AI醫療應用現狀、場景及市場前景如何？

人工智能與醫療高度融合具備顛覆力。

隨著信息技術的飛速發展，人工智能（AI）在醫療領域的應用日益廣泛，成為推動 醫療行業變革的重要力量。AI 醫療隸屬于數字醫療的一部分，其發展依托于數字醫療的 基本框架。數字醫療體系的完善程度直接影響著 AI 醫療可獲取的數據資源數量與質量。 一個健全的數字醫療體系能夠實現醫療數據的廣泛采集、標準化存儲與高效傳輸。例如， 電子健康記錄（EHR）系統的全面普及可以整合患者的病史、檢查結果、治療方案等多 維度信息，為 AI 算法提供豐富且結構化的數據，用于疾病診斷模型的訓練、疾病風險 預測以及個性化治療方案的制定。同時，強大的信息技術基礎設施，如高速網絡、云計 算平臺等，是支撐 AI 醫療大數據處理與分析的關鍵。

早期的 AI 算法主要基于機器學習，通過統計算法和先驗知識驅動。這種方式在處 理簡單的醫療問題上有一定的應用，但在面對復雜的醫療數據和場景時存在局限性。隨 著技術的發展，2012-2017 年期間進入了深度學習時代。這一時期以深度學習為代表的 數據驅動模式興起，利用大量的數據訓練模型，在醫學影像診斷、疾病預測等方面取得 了進展。2017 年以后進入大模型時代，以 Transformer 為框架，融合多頭注意力機制的 新算法出現。這種算法克服了傳統深度學習算法（如 CNN、RNN）的缺陷，利用大數據構 建大模型，能夠處理更復雜的醫療數據，如電子病歷、基因數據等，并在多模態數據融合方面表現出色。 基于大模型的智能代理(AIagent)結合生成式 AI 的創造力與傳統 AI 的精確嚴謹， 有望為多醫療服務節點完成優化與創新。傳統 AI 的主要特點是對已有知識和數據的運 用及推理，從而回答特定問題。生成式 AI 則更注重生成和創造全新真實的數據及內容， 從而高效演繹和歸納知識。且在往交互化生成能力轉變的過程中，語言理解與對話能力 得到進一步拓展，不僅能精準理解用戶意圖，還可實現更自然流暢的交互，像智能交互 方面能夠進行用戶情感識別與分析，從而提供更貼合用戶需求的回應，整體呈現出 AI 能 力在多領域、多層次的全面進化與拓展態勢。

當 AI 與醫療深度融合后，呈現出智能化、高效化、便捷化的顯著特征。在智能化 方面，借助大數據與人工智能可實現智能診斷，綜合患者各類數據給出個性化方案；智 能治療能依據患者實時數據調整治療策略；智能管理則可優化醫療資源配置。高效化體現在對醫療流程的優化，減少患者等待時間并預防潛在問題，同時助力醫護人員提升工 作效率，如便捷的病歷與藥品管理。便捷化使得患者可隨時通過手機 APP 等獲取醫療服 務，包括在線咨詢、遠程診斷，還能利用自助設備及手機應用完成掛號、繳費、查詢結 果、預約手術等操作。

人工智能在醫療領域的多元應用和全面圖景包括（1）賦能醫療服務眾多環節，涵 蓋就醫前的健康管理（健康評估與疾病預警）、診前醫療數據積累分析、診中的取號導 診排隊、病歷錄入、多種影像分析、輔助及臨床診斷、醫保支付、電子病歷生成、手術 機器人操作、藥物臨床輔助決策、診后的術后院內康復與健康追蹤以及就醫后的康復管 理、隨訪回訪、就診記錄管理系統等，還涉及醫學文獻翻譯與醫學教育等其他應用。（2） 在提升醫療效率和質量方面，助力醫療知識庫快速積累并推動模型持續學習迭代，減輕 醫生重復性工作負擔使醫生可專注臨床，實現就醫醫療流程的規范化標準化以降低人為 操作風險，達成基層醫療機構遠程會診從而提高服務覆蓋率。AI 醫療較為成熟的領域包 括影像（病理影像、內窺鏡影像等多類影像）、制藥、機器人、臨床決策系統、基因檢 測、智慧病理等領域。

