AI医疗应用现状、场景及市场前景如何？

人工智能与医疗高度融合具备颠覆力。

随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，成为推动 医疗行业变革的重要力量。AI 医疗隶属于数字医疗的一部分，其发展依托于数字医疗的 基本框架。数字医疗体系的完善程度直接影响着 AI 医疗可获取的数据资源数量与质量。 一个健全的数字医疗体系能够实现医疗数据的广泛采集、标准化存储与高效传输。例如， 电子健康记录（EHR）系统的全面普及可以整合患者的病史、检查结果、治疗方案等多 维度信息，为 AI 算法提供丰富且结构化的数据，用于疾病诊断模型的训练、疾病风险 预测以及个性化治疗方案的制定。同时，强大的信息技术基础设施，如高速网络、云计 算平台等，是支撑 AI 医疗大数据处理与分析的关键。

早期的 AI 算法主要基于机器学习，通过统计算法和先验知识驱动。这种方式在处 理简单的医疗问题上有一定的应用，但在面对复杂的医疗数据和场景时存在局限性。随 着技术的发展，2012-2017 年期间进入了深度学习时代。这一时期以深度学习为代表的 数据驱动模式兴起，利用大量的数据训练模型，在医学影像诊断、疾病预测等方面取得 了进展。2017 年以后进入大模型时代，以 Transformer 为框架，融合多头注意力机制的 新算法出现。这种算法克服了传统深度学习算法（如 CNN、RNN）的缺陷，利用大数据构 建大模型，能够处理更复杂的医疗数据，如电子病历、基因数据等，并在多模态数据融合方面表现出色。 基于大模型的智能代理(AIagent)结合生成式 AI 的创造力与传统 AI 的精确严谨， 有望为多医疗服务节点完成优化与创新。传统 AI 的主要特点是对已有知识和数据的运 用及推理，从而回答特定问题。生成式 AI 则更注重生成和创造全新真实的数据及内容， 从而高效演绎和归纳知识。且在往交互化生成能力转变的过程中，语言理解与对话能力 得到进一步拓展，不仅能精准理解用户意图，还可实现更自然流畅的交互，像智能交互 方面能够进行用户情感识别与分析，从而提供更贴合用户需求的回应，整体呈现出 AI 能 力在多领域、多层次的全面进化与拓展态势。

当 AI 与医疗深度融合后，呈现出智能化、高效化、便捷化的显著特征。在智能化 方面，借助大数据与人工智能可实现智能诊断，综合患者各类数据给出个性化方案；智 能治疗能依据患者实时数据调整治疗策略；智能管理则可优化医疗资源配置。高效化体现在对医疗流程的优化，减少患者等待时间并预防潜在问题，同时助力医护人员提升工 作效率，如便捷的病历与药品管理。便捷化使得患者可随时通过手机 APP 等获取医疗服 务，包括在线咨询、远程诊断，还能利用自助设备及手机应用完成挂号、缴费、查询结 果、预约手术等操作。

人工智能在医疗领域的多元应用和全面图景包括（1）赋能医疗服务众多环节，涵 盖就医前的健康管理（健康评估与疾病预警）、诊前医疗数据积累分析、诊中的取号导 诊排队、病历录入、多种影像分析、辅助及临床诊断、医保支付、电子病历生成、手术 机器人操作、药物临床辅助决策、诊后的术后院内康复与健康追踪以及就医后的康复管 理、随访回访、就诊记录管理系统等，还涉及医学文献翻译与医学教育等其他应用。（2） 在提升医疗效率和质量方面，助力医疗知识库快速积累并推动模型持续学习迭代，减轻 医生重复性工作负担使医生可专注临床，实现就医医疗流程的规范化标准化以降低人为 操作风险，达成基层医疗机构远程会诊从而提高服务覆盖率。AI 医疗较为成熟的领域包 括影像（病理影像、内窥镜影像等多类影像）、制药、机器人、临床决策系统、基因检 测、智慧病理等领域。

