Este estudio investiga la dinámica del juego evolutivo del intercambio de conocimientos médicos (KS) entre hospitales chinos bajo la regulación gubernamental, centrándose en las interacciones estratégicas entre hospitales generales, centros de servicios de salud comunitarios y organismos gubernamentales. Aprovechando la teoría de juegos evolutivos, construimos un modelo de juego evolutivo tripartito que incorpora dinámicas de replicador para caracterizar la evolución estratégica de las partes involucradas. Nuestro análisis examina las decisiones regulatorias del gobierno y las elecciones estratégicas de los hospitales chinos, considerando factores críticos como los costos de KS, los beneficios sinérgicos, los incentivos y sanciones gubernamentales, y las evaluaciones de los pacientes. El modelo se analiza utilizando ecuaciones de dinámica de replicador para derivar estrategias evolutivamente estables (ESS), complementadas con simulaciones numéricas para el análisis de sensibilidad. Los hallazgos clave revelan que el equilibrio del sistema depende del balance entre los beneficios y costos de KS, siendo la regulación gubernamental y las evaluaciones de los pacientes influencias significativas en el comportamiento de los hospitales chinos. Los resultados destacan que aumentar los incentivos y sanciones gubernamentales, junto con mejorar los mecanismos de retroalimentación de los pacientes, puede promover efectivamente el KS. Sin embargo, incentivos excesivos pueden reducir la disposición a regular, lo que sugiere la necesidad de un diseño de políticas equilibrado. Esta investigación proporciona nuevos conocimientos teóricos y recomendaciones prácticas al (1) ser pionera en la aplicación de un marco de juego evolutivo tripartito para modelar la dinámica de KS en el sistema de salud jerárquico de China bajo la supervisión del gobierno, (2) integrar explícitamente las influencias duales de la regulación gubernamental y las evaluaciones de los pacientes en las estrategias hospitalarias, y (3) revelar los efectos no lineales de los instrumentos de política. Estas contribuciones son cruciales para optimizar la asignación de recursos médicos en China y fomentar ecosistemas de atención médica colaborativa sostenibles.