医疗大模型正在加速落地。

IDC最新发布的《中国医疗大模型技术评估，2026》显示，2025年医疗大模型相关项目较2024年增长2倍，成为未来两年首要投资的技术。

值得关注的是，在IDC开展的第二轮医疗大模型实测中，东软添翼医疗大模型拿下场景、技术、服务三大维度的十项满分，表现突出。

这场实测不仅是一次技术比拼，更折射出医疗大模型从概念走向实用的深层变革。

医疗大模型不拼参数，拼什么？

过去很长一段时间，大模型行业陷入“参数焦虑”：模型越大、算力越强、速度越快，似乎就越先进。但放到医疗场景，这套逻辑正在失效。医生和医院关心的不是模型参数，而是三个问题：AI输出是否可信？决策逻辑是否清晰？能否真正融入日常诊疗？

IDC实测结果印证了这一转变。医疗大模型与通用大模型在标准化场景中的差距持续收窄，单纯技术参数已不再是决胜关键，行业梯队分化更多体现在可信可控、可解释、可落地三大能力上。

东软添翼之所以脱颖而出，也正是基于此：

1，不只是答得快，更是信得过

医疗AI的第一准则是安全、无幻觉、可溯源。普通大模型可以容忍一定概率的“一本正经胡说八道”，但在辅助诊断、用药建议、病历生成等环节，一丝错误都可能引发严重后果。

东软添翼从底层设计就把“可信”放在首位。它深度融合“启悟”医疗知识平台，集成20万+质控规则与万余疾病知识库，模型输出的每一条结论都能追溯到诊疗规范、临床指南或权威文献，从根源上抑制幻觉。实测中，其在医学知识、健康问答、辅助诊断等场景正确率逼近100%，错题率控制在5%以内，达到高年资医师水平。

2，拒绝黑箱，让AI决策透明可解释

医疗行业最忌讳“黑箱算法”。医生需要知道AI为什么给出这个诊断、依据是什么、逻辑链条是什么，否则不敢用、不能用、不愿用。

东软采用“思维链+循证医学”融合技术，完整模拟医生“问诊—查体—鉴别诊断—制定方案”的临床思维，逐层展示推理路径、明确证据来源，把“黑箱”变成透明“白盒”。这不仅让临床人员愿意接受，也满足医院质控、伦理、监管的多重要求，解决了医疗AI长期难以落地的核心堵点。

3，告别Demo秀，而是100+等级医院真刀真枪验证

不少医疗大模型还停留在实验室演示、小范围试点阶段，一到全院规模化部署就“水土不服”。东软添翼则不然，其已经完成超100家等级医院全流程落地，从门诊病历生成、检验检查解读，到住院诊疗、诊后随访、慢病管理，真正嵌入HIS、EMR等核心系统，成为医生日常工作不可或缺的助手。

这三点，揭示了医疗AI的关键：技术可以激进，应用必须严谨保守；创新可以大胆，落地必须贴合临床。

脱颖而出的密码：是三大硬核支点

为什么在众多医疗大模型中，东软添翼医疗大模型能拿到十项满分？答案不是单点技术突破，而是数据、技术+业务、规模化落地的三位一体壁垒，这也是医疗大模型从“能用”迈向“好用、管用”的关键。

近日，哈佛医学研究团队对市面上的一些AI通用大模型进行了一次测试，发现其医学误诊率竟然高达80%，而补充完整临床数据后，诊断失败率显著下降，证明医疗 AI 的核心瓶颈并非算法能力，而是高质量专业数据。

东软在医疗数据领域积累深厚：拥有50万例标注电子病历构建的医疗语料库，97万项医学概念、128万条医学术语库和覆盖10549种ICD编码疾病的疾病知识与临床诊疗知识库。更具优势的是其稀缺多模态影像资产，涵盖人体25个部位、149种疾病的 354 个医学影像数据集，包括190万个病人、154万次检查数据以及1亿+标注的影像切片。在多模态医疗 AI 成为趋势的当下，形成了通用模型难以逾越的壁垒。

