全球及中国医疗人工智能（医疗AI）发展趋势与投资战略规划分析报告

产业概况

1、定义

AI医疗是借助尖端人工智慧技术，包罗万象，诸如机器学习、自然语音处理以及深度学习等等多重先进技术，以期在药品研发与病患诊疗这些环节上进行智能化的全面整合与提升，从而有力地提升医疗服务的整体效益及品质。

在院内医疗AI的实际应用中，它不仅涵盖了医生对患者进行诊断和治疗的整个流程，还包括了对医院信息化系统的全面升级与完善。众所周知，医院作为频繁开展各种医疗活动的主要场所，正处在医保支付制度以及广大患者日益增长的需求这两个重要因素的交叉点上，因此在其日常运营过程中所产生的大量数据，无疑为人工智能技术的发展提供了坚实的基础。人工智能技术可以广泛地运用于患者从就诊到康复的全过程，涉及多个身体部位及多种疾病类型，从而实现降低成本、提高效率、改善就医体验以及合理分配优质医疗资源等多重效果。此外，医院内部的信息化建设也不再仅仅局限于信息的生成、存储和交互，而是正在向更加智能化、一体化的方向稳步推进。

医疗AI的临床应用与医院内部技术架构的实现密不可分，两者交融贯通，共同构建起医院卫生体系的现代化布局。医院这个医疗服务活动繁忙频繁之地，恰好坐落于医保制度以及广大患者需求的中心枢纽位置之中。由于日常运营中所承载的大量医疗数据，这便为发展先进的人工智能技术奠定了坚实的基础。人工智能技术在患者诊疗的全流程中均有广泛的应用空间，涵盖了多个身体部位及多种疾病类型，其显著的优势在于能够有效降低医疗成本，提高工作效率，改善患者的就医体验，并能合理配置优质的医疗资源。此外，医院内部的信息化建设也不再仅仅局限于信息的生成、存储和交互等基本功能，而是逐步向智能化、一体化的方向迈进。

以高级人工智能生成文本（AIGC）作为核心构成部分的智能导诊系统的高效运行，无疑显著提升了各种就诊环节的运作效率，为个性化医疗服务的推广以及分级诊疗制度的落实提供了有力支持。相较于传统的导诊系统，AIGC技术在交互性方面表现更为出色，它能够直接接入医院门诊的相关数据，并借助大数据分析、自然语言交互以及深度学习等先进技术手段，为每一位前来就诊的病患精确地匹配到最适合他们的就诊科室乃至医生，从而有效解决了临床实践中普遍存在的“挂错号，走错科”这一难题，满足了广大病患对个性化医疗服务的迫切需求。而对于医院而言，智能导诊系统或机器人的引入不仅能够大大减轻医护人员繁重的重复性工作负担，实现降本增效的目标，同时也能够借助人工智能技术来合理规划门诊的分级分流，促使医疗资源得到更加有效的利用，进而为分级诊疗政策的顺利实施提供强大助力。

在整个检验医学的发展历程中，经历了从原始的手工操作逐步发展至半自动化乃至全自动化实验的革命性转变，并即将迈入更为先进的实验室流水线阶段。随着实验室自动化和信息化建设水平的日益提升，智慧化已然成为了检验医学这一重要学科新的发展潮流。借助于人工智能技术搭建的坚实基础，实现在检验实验室内部的自动采样、运输以及质量控制过程，同时还能依据患者的临床表现及过往检测数据，为其自动推荐最适宜的检验项目。此外，通过对检验结果的自动审查与辅助解读，能够进行疾病的预测与治疗，从而推动精准医疗的实施，直至最终实现无需人工干预的全智能化检验实验室。

在众多医学领域的疾病诊断中，特别是关于癌症的确诊中，病理诊断被视为无可辩驳的”金标准”。然而，相较于检验科与影像科等其他科室，病理科诊断过程相当繁琐、自动化水平相对较低、诊断耗时冗长得多。其独特的”显微镜+病理组织切片”的诊断方式，使得工作负荷沉重，同时误诊率也居高不下。然而，随着人工智能技术的日益成熟，以其为核心的智慧病理应运而生。这种新型诊断方法，在病理切片数字化（即数字病理）的基础之上，借助海量数据构建的庞大数据集，运用深度学习技术挖掘出数据集中的内在规律，从而对可疑靶区进行精准勾画、生动渲染，以此协助病理医生更高效地解读切片，显著提高诊断效率及质量，进一步推动病理行业向数字化方向发展。

