AI 医疗潜力较大，商业化落地加速
思瀚产业研究院    2025-02-17

1、 政策加码与技术变革合力，推动 AI 医疗市场加速扩容

ARK 研究团队发布了名为《Big Ideas 2025》的报告，深入探讨了当今不断发展的五个技术创新平台——AI、机器人技术、能源存储、公共区块链和多组学测序的发展潜力，指出 AI 的应用将颠覆诊断、药物发现和治疗，显著改善制药行业的经济回报，该报告引起全球投资者对 AI 医疗的广泛关注。

AI 医疗市场容量潜力较大，生成式人工智能引领 AI 医疗发展。世界经济论坛发布《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》报告，报告认为人工智能是医疗保健的主要变革力量，预计 2024 年-2032 年全球 AI 医疗市场 CAGR 为 43%，2032 年全球 AI 医疗市场规模将达到 4910 亿美元(约合 3.58 万亿人民币)。尤其是，生成式人工智能（GenAI）在医疗保健领域的增长速度超过其他任何行业，预计年复合增长率为 85%，到 2027 年市场规模将达到 220 亿美元。

生成式 AI 技术革新，为 AI 医疗多场景应用奠定基础。相较于传统 AI 更注重对已有知识的运用和推理，回答特定问题或解决特定任务，其工作方式更像是知识的传递。而生成式 AI 则更注重生成和创造，它的目标是生成全新的、真实的、有用的数据和内容，其工作方式更像是知识的归纳和演绎。在内容生成、智能交互、数据分析预测、决策支持等方面生成式 AI 相比于传统 AI 具有长足进步。作为生成式AI 的领跑者，Deepsek 采用了混合专家（MoE）架构、高效的训练和推理方法、低成本的预训练策略，在性能、成本和应用灵活性方面具有显著优势，较好的解决了医学模型训练数据规模大、成本高的难题，为 AI 医疗的多场景应用奠定基础。

政策加码助力 AI 医疗加速发展。2020 年以来卫健委、药监局、科技部等各部门从标准化建设、技术创新、数据应用等多个方面为 AI 医疗的发展提供助力，明确了 AI 技术在医疗领域的应用方向，并加快研究制订了相关应用标准和安全标准。并强调了医疗数据的重要性，提出了加强医疗数据融合创新，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式，推动了医疗健康人工智能应用标准化建设。2024 年 11 月23 日，国家医保局召开新闻发布会，将人工智能辅助诊断技术首次纳入医疗服务的价格构成。

2023.03中共中央办公厅、国务院办公厅《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》发挥信息技术支撑作用。发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，加快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗卫生领域中的应用，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。

2023.12 国家数据局等部门《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》数据要素×医疗健康，提出加强医疗数据融合创新，支持公立医疗机构在合法合规前提下向金融、养老等经营主体共享数据，支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品精准设计，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。

2024.07国家中医药管理局、国家数据局《关于促进数字中医药发展的若干意见》用 3～5 年时间推动大数据、人工智能等新兴数字技术逐步融入中医药传承创新发展全链条各环节，全力打造“数智中医药”，为数字中国建设提供中医药实践，为中医药现代化发展提供有力支撑。

2024.11 国家医保局《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》在推动医疗服务价格改革的同时，也支持人工智能技术在放射检查领域的应用，以提升医疗服务效率和质量。

2024.11国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》多维度提出了卫生健康行业人工智能应用场景的参考方向，涵盖医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学科研等四大部分、十三个类目、84 个典型应用场景，推动“人工智能+”在医疗领域的创新应用。

按应用场景分类，人工智能+医疗与生命科学主要分为 AI 医疗影像、医疗数据信息化平台、AI 医疗机器人、AI 制药等细分应用技术。

2、 AI 医疗细分领域众多，商业化落地加速

（1）AI 医疗影像产业多维拓展，发展空间广阔

AI 医疗影像是指利用计算机视觉技术，快速识别与分析医学影像，实现精准高效的诊断与病灶识别的智能化方法。该领域技术成熟度较高，市场需求旺盛，且应用场景广泛，涵盖了从早期筛查到疾病诊断和治疗监测的全过程，未来有望不断扩大覆盖范围，包括眼科、超声科、病理科、皮肤科、脑电图室等。

AI 医疗影像发展趋势：横向扩张低覆盖率的脏器市场，纵向构筑诊疗一体化体系。自 2020 年 7 月，国家加速 AI 医疗影像三类医疗器械证审批和发放，主要的产品研发和应用聚焦在心血管、肺部、脑血管、骨骼、眼底等几个细分领域。未来新老玩家将继续开拓影像诊断的其他脏器市场，如乳腺、冠脉、肝脏等覆盖率低、实用性强、临床价值高的产品，以及提供多脏器一体化诊断服务；另一方面，影像治疗类产品也将成为老玩家的聚焦的第二增长曲线，构建诊断治疗一体化的服务体系。

AI 医疗影像产业链上中下游协同发展。AI 医疗影像领域上游主要由软件开发商构成，如联影智能、推想医疗等，它们利用算力处理海量医疗数据，开发针对具体应用场景的用户友好软件系统，并通过与硬件设备融合、合作或直接销售软件实现商业价值。中游则汇聚了 GE、西门子、迈瑞等传统医疗硬件制造商，它们在 AI 软件开发方面能力较弱且自主研发成本高昂，倾向于与软件企业合作。例如，2021 年GE 医疗与多家软件企业建立了战略伙伴关系，共同推动医疗影像技术创新与应用。

