北京商报讯（记者 魏蔚）1月13日，百川智能正式开源新一代医疗大模型 Baichuan-M3，该模型在全球 最权威的医疗 AI 评测 HealthBench 中以 65.1 分的综合成绩位列全球第一；在专门考验复杂决策能力的 HealthBench Hard 上，以44.4分的成绩夺冠。同时，M3 具备了原生的"端到端"严肃问诊能力，能像医生 一样主动追问、逐层逼近，把关键病史和风险信号问出来，进而在完整的信息上进行深度医学推理。目 前，医疗应用"百小应"已同步接入 M3，面向医生与患者开放相关能力。 ...

2026.01.13 本文字数：4945，阅读时长大约8分钟 来源 |健闻咨询 乔燕薇 2025年上半年，京津冀地区的某基层医院院长刘钢（化名）拍板，引入了一套业内评测靠前的医疗大模 型系统，希望能够重点解决电子病历生成的效率问题，顺带提供简单的疾病辅助诊断。 在医院内部讨论时，以刘钢为代表的医院管理层对此普遍持乐观态度。 在过去的一两年时间里，开发医疗大模型的主导权始终被牢牢地攥在头部医疗AI公司和大三甲医院的 手中。单纯从技术逻辑来说，大模型具备向下兼容的特性，就好比能解高等数学的人，一定精通加减乘 除。 所以，对于既不想错过这波AI技术福利，又拿不出更多经费和资源的基层医疗机构而言，择优引入已 经在头部三甲医院"跑通"的大模型产品，是一种隐性共识。 但项目的进展却并不顺利。产品落地一个多月后，刘钢发现，无论是在电子病历生成环节，还是辅助诊 断层面，模型都没有达到预期效果，甚至还有点"负作用"。 比如，这套模型似乎并不能识别当地老百姓的"方言"，导致生成的病历文书错乱百出，医生还得花更多 时间来手工校正；在给出辅助诊断时，由于基层医疗机构的检查检验数据没有完全打通，模型给出的结 果也远不如在头部医院里运行 ...

2025年上半年，京津冀地区的某基层医院院长刘钢（化名）拍板，引入了一套业内评测靠前的医疗大模 型系统，希望能够重点解决电子病历生成的效率问题，顺带提供简单的疾病辅助诊断。 在医院内部讨论时，以刘钢为代表的医院管理层对此普遍持乐观态度。 在过去的一两年时间里，开发医疗大模型的主导权始终被牢牢地攥在头部医疗AI公司和大三甲医院的 手中。单纯从技术逻辑来说，大模型具备向下兼容的特性，就好比能解高等数学的人，一定精通加减乘 除。 所以，对于既不想错过这波AI技术福利，又拿不出更多经费和资源的基层医疗机构而言，择优引入已 经在头部三甲医院"跑通"的大模型产品，是一种隐性共识。 但项目的进展却并不顺利。产品落地一个多月后，刘钢发现，无论是在电子病历生成环节，还是辅助诊 断层面，模型都没有达到预期效果，甚至还有点"负作用"。 比如，这套模型似乎并不能识别当地老百姓的"方言"，导致生成的病历文书错乱百出，医生还得花更多 时间来手工校正；在给出辅助诊断时，由于基层医疗机构的检查检验数据没有完全打通，模型给出的结 果也远不如在头部医院里运行时那么精准。 "这种现象并不是个例。"北京清华长庚医院医学数据科学中心主任李栋长期关注医 ...

