AI醫療概念、核心技術、優勢、政策及發展歷程回顧

近年，中國 AI 醫療行業受到各級政府的高度重視和國家產業政策的重點支持。

1. AI 醫療概念

AI 醫療是指通過機器學習、自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術，對醫療數 據進行深度分析，輔助臨床決策、優化診療流程、提升醫療效率的智能化應用體系。 AI 醫療是利用人工智能技術來幫助醫生和醫療機構更快、更好地處理醫療數據、診 斷疾病、管理患者健康等。AI 可以通過深度學習和分析大量的醫學影像、病歷數據、 基因信息等資料，在此基礎上提供更精準的診斷和治療方案。 AI 醫療核心技術包括醫學影像分析、自然語言處理、機器學習等，例如谷歌旗下的 DeepMind 公司開發的 AI 系統，已經在眼科疾病診斷中表現出色，能夠通過分析眼 底掃描圖像，準確診斷出糖尿病視網膜病變等疾病。 AI 在醫療中的應用非常廣泛，主要包括輔助診斷、臨床決策、健康管理、藥物研發 以及醫療機器人等等，通過在這些場景應用 AI，可以幫助達到在降低成本提高效率 的同時優化病人體驗、提高診療質量、減少潛在疾病等的目標，全方位賦能醫療服 務的各個環節。

AI 醫療提高醫療質量和效率。AI 在學習速度與能力方面的卓越表現已廣為人知。 借助 AI 技術，能夠高效地匯聚過往病例及醫學知識，并構建相應模型。在此過程 中，AI 可助力醫生更為迅速地處理海量醫療數據，減輕重復性工作負擔，使醫生得 以將更多時間投入到患者治療環節，同時輔助制定更為規范的治療方案，降低人為 失誤的概率。通過遠程醫療及智能診斷系統，AI 能夠促使偏遠地區的患者獲取與大 型醫院相當的醫療服務，推動醫療資源實現更為合理的重新分配，進而讓更多人受 益于高質量的醫療服務。

以 IBM 公司的 Watson for Oncology 系統為例，該系統能夠通過深度分析海量醫學 文獻以及患者數據，為癌癥患者量身定制個性化治療方案。這一應用不僅顯著節省 了醫生的時間成本，還有效提升了治療的精準程度。 AI 醫療解決“看病難、看病貴”的問題。在傳統醫療領域，美國耶魯大學教授 William Kissick 曾提出一個廣為人知的理論 ——“不可能三角”。該理論核心觀點為，醫 療服務的質量、價格以及就診速度這三個關鍵要素，在實際情境中往往難以同時兼 顧。 然而，人工智能的興起，為突破這一 “不可能三角” 帶來了曙光。AI 技術能夠助 力醫療機構優化患者管理流程，大幅縮短患者排隊等候時間。經過充分數據學習訓 練的 AI 系統，其診療能力可達到甚至超越具有 10 年以上臨床經驗醫生的水平。 與此同時，AI 在藥物研發進程中亦能發揮關鍵作用，可顯著壓縮研發周期，這不僅 有效降低了研發成本，還減輕了患者的用藥經濟負擔，有力推動了藥物的廣泛普及。

AI 憑借對患者個體基因數據、既往病史詳情以及生活習慣特征等多源信息的深度 挖掘與整合分析，能夠精準構建契合個體特質的治療策略。這種基于精準醫學理念 的個性化治療模式，不僅顯著提升治療效果，還能有效規避因傳統經驗性治療導致 的不必要藥物不良反應。以美國 23andMe 公司為例，該公司借助先進的基因檢測 技術，結合 AI 算法對海量基因數據進行深度剖析，幫助用戶精準評估自身罹患遺 傳疾病的潛在風險，并據此提供科學、個性化的健康管理建議，為疾病預防與早期 干預提供有力支撐。

AI 醫療的優勢：1. 提高診斷準確性：AI 能夠對海量醫療數據進行學習和分析，發現人類難以察覺的 規律和模式，減少誤診和漏診的發生。 2. 提升醫療效率：自動化的流程和決策支持系統可以替代或輔助人工操作，如數據 分析、病歷管理、患者監護等，使醫生能夠將更多時間和精力集中在患者的治療上， 提高醫療服務的整體效率。 3. 加速藥物研發：AI 技術可以模擬化學反應和分子結構，預測藥物的效果和副作 用，大大節省了藥物研發過程中的實驗和臨床試驗時間，加快新藥上市的速度。 4. 實現個性化醫療：通過對個體的全面健康數據分析，為患者量身定制個性化的治 療方案，提高治療的有效性和安全性。

2. AI 醫療相關政策梳理

近年，中國 AI 醫療行業受到各級政府的高度重視和國家產業政策的重點支持。國 家陸續出臺了多項政策，鼓勵 AI 醫療行業發展與創新，《健康中國行動 —— 慢 性呼吸系統疾病防治行動實施方案（2024-2030 年）》《中藥標準管理專門規定》 等產業政策為 AI 醫療行業的發展提供了明確的指導建議和發展前景。 國家衛生健康委等三部委聯合發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》， 給出了 84 個應用場景，包括醫學影像智能輔助診斷、智能導診、智能病歷輔助生 成、智能中醫臨床輔助診療、智能醫療質量管理、智能健康管理、智能公共衛生群 體數據分析等，推進衛生健康行業 “人工智能 +” 應用創新發展。

3. AI 醫療發展歷程

從國內 AI 醫療發展歷程來看，自 2018 年開始，我國人工智能醫療行業監管政策逐 步完善，個別賽道開始出現可行性強的商業模式。2021 年 7 月，國家藥監局發布《人 工智能醫用軟件產品分類界定指導原則》，明確人工智能醫用軟件產品按照第三類 醫療器械管理。 我國的 AI 醫療進程可以劃分為以下三個階段：

1）萌芽階段（1978-2015 年）。特點：醫療數據孤島林立、數據治理有待展開，臨床 AI 應用稀缺。 技術：此階段的 AI 醫療產品以輔助醫生診療的程序或系統為主，幾乎沒有應用于 臨床，整體產業僅出現一個初步的形態。

2）起步階段（2015-2021 年）。特點：數據建設初步展開，部分疾病標準數據庫建立、基于深度學習的感知智能應 用興起。技術：醫療大數據建設展開，信息系統升級改造，眼底與肺部影像的標準數據庫建 立；基于深度學習的影像應用走到感知應用發展的前端 NLP、KG 等其他應用在慢 跑；商業模式處于混沌的初步嘗試階段，可行模式未確定。

3）探索階段（2021 年至今）。特點：醫療數據互聯互通建設進一步展開、感知應用算法迭代、應用橫縱開拓。 技術：醫院內部各科室、醫院與醫院、醫院與當地衛健委之間的數據互聯互通建設 由信息系統改造轉向數據治理階段領跑的影像應用往尚未覆蓋的疾病診療領域橫 向拓展與深度挖掘，NLP 應用追趕至前端，KG、ML 蓄力慢跑。