AI for 醫療健康系列報告“智”愈未來：2025 年AI 科技勾勒醫療未來藍圖

AIfor醫療健康代表場景分析2.1AIfor醫療健康-醫學影像分析2.2AIfor醫療健康-電子病歷2.3AIfor醫療健康專病專科2.4AIfor醫療健康醫院管理2.5AIfor醫療健康醫藥研發2.6AIfor醫療健康健康管理2.7AIfor醫療健康中醫問診2.8AIfor醫療健康-醫療健康保險AIfor醫療健康發展趨勢3.2AI醫療將呈現多維度發展u2021-2025年醫療+Al億歐智庫:2021mm2025年醫療+Al相關政策億歐智庫:醫療+Al政策特征2021年2022年2023年2024年2025年公立醫院高質量發展促進行動(20212025年)鼓勵有條件的公立醫院加快應用智能可穿戴設備、人工智能輔助診斷務軟硬件,提高醫療服務的智慧化、個性化水平。"十四五"國民健康規劃加大對醫療人工智能的支持力度,重點支持具有自主創新能力的企業。人工智能醫療器械注冊審查指導原則指導注冊申請人建立人工智能醫療器械生命周期過程,規范人工智能醫療器械的技術審評要求。關于進一步完善醫療衛生服務體系的意見加快數字醫療應用,運用互聯網、人工智能等技術優化服務流程,建設智慧醫院。細化了84個可參考及可實際應用場景,涵蓋"人工智能+醫療服務管理""人工智能+基層公關于全面深化藥品醫療器械監管改革促進醫藥產業高質量發展的意見優化醫療器械標準體系,研究組建人工智關于發布優化全生命周期監管支持高端醫療器械創新發展有關舉措的公告聚焦醫用機器人、高端醫學影像設備、人工智能醫療器械和新型生物材料醫療器械等關鍵領域,醫藥工業數智化轉型實施方案(20252030年)推動醫藥工業數智化轉型,支持建立醫藥大模型創新平臺,開展"人工智能賦能醫藥全產業鏈"應用試點,鼓勵建設醫藥人工智能領域公共服務平臺010203器械全生命倫理與界定分類周期質控安全臨床風險等動態監管。倫理治理框架,同步強化安全評估體系。01三甲醫院試點02基層醫療滲透03全產業鏈協同條,推動標準化與全球化落地。u顱內/頭頸、冠脈以及肺部的人工智能醫學軟件產品的研發和認證較為活技術發展和市場趨勢來看,2023-2024年為企業拿證高峰期,可能與當時相關政策的支持和Al技術的快速發展有關。拿證數量的波動也可能反映了市場對不同部位Al診斷產品的需求變化和技術成熟的周期性。億歐智庫:2020-2025年7月人工智能醫學軟件產品三類證&二類證對應部位w2020年w2021年2022年w2023年w2024年w2025年7765442214333232223222222122111143332322232222221221111肺部肺炎肝臟宮骨骼:頸(1)關節冠甲狀腺結腸顱內:脈/頭頸乳腺心電心血管胸部眼底圖像處理圖像處理治療其他(2)數據來源:NMPA網站,時間截止是2025年7月15日,億歐智庫整理繪制u2018-2024年人工智能醫學指南數量的不斷增高,醫療行業對Al的認知、重視與規范化需求日益提升,Al技術在醫療領域的應用廣度和深度不斷拓展,同時醫療Al市場快速發展、競爭加劇,政策支持力度加大,促使行業積極制定標準以保障Al應用的質量、安全與合理性。u數據顯示,一、二級醫生中接近一半已使用過Al-CDSS軟件,反映出醫院對Al醫療軟件的接受程度逐步提高,且有將其引入臨床工作的趨勢。11-15年工作年限的醫生AI-CDSS使用率最高,達72.7%,5年以下的為56.6%,6-10年的為44.7%,大于15年的最低,為26.5%。這表明不同工作年限的醫生接受Al技術的程度不一,年輕和中年醫生相對更易接受并使用Al輔助工具。u未來將有更多醫生以開放的態度接受Al,尤其是隨著年輕醫生逐漸成為中堅力量;Al相關的醫學指南將Al技術融入診療流程中,更多醫生會將Al作為提升工作效率和醫療質量的重要工具。億歐智庫:2018-2025年7月醫學人工智能相關的指南數量億歐智庫:一、二級醫生使用過Al-CDSS軟件的比例億歐智庫:不同工作年限的一、二級醫生使用過Al-CDSS軟件的比例5年以下u截至2025年7月,共有206個算法醫療產品獲得大健康相關的算法備案,備案中的產品主要應用于互聯網問診場景,報告解讀等輔助診斷場景、生成醫療場景中輔助醫療相關的文本等。 :截至2025年7月, :截至2025年7月,有206個算法醫療產品獲得大健康相關算法備案,其中160家企業通過APP嵌入算法直接面向患者服務,表明APP企業自主備案算法并直接輸出內容已成為行業主流方式,企業傾向于借助APP或小程序作為直接服務患者的重要載體,將自身算法優勢轉化為實際醫療算法備案數量(個)算法備案中應用場景分類對應的數量(個)算法備案企業及應用主流方式凸顯報告解讀等輔助診斷場景以及生成醫療場景中輔助等方面,體現了當前算法在醫療領域應用的重點方向,圍繞著提升診斷效率、輔助醫療決策以及優化醫療文本輸出等用,為醫療服務流程的優化和質量提升提供技術支撐。2422160服務提供者申請算法備案數量持續高于服務技術支持者,服務提供者申請算法備案數量持續高于服務技術支持者,且2025年服務提供者數量較2024年有所增加,服務技術支持者數量則略微下降,反映出在大健康算法領域,直接面向用戶提供高質量服務提供者占據主導地位且發展態勢良好,而服務技術支持者相對增長動力不足,可能需要進一步挖掘技術服務輸出的價值和拓展應用場20242025服務角色與備案數量變化趨勢:服務技術支持者服務提供者20242025服務角色與備案數量變化趨勢:服務技術支持者服務提供者從2024-2025年7月來看,服務提供者:利用自身算法能力直接向用戶提供服務。億歐智庫:上市醫藥企業中布局Al技術與業務結合的內容明Al技術在醫藥行業中得到了較廣泛的應用。這些企業將AI技術應用于藥物研發、億歐智庫:上市醫藥企業中布局Al技術與業務結合的內容明Al技術在醫藥行業中得到了較廣泛的應用。這些企業將AI技術應用于藥物研發、醫療影像、醫療健康服務、供應鏈物流、數據決策支持等多個業務領域,體現了Al技術在醫藥行業的多樣化應用。uAl技術的應用有助于提升醫藥行業的效率、降低成本、提高診斷準確性和質量,推動醫藥行業的智能化發展。億歐智庫:上市醫藥企業中已布局Al技術的比例藥物研發與創新合物篩選、臨床試驗優化等,縮短研發周期,降低研發成本,提高研發效率和成功率。醫療影像與診斷影像質量提升以及疾病篩查,提高診斷準確性和智慧醫療服務療、遠程醫療、健康管理、慢病管理等,提升醫療服務質量和可及性。生產制造智能化現自動化生產、質量控制、智能供應鏈管理等,供應鏈與物流優化庫存管理、物流路徑優化等,提高供應鏈的效率.已布局AI未布局.已布局AI未布局數據與決策支持決策支持等,為企業的運營管理、市場預測、風u醫院正顯著增強算力采購。根據億歐數據統計,約有75%為2025年新增需求,這為后續Al技術與醫療業務的深度融合筑牢根基,有力地推動醫療智能化進程。以某省份為例,其醫療機構中助力病理醫生閱片速度提升40%以上,Al輔助診斷覆蓋率達95.88%。Al技術在大健康領域中的覆蓋場景,呈現出多樣化、多元化的態勢。億歐智庫:2022-2025年醫院采購算力需求比例5%5%11%75%u2022u2022u2023w2024w2025浪潮信息浪潮信息RainMed醫療機器人中醫問診健康管理圓國新健康醫療保險醫療智能體RainMed醫療機器人中醫問診健康管理圓國新健康醫療保險醫療智能體醫學研發醫學影像Neusoit東軟智慧醫院Neusoit東軟AI+醫療發展現狀分析1.1AIfor醫療健康行業政策1.2AIfor醫療健康產品拿證情況1.3AIfor醫療健康在醫療機構以及醫藥企業中的發展情況1.4AIfor醫療健康應用場景1.5AIfor醫療健康企業圖譜AIfor醫療健康發展趨勢3.2AI醫療將呈現多維度發展u醫療健康+Al的應用場景涵蓋了從疾病預防、診斷到治療和康復的全過程,其中醫學影像分析、電子病歷、專病專科、醫院管理、醫藥研發、健康管理、中醫問診、醫療健康保險等是重點方向。化數據庫,提高病歷錄入質量和診療效率專病專科醫院管理案u醫學影像分析在商業化能力、技術成熟度和市場需求方面均表現出色,是Al醫療領域中最具潛力和最成熟的場景之一。億歐智庫:醫學影像分析在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況獲得多個三類醫療器械認證,其技技術迭代速度快,不斷優化算法和模型,以適應不同疾病和影像模態中的應用不僅提高了診斷效率,還優化了放射科的工作流程,減少了崛起,醫學影像與電子病歷充分結合,充分提升了診療效率。