随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，成为推动 医疗行业变革的重要力量。AI 医疗隶属于数字医疗的一部分，其发展依托于数字医疗的 基本框架。数字医疗体系的完善程度直接影响着 AI 医疗可获取的数据资源数量与质量。一个健全的数字医疗体系能够实现医疗数据的广泛采集、标准化存储与高效传输。例如， 电子健康记录（EHR）系统的全面普及可以整合患者的病史、检查结果、治疗方案等多 维度信息，为 AI 算法提供丰富且结构化的数据，用于疾病诊断模型的训练、疾病风险 预测以及个性化治疗方案的制定。同时，强大的信息技术基础设施，如高速网络、云计 算平台等，是支撑 AI 医疗大数据处理与分析的关键。
当 AI 与医疗深度融合后，呈现出智能化、高效化、便捷化的显著特征。在智能化 方面，借助大数据与人工智能可实现智能诊断，综合患者各类数据给出个性化方案；智 能治疗能依据患者实时数据调整治疗策略；智能管理则可优化医疗资源配置。高效化体现在对医疗流程的优化，减少患者等待时间并预防潜在问题，同时助力医护人员提升工 作效率，如便捷的病历与药品管理。便捷化使得患者可随时通过手机 APP 等获取医疗服 务，包括在线咨询、远程诊断，还能利用自助设备及手机应用完成挂号、缴费、查询结 果、预约手术等操作。
人工智能在医疗领域的多元应用和全面图景包括（1）赋能医疗服务众多环节，涵 盖就医前的健康管理（健康评估与疾病预警）、诊前医疗数据积累分析、诊中的取号导 诊排队、病历录入、多种影像分析、辅助及临床诊断、医保支付、电子病历生成、手术 机器人操作、药物临床辅助决策、诊后的术后院内康复与健康追踪以及就医后的康复管 理、随访回访、就诊记录管理系统等，还涉及医学文献翻译与医学教育等其他应用。（2） 在提升医疗效率和质量方面，助力医疗知识库快速积累并推动模型持续学习迭代，减轻 医生重复性工作负担使医生可专注临床，实现就医医疗流程的规范化标准化以降低人为 操作风险，达成基层医疗机构远程会诊从而提高服务覆盖率。AI 医疗较为成熟的领域包 括影像（病理影像、内窥镜影像等多类影像）、制药、机器人、临床决策系统、基因检 测、智慧病理等领域。
AI 赋能医疗产业全环节，包括上游的医疗基础材料、医疗耗材、人工智能软件，中 游的医疗设备、诊断设备、康复设备，以及下游的医服端、用户端和研发端。医服端有 AI 医生、辅助临床决策、智慧病历等应用；用户端包括智能问诊、院外康复、远程手术 等；研发端涉及预测和设计药物、院内医疗设备、医疗垂直大模型等。这种融合使得“患 者+医生+工具”三方关系发生转变，有望推动医疗新范式的出现。
目前，AI 在医疗服务中的应用主要集中在提升医疗服务阶段环节的局部效率，但 复合型及流程性任务是未来方向。在促进健康、预防疾病、诊断疾病、控制病情、治疗 疾病和康复护理等环节，AI 应用主要集中在其特定医疗服务节点，能够提升这些具体环 节的效率和效果；例如，在诊断环节，AI 影像能够提升平均 5%的效率，节约约 15 分钟；在治疗环节，手术机器人可帮助平均时间缩短 30%。
近年来，AI 医疗市场呈现出蓬勃发展的态势。《中国 AI 医疗产业研究报告》数据 显示，2023 年中国 AI 医疗行业规模已达到 973 亿元，其预计到 2028 年将进一步增长至 1598 亿元，2022-2028 年间的年复合增长率为 10.5%。AI 医疗市场的快速增长得益于人 口老龄化和医护人员短缺的大环境。随着人口老龄化加剧，对医疗服务的需求日益增长。同时，医护人员数量的相对不足，使得通过 AI 技术缓解医疗资源供需矛盾变得尤为重 要。AI 在药物及疫苗研发、基因测序、医学影像、智能医院和医疗机器人等多个领域有 着广泛的应用前景，能够提高医疗体系的效率，减轻医务人员的工作负担，并且加速药 物和疫苗的研发进度，进而推动整个 AI 医疗市场的持续扩张。
2024 年国家和地方纷纷出台了一系列推动 AI 医疗发展的政策。国家层面，2024 年 11 月 23 日国家医保局将 AI 辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南，规范价格 管理并推动应用，同时避免增加患者负担；国家卫生健康委等部门联合印发《卫生健康 行业人工智能应用场景参考指引》，助力药物研发；12 月 14 日发布中国医学人工智能 “上海宣言”，明确应用原则和发展方向。地方层面，河南省发布《河南省推动“人工 智能+”行动计划(2024—2026 年)》重点发展多个智能医疗场景；江西省印发《江西省 “数据要素×”三年行动实施方案(2024-2026 年)》推动医疗数据应用；浙江省出台指 导意见推动医疗数据融合应用；北京市采取激励措施鼓励创新；广东省专注智能医疗设 备研发并设立专项资金。
