——綜述篇——
第1章：醫療大模型行業綜述及數據來源說明
1.1 大模型產業界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優勢
1.1.4 大模型所處行業
1.2 醫療大模型行業界定
1.2.1 醫療大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 醫療大模型相關專業術語
1.2.3 醫療大模型行業監管
1.3 醫療大模型產業畫像
1.3.1 醫療大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 醫療大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3.3 醫療大模型產業鏈區域熱力圖
1.4 本報告數據來源及統計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數據來源
1.4.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章：全球醫療大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業發展現狀
2.1.1 全球大模型產業發展歷程
2.1.2 全球大模型產業發展概況
2.1.3 全球大模型產業主流產品
2.1.4 全球大模型產業市場規模體量
2.2 全球醫療大模型發展歷程
2.3 全球醫療大模型技術水平
2.4 全球醫療大模型應用現狀
2.4.1 全球醫療大模型應用概況
2.4.2 全球醫療大模型應用進展
1、西門子醫療
2、GE醫療
3、飛利浦醫療
2.5 國外醫療大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國醫療大模型產業發展現狀及痛點
3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發展歷程
3.1.2 中國已發布大模型數量變化
3.1.3 中國大模型參數規模變化
3.1.4 中國大模型商業模式分析
3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地醫療可行性分析
3.3 中國醫療大模型技術選型與部署方式
3.3.1 中國醫療大模型技術選型
3.3.2 中國醫療大模型部署方式
3.4 中國醫療大模型開發與應用模式
3.4.1 提示工程
3.4.2 各種指令/任務微調
3.4.3 繼續訓練通用大模型
3.4.4 從頭開始預訓練
3.5 中國醫療大模型產品匯總
3.6 中國醫療大模型招投標情況
3.6.1 醫療大模型招投標統計
3.6.2 醫療大模型招投標分析
3.7 中國醫療大模型競爭要素及競爭格局
3.7.1 醫療大模型競爭要素
3.7.2 醫療大模型競爭格局
3.7.3 主要醫療大模型廠商競爭力評價
3.8 中國醫療大模型市場規模體量
3.9 中國醫療大模型發展痛點
第4章：中國醫療大模型技術架構及能力構建
4.1 完整大模型開發步驟
4.2 大模型基礎架構及工程化
4.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer架構
2、大規模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經網絡CNN
4、循環神經網絡RNN
5、前饋神經網絡MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數據工程（數據處理和回流）
2、模型調優（模型訓練與微調）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務運營（服務部署與托管）
5、平臺支撐能力
4.3 基礎大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態大模型
4.3.4 科學大模型
4.4 醫療大模型構建路線圖
4.4.1 行業需求分析與資源評估
1、業務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數據層評估
5、工程層評估
4.4.2 行業數據與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環境搭建
4、數據處理
5、模型訓練共建
4.4.3 行業大模型精調與優化部署
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優化
4、模型聯調部署
5、模型應用運營
4.5 醫療大模型基礎能力構建概述
4.6 醫療大模型基礎能力構建之“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芯片發展現狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
4.6.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.6.4 醫療大模型算力部署路徑
4.7 醫療大模型基礎能力構建之“數據”
4.7.1 數據處理與服務概述
4.7.2 國內外主要大語言模型數據集
4.7.3 數據API
4.7.4 訓練數據開發
4.7.5 推理數據開發
4.7.6 數據維護
4.7.7 醫療大模型對數據的需求
4.8 醫療大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.8.1 AI基礎軟件概述
4.8.2 AI基礎軟件市場概況
4.8.3 AI基礎軟件競爭格局
4.8.4 AI基礎軟件主要類型
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
（1）模型訓練平臺
（2）模型部署平臺
（3）模型推理平臺
3、數據處理和分析工具
4、優化和自動化工具
4.9 醫療大模型標準化
4.9.1 大模型標準體系發展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
