2026年AI医疗行业深度：发展现状、市场空间、产业链及相关公司深度梳理

一、行业概况

1、AI 医疗核心概览

AI 医疗是指通过机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术，对大量复杂的医疗数据进行深度分析，辅助临床决策、优化诊疗流程、提升医疗效率的智能化应用体系。 借助互联网+、物联网技术，AI 医疗能够充分利用有限的医疗人力和设备资源，同时发挥大医院的医疗技术优势，打造健康档案区域医疗信息平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，并在疾病诊治、监护和治疗等方面提供信息化、移动化和远程化医疗服务。

2、AI 医疗发展历程

整体上，AI 在医疗领域的应用可分为三个阶段： 2017 年及之前：此阶段为机器学习与深度学习突破阶段，卷积神经网络在计算机视觉领域取得重大突破，推动了医学影像分析的进步，AI 算法在各类疾病（乳腺癌、肺癌、心血管疾病等）的影像诊断中逐渐显现出高于常人的准确率，AI 与医疗开始进入初步结合阶段。 2018-2022 年：基础研究方面，2021 年，DeepMind 推出了 AlphaFold2，它利用深度学习算法，根据给定的氨基酸序列，使用神经网络架构模型 Evoformer，通过利用同源蛋白质信息和多序列比对(multiplesequence alignment,MSA)，以原子级精度从氨基酸序列中训练预测蛋白质结构，因具有优秀的预测精度，在第 14 届结构预测的关键评估大赛中获得了冠军。AlphaFold2 引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能，有望在新药研发和疾病治疗等多个领域发挥重要作用。

伴随 AI 应用的逐步深化，AI+医疗开始进入商业应用阶段，AI 与硬件设备的结合逐步深化，部分诊断设备开始在无医生监督背景下运行；另一方面，AI 应用领域逐步推广，诸如健康记录、个性化医疗、疾病预测与防控等多个领域也开始尝试与 AI 模型结合，2020 年起疫情的出现则极大加速了AI 在医疗领域的落地，图像识别被广泛应用于新冠肺炎检测识别。 2023 年至今：生成式大模型取得巨大进展，大幅提升了医疗领域过往 AI 应用的精度。自2023 年初GPT-4 发布以来，医疗公司开始探索其在电子健康记录分析、病人数据管理和医疗文献综述等方面的应用。此后，在传统 AI 应用领域，大模型也开始展现出较传统 AI 模型更高的预判精度，各行业龙头对于AI+医疗投入力度持续加大。目前在国家互联网信息办公室发布的生成式人工智能服务备案信息和深度合成服务算法备案清单中，主要涉及非医疗器械的 AI 医疗软件的对外规模化产品应用，患者服务、辅助诊断与决策、质控成为最为典型的 AI 应用领域。截止 2024 年底，能够对外提供医疗领域AI 应用的产品和服务且已备案的模型和算法数量已达 101 个，呈逐步上升态势。

3、AI 医疗细分赛道

AI 正在迅速渗透医疗行业的各个环节，包括但不限于影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等。AI 医疗的价值体现在提升医疗服务质量、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本上。AI 医学影像：医学影像是利用光、电、磁、声等物理现象，以非侵入方式获得人体或人体某部分内部组织的影像。临床超过 70%的诊断都依赖于医学影像。临床中最常见的影像模态包括X 线摄影、CT、MRI和超声等。人工智能应用于医学影像，主要是通过深度学习实现机器对医学影像的分析判断，帮助医生更快获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生阅片效率，协助发现隐藏病灶，协助医生完成诊断工作。AI 医学影像是 AI 医疗领域目前最为成熟和常见的领域之一。 药物研发：传统的药物研发模式依赖研发人员的经验以及大量的试错实验，不仅耗费大量的时间和资金，而且成功率相对较低。据相关研究表明，研发一种新药平均需要投入约 26 亿美元，耗时长达12-15年，然而在临床试验阶段的成功率却不足 10%。AI 在药物研发领域的应用有助于缩短药物上市周期，降低研发成本，提高研发效率。