成熟期,商業化模式如軟件即服務(saas)模式、軟硬件捆綁銷售等已廣泛應用于醫院和醫療機構,種模態,滿足不同科室的需求。 解決方案:u深睿醫療通過不斷突破技術邊界、優化模型性能,讓Al從醫生的"輔助工具"進化為醫療流程的"智能重構者",推動醫療服務從單點效率提升到系統性價值重構,助力實現以Al驅動的全流程全場景數智化能力躍遷。億歐智庫:深睿醫療創新產品介紹DeepwiseMetAIX新一代多模態智慧影像大模型能力平臺大模型能力平臺,實現全流程全場景Al數智SAMI-全模態醫學影像通用分割大模型-3D版越,能夠對各類醫學影像數據進行深度分析與精準重構。三維結構的自動勾畫與建模,在無需標注樣本的條件下展現出??過僅使用圖像的模型和傳統的多模態診斷模型12%和9%。"國檢智析"檢驗大模型像大模型能力平臺DeepwiseTrioData大模型能力開放平臺SAMI-全模態醫學影像通用分割大模型-3D版u深睿醫療憑借多模態大模型等技術創新、覆蓋全國的產品應用以及權威認可與全球視野,確立了其在醫療Al領域較為領先的地位。億歐智庫:深睿醫療核心優勢獲近200個獎項,入選北京首臺(套)重大技術裝備目錄。中國醫療創新實踐,推動醫療服務普惠化與查、臨床決策、患者服務到醫療大數據治理、科學研究、醫生培訓、能力建設等全鏈路的人工智能服務。業智能體,為疾病不同階段提供閉環支持。同架構,實現多模態數據整合,重構醫學影像智能邊界。?核心技術突破助力精準診療:肺結節CT圖像輔助診斷軟件推動肺癌診療升級,入選北京市首臺(套)重大技術裝備目錄;顱內動脈瘤CT造影圖像輔助檢測軟件創新算法,提升動脈瘤檢出敏感性,相關成果發表于國際頂級期u億歐智庫:電子病歷在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況病歷是醫院信息化建設的基礎,隨的應用,對電子病歷的智能化需求不斷增加,醫療機構需要通過AI技術提高電子病歷的質量和利用效率,教學等工作,市場需求穩定且持續?AI+電子病歷已有一定的商業基礎:廣泛應用,Al技術可實現病歷智能生成、結構化處理、質控等,提升和盈利空間,但市場競爭激烈:性要求高,需不斷創新和優化。是難點:Al在電子病歷中的應用已較為成熟,如自然語言處理技術可實現病歷文字識別和結構化提取,問題和錯誤,但電子病歷數據的標題,影響Al技術的進一步應用和推廣,且數據安全和隱私保護是關鍵 解決方案:失等問題,并給出修改建議,輔助醫生提高病歷書寫的質量。檢查數據、推導診斷邏輯、制定用藥方案等,全程依賴人工錄入,耗費了醫生大量的時間和精力,影響了診療效率。寫為文字,并自動整理成病歷結構,還可根據病歷元素、段落、模板進行文書場景化uAl在專病專科領域發揮作用,通過精準的分析和高效的決策過程,來推動專病專科的進步和發展。億歐智庫:專病專科在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況患者需專業、精準的醫療服務,Al科領域傾斜,市場需求將進一步增2.554業化嘗試,如某互聯網企業與醫療較少,還需拓展更多病種和專科領域,探索可持續的盈利模式。薦等,取得一定進展,如在眼科疾市場需求程度的技術成熟度差異較大,復雜病情市場需求程度 億歐智庫:專病專科+AI技術解決場景痛點案例解決方案:理。系統支持多終端聯動,自動調整隨訪計劃,減少人工干預。常并預警,確保居家管理的連續性。基層醫生可借助Al工具進行初步判斷,患者無需長途奔波。資源,優化分級診療流程。uAl助力醫院優化流程、提升效率與精準度,實現高效智能管理。億歐智庫:醫院管理在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況人口的增長和醫療需求的增加,醫院的數量不斷增多,規模也逐漸擴大,如此龐大的醫院群體對管理的效率和質量提出了更高的要求,為AI+醫院管理市場提供了廣闊的空醫院擁有大量的運營數據和患者數據,Al技術可以對這些數據進行深度挖掘和分析,提取有價值的信息,為醫院的決策提供支持,同時也為AI+醫院管理需要與醫院現有的信息系統進行集成,實現數據的共享集成方面已經取得了一定的成果,能夠將Al系統與醫院的HIS、EMR、LIS等系統進行有效的整合,打破信息孤島,實現數據的無縫流動和 億歐智庫:醫院管理+AI技術解決場景痛點案例活性,難以實現資源的最佳配置。