4.9.2 行業大模型標準體系
4.9.3 醫療大模型標準及解讀
1、醫療健康行業大模型系列標準框架
2、醫療大模型標準解讀
第5章：中國醫療大模型應用場景分析
5.1 醫療大模型行業應用場景分布
5.2 醫療大模型應用場景：醫學影像和圖像
5.2.1 醫學影像和圖像概述
5.2.2 醫學影像和圖像領域大模型應用優勢分析
5.2.3 醫學影像和圖像領域大模型應用案例分析
5.3 醫療大模型應用場景：醫療問答和智能問診
5.3.1 醫療問答和智能問診概述
5.3.2 醫療問答和智能問診領域大模型應用優勢分析
5.3.3 醫療問答和智能問診領域大模型應用案例分析
5.4 醫療大模型應用場景：輔助診療和臨床決策
5.4.1 輔助診療和臨床決策概述
5.4.2 輔助診療和臨床決策領域大模型應用優勢分析
5.4.3 輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析
5.5 醫療大模型應用場景：醫療記錄和行政管理
5.5.1 醫療記錄和行政管理概述
5.5.2 醫療記錄和行政管理領域大模型應用優勢分析
5.5.3 醫療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析
5.6 醫療大模型應用場景：個人健康管理
5.6.1 個人健康管理概述
5.6.2 個人健康管理領域大模型應用優勢分析
5.6.3 個人健康管理領域大模型應用案例分析
5.7 醫療大模型應用場景：其他
5.7.1 生命科學研究
5.7.2 藥械研發
5.7.3 醫療保險
5.8 醫療大模型應用場景戰略地位分析
第6章：中國醫療大模型應用實踐分析
6.1 中國醫療大模型應用實踐匯總
6.2 醫療大模型應用案例分析
6.2.1 北京友誼醫院大模型應用布局
1、醫院概況
2、醫療大模型落地實踐
3、醫療大模型最新布局動態
6.2.2 鄭州大學第一附屬醫院大模型應用布局
1、醫院概況
2、醫療大模型落地實踐
3、醫療大模型最新布局動態
6.2.3 浙江省人民醫院大模型應用布局
1、醫院概況
2、醫療大模型落地實踐
3、醫療大模型最新布局動態
6.2.4 上海仁濟醫院大模型應用布局
1、醫院概況
2、醫療大模型落地實踐
3、醫療大模型最新布局動態
6.2.5 復旦大學附屬中山醫院大模型應用布局
1、醫院概況
2、醫療大模型落地實踐
3、醫療大模型最新布局動態
6.3 醫療大模型應用難點及應對
6.3.1 大模型“幻覺”問題
6.3.2 數據質量與成本問題
6.3.3 隱私保護和數據安全
6.3.4 倫理道德問題
第7章：全球及中國醫療大模型企業案例解析
7.1 全球及中國醫療大模型企業梳理與對比
7.2 全球醫療大模型產業企業案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 微軟-LLaVA-Med
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.2.2 谷歌-Med-PaLM M
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3 中國醫療大模型產業企業案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 醫聯-MedGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.2 叮當健康-叮當HealthGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.3 醫渡科技-醫療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.4 智云健康-ClouD GPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.5 華為-盤古醫療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.6 東軟-添翼醫療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.7 科大訊飛-星火認知大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.8 百度-靈醫大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.9 創業慧康-BsoftGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.10 商湯科技-醫療大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第8章：中國醫療大模型產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 醫療大模型產業政策環境洞悉
8.1.1 國家層面醫療大模型產業政策匯總
8.1.2 國家層面醫療大模型產業發展規劃
8.1.3 國家重點政策/規劃對醫療大模型產業的影響
8.2 醫療大模型產業PEST分析圖
8.3 醫療大模型產業SWOT分析
8.4 醫療大模型產業發展潛力評估
8.5 醫療大模型產業未來關鍵增長點
8.6 醫療大模型產業發展前景預測（未來5年預測）
8.7 醫療大模型產業發展趨勢洞悉
8.7.1 整體發展趨勢
8.7.2 監管規范趨勢
8.7.3 技術創新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國醫療大模型產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 醫療大模型產業投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 醫療大模型產業投資機會分析
9.2.1 醫療大模型產業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 醫療大模型產業細分領域投資機會
9.2.3 醫療大模型產業區域市場投資機會
9.2.4 醫療大模型產業空白點投資機會
