医疗大模型是针对医疗健康领域训练的大规模预训练语言模型，具备多模态信息处理能力，并在医疗实践中得到广泛应用，但仍面临复杂决策、隐私保护等挑战。近年来，随着技术迭代加速、市场需求增长以及政策支持，医疗大模型行业的市场规模迅速扩张，前景广阔。该行业的头部企业凭借数据、技术和财务优势占据市场主导地位。但随着市场逐渐进入成熟阶段，未来的增长速度可能会放缓。尽管如此，随着政策的进一步完善和市场的逐步复苏，医疗大模型将继续扩大市场规模，推动医疗行业的数字化转型。 　　行业定义[1] 　　医疗大模型通常指的是专门针对医疗健康领域的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿级，通过分析和学习大量的医疗数据，具备处理多模态医疗信息的能力，包括语言信息、视觉信息、语音信息和跨模态信息等，并能够在医疗实践、护理保健、医院管理、药物研发等多个医疗场景中提供辅助决策支持。尽管医疗大模型具备巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但其在复杂决策处理、决策可解释性及准确性、数据隐私保护、实际应用障碍等方面仍有局限性。