曼联

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章中国曼联医疗大模型产业发展现状及痛点

3.1 中国曼联大模型发展现状及趋势分析

3.1.1 中国曼联大模型发展历程

3.1.2 中国曼联已发布大模型数量变化

3.1.3 中国曼联大模型参数规模变化

3.1.4 中国曼联大模型商业模式分析

3.1.5 中国曼联大模型发展趋势洞悉

3.2 中国曼联大模型落地医疗可行性分析

3.3 中国曼联医疗大模型技术选型与部署方式

3.3.1 中国曼联医疗大模型技术选型

3.3.2 中国曼联医疗大模型部署方式

3.4 中国曼联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 中国曼联医疗大模型产品汇总

3.6 中国曼联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 中国曼联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 中国曼联医疗大模型市场规模体量

3.9 中国曼联医疗大模型发展痛点

第4章中国曼联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GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

4.2.2 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）ASIC

4.6.3 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API

4.7.4 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1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

4.9.2 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章中国曼联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章中国曼联医疗大模型应用实践分析

6.1 中国曼联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 西安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章全球及中国曼联医疗大模型企业案例解析

7.1 全球及中国曼联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-Med

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

7.2.2 谷歌-Med-PaLM M

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 中国曼联医疗大模型产业企业案例分析

7.3.1 医联-MedGPT

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

7.3.2 叮当健康-叮当HealthGPT

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

7.3.3 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 GPT

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

7.3.5 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-BsoftGPT

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

7.3.10 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章中国曼联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 医疗大模型产业发展前景预测

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章中国曼联医疗大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 医疗大模型产业投资风险预警

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策略建议

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：中国曼联大模型发展历程

图表24：中国曼联已发布大模型数量变化

图表25：中国曼联大模型参数规模变化

图表26：中国曼联大模型商业模式分析

图表27：中国曼联大模型发展趋势洞悉

图表28：中国曼联大模型落地医疗可行性分析

图表29：中国曼联医疗大模型行业招投标分析

图表30：中国曼联医疗大模型市场竞争格局

更多图表见正文……