医疗AI市场：技术突破、产业趋势与未来挑战

全球医疗行业正加速拥抱人工智能技术。ARK Invest《Big Ideas 2025》报告指出，AI与多组学技术的融合正在重塑精准医疗：通过基因组学、蛋白质组学等数据整合，AI可优化癌症早筛、药物研发及个性化治疗方案。医学影像领域，GE医疗AI影像业务年营收达51亿美元，东软、联影等企业通过智能化平台开发，显著提升诊断效率与设备利用率。当前AI已渗透至健康管理、临床决策等场景，但行业仍面临数据壁垒、跨学科人才短缺与合规挑战。

 

精准医疗

放眼全球，AI已渗入医疗行业的各个环节，包括影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等。从马斯克的xAI公司推出免费的Grok      3，到ARK Invest发布《Big Ideas 2025》，AI重构医疗的预言正在引发广泛关注。《Big Ideas 2025》报告重点关注了AI对其他行业的影响，特别是在能源、金融、医疗等领域，并进一步预测了AI将成为社会变革的核心驱动力。ARK      Invest的创始人Cathie Wood表示，AI赋能医疗保健的潜力被大大低估，从长远来看，医疗保健将成为AI最为深远的应用领域。

 

多组学（Multi-omics）技术综合了基因组学、转录组学、蛋白质组学等多种数据，是连接基因密码与临床应用的桥梁。AI的加入将进一步提升多组学的效率和效果。该报告指出，AI和多组学将共同推动精准医疗的发展。多组学技术的快速发展正在加速癌症检测和药物发现的进程。通过AI驱动的自主实验室，研发成本将大幅下降，精准医疗将更有效地针对罕见病和慢性病进行治疗。

 

据Global Market Insights数据显示，AI精准医疗市场规模在2022年达到12亿美元，并预计在十年内攀升至171亿美元，复合增长率高达30.8%。随着AI技术从“浅层”学习架构发展到“深度”学习架构，以及多组学数据的积累和分析技术的进步，两者的结合将有望精准预测疾病风险、筛选药物靶点、制定个性化治疗方案，从而实现精准医疗的升级。

 

此外，值得关注的是，AI+多组学正在突破传统精准医疗的静态分析局限。通过搭建时空组学分析框架，结合穿戴设备实时生理数据流，系统能动态捕捉疾病演进轨迹。

 

医疗影像

AI医学影像无疑是医疗AI领域中最为成功的分支之一。一方面，AI 可以快速处理和分析CT、MRI等医学影像数据，利用深度学习算法识别其中的细微异常和病变；另一方面，将AI技术深度融入医疗设备，可以使设备具备自主分析、诊断和决策支持能力。

 

比如东软医疗的NeuBrainCARE脑卒中评估软件可在90秒内完成缺血半暗带分析，准确率达95%以上，并被写入中国专家共识。

 

GE医疗2024年全年财务报告中，其AVS业务（含AI影像、手术导航等）全年营收51亿美元，EBIT利润率高达25.9%，成为最赚钱的业务。2024年1月，GE医疗宣布计划收购人工智能和医学影像分析提供商MIM Software。2024年7月，GE医疗宣布已达成协议，将以5100万美元（约人民币3.7亿元）收购Intelligent Ultrasound Group的临床AI软件业务。

 

联影医疗通过平台化创新策略、临床化产品开发以及智能化技术应用，在AI赋能医学影像和放射治疗领域构建差异化优势。该公司打造了跨产品线的完整数智化超级平台，各产品线均已完成了智能化技术平台的开发和搭载，实现了AI技术的源头级赋能，推动了多模态、跨尺度诊疗技术的创新。如CT的uSense主动感知技术平台、MR的uAIFI类脑平台、分子影像设备的uExcel无极技术平台、XR的uAid以及uVera Technology DSA智慧仿生技术平台、All-In-OneSolution一站式放疗平台等。

 

目前行业内的医学影像诊断设备与放射治疗设备正广泛集成AI技术，以优化检查和诊断、以及放疗流程，而临床机构在采购设备时，也越来越倾向于选择具备AI辅助诊断功能的产品，如肺结节检测、脑出血筛查、冠脉CTA分析、骨折检测等。

 

现阶段，医学影像和放射治疗领域对AI技术的应用需求，主要体现在提高诊疗效率、提升诊断精准度、充分提高设备利用率几个方面。

 

同时，AI的深度融合不仅加速了智能化医疗的发展，也在企业竞争中扮演着核心驱动力的角色。一方面，临床用户对设备与AI的适配的全面性和精确性提出了更高要求，AI不仅需要覆盖从图像采集、重建、分析到智能诊断的完整工作流，还要在CT、MR、X光、PET/CT等多种设备上实现智能优化，全面提升设备的使用效率和诊疗价值。