AI 赋能医疗产业全环节，包括上游的医疗基础材料、医疗耗材、人工智能软件，中 游的医疗设备、诊断设备、康复设备，以及下游的医服端、用户端和研发端。医服端有 AI 医生、辅助临床决策、智慧病历等应用；用户端包括智能问诊、院外康复、远程手术 等；研发端涉及预测和设计药物、院内医疗设备、医疗垂直大模型等。这种融合使得“患 者+医生+工具”三方关系发生转变，有望推动医疗新范式的出现。

目前，AI 在医疗服务中的应用主要集中在提升医疗服务阶段环节的局部效率，但 复合型及流程性任务是未来方向。在促进健康、预防疾病、诊断疾病、控制病情、治疗 疾病和康复护理等环节，AI 应用主要集中在其特定医疗服务节点，能够提升这些具体环 节的效率和效果；例如，在诊断环节，AI 影像能够提升平均 5%的效率，节约约 15 分钟；在治疗环节，手术机器人可帮助平均时间缩短 30%。

近年来，AI 医疗市场呈现出蓬勃发展的态势。《中国 AI 医疗产业研究报告》数据 显示，2023 年中国 AI 医疗行业规模已达到 973 亿元，其预计到 2028 年将进一步增长至 1598 亿元，2022-2028 年间的年复合增长率为 10.5%。AI 医疗市场的快速增长得益于人 口老龄化和医护人员短缺的大环境。随着人口老龄化加剧，对医疗服务的需求日益增长。 同时，医护人员数量的相对不足，使得通过 AI 技术缓解医疗资源供需矛盾变得尤为重 要。AI 在药物及疫苗研发、基因测序、医学影像、智能医院和医疗机器人等多个领域有 着广泛的应用前景，能够提高医疗体系的效率，减轻医务人员的工作负担，并且加速药 物和疫苗的研发进度，进而推动整个 AI 医疗市场的持续扩张。

海外 AI 医疗市场正逐渐成为极具潜力的蓝海领域。从技术层面而言，国内部分 AI 医疗企业在安全性与有效性方面不逊色于国外公司，这得益于国内丰富的数据资源，既 能保障训练效果，又可低成本运作且数据量充足。支付体系上，海外有愿意为 AI 医保系统买单的医疗体系，商业保险也需 AI 医疗疾病诊断来精准定价及长期订阅服务，其 B2BtoC 商业模式可缓解就诊压力、优化流程，因海外患者就诊时间长且步骤繁琐，如转 专科常耗时 1-3 个月，慢性病患者更不便，而 AI 医疗以家庭医生等为切入点可缩短诊 疗时间，如致远惠图已进军欧洲市场。此外，海外有成熟退出机制，大型医疗机械企业 常 收 购 小 AI 医 疗 公 司 ， 对 于 AI 医 疗 器 械 辅 助 的 成 长 型 项 目 ， FDA 的 BreakthroughDeviceProgram 能促进监管与创新双赢。

2024 年国家和地方纷纷出台了一系列推动 AI 医疗发展的政策。国家层面，2024 年 11 月 23 日国家医保局将 AI 辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南，规范价格 管理并推动应用，同时避免增加患者负担；国家卫生健康委等部门联合印发《卫生健康 行业人工智能应用场景参考指引》，助力药物研发；12 月 14 日发布中国医学人工智能 “上海宣言”，明确应用原则和发展方向。地方层面，河南省发布《河南省推动“人工 智能+”行动计划(2024—2026 年)》重点发展多个智能医疗场景；江西省印发《江西省 “数据要素×”三年行动实施方案(2024-2026 年)》推动医疗数据应用；浙江省出台指 导意见推动医疗数据融合应用；北京市采取激励措施鼓励创新；广东省专注智能医疗设 备研发并设立专项资金。