日前，中文医疗大模型权威评测平台MedBench公布了最新一期评测结果，引发关注。由上海人工智能 实验室全新发布的MedBench 4.0，是国内首个且唯一面向医疗垂直大模型、专用大模型及应用场景的综 合性评测与验证的平台，已成为衡量医学人工智能产品性能与可靠性的科学标尺。在迭代至4.0版本的 更为严格、全面的MedBench权威评测中，微医医疗大模型在综合榜单中持续领跑，其突出的临床辅助 能力与可靠性获得验证。 | 多模态大模型评测榜单 | | 查看更多 | | --- | --- | --- | | 排名 | 模型名称 | 综合得分 | | 1 | 微医医疗大模型 微医 | 60.8 | | 2 | UniGPT-Med-VL 云知声智能科技股份有限公司 | 59.6 | | 3 | GPT-5-chat-latest OpenAl | 53.7 | | 4 | Gemini-2.5-Pro-nothinking Google | 51.9 | | 5 | o4-mini OpenAl | 50.9 | 技术扎根真实场景，驱动价值医疗普惠未来 2025年11月，MedBench升级至4.0版本，聚焦"实战 ...

近日， 商汤医疗 正式引入 河南汇融人工智能产业投资基金近亿元 战略投资 ， 凯乘资本 继续担任财务顾 问。作为河南省首支聚焦人工智能产业的主题基金，此次战略注资明确指向区域医疗体系的数智化升级与协同 建设，标志着商汤医疗"AI+医疗"战略在中原地区进入实质性落地阶段。 # 市场背景：AI 医 疗从" 工具试点"走向"体系级应用" 从行业整体看，AI 医疗正处在从技术验证向价值验证过渡的关键阶段。公开数据显示， 2023年我国 AI 医疗 行业市场规模约107亿元，同比增长超过50% ，在 "健康中国2030""医疗信息化十四五" 等政策推动下，AI 在诊前、诊中、诊后及科研管理等环节的应用持续扩展。 与早期聚焦影像识别或单一算法不同，当前医疗机构对 AI 的需求正在发生变化： 不再仅关注某一项诊断能力，而是更强调跨科室、跨流程、可持续演进的系统级工具。这也使得具备医疗大模 型能力、能够支撑多场景协同的 AI 医疗平台，开始在区域与大型医疗体系中获得更高关注度。 # 企业定位：以医疗大模型为中枢的"智慧医院"赋能者 在产品层面，商汤医疗已围绕 SenseCare ® 体系，形成多条可落地的应用模块： 在临床诊 ...

河南作为关键市场，为公司AI医疗技术进行大规模、深层次实践提供了绝佳场景。 本文为IPO早知道原创 作者｜ 罗宾 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，近日，商汤医疗正式引入河南汇融人工智能产业投资基金近亿元战略投资，凯乘 资本继续担任财务顾问。作为河南省首支专注于人工智能领域的产业主题基金，此次投资方战略注资 不仅是对商汤医疗技术实力与商业模式的认可，更标志着公司"AI+医疗"战略在中原地区的深化布 局，双方将共同推动智慧医疗解决方案的区域化落地与产业协同。 战略协同：前沿技术与区域发展需求的双向奔赴 河南汇融人工智能产业投资基金，是河南省在人工智能领域的关键资本平台，其基金重点投向AI+垂 类应用、算力硬件、具身智能及AI Infra四大核心赛道。 河南作为人口大省，其庞大的医疗服务需求、复杂的医疗资源分布现状以及迫切的体系化转型需要， 共同构成了AI医疗技术进 行大规模、深层次实践 的绝佳场景。 对商汤医疗而言，引入此次战略投资，实现了前沿技术能力与区域发展战略的精准匹配，同时也是推 动公司 "AI+医疗"全栈解决方案在关键市场进行 规模化验证与体系化落地 的战略举措。 未来，商汤医 ...