依据人工智能赋予各领域之独特应用与场景，将AI电力医疗细分为AI在药物研发领域上的应用、AI在医学影像学方面的运用、AI在医疗辅助机器人技术中的融合以及AI健康治理等等。

2、产业链

AI医疗行业领域所涉及的产业链大致可以划分为三个层次：支持层、应用层以及服务层。其中，作为主体的支持层涵盖了诸如智能医疗设备及医疗数字化服务等关键环节；而应用层则以AI药物研发、AI医疗大数据模型等为核心内容，这也是当前我国AI医疗产业发展的重心所在；至于服务层，其主要功能在于在患者诊疗过程中，利用AI模型实现辅助诊断、辅助决策以及辅助手术等多元化活动。

行业发展现状

随着我国医药卫生体制改革的逐步深入推进以及层级诊疗制度的精准落地实施，各级政府部门正积极采取措施以应对医疗资源配置不均以及医疗服务效率低下这两大难题。在此过程中，医疗人工智能技术的广泛运用无疑在提升医疗服务品质和效率、降低误诊率和误治率等方面起到了举足轻重的作用。然而，我们必须清醒地认识到，当前AI+医疗领域仍然面临着诸多挑战，如医学数据处理难题、复合型人才匮乏、行业规范尚未建立健全以及医疗科研成果向成熟产品转化所需时间较长等问题。尤其值得关注的是，数据的获取、利用以及数据共享等环节成为了制约AI+医疗发展的瓶颈所在。鉴于AI+医疗的发展动力主要源于满足医疗行业的迫切需求，因此可以预见，在不久的将来，AI+医疗必将突破数据壁垒，实现数据的安全、高效且共享式的应用。

统计数据显示，中国AI医疗行业市场规模在2023年达到88.43亿元。中国AI医疗行业市场规模（2019-2024年）如下：

行业发展趋势

医学知识图谱作为医疗信息系统中处理和利用海量、复杂且时常变动的医疗大数据的有效手段，能够极大地提升系统的智能化程度，使其越发贴近人类在复杂问题上的认知与思考过程。医学知识图谱的构建过程主要包括四个关键环节：医学知识推理、医学知识融合、医学知识抽取、医学知识表示。得益于人工智能技术的持续创新与突破，上述各个环节均取得了显著的进展。知识图谱在医疗领域的价值不仅仅体现在其作为全面的医学知识库，更在于其作为支撑各类医疗智能应用（如辅助诊疗、智慧病案等）的基石。因此，那些在医学知识图谱技术方面具备竞争优势的企业，无疑将会在未来的AI+医疗市场中占据更大份额，拥有更为广阔的发展前景。

如今，医疗与人工智能的深度结合已经成为了大势所趋。具体说来，在未来时光里，人机智能技术（AI+医疗）的重要突破点将主要体现在以下几个方面：首先是算法拟合度的持续优化；其次，是算法应用范围的显著扩大；再次，是对于个人隐私信息的严格保护；此外，还需要提高AI+医疗所产生结果的可解释性；最后，也需要通过引入更多可靠的验证手段来降低AI+医疗可能引发不良医疗事件的风险。

在引领AI+医疗创新步伐的同时，不能忽视其可能引发的伦理道德议题。根据一项深入细致的调查研究显示，有高达60%的受访者对自身的个人隐私和知情权问题表示了深深的忧虑；另外超出50%的受访者则表达了他们对大型数据集和算法的不可预测性所带来的不安；更有超过30%的受访者对当前的诊疗道德规范提出了质疑。然而，坚信，只要在未来的发展过程中，持续加强对AI+医疗伦理监管的力度，明确医生在整个医疗体系中的核心角色，以及强化伦理规定的执行，那么AI+医疗在实际应用于医疗服务的过程中将会变得更为安全可靠，并且能够成功地构建出以患者为本，用户易于使用的AI+医疗生态系统架构。

行业市场规模预测

预测，受中国AI医疗行业市场需求的增长，2024-2030年中国AI医疗行业市场规模平稳上升。2030年中国AI医疗行业市场规模270.59亿元。中国AI医疗行业市场规模预测（2024-2030年）如下：

以上数据及信息可参考智研瞻发布的《全球及中国医疗人工智能（医疗AI）发展趋势与投资战略规划分析报告》