9.3 醫療大模型產業投資價值評估
9.4 醫療大模型產業投資策略建議
9.5 醫療大模型產業可持續發展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：本報告研究領域所處行業
圖表3：醫療大模型的定義
圖表4：醫療大模型的特征
圖表5：醫療大模型專業術語
圖表6：醫療大模型行業監管
圖表7：醫療大模型產業鏈結構梳理
圖表8：醫療大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表9：醫療大模型產業鏈區域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權威數據來源
圖表12：本報告研究方法及統計標準
圖表13：全球大模型產業發展歷程
圖表14：全球大模型產業發展概況
圖表15：全球大模型產業主流產品
圖表16：全球大模型產業市場規模體量
圖表17：全球醫療大模型發展歷程
圖表18：全球醫療大模型技術水平
圖表19：全球醫療大模型應用概況
圖表20：全球醫療大模型應用進展
圖表21：國外醫療大模型產業發展經驗借鑒
圖表22：全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉
圖表23：中國大模型發展歷程
圖表24：中國已發布大模型數量變化
圖表25：中國大模型參數規模變化
圖表26：中國大模型商業模式分析
圖表27：中國大模型發展趨勢洞悉
圖表28：中國大模型落地醫療可行性分析
圖表29：中國醫療大模型行業招投標分析
圖表30：中國醫療大模型市場競爭格局
圖表31：中國主要醫療大模型廠商競爭力評價
圖表32：中國醫療大模型市場規模體量
圖表33：中國醫療大模型發展痛點
圖表34：大模型技術路線及算法架構
圖表35：大模型工程化
圖表36：數據工程（數據處理和回流）
圖表37：模型調優（模型訓練與微調）
圖表38：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表39：服務運營（服務部署與托管）
圖表40：平臺支撐能力
圖表41：NLP大模型
圖表42：CV大模型
圖表43：多模態大模型
圖表44：科學大模型
圖表45：醫療大模型構建路線圖
圖表46：醫療大模型基礎能力構建
圖表47：醫療大模型基礎能力構建之“算力”
圖表48：大模型的算力需求分析
圖表49：AI芯片市場分析
圖表50：AI服務器市場分析
圖表51：大模型基礎能力構建之“數據”
圖表52：數據處理與服務概述
圖表53：國內外主要大語言模型數據集
圖表54：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表55：AI基礎軟件產業鏈
圖表56：AI基礎軟件市場概況
圖表57：AI基礎軟件競爭格局
圖表58：大模型開發平臺
圖表59：醫療大模型標準解讀
圖表60：醫療大模型行業應用場景分布
圖表61：醫學影像和圖像概述
圖表62：醫學影像和圖像領域大模型應用優勢分析
圖表63：醫學影像和圖像領域大模型應用案例分析
圖表64：醫療問答和智能問診概述
圖表65：醫療問答和智能問診領域大模型應用優勢分析
圖表66：醫療問答和智能問診領域大模型應用案例分析
圖表67：輔助診療和臨床決策概述
圖表68：輔助診療和臨床決策領域大模型應用優勢分析
圖表69：輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析
圖表70：醫療記錄和行政管理概述
圖表71：醫療記錄和行政管理領域大模型應用優勢分析
圖表72：醫療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析
圖表73：個人健康管理概述
圖表74：個人健康管理領域大模型應用優勢分析
圖表75：個人健康管理領域大模型應用案例分析
圖表76：醫療大模型應用場景戰略地位分析
圖表77：中國醫療大模型應用實踐匯總
圖表78：友誼醫院大模型應用布局
圖表79：鄭州大學第一附屬醫院大模型應用布局
圖表80：浙江省人民醫院大模型應用布局
圖表81：上海仁濟醫院大模型應用布局
圖表82：復旦大學附屬中山醫院大模型應用布局
圖表83：全球及中國醫療大模型企業案例解析
圖表84：全球及中國醫療大模型企業梳理與對比
圖表85：全球醫療大模型產業企業案例分析說明
圖表86：微軟-LLaVA-Med基本信息
圖表87：微軟-LLaVA-Med模型特點
圖表88：微軟-LLaVA-Med技術架構
圖表89：微軟-LLaVA-Med應用場景
圖表90：微軟-GPT-4下游客戶
圖表91：微軟-LLaVA-Med最新進展
圖表92：谷歌-Med-PaLM M基本信息
圖表93：谷歌-Med-PaLM M模型特點
圖表94：谷歌-Med-PaLM M技術架構
圖表95：谷歌-Med-PaLM M應用場景
圖表96：谷歌-Med-PaLM M特點
圖表97：谷歌-Med-PaLM M最新進展
圖表98：中國醫療大模型產業企業案例分析說明
圖表99：醫聯-MedGPT基本信息
圖表100：醫聯-MedGPT模型特點
圖表101：醫聯-MedGPT技術架構
圖表102：醫聯-MedGPT應用場景
圖表103：醫聯-MedGPT特點
圖表104：醫聯-MedGPT最新進展
圖表105：叮當健康-叮當HealthGPT基本信息
圖表106：叮當健康-叮當HealthGPT模型特點
圖表107：叮當健康-叮當HealthGPT技術架構
圖表108：叮當健康-叮當HealthGPT應用場景
圖表109：叮當健康-叮當HealthGPT下游客戶
圖表110：叮當健康-叮當HealthGPT最新進展
圖表111：醫渡科技-醫療大模型基本信息
圖表112：醫渡科技-醫療大模型特點
圖表113：醫渡科技-醫療大模型技術架構
圖表114：醫渡科技-醫療大模型應用場景
圖表115：醫渡科技-醫療大模型下游客戶
圖表116：醫渡科技-醫療大模型最新進展
圖表117：智云健康-ClouD GPT基本信息
圖表118：智云健康-ClouD GPT模型特點
圖表119：智云健康-ClouD GPT技術架構
圖表120：智云健康-ClouD GPT應用場景
略····