 

另一方面，AI的核心在于算法和数据，算法的精准、高效、稳定、准确性以及数据的全面和专业性等方面，直接决定了智能辅助诊疗系统的智能化价值。

 

更为关键的是，合规是医疗器械产品进入全球市场的基本前提，也是衡量设备安全性和有效性的核心标准。因此，获得NMPA（国家药监局）医疗器械注册证、FDA（美国食品药品监督管理局）认证、CE（欧盟医疗器械认证）等国际权威资质许可，直接影响智能化影像诊断和放疗设备在不同市场的准入门槛和推广速度，也能够增强医院和医疗机构的采购信心，加快创新产品在全球范围内的广泛落地应用。

 

健康管理

AI健康助理也已成为生成式AI在医疗行业常见的参与方式之一。Tempus AI于1月21日宣布其AI驱动的个人健康助手应用olivia 在全美范围内上线。聚焦到中国市场，已有多款健康管理工具问世，包括京东健康的”康康“、支付宝医疗健康的”AI健康管家“、百川智能的”百小应“等。

 

2024年4月15日，美年健康AI应用新产品——“健康小美”数智健管师正式上线。官方消息显示，这是国内首款健康管理AI机器人，由体检龙头美年健康、华为云与润达医疗三方合作研发。通过这款产品，用户可以在上传个人生活习惯、运动情况等信息后，一键生成适配自己的健康管理计划；也可以基于个人健康数据、生活习惯、家族病史等获取专属的体检、预防方案。

 

临床决策支持

人们正在转向AI大型语言模型（LLMs）来咨询健康、医疗建议。2024年3月，发表在《Nature》上的一篇文章表示，ChatGPT在纯文本任务上展现出巨大潜力,如文本生成、编程等，用户可以像咨询个人助理一样使用它们解决问题。此外，ChatGPT 可以通过美国医疗执照考试（USMLE）和高级心血管生命支持（ACLS）考试 。目前，医院运营成本中60%以上是人力成本。当AI全面融入医疗，它可以成为医生的得力助手。

 

挖掘医疗AI的应用潜力

如何进一步挖掘市场潜力、扩大应用规模，使医疗AI真正体现出价值，实现更广泛的市场渗透和深度临床赋能，仍是目前整个行业发展的关键。

 

行业已迎来积极变化。在技术层面，在DeepSeek等开源大模型的推动下，大幅降低了文本处理和语言理解的技术门槛，使得AI技术更加普惠。这种“AI民主化”带来了多个关键变化，各级医疗机构和临床用户开始更积极地拥抱AI技术，同时临床用户对医疗AI的发展也有了更长远的预期；此外，也加速了医疗文本大模型的轻量化、本地化部署，降低了AI在医疗场景中的落地门槛。

 

但尽管AI技术的基础能力在大模型时代大幅提升，医疗AI仍然具有人才、数据、场景适配、合规监管等多重壁垒。这些壁垒不仅提高了行业进入门槛，也决定了企业的核心竞争力。在这一领域，拥有跨学科人才、长期积累的私域数据、深厚的临床合作经验以及完善的合规体系，将成为企业在医疗AI赛道中脱颖而出的关键因素。

 

首先是跨学科专业融合的人才壁垒，医疗AI领域对复合型人才的要求极高，需要结合人工智能算法、医学知识和数据工程，才能开发出真正可落地的产品。因此，拥有复合型人才团队的企业更具竞争力，而这一人才储备也成为行业进入门槛之一。

 

其次是私域和垂域的临床用户数据壁垒，医疗AI的核心依赖于大量高质量的私域数据、垂域数据和临床用户特定数据。然而，这类数据往往难以在公开领域获取，数据壁垒使得企业必须通过长期合作或自建数据体系才能积累优势。因此，掌握优质垂直数据的企业，在模型训练和优化方面拥有显著领先地位。

 

与此同时，监管与合规也是医疗AI可持续发展关键。医疗行业对AI的数据安全、隐私保护和合规要求极高，产品不仅需要符合医疗器械法规（如FDA、NMPA认证），还要满足GDPR、HIPAA等国际隐私标准，这些要求大幅提高了行业进入门槛。

 

2024年11月国家医保局发布立项指南，首次从官方层面认可AI在医疗行业的价值。这一政策信号标志着医疗AI应用正式迈入政策认可的新阶段，为行业发展提供了全新的机遇。

 

人工智能技术的不断突破发展，将使其在医疗行业的影响力持续深化，未来的商业模式也必然发生重大变革。随着AI成为医生日常工作不可或缺的一部分，医疗AI的商业模式将从当前的设备附加功能模式逐步转向智能决策支持为核心的全链路服务模式。