编辑｜ 泽南、陈陈 人们获取医疗信息的方式，正在逐渐被 AI 改变。 2026 刚一开年，OpenAI 发布了一份有关普通人与 AI 医疗的报告。 报告给出的信息令人惊讶：目前全球 ChatGPT 对话中有超过 5% 是与医疗健康有关的，每天有 4000 万人在向 ChatGPT 寻求健康问题的答案。 在人们向 AI 问的问题中，大模型的智能与知识储备得到了充分体现：60% 的人用 AI 探索症状，52% 的人用于理解医学术语或临床建议；越来越多的医生也在撰 写医疗报告的时候应用了 AI。 也正是因为如此，1 月 7 日，OpenAI 正式发布了 ChatGPT 健康，通过整合人们的健康信息与大模型能力，可以帮助人们更加了解自身状况，能辅助人们进行健康 方面的决策。 大模型正在生活的很多方面给我们带来帮助，但在面向常规任务的通用大模型上寻找医疗等专业知识的建议，很多时候还是显得不够靠谱。在医疗学术界，有研 究就认为 AI 提供的医疗决策必须强制披露其准确性，接受监管以保护患者的安全。 近日， 蚂蚁集团联合浙江省卫生健康信息中心、浙江省安诊儿医学人工智能科技有限公司开源的 的 蚂蚁・安诊儿医疗大模型（AntAn ...

作者：观察君 声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 本文源自：市场资讯 云知声智能科技股份有限公司于1月5日通过港交所公告披露，公司近期已与江苏省医疗保障局、石家庄 市卫生健康委员会及郑州市金水区卫生健康委员会达成深度合作，涉及金额累计超过2000万元人民币。 此次合作主要围绕医保垂直大模型、区域医疗质量管理及医院信息智能化建设等多个关键领域展开。 根据公告内容，云知声在本次合作中依托其医疗领域专家级大模型"山海‧知医大模型"的技术优势，并 结合大数据治理等全栈服务能力，以及对医保行业政策法规与业务特点的深度理解，为上述机构提供智 能化解决方案。合作对象包括省级医保管理部门及市、区级卫生健康主管机构，标志着其技术应用场景 从单体医疗机构向区域化、体系化的公共服务管理领域延伸。 ...

Core Viewpoint - The company has successfully partnered with various health authorities in China, leveraging its advanced medical model technology and comprehensive service capabilities to enhance the healthcare sector's digital transformation, with total cooperation amount exceeding RMB 20 million [1][2]. Group 1: Company Achievements - The company has established deep collaborations with Jiangsu Provincial Medical Insurance Bureau, Shijiazhuang Health Commission, and Zhengzhou Jinshui District Health Commission in areas such as medical insurance vertical models and regional healthcare quality management [1]. - The partnerships signify the company's technical strength and service capabilities in the medical digitalization field, transitioning from single hospital collaborations to regional comprehensive services [1]. Group 2: Industry Impact - The company addresses traditional management inefficiencies and weak collaboration in the healthcare system, enhancing medical quality and safety control effectiveness through technological empowerment [2]. - The company aims to align with national strategies, focusing on technological innovation to deepen its involvement in the healthcare intelligence sector and improve regional healthcare intelligent solutions [2].

Core Viewpoint - The company, Yunzhisheng, has successfully secured a significant regional medical cooperation contract exceeding 20 million RMB, leveraging its advanced medical model technology and comprehensive service capabilities in the healthcare sector [1][2]. Group 1: Partnership and Financials - The total cooperation amount with Jiangsu Provincial Medical Insurance Bureau, Shijiazhuang Health Commission, and Jinshui District Health Commission in Zhengzhou exceeds 20 million RMB [1]. - This partnership highlights the company's technical strength and service capabilities in the field of medical digitalization [1]. Group 2: Technological Advancements - The collaboration signifies an evolution from single hospital cooperation to a comprehensive regional service, enhancing the application of medical models across the entire management system [1]. - The company's model services have progressed from application system output to core model capability output, providing deep technical support for the intelligent and refined upgrade of the medical insurance industry [1]. Group 3: Future Directions - The company aims to continue addressing traditional management inefficiencies in the healthcare system through technological empowerment, enhancing medical quality and safety control effectiveness [2]. - Future strategies include aligning with national policies, driving technological innovation, and expanding regional healthcare intelligent solutions to create greater industrial and social value [2].