解決方案:情況、設備運行狀態等,精準預測患者需求,提前優化資源調配。息,為戰略決策提供參考,如科室擴展、設備采購、服務項目調整等。u億歐智庫:醫藥研發在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況內,許多疾病領域仍存在未滿足的醫療需求,如阿爾茨海默癥、癌癥等,這些疾病具有較大的市場空間。長、成本高、成功率低,Al技術可為其帶來變革,提高效率、降低成本,市場需求較大。廣至國際市場,從而擴大市場空間。于商業化探索階段,盈利模式和市場規模有待進一步拓展,且研發周期長、成本高、風險大,商業化進的全過程,包括化合物發現、臨床 億歐智庫:醫藥研發+AI技術解決場景痛點案例解決方案:作用,指導臨床試驗設計。u億歐智庫:健康管理在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況人口老齡化的加劇,慢性病和老年病的發病率也隨之上升,Al健康管理技術能夠提供高效、精準的健康管理服務,滿足老年人對健康護理過提供精準、高效的健康管理服務,品供應商等多方合作,構建了一個互利共贏的生態系統,推動了商業實現收入,但整體仍處于起步階段,商業模式多元化,但盈利規模和穩健康數據,通過Al算法進行風險評估、干預建議等,但數據質量和準確性參差不齊,個體差異大,AI模型的精準性和適應性還需提升,且 億歐智庫:健康管理+AI技術解決場景痛點案例后性,無法及時捕捉異常指標并發出預警。解決方案:子病歷等多源數據,利用Al算法實時分析動態調整健康計劃,識別潛在風險,如心血管疾病風險等,并及時提供營養攝入、運動強度等精準建議。uAl融入中醫問診,借助數據分析與智能算法,輔助中醫師更精準、高效地進行病癥診斷與辨證施治。億歐智庫:中醫問診在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況診療注重整體觀念和辨證論治,Al難以完全理解和掌握其理論和實踐經驗,雖在影像識別、數據分析等方面有一定應用,但在中醫診斷的準確性、個性化治療方案制定等方面還不夠成熟,需進一步融合中醫群眾基礎,人們對中醫診療的需求穩定存在,尤其在慢性病調理、養生保健等方面,但患者對Al中醫問技術研發和市場推廣,提高產品質量和服務水平,以滿足市場需求。2.532.5市場需求程度2.532.5市場需求程度鏡、舌診儀等輔助診斷設備,以及業化程度較低,市場份額小,缺乏大規模成功應用案例,盈利模式尚 億歐智庫:中醫問診+AI技術解決場景痛點案例建模困難,影響診療效率。解決方案:推薦、用藥禁忌等診療建議,幫助醫生快速了解患者情況,提升診療效率傳承,青年醫生成長慢。質醫療資源下沉,提升基層中醫診療水平uAl在醫療健康保險領域通過精準風險評估、個性化服務與優化運營流程,提升整體質量和效率。億歐智庫:醫療健康保險在商業化能力&市場需求程度&技術成熟度三個維度的發展情況險的需求增加和保險行業的數字化轉型,Al技術可提高保險業務的效率和精準度,市場需求逐漸顯現,但目前市場認知度和接受度相對較低,需加強市場教育和技術推廣,22市場需求程度療健康數據,預測疾病風險和保險需求,優化保險產品設計和定價,多領域數據融合和復雜業務流程,數據質量和模型準確性有待提高,戰,技術成熟度相對較低。4段,部分保險公司嘗試利用Al技術測等,取得一定成效,但整體市場份額較小,商業模式有待進一步探4方協作,協調難度較大。 有效控制醫療費用支出,影響了醫療保險的可持續發展。解決方案:案和用藥建議,降低不必要的醫療費用支出,提高醫療資源的利用效率。現誤判,導致逆選擇風險。解決方案:挖掘和分析,構建風險預測模型,精準評估投保人的健康狀況和疾病風險,實現個性AI+醫療發展現狀分析1.1AIfor醫療健康行業政策1.2AIfor醫療健康產品拿證情況1.3AIfor醫療健康在醫療機構以及醫藥企業中的發展情況1.4AIfor醫療健康應用場景1.5AIfor醫療健康企業圖譜AIfor醫療健康代表場景分析2.1AIfor醫療健康-醫學影像分析2.2AIfor醫