复合增长率超29%，国内医疗大模型加速渗透

引言

根据美国医学会（AMA）2026年的调查，81%的受访医生已经在专业工作中使用AI，而2023年这一比例仅为35%。与此同时，医生平均使用的AI应用场景数量也从1.1个增加至2.3个。AI正在越来越广泛地进入医生的日常工作。

医生对AI的接受程度不断提高，医疗机构的智能化建设也受到更多关注。

艾瑞咨询《2026年中国医疗大模型行业研究报告》预测，到2028年，中国市场医院端的医疗大模型渗透率将达到65%，医疗IT建设预算中大模型相关支出的占比也有望提升至20%。2025-2028年，医院、基层、公卫端的年复合增长率均超29%，医疗大模型在全场景的渗透加速明确。

从医生手中的辅助工具，到医疗机构的系统化应用，AI正在加速融入医疗服务体系。随着应用范围不断扩大，医疗AI正在经历怎样的变化？又将如何进一步影响医疗行业的发展？

AI正在成为医生的日常工具

对于医生而言，AI的价值正在越来越多地体现在具体的工作场景中。

诊疗工作涉及大量的信息处理。从查阅医学文献、参考临床指南，到整理病历、记录诊疗过程，再到与患者沟通，医生需要在临床判断之外投入大量时间处理信息。尤其在医疗资源分布不均、医务人员工作负荷较重的背景下，如何提高工作效率，一直是医疗行业面临的重要问题。

AI的应用正在为这些工作提供新的解决方式。根据美国医学会（AMA）的调查，医学研究与诊疗标准的摘要生成是医生使用较广泛的AI功能，使用比例接近40%；临床文档记录与整理、患者沟通及医嘱生成同样是重要的应用场景。这些应用主要面向信息整理、文书处理等具体需求，为医生减少重复性工作、提高信息处理效率提供了新的工具，也让AI逐步融入日常工作流程。

从更广泛的医疗应用来看，AI的能力也在向诊疗辅助等专业场景延伸。艾瑞咨询报告指出，医疗大模型已经覆盖智能导诊、病历生成、医学影像分析、临床决策支持等多个环节。其中，医学影像和诊疗辅助的应用成熟度分别达到75%—85%和70%—80%，成为医疗AI发展相对成熟的领域。

从医生个人使用到医疗机构部署

在医生逐渐熟悉AI工具的同时，医疗机构也在探索更加系统化的应用。随着应用需求逐渐明确，医疗大模型正在从局部场景的技术试验，走向更大范围的机构部署。

艾瑞咨询《2026年中国医疗大模型行业研究报告》显示，2025年中国医院端的医疗大模型渗透率约为30%，预计到2028年将提升至65%。基层医疗机构和公共卫生机构的渗透率也有望分别从15%、10%增长至50%、40%。与此同时，医疗机构IT建设预算中，大模型相关支出的占比预计将从2025年的5%提升至2028年的20%。

这些预测反映出医疗机构对大模型应用的投入意愿正在增强。医院仍然是医疗大模型落地的主要阵地，基层医疗机构和公共卫生领域则展现出进一步扩展的潜力。随着技术成熟度提升、应用场景不断拓展，医疗大模型有望从试点项目走向更广泛的业务应用。

不同医疗场景对AI的需求存在差异。医学影像、诊疗辅助和医院管理等领域已经具备一定应用基础，大模型能够参与临床信息处理、辅助决策和运营管理。而在基层医疗领域，优质医疗资源相对不足、专业人员工作负荷较重等问题，使辅助诊疗和医疗服务效率提升成为值得关注的应用方向。

不过，医疗大模型的规模化部署仍然需要多方面条件共同支撑。报告认为，技术成熟度、政策环境、商业闭环与实际效率需求，是推动行业渗透的重要因素。其中，能否形成可持续的商业模式，以及应用效果能否满足实际业务需求，将直接影响医疗机构的长期采购和应用。

从辅助工具到业务协作，医疗AI走向更深层应用

医疗大模型的应用正在向更复杂的业务场景延伸。早期的大模型应用主要以问答、文档生成、信息处理等单点任务为主，随着智能体技术的发展，任务规划、系统协同和业务流程执行等能力逐步受到重视，推动医疗AI向更深层次的业务协作发展。

这一变化与医疗智能体（AI Agent）的发展密切相关。传统大模型主要根据用户输入生成回答，而智能体在大模型的认知能力基础上，进一步具备任务拆解、工具调用、持续反馈等能力。例如，医疗智能体可以通过连接电子病历、医学影像和医学知识库等系统，协助开展信息整合、临床决策支持和病历生成等任务。在更复杂的场景中，多个专业智能体还可以通过协同机制，为多学科会诊、诊疗流程衔接等应用提供技术支持。这些深度协作能力仍处于持续探索和验证阶段。

技术能力的拓展，也正在改变医疗大模型市场的竞争重点。艾瑞咨询报告指出，随着基础模型性能差异逐步缩小，单纯依靠模型参数和评测分数越来越难以形成持续的竞争优势。能否将模型能力嵌入真实医疗场景，完成跨系统协作并形成业务闭环，正在成为厂商竞争的重要方向。 即使采用相同的基础大模型，不同厂商在工程化落地和业务流程整合方面的能力，也可能带来不同的应用效果。

不过，医疗AI在不同场景中的发展仍存在明显差异。报告显示，医学影像、诊疗辅助等领域已具备相对成熟的应用基础，而药物研发、公共卫生等场景仍处于技术验证或早期探索阶段。医疗业务对准确性、可靠性和数据安全有着较高要求，智能体能力向复杂场景延伸的过程中，仍需结合具体业务需求持续验证应用效果。

结语

随着AI在医疗领域的应用不断深入，行业关注的重点也逐渐从技术能力转向实际价值。如何让大模型适应不同医疗场景、融入现有业务流程，并形成可持续的商业模式，将持续影响医疗AI的未来发展。

围绕医疗AI的应用与发展，艾瑞咨询《2026年中国医疗大模型行业研究报告》还对行业驱动因素、应用场景、市场竞争格局及商业化路径进行了系统梳理，并深入分析了医疗智能体的未来发展趋势。更多研究发现与行业洞察，欢迎点击文末“阅读原文”，获取完整报告，进一步了解中国医疗大模型行业的发展图景。

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