AI 賦能醫療產業全環節，包括上游的醫療基礎材料、醫療耗材、人工智能軟件，中 游的醫療設備、診斷設備、康復設備，以及下游的醫服端、用戶端和研發端。醫服端有 AI 醫生、輔助臨床決策、智慧病歷等應用；用戶端包括智能問診、院外康復、遠程手術 等；研發端涉及預測和設計藥物、院內醫療設備、醫療垂直大模型等。這種融合使得“患 者+醫生+工具”三方關系發生轉變，有望推動醫療新范式的出現。

目前，AI 在醫療服務中的應用主要集中在提升醫療服務階段環節的局部效率，但 復合型及流程性任務是未來方向。在促進健康、預防疾病、診斷疾病、控制病情、治療 疾病和康復護理等環節，AI 應用主要集中在其特定醫療服務節點，能夠提升這些具體環 節的效率和效果；例如，在診斷環節，AI 影像能夠提升平均 5%的效率，節約約 15 分鐘；在治療環節，手術機器人可幫助平均時間縮短 30%。

近年來，AI 醫療市場呈現出蓬勃發展的態勢。《中國 AI 醫療產業研究報告》數據 顯示，2023 年中國 AI 醫療行業規模已達到 973 億元，其預計到 2028 年將進一步增長至 1598 億元，2022-2028 年間的年復合增長率為 10.5%。AI 醫療市場的快速增長得益于人 口老齡化和醫護人員短缺的大環境。隨著人口老齡化加劇，對醫療服務的需求日益增長。 同時，醫護人員數量的相對不足，使得通過 AI 技術緩解醫療資源供需矛盾變得尤為重 要。AI 在藥物及疫苗研發、基因測序、醫學影像、智能醫院和醫療機器人等多個領域有 著廣泛的應用前景，能夠提高醫療體系的效率，減輕醫務人員的工作負擔，并且加速藥 物和疫苗的研發進度，進而推動整個 AI 醫療市場的持續擴張。

海外 AI 醫療市場正逐漸成為極具潛力的藍海領域。從技術層面而言，國內部分 AI 醫療企業在安全性與有效性方面不遜色于國外公司，這得益于國內豐富的數據資源，既 能保障訓練效果，又可低成本運作且數據量充足。支付體系上，海外有愿意為 AI 醫保系統買單的醫療體系，商業保險也需 AI 醫療疾病診斷來精準定價及長期訂閱服務，其 B2BtoC 商業模式可緩解就診壓力、優化流程，因海外患者就診時間長且步驟繁瑣，如轉 專科常耗時 1-3 個月，慢性病患者更不便，而 AI 醫療以家庭醫生等為切入點可縮短診 療時間，如致遠惠圖已進軍歐洲市場。此外，海外有成熟退出機制，大型醫療機械企業 常 收 購 小 AI 醫 療 公 司 ， 對 于 AI 醫 療 器 械 輔 助 的 成 長 型 項 目 ， FDA 的 BreakthroughDeviceProgram 能促進監管與創新雙贏。

2024 年國家和地方紛紛出臺了一系列推動 AI 醫療發展的政策。國家層面，2024 年 11 月 23 日國家醫保局將 AI 輔助診斷技術納入醫療服務價格項目立項指南，規范價格 管理并推動應用，同時避免增加患者負擔；國家衛生健康委等部門聯合印發《衛生健康 行業人工智能應用場景參考指引》，助力藥物研發；12 月 14 日發布中國醫學人工智能 “上海宣言”，明確應用原則和發展方向。地方層面，河南省發布《河南省推動“人工 智能+”行動計劃(2024—2026 年)》重點發展多個智能醫療場景；江西省印發《江西省 “數據要素×”三年行動實施方案(2024-2026 年)》推動醫療數據應用；浙江省出臺指 導意見推動醫療數據融合應用；北京市采取激勵措施鼓勵創新；廣東省專注智能醫療設 備研發并設立專項資金。