者服务提供风险可控，决策可信的辅助能力。

因为一旦脱离可信底线，AI 不仅无法赋能临床，反而会成为医疗安全的重大隐患。

不可信的 AI 存在多重致命风险：一是AI 幻觉引发虚构结论，直接造成误诊、漏诊与不当医疗；二是黑箱决策无依据可查，导致临床无法采信、责任难以界定；三是数据失真与合规隐患，训练来源不可控、隐私保护薄弱，触碰医疗安全与数据法规双重红线；四是流程失序，破坏诊疗闭环与质控体系，降低管理效能；五是信任透支，引发医患矛盾与品牌危机，动摇医疗服务的公信力根基。

正因如此，唯有坚守可信底线，医疗 AI 才能真正赋能临床、惠及医患。

近两年，医疗科技领域不再一窝蜂迷信通用大模型，也不再盲目追求模型规模“大即是好”，而是正式跨进了模型技术与场景融合的双轨阶段。未来乃至更长一段日子里，行业比拼的关键在于，谁更懂医院，谁更能解决实际问题，以及谁更让医患信服。

在这种语境下，一种认知正逐渐成为整个行业的共识，那就是真正的医疗大模型，必须严守三大底线：输出有据、推理有迹、结果可溯。

而这也正是东软在研发添翼医疗大模型时的初心，以“可信”作为底层逻辑，确立三大核心理念，重新定义医疗 AI 发展方向——

- AI 原生理念：AI 不是单独的一个/多个工具，而是原生嵌入HIS、EMR 等核心业务流之中，无感融入诊疗全流程，医院信息系统面向AI时代重构，带给医患更佳的使用体验；

- 循证驱动认知：以临床指南与专家共识为依据，以海量真实病历数据为根基，通过检索增强、知识约束、规则校验和证据溯源，将概率生成能力纳入循证约束框架之中，让每一条建议都有据可依，形成可解释、可追溯、可验证的结论；

- 智能体协同演进：多智能体集群协同作业，对复杂医疗任务进行拆解，实现跨系统、长流程的高效协同。

依托这套核心理念，东软从技术与数据根源上系统性抑制 AI 幻觉，全面强化医疗 AI 面向临床诊疗与患者安全的责任属性，推动医疗 AI 从 “可用” 迈向 “好用、善用、敢用”，为规模化、规范化、可落地的临床应用扫清障碍。

02、三大不可复制的壁垒

东软添翼医疗大模型得到越来越多客户和合作伙伴的认可，这是一种必然。基于三十多年的行业积淀，东软早已构建起了的三大核心壁垒，每一条都是可信医疗的生死线，这种难以复制的优势，也帮助其直接拉开了竞争身位。

其一是数据壁垒，高质量合规数据支撑。

医疗大模型的核心竞争力，源于真实、合规、高质量的临床数据。东软遵循 2000 余项数据质量标准与 50 余项安全规则，迭代近 70 个高质量专病数据集，构建百万级医学术语库与覆盖万余种疾病的诊疗知识库，更拥有海量标准化病历与影像数据支撑。

以东软与常州市卫健委的合作为例，这也是政企携手服务民生最具代表性的案例，通过“一人一码一档”全域健康数据底座，常州市卫健委引入了东软居民AI健康助手，搭建起全市统一的智能健康服务总入口。

这款 AI 智能体支持聊天式交互，可满足群众健康咨询、慢病日常管理、重点人群健康关怀、就医挂号引导等高频需求；还能关联个人健康档案和就诊记录，精准提供个性化健康服务，让市民从找功能办服务，变成提需求享服务。

这切实解决了老百姓看不懂健康信息、办事就医流程繁琐、慢病管理不连贯等实际难题。同时，也让区域卫健委精准掌握居民需求、合理调配医疗资源，把医疗数据变成实实在在的便民服务，成为城市级医疗AI普惠落地的标杆，打造了可复制、可推广的样板模式。

其二是技术壁垒，从根源解决可信难题。

东软添翼医疗大模型将双层思维链、检索增强、医疗知识图谱与质控规则深度融合，通过混合专家MoE动态路由机制与循证医学交叉，模拟真实临床推理路径，在保持高准确率的同时，将幻觉率压至行业低位，实现诊疗建议可追溯、可校验。

通俗地说，东软添翼医疗大模型并不是让AI 直接“凭感觉”给出答案，而是通过双层推理与校验机制，把模型输出纳入可验证、可追溯的医疗知识框架中。

第一层是面向问题理解和证据组织的推理链路，系统会自动装配患者病历、检验检查、用药记录和诊疗过程等上下文信息，并结合临床指南、专家共识、药品说明书和院内知识库等可信来源，形成有依据的候选判断。

第二层是面向结果复核和风险控制的校验链路，系统会利用医疗知识图谱和质控规则，对医学概念关系、诊疗逻辑、病历一致性和合规风险进行进一步校验。在这一过程中，检索增强技术为模型提供经过治理和版本管理的外部医学证据，降低无依据生成的风险；医疗知识图谱将疾病、症状、检查、用药、手术等医学关系结构化表达，为模型推理提供知识约束；质控规则则对病历完整性、逻辑一致性、诊疗规范性和医保合规性等明确规则问题进行自动校验。

通过这些机制的组合，添翼医疗大模型不是简单追求“会回答”，而是努力让回答具备依据、过程和边界，使医疗 AI 的输出能够被临床流程承接、被专业人员复核、被系统审计追溯。