由于老龄化大环境、医疗资源分配不均以及医学影像领域存在较大的缺口等原因， 使得医学影像医生承担较大的医疗压力。老年人口患慢性病患病比例增速明显，根据流 行病学数据调查显示，2018 年老年人慢病患病率为 62.3%，对比 2008 年的 46.8%，十年 间增长了 15.5pct。同时，由于医疗资源分布不均，导致当前仍有大量患者涌入三级医 院，为三级医院的影像科医生的工作带来很大负担。根据数据统计，2018 年-2023 年我国医学影像数据复合年增速在 30%左右，而影像 科医生复合年增速仅为 4%，且以 CT 报告为例，影像科医生每天需要完成的阅片量在 80- 100 份，一般来说，简单的 CT 影像阅片可能只需要几分钟，而复杂的病例可能需要更长 的时间，可能需要花费 30 分钟或更长时间。医学影像医生面临较大的工作压力。
政策支持国产医学影像设备发展和人工智能应用，以解决医疗资源短缺问题。根据 政府各部门在 2022-2023 年发布的医学影像相关政策可以看出，政策大力推动国产医学 影像设备的发展，并积极探索人工智能在医学影像的多个应用场景，以此解决医疗资源 紧缺的问题。同时针对人工智能医学影像的发展基础，即影像数据库以及人工智能算法 都提供了政策支持。截至 2023 年 7 月 5 日，NMPA 共批准了 70 个三类证，从诊疗流程上涵盖了辅助诊 断以及辅助治疗两大类，其中辅助诊断包含了冠脉、肺结节、骨折/骨龄以及眼底等部 位；辅助治疗主要包含了放射治疗的相关产品。
人工智能医疗应用场景广泛，随着拿证产品数量增多，整体市场规模初显。现阶段， AI 医学影像在医院内、医院外以及出海等渠道均有商业落地产品，随着生态路线的逐渐 建立，未来 AI 医学影像市场规模将迎来高速增长。据亿欧智库相关统计，2023 年 AI 医 学影像市场规模为 24 亿元，2030 年将达到 137.4 亿元，年复合增长率为 33.8%。
国内 AI 医学影像在全球市场中展现出了巨大的发展潜力。随着技术的不断进步和 市场的逐渐成熟，国内相关企业已经在国际舞台上崭露头角。首先，从认证情况来看， 数坤科技、深睿、联影智能、推想医疗、腾讯医疗健康等企业已经在国内外取得了大量 的认证。这些认证不仅体现了企业产品的质量和可靠性，更为它们进入国际市场提供了 有力的保障。例如，数坤科技获得了 8/2 个美国 FDA 认证和 4 个欧盟 MDRCE 认证，这意 味着其产品在国际上得到了高度认可，能够在全球多个市场进行推广和应用。
中国在医学影像设备市场仍有广阔的增长空间，对比 2019 年全球医学影像设备人 均保有量可以发现，中国的人均保有量（9.7 台/百万人）相较于日本（55.2 台/百万人） 和美国（40.4 台/百万人）还有较大差距。随着国内人均医学影像设备保有量的提升， 对 AI 医学影像产品的需求也将随之增加，进而推动国内 AI 医学影像市场的快速发展。
AI 医学影像在临床应用中的接受度和使用率正在不断提高，未来有望成为临床诊 断和治疗的重要辅助手段。从临床渗透率来看，《2023 年中国人工智能医学影像产品生 态路线 年 AI 医学影像临床渗透率将从 2022 年的 20%左右提 升到 2024 年的 30-40%。国内企业在 AI 医学影像领域的技术创新和市场拓展方面取得 了显著进展。通过与国际标准接轨，积极获取各类认证，国内企业不仅能够在国内市场 占据有利地位，还能在全球市场中分得一杯羹。未来 AI 医学影像企业将呈现三大发展趋势：一是依托生态路线加速自身造血速度， 提升商业化落地能力，包括产品向患者端靠近、加快海外拿证速度、注重临床价值验证 和产品向治疗端延伸等；二是生成式人工智能（AIGC）将给 AI 医学影像发展带来指数 级增长，其应用优势包括生成合成医学图像、提高图像质量、自动图像分析和个性化治 疗等；三是综合类医学人工智能模型与医学影像领域结合将释放巨大潜力，通过整合非 成像数据、医学成像和临床病史，生成完整的医学报告，为医生提供定制化的医疗建议。