数据、算力、算法模型是核心技术壁垒，入院能力强的头部企业优势显著。医学影像数据的积累、算力积累、算法开发与模型训练是技术层面的核心工作内容，其中精准标注的大量图像数据是算法改进和训练的基础。入院较强企业在于医疗结构的长期合作中，受接受程度、中标几率以及获取标准化数据等多方面都具备显著优势。

（2） AI 赋能诊断领域，病理化检测赋能

凭借对海量医疗数据的深度挖掘与分析，借助先进的大模型技术，能够显著提升疾病诊断的准确性。通过对各类临床症状、检验报告等数据的快速处理与分析，AI 可以在短时间内为医生提供精准的诊断建议，大大缩短诊断所需的时间，从而提高诊断效率。

不仅如此，AI 还能够在疾病早期阶段就发出预警。通过对患者长期的健康数据监测，包括日常健康指标、生活习惯等信息，AI 可以敏锐地捕捉到身体细微变化所蕴含的疾病风险信号，在疾病尚未出现明显症状时，就提醒医生和患者采取相应的预防措施，为疾病的早期干预争取宝贵时间。

在成本控制方面，AI 的应用有助于降低医疗成本。它减少了因人工诊断失误可能导致的重复检查、过度治疗等额外费用，同时提高了医疗资源的利用效率，让有限的医疗资源能够服务更多患者。

此外，AI 还是实现个性化医疗和远程医疗的重要载体。在个性化医疗方面，AI依据患者的个体基因数据、疾病史、生活方式等多维度信息，为患者量身定制专属的治疗方案，使治疗更加精准有效。而在远程医疗领域，AI 能够辅助医生远程诊断患者病情，打破地域限制，让偏远地区的患者也能享受到优质的医疗服务，进一步提升整体医疗服务的可及性和覆盖范围，大幅提高诊断效率和能力，为医疗行业带来全新的变革与发展机遇。

（3） AI 医疗机器人：手术、康复机器人方兴未艾

AI 医疗手术机器人分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人、服务机器人，2022 年中国手术机器人和康复机器人占整体市场占比高达 75%，其中，国外品牌产品占据超过 80%的高端市场份额，国产替代空间广阔。

AI 手术机器人：依托 AI 图像识别、深度学习以及实时感知技术，手术机器人在术前凭借对医学影像的深度分析，构建患者个体化 3D 模型，为外科医生制定精确手术策略。术中，利用强化学习算法与力反馈控制技术，机器人能依据组织力学特性和手术进程，自主规划机械臂运动轨迹，实现亚毫米级精准定位，完成复杂手术操作，同时通过实时监测与动态调整，保障手术安全性与高效性。

康复机器人：融合了多模态数据融合与机器学习技术，能够实时采集患者的运动学、动力学及生物电信号，如表面肌电信号、关节角度等，通过深度数据挖掘和自适应控制算法，精准评估康复训练效果，自动调整训练参数，实现康复训练的个性化、智能化与精准化。其临床应用优势显著，能替代医师的机械重复操作，精准控制治疗过程，结合反馈系统和交互式设计，还支持远程及集中化康复治疗，为患者提供全周期康复解决方案。

耗材及服务将成为手术机器人主要收入来源和竞争点。全球手术机器人收入结构，短期以设备销售为主，长期耗材将成为主要收入来源。行业初期，由于机器人手术量未达到一定规模，手术机器人企业收入以机器人本身的销售为主。未来手术机器人的商业模式，耗材及服务将成为企业的主要收入来源。

（4） 医疗数据信息化平台：CDSS 商业化程度最高

在医疗信息化数据平台领域，先进的信息技术能够整合来自不同系统的医疗数据，如医院信息系统（HIS）中的运营与管理数据、实验室信息管理系统（LIS）中的实验室结果、影像存档与通信系统（PACS）中的影像数据，以及电子健康记录（EHR）等，共同构建一个全面而统一的医疗信息平台。提升了数据的可用性和互操作性，使得跨机构、跨地区的数据共享和分析变得更加便捷。

临床决策支持（CDSS）是一种利用人机交互的医疗信息技术系统，深度融合人工智能理论。它超越了传统知识库查询模式，通过整合系统的临床医学知识库与患者病历信息，经 AI 优化构建最佳实践库，据此为医生提供精准的临床诊断与治疗决策支持，显著提提升医疗决策的科学性与效率。CDSS 已进入规模化应用阶段，于三级医院覆盖面较广，二级及以下公立医院仍具备较大的市场潜力。

（5） AI 制药合作持续升温，加速创新制药步伐

近年来，AI 技术在制药领域展现出较大发展潜力。在加速药物发现（海量数据驱动加速靶点识别、化合物筛选和优化等）、优化临床试验（试验设计、患者招募等）、提高药物研发生产效率、降低药物研发周期和成本、挖掘老药新用机会等领域，AI 正在不断突破传统技术瓶颈，加速创新制药步伐，开启医药产业的新时代。

2024 下半年以来，AI 制药领域合作持续升温，以礼来、诺华、强生为代表的跨国大药企持续布局 AI 技术平台，国内多家企业的 AI 平台能力也逐步得到国际认可。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。