记者了解到，此次副主任医师职称考试评测覆盖了全科医学、普通内科学、普通外科学、妇产科学等12个常用学科，并在全科医学、肿瘤内科学等4 个学科达到主任医师及格线。夸克健康大模型以通义千问为基础，全新的大模型能力已经可以直接通过夸克搜索调用。

在医疗这个专业且严肃的特殊应用场景下，人类医生如何看待大模型取得的进步？又有哪些问题需要注意？

积水潭医院脊柱外科副主任医师蒋继乐在测评后对记者表示，有效的信息检索筛选是大模型的一大进步。过去，传统搜索引擎常把患者提问的相关信息全部罗列，反而加剧用户恐慌。而当他以家长身份提问“孩子有脊柱侧弯怎么办”时，AI会首先分析出这是孩子生长过程中出现的问题，那么大概率可能特发性侧弯，然后再建议患者到附近的医院做专业评估，分析根据特发性侧弯不同的情况如何应对，康复治疗时在家可以做什么帮助恢复等。

相比传统搜索引擎，大模型循证检索的能力在不断进化。从搜索过程来看，健康大模型针对严肃医疗问题会先分析然后动态检索书籍、指南、药品说明书、医典论文等，提升复杂病例的准确率。武汉大学人民医院肿瘤中心副主任医师汪晶也表示，从搜索体验来看，当患者提问一个症状时，AI能够对成因和可能的病症进行全面的梳理，帮助患者判断需要干预的时机和治疗方式选择，这是大模型的进步。

不过，值得注意的是，机器通过考试并不意味着可以替代医生。

从医生的角度看，医疗健康大模型的C端应用更被期待用于辅助诊疗决策及降低患者沟通成本，汪晶认为，随着医疗大模型的进步，患者可以在就医前先通过大模型进行症状排查，明确看哪几个科室，改善盲目就医现象。同时，大模型可以用在帮助大众在早期发现病因，帮助减少医院漏诊、误诊的情况。

动脉智库发布的《2025年医疗大模型研究报告》估测，目前医疗大模型市场规模接近20亿，预计2028年将突破百亿。从行业整体发展来看，医疗大模型性能完成了从“识别”到“生成”再到“逻辑推理”的拓宽，不断接近人类思考水平。但医疗大模型发展仍处于早期，目前总体渗透率不足10%-20%，大多数医疗大模型依然缺乏明确的安全性、有效性的验证和监管体系，是大模型商业化推广重要限速因素。