医疗AI能否真正走进医院，临床验证是关键门槛。
过去几年，医疗人工智能竞争更多聚焦模型参数、医学知识覆盖范围和问答能力，而随着大模型逐步进入真实医疗场景，行业关注点正在发生变化：AI不仅要能够回答医学问题，更需要具备辅助诊疗决策、融入医疗流程并创造实际价值的能力。
2026世界人工智能大会释放出一个明显信号：医疗AI竞争正在从“模型能力比拼”转向“真实医疗价值验证”。从专科诊疗辅助，到医生工作流优化，再到医院智能化基础设施建设，人工智能正在尝试进入医疗体系的核心环节。
图片来源：世界人工智能大会官方公众号
其中，专科医疗场景成为医疗大模型落地的重要方向。百川智能与清华大学研究团队联合打造的医疗增强大模型Baichuan-M4，围绕医疗应用强化了低幻觉、强循证、深度追问和长程记忆等能力，并进一步探索进入肿瘤、儿科等专业领域。
公开评测显示，Baichuan-M4在OpenAI提出的权威医疗评测HealthBench（医疗AI评测基准）中综合得分达到68.6，在复杂临床决策能力测试的Hard（高难度）子集中也展现出较强表现，同时事实性幻觉率控制在3.3%。
不过，对于医疗场景而言，模型能力最终仍需要回到真实临床环境中验证。百川智能在大会期间披露，其与国家癌症中心、中国医学科学院肿瘤医院联合共建的肿瘤专科AI已进入真实临床验证阶段。在指南方案覆盖的病例中，AI意见与MDT（多学科协作诊疗）专家意见一致率达到100%；对于指南外复杂病例，一致率也达到94%。
这一探索背后，体现的是医疗AI评价标准的变化。医疗人工智能真正进入临床，关键并不只是“答对多少问题”，更在于能否形成可靠的医学判断机制。 如果说百川智能探索的是AI如何参与复杂医疗决策，那么讯飞医疗代表的则是医疗大模型向医生日常工作流程渗透。 在医院和基层医疗场景中，医疗AI最先改变的并不是最终诊断，而是医生每天面对的大量信息处理和重复性工作。讯飞医疗的“智医助理”围绕诊前、诊中、诊后多个环节展开探索，通过辅助诊断、医学知识检索、病历生成、诊疗提示和慢病管理等功能，帮助医生提高工作效率。 公开信息显示，“智医助理”已覆盖全国超811个区县、7.7万家基层医疗机构，累计提供超过12亿次辅助诊断建议。对于基层医疗而言，AI的价值并非替代医生，而是在有限医疗资源条件下，将更多标准化诊疗能力下沉到基层，提升医疗服务的规范性和可及性。
而当医疗AI进一步进入医院整体运行体系，竞争焦点也从单个应用转向智能化基础能力建设。联影智能探索的正是以大模型驱动全院级智能化建设。
基于其“元医院”战略，联影智能正在推动人工智能与医学影像、病理、临床诊疗等环节融合。其展示的阿尔茨海默病多模态早筛助手等应用，体现了专业AI模型在疾病筛查和辅助诊断中的价值。
专家表示，从百川智能的专科AI，到讯飞医疗的医疗工作流辅助，再到联影智能的全院级智能化探索，不同企业正在从不同入口推动医疗AI进入真实场景。但这些路径背后指向同一个趋势：医疗AI竞争已经从“模型能不能回答问题”，转向“能否嵌入真实医疗流程”。
与此同时，医疗AI的发展也面临更高要求。与消费领域的大模型应用不同，医疗场景直接关系患者安全，任何技术应用都需要建立在准确性、可解释性和安全性的基础之上。
业内人士表示，AI意见与专家意见一致率达到100%，并不意味着医疗AI已经完全跨过“可信赖”门槛。临床应用中的可信赖，不仅取决于一次回答是否准确，还包括证据来源是否可靠、推理过程是否透明、结果是否可追溯，以及面对复杂医疗环境时能否持续稳定运行。
医疗AI真正的竞争，不是谁的模型更大、回答更快，而是谁能够建立一套从数据、模型、临床验证到责任机制的完整可信体系。当AI不仅“会回答”，还能“有依据、可解释、可验证”，它才真正具备进入医疗体系长期运行的基础。
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