AI 医学检验：在检验流程智能化、辅助诊断与疾病预测、质量控制与数据价值挖掘、病理诊断与影像分析、个性化医疗与精准治疗有广泛应用。医学检验是对取自人体的材料进行微生物学、免疫学、生物化学、遗传学、血液学、生物物理学、细胞学等方面的检验，从而为预防、诊断、治疗人体疾病和评估人体健康提供信息的一门科学。AI 在医学检验领域，以图像识别需求最为强烈，从外周血、骨髓细胞形态到尿液、粪便、阴道分泌物以及各种来源样本的病原体的准确识别和精确分类，从而实现快速、便捷的临床样本检测。目前 AI 已逐渐走进临床与检验融合，出现了采血机器人、图像智能判读和智能报告审核与复检等诸多应用场景。 AI 赋能医疗信息化：AI+医疗信息化的应用场景广泛，具体包括临床决策支持，电子病历，医疗资源调控以及远程治疗及智慧医院的建设等。临床决策支持，通过 AI 整合临床数据、医学知识库和实时患者信息，为医生提供循证医学建议，降低误诊风险并提升诊疗质量。在电子病历方面，人工智能能够多模态的梳理并理解医患间的对话内容，提升病历记录的效率。同时，AI 通过对历史病历信息的读取，可以更好的了解患者的基本信息、过往药史等，使患者图像更为清晰。在医疗资源调控方面，AI 算力的提升加快对医院信息、药物存量、患者情况的收集、处理、交换速度，更方便调配医疗资源，发掘医疗潜能，并提升公共卫生事件的应对效率。在远程医疗方面，虚拟现实技术突破了智能医生与患者间的时空限制，并对术后跟踪、慢病治疗环节有所效益。

健康管理：AI 健康管理，是指运用新一代信息、通信、人工智能、生物信息等技术手段，感测、分析、整合健康数据采集、健康检测与监测、健康评估、健康干预等关键环节的各项信息，从而对个体或群体的健康需求做出智能响应的新模式。AI 助力健康管理可以帮助医生和患者更好地了解自己的病情，进而提高治疗效率和质量。AI 技术在健康管理领域的应用，如智能可穿戴设备，能够实现对用户健康状况的实时监测和管理。

AI 医疗发展现状

1、DeepSeek 开启 AI 医疗新纪元

DeepSeek 加速渗透医疗产业生态，驱动新一轮智能化升级。进入 2025 年，幻方量化旗下的人工智能公司深度求索（DeepSeek）推出大模型 DeepSeek-R1，成为 AI 医疗产业发展的关键拐点：其极高的性价比、开源程度与技术可及性显著降低了医疗 AI 的开发门槛，使得医院、药企、器械公司与创新团队能够以更低的成本快速训练、微调并部署专用医疗模型，全面推动 AI+医疗概念的加速普及。目前，已有多家医疗服务公司、药企及医疗机构宣布接入 DeepSeek，包括：医渡科技：宣布将DeepSeek-R1 模型整合至公司自主研发的“YiduCore”医疗大脑，用于疾病洞察、临床辅助判断与健康管理；鹰瞳科技：宣布其万语医疗大模型已接入 DeepSeek-R1，用于提升临床诊断效率、报告生成精准度及健康管理能力；恒瑞医药：宣布将在全公司范围内开展 DeepSeek 应用工作；多家三甲医院：如上海第六人民医院、深圳大学附属华南医院等亦部署 DeepSeek-R1，实现诊疗、报告解读、运营管理等全流程智能化升级。

2、政策端红利持续释放，国家战略指引 AI 医疗创新发展

政策支持是 AI 医疗发展的关键助推力。2024 年 11 月，国家卫健委等三部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确 84 个 AI 应用场景，覆盖药物研发、诊疗辅助、医院管理等全链条。这一重要政策为 AI 在医疗领域的应用提供了清晰的方向指引，为医疗机构和企业布局AI 业务提供了重要参考。2025 年，政策支持力度进一步加大。11 月，国家卫生健康委会同多个部门制定了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，提出了更为明确的发展目标：到2027 年，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用；到 2030 年，推动二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。这一系列具体目标为 AI 医疗的长期发展描绘了清晰蓝图，为市场注入强劲信心。