同时，东软建立2000余项数据质量标准，对数据进行精细化清洗与迭代，极致的数据质量直接压低模型幻觉率，保障输出准确性。

而且，东软添翼并非单纯技术模型，而是与医疗业务深度绑定的一体化解决方案。依托自主研发的“融智”框架，东软搭建起医疗智能模型集群，将大模型能力融入智慧医疗、智慧服务、智慧管理、智慧基层、智慧卫健及城市级健康医疗数据空间六大核心场景，实现“模型即业务”。正如其名，东软认为，最好的AI，是与业务无感融合，如“添翼”般原生融入诊疗全程。

东软添翼的优势不仅在于技术指标，更在于真实落地成效与生态协同能力。例如在武汉大学中南医院，添翼2.0就实现了在全院所有临床科室的深度应用，系统日均可生成近约500份出院小结，全院日均完成3500-4000份病历内涵质控，大幅提升病历质量与效率。

在生态层面，东软对内联动医疗设备、康养服务等板块，对外与顶尖医疗机构、科研机构、应用单位等达成战略合作，形成技术-场景-生态的完整壁垒。

可以说，东软添翼医疗大模型的十项满分，不是测出来的“纸面成绩”，而是在几百家医院日复一日打磨出来的“实战能力”。

赢家画像：医疗大模型未来趋势

IDC的这份实测报告，不仅是一份成绩单，更是未来发展的风向标。行业正在经历三大深刻变革，谁能抓住，谁就是下一阶段领跑者。

趋势之一，是从通用底座到专科专家。未来的医疗大模型将不再追求“全能化”，而是成为“专科专家”。IDC预测，肿瘤、妇科、儿科等专科的数据训练将成为重点。因为通用模型很难理解专科特有的复杂病理机制和诊疗逻辑。

东软此次的满分表现，很大程度上得益于其在专病数据集上的深耕。未来的赢家，一定是那些敢于下沉到专科深处，构建高质量专科知识图谱的企业。

趋势之二，是多智能体协同成为标配。单打独斗的智能体已经不够用了。未来的医院软件将是“多智能体社会”。从挂号预问诊到入院检查，再到手术方案制定和术后康复，需要多个智能体协同工作。

这要求厂商不仅要会做大模型，更要会做“编排”。谁能构建起一个高效、协同的智能体生态，谁就能重构医院的业务流程。

趋势之三，是从买软件到买效果的商业模式重构。这是一个更具颠覆性的趋势。随着大模型应用的深入，医疗机构的付费模式将发生变化。IDC报告提到，医疗机构倾向于“按量、按需、按效果”付费。

这意味着，厂商不能再像过去那样卖一套License就完事了。如果AI辅助诊断系统不能真正帮医生提高效率，或者不能帮医院带来实际的管理收益，医院就不愿意买单。这种商业模式的倒逼，将彻底改变厂商的生存逻辑，迫使大家必须把产品做到“真落地、真好用”。

后记：医者仁心

希波克拉底誓言中的“首先，不伤害”是医学伦理的基石。这句话放在医疗AI时代，有了新的含义：技术可以强大，但必须有敬畏；AI可以高效，但必须守底线。

医疗的本质是“医者仁心”，AI的使命是放大这份善意：帮医生减轻文书负担、把时间还给患者；帮基层医院提升能力、缩小资源差距；帮医院优化流程、提升效率与质量。

正如东软集团副总裁、医疗健康事业部总经理李东在添翼2.0发布时所说：“添翼升级的核心，是从数据管理、医疗模型可信构建到价值转化的全链条系统性重构，让AI真正发挥作用，赋能医疗健康行业。”

唯有坚守医疗伦理、深耕临床需求、打磨真实价值的企业，才能成为行业长期领跑者。