而 MoE 动态路由机制的核心价值，在于通过按需激活部分专家模块，在模型容量、推理成本和任务适配能力之间取得平衡。对于医疗场景中不同任务类型、不同专科知识和不同推理路径的差异化处理，MoE 可以提升模型资源利用效率，但其效果仍依赖模型训练、专家划分、路由策略和推理部署优化。

全科医生辅助决策智能体这类应用就是一个典型应用，专业的智能体干专业的事，又准又快又省钱，还能全程追溯，更适合临床和民生健康服务。东软全科医生辅助决策智能体已在南京市雨花台区卫健委上线近半年。从今年年初的统计指标来看，实际临床使用率可观，已经成为医生每天开展诊疗工作的常态化辅助工具。

目前该智能体除了在常州应用，武汉大学中南医院、天津肿瘤医院，以及很多地方卫健委、医保机构等均在使用，收获了良好的用户口碑。

其三是原生壁垒，低成本高效落地医院场景和医保系统。

医疗大模型想要落地，90%的成本都卡在与医院现有系统的打通环节，诸多技术厂商，只能通过外挂API的方式对接医院HIS、EMR系统，不仅对接流程繁琐，还极易出现系统兼容问题。行业普遍反映，纯外挂式对接常耗时数月且流程不畅。

这也是东软最核心的差异化优势之一。依托长期深耕医疗信息化形成的产业基础，东软添翼医疗大模型与东软新一代添翼智慧医院解决方案实现原生级融合。

区别于市场上外挂式AI模式，添翼不仅提供模型能力，更通过面向AI原生设计的开放架构体系，构建AI可读、可调用、可编排的标准化API与业务能力接口，使AI能够真正理解并参与医院业务运行。

基于这一能力，添翼可深度融入诊疗、管理、医保与运营全流程，实现数据、流程、规则与智能能力的一体化协同。这使客户能够以更低成本、更小改造量、更短上线周期，快速完成AI能力落地，并最大化释放既有信息化系统价值。

比如东软面向医保监管系统原生开发的智能体，就是以东软添翼医疗大模型为底座的全栈医疗信息化能力，同时融合医保合规规则与临床诊疗逻辑，重点作用于疾病分组、诊疗项目等规范性审核，进行全流程智能监管。

在与HIS、医保结算等系统原生一体化集成后，可实现超适应症用药、重复收费、分解诊疗等违规行为实时识别、自动拦截与合规提醒，显著降低监管风险。

该智能体还支持疑点智能筛查、基金风险画像、多维数据分析与自动报表生成，实现人机协同高效监管；同时提供合规培训、政策智能解读与自查自纠服务，兼顾监管刚性与服务温度，助力医疗机构合规运营，推动医保基金监管向智能化、精准化、闭环化升级。

03、开启可信医疗新时代

无论是服务市场还是资本市场，医疗科技、医疗AI、医疗大模型等关键词，纷纷站在了最强劲的“风口”之上。但需要强调的是，医疗AI的可信能力，最终还是要交由市场评判。

而纵观全行业，纯AI厂商能满足临床可用，却很难实现系统融合与长期运维；云厂商能满足系统对接，却很难攻克临床专业度与长效服务；只有那些同时深耕医疗与数智化的企业，才最有可能同时满足上述这三大核心要求。

国际数据IDC在不久前发布的《中国医疗大模型技术评估，2026》报告里也有明确说明：在模型侧，拼的是可解释性、低幻觉率、临床语义理解、多模态数据对齐能力；在落地侧，拼的是HIS/EMR系统融合、智能体封装、部署速度、定制化适配能力。

东软添翼医疗大模型技术评估

图片来源：IDC《中国医疗大模型技术评估，2026》

而在IDC同步评测的几类涉足医疗大模型的企业评测中，东软 添翼医疗领域大模型凭借均衡的技术能力、扎实的落地效果、深厚的行业基因，稳居中国医疗大模型第一梯队，在模型性能、数据安全、病历分析、医疗智能体等多项测评中斩获满分，权威印证其领先地位。

严格意义上，东软并非一家原生的AI技术厂商，却在医疗大模型的数据积淀、核心技术、系统集成、临床落地、生态构建等核心维度全面领跑，成为IDC官方实测中，最懂医疗场景、最能落地变现、最具工程化能力的行业标杆。

这不仅是对技术实力的认可，更是对东软医疗AI能力的全面肯定。

在医疗大模型快速迭代、信任重建的关键阶段，东软超三十年医疗行业沉淀，以及同时攻克临床专业度、系统融合度、长期运维能力三大难题，不仅为自己赢得了市场的尊重，同时更开启和引领了可信医疗AI新时代。

当然，东软并非完美无缺，IDC报告中也指出了其现阶段需要面对的两大挑战——一方面，市场对添翼医疗大模型的品牌认知，仍需进一步强化；另一方面，东软也需要进一步推动模型与创新临床场景的深度融合，打造更强的产品差异化。

但放在整个医疗大模型行业来看，这些都是领跑者的微小优化问题，而非掉队者的致命短板，医疗大模型的竞争，早已不再是单一的技术竞赛，而是工程化能力、落地能力、服务能力的综合比拼。

未来的行业赢家，必须同时拥有数据壁垒、系统入口、临床理解、全栈服务等核心能力才能胜出。而东软已是最接近这一终局形态的企业。