AI应用于全病程管理及服务概况与增长驱动因素
思瀚产业研究院 微脉    2025-07-02

AI应用于全病程管理概览

AI是现代医疗的变革力量，建基于三项核心技术支柱：数据获取、识别与推理能力。此技术框架使AI系统能够收集庞大的医疗数据集，识别多种输入格式中的複杂模式，并透过对实体间关係的精细推理生成有意义的洞察。

医疗行业正透过AI应用带来深层转型，不仅提升医疗专业人员的诊断准确性、提供个性化患者护理体验，并优化医疗系统资源配置。该等进展创造出横跨患者全病程的整合式疾病管理方法。先进的AI平台利用複杂的演算法将多专业医学知识库与动态患者数据相结合，以提供针对个人临床特徵的个性化智慧健康指导。

AI于医疗保健中的成功应用从根本上取决于获取能接触高质量结构化数据及成熟临床流程的优质应用场景。全病程管理公司在该生态系统中佔据战略性优势地位，其业务场景与医疗服务提供者及患者互动频密。

该等公司透过诊前、诊中及诊后阶段的持续患者互动，自然积累结构化医疗数据（包括线上问诊文字对话、专业评估量表及标准化问卷等），此类数据特别适合直接用于AI模型训练与优化。该场景驱动的数据获取模式可产生强大的飞轮效应：持续的複诊互动将生成额外训练数据，从而进一步提升AI模型的准确度及临床实用性，最终促成深度融入特定医疗场景的专业化AI解决方案。

AI应用于全病程管理服务

全病程管理服务正成为医疗AI实施的核心基础。全病程管理提供者介于医院与患者之间，透过高参与度的临床互动及随访沟通，获取自然产生的数据。这种持续性数据收集形成模型优化与成效提升的良性循环。在全病程管理服务中，AI技术支持患者全病程中的多项关键医疗功能—从初始风险评估及数字分诊到治疗协调及长期监测。该等能力不仅提升营运效率与个性化程度，更促进患者在院内多种医疗场景中的持续参与。

医疗服务提供者透过在诊前、诊中及诊后阶段策略性应用AI，能够提升护理品质、简化营运流程，并开发支持可持续价值创造的宝贵数据资产。于2024年，微脉在患者导向的AI赋能的全病程管理服务市场的收入规模位居业界首位。

增长驱动因素

医疗资源稀缺与需求增长 。就供给端而言，中国优质医生与医疗资源存在显著缺口。中国每千人中仅有2.7名医生及3.2名护士，医生密度大幅低于许多发达国家。同时，医疗资源分配失衡。基层医疗

机构医生的专业能力差异悬殊，部分基层医疗机构医生迫切需要AI临床决策支援系统等协助。

AI技术与相关基础设施的进步。随著数据收集量增加，机器学习、深度学习等AI技术的进步相应提升了AI产品的能力。此外，辅助硬件的开发亦强化了AI赋能医疗服务的功能。更先进的AI医疗服务能更有效解决医疗市场痛点，从而推动市场快速成长。

有利政策 。中国政府长期推动AI在各行各业的发展，医疗市场是重中之重。于2018年国家卫生健康委发佈的《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》鼓励将AI技术用于疾病风险预测、医学影像辅助诊断、临床辅助治疗、智能健康管理、智能医院管理及虚拟助手。于2018年，政府颁佈《电子病历系统应用水平分级评价管理办法（试行）》，规定电子病历系统不同等级的标准，并对三甲医院提出具体要求。包括CDSS及智能医院管理系统在内的多项AI应用，均直接与分级评价相关。

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