3、AI 医疗有望解决医疗界“不可能三角”

AI 医疗有望解决医疗界“不可能三角”：就医看病时不可能同时满足就诊速度快，医疗费用低，治疗水平高三个要求。这一概念由美国耶鲁大学教授 William Kissick 提出，即在既定的约束条件下，一个国家的医疗系统很难同时实现提高医疗服务质量、增加医疗服务可及性和降低医疗服务的价格。然而，AI赋能下的医疗服务可以大规模接待患者，实现随时随地的无限供应，并且其水平会随着持续训练迅速提升，已经达到了具有 10 至 15 年临床经验医生的水准，且每月还在不断进步；而且随着新药研发周期的大大缩短，将靶点发现和分子设计从“十年磨一剑”到高效突破，医药价格也会越来越惠民。

具体细分赛道梳理

1、AI 制药

AI 制药是指以医药大数据为基础，将自然语言处理、机器学习及生成模型等人工智能技术应用到制药领域各环节，以提高、优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。相比传统制药，人工智能凭借机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等独特优势可以提供更好的预测模型和更高的命中率，以缩短新药发现时间，提高药物研发的成功率，节省成本提高净收入。目前，AI 技术主要用于药物研发阶段，随着技术的不断突破和发展，AI 技术参与制药的环节将增多，新药研发效率也将提升。

据相关数据，我国 AI 制药 2024 年市场规模达 5.62 亿元，我国 2019~2024 年AI 制药市场规模CAGR达53%。2022 年全球 AI 制药市场规模为 10.4 亿美元，较上一年增长 31.31%，据预测到2026 年全球AI制药市场规模将达到 29.94 亿美元。《“十四五”医药工业发展规划》提出，将积极探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。

在当前 AI 药物研发领域，企业主要采用三种主流商业模式，即 AI SaaS、AI CRO 与AI biotech。AISaaS 服务模式下，企业向客户提供 AI 辅助药物开发平台；AI CRO 模式中，初创企业借助人工智能技术，致力于为客户高效交付先导化合物或临床前候选药物（PCC），后续药物开发工作则由药企自行开展，或双方合作推进药物管线；AI biotech 模式的企业以推进自主研发的药物管线为核心业务，较少开展外部合作。国内多数 AI 药物研发企业并非局限于单一商业模式，而是在 SaaS 服务商、AI CRO 和AI biotech 这三种商业模式中，选择兼容其中两种甚至三种模式。

当下 AI 制药市场的主要参与者涵盖大型药企、头部互联网企业以及 AI 制药初创企业。在大型药企类别中，以外资企业占主导地位。其进入市场的主要路径包括构建内部研发团队、开展外部投资并购活动，以及与互联网企业或初创企业达成合作关系。头部互联网企业则依托在技术领域所具备的显著优势，借助投资制药企业、研发并搭建相关平台、参与合作开发项目等多种途径涉足 AI 制药市场。AI 制药初创企业凭借自身独特的技术专长，切入制药流程中的特定环节，通过与外部机构合作提供AI 技术服务，或者转型为创新型药企等方式进入市场。据统计，我国有超过 90 家 AI 制药企业，包含了AI+CRO、AI+SaaS 以及 AI+Biotech 公司，我国 AI+药物研发上市公司主要有晶泰控股、泓博医药、成都先导等企业；互联网大厂主要有百度、腾讯、华为、平安科技、阿里巴巴、字节跳动等。

2、AI 医学检验

检验医学是现代医学的重要组成部分，临床决策所需信息 70%来自检验，其高度自动化、数据化以及采用关系型数据库存储数据的特点为 AI 的应用和发展创造了有利条件；而以数据挖掘、机器学习、专家系统为支撑的 AI 技术也将为检验医学的跨越式发展提供契机。 随着国家政策支持人工智能的应用以及对应技术的研发升级，AI 医学检验渗透率急速提升，2022 年AI医学检验市场规模达 90 亿元，预计未来到 2027 年 AI 医学检验市场规模将达170 亿元，复合增速达13.56%。

编辑：火腿肠