當生成式人工智能的浪潮席卷全球，其在醫療健康領域的應用已不再是遙遠未來的圖景，而是正在深刻重塑診療流程、加速藥物研發、并重新定義健康管理模式的現實力量。從輔助醫生閱片診斷的AI軟件，到賦能新藥發現的AI平臺，再到提供個性化健康管理的智能助手，“醫療+AI”正從一個前沿交叉學科，迅速演進為一個擁有清晰商業路徑和巨大社會價值的戰略性新興產業。在中國，這一進程更疊加了人口結構變遷、醫療衛生體系改革和科技自立自強的多重國家戰略需求。站在“十四五”收官與“十五五”謀劃的關鍵節點，我們迫切需要系統審視：中國“醫療+AI”產業經歷了怎樣的發展周期?當前生態格局呈現出哪些新特征?面臨哪些深層次挑戰?又應如何在未來五年實現從“試點賦能”到“體系重塑”的戰略躍遷?本文旨在深入剖析這一關系國計民生的關鍵領域，為產業參與者、政策制定者和投資者提供一份基于深度調查的路線思考。

一、 戰略再定位：從“工具賦能”到“體系重構”的國家命題

理解“醫療+AI”產業的價值，必須超越將其視為醫療領域簡單“技術插件”的局限，而應從國家經濟社會發展全局的高度進行戰略再定位。這不僅是技術進步的自然延伸，更是應對重大社會挑戰、構建高質量醫療衛生服務體系的核心引擎。 首先，它是應對健康中國戰略深層挑戰的“關鍵解方”。 中國正面臨人口老齡化加速、慢性病負擔日益加重、優質醫療資源分布不均且總量相對不足的長期壓力。人工智能技術，以其強大的數據處理、模式識別和預測能力，為破解這些難題提供了全新路徑。在供給端，AI可以提升各級醫療機構，尤其是基層醫療機構的診療效率與同質化水平，例如通過AI輔助診斷系統幫助基層醫生篩查常見病、多發病，實質性地推動分級診療。在需求端，基于AI的疾病風險預測、早期篩查和個性化健康管理，能夠推動醫療模式從“以治療為中心”向“以健康為中心”轉變，降低全社會的疾病負擔。因此，發展“醫療+AI”是優化資源配置、提升全民健康水平的必然選擇。 其次，它是培育生物醫藥新質生產力、搶占全球創新高地的“核心加速器”。 新藥研發具有投入高、周期長、風險大的“雙十定律”特征。AI技術正在全面滲透靶點發現、化合物篩選、臨床試驗設計優化、患者招募等環節，顯著提升研發效率、降低失敗率。近期，全球多家生物科技公司利用AI平臺在較短時間內將新藥候選分子推進至臨床階段，展現了巨大潛力。對于中國而言，在創新藥研發領域實現并跑乃至領跑，深度融合AI已成為不可逾越的路徑。同時，AI在基因組學、蛋白組學等前沿生命科學數據分析中的應用，正在催生全新的精準醫療和診療范式。中研普華在《中國醫療+AI產業“十五五”發展潛力建議及深度調查預測報告》中指出，AI與生物技術的融合創新，是未來全球科技競爭的關鍵賽點，關乎國家生物經濟戰略安全與產業競爭力。 再者，它是響應“人工智能+”行動，推動產業升級與融合發展的“先鋒領域”。 國家層面明確提出開展“人工智能+”行動，而醫療健康因其應用場景明確、社會價值顯著、數據基礎雄厚，被公認為是最具潛力的率先落地領域之一。“醫療+AI”的成熟發展，不僅能直接產生經濟效益，更能為AI技術在高風險、高合規要求場景下的落地，積累寶貴的工程化、標準化和監管經驗，反哺整個AI產業的能力建設。它連接了信息技術產業與醫療衛生事業，是典型的融合性新興產業，其發展將牽引芯片、算力、數據服務、醫療器械、保險支付等多個關聯產業的協同升級。

二、 生態演進：從“單點突破”到“融合共生”的新格局

經過前些年的概念驗證與試點探索，中國“醫療+AI”產業生態已度過最初的狂熱期，正步入一個更加務實、理性且生態化的新發展階段，參與主體、協作模式和價值鏈條都在發生深刻變化。 參與主體多元化與角色重構。 早期的參與者主要是專注于AI醫學影像、輔助診斷的初創科技公司。如今，生態日趨豐富：領先的科技巨頭依托其云計算、大模型和數據優勢，構建醫療AI開放平臺，提供底層算力、開發工具和模型服務，致力于成為“AI能力底座”。大型互聯網醫療平臺將AI深度嵌入在線問診、健康管理、藥品流通等全流程，提升服務效率與個性化水平。傳統醫療器械與醫藥企業紛紛加大數字化投入，或自主研發，或通過投資并購、戰略合作，將AI能力集成到其硬件設備(如智能影像設備、手術機器人)或研發管線中，實現產品智能化升級。醫療機構從被動的技術接受方，越來越多地轉變為聯合研發者和數據貢獻者，與企業在臨床問題上開展深度合作。此外，高校與科研院所、第三方獨立醫學實驗室、保險支付方等也積極參與，共同構成了一個緊密協作、價值共創的產業網絡。 技術范式從“小模型”到“大模型+垂直精調”的躍遷。 以生成式AI和多模態大模型為代表的通用人工智能技術突破，為醫療AI帶來了范式革命。過去，針對肺結節篩查、糖網病變識別等單一任務訓練專用“小模型”是主流。現在，基于海量醫學文獻、教科書、臨床指南、影像和文本數據訓練的大型基礎模型，展現出強大的通用醫學知識理解、推理和生成能力。雖然其直接用于臨床決策尚有距離，但“通用大模型+醫療領域知識精調+具體場景應用”的技術路徑已成為明確趨勢。這種模式有望降低針對長尾病種開發AI應用的成本，并實現跨模態(如文本、影像、基因組、病理)信息的融合分析與綜合判斷，解決更復雜的臨床問題。 應用場景從“院中”向“院前、院后”全鏈條拓展。 應用場景已從最為成熟的醫學影像輔助診斷(CT、MRI、病理切片分析等)，快速向更廣闊的領域滲透。在“院前”，AI廣泛應用于疾病風險預測、早篩早診(如癌癥、心腦血管疾病)、公共衛生監測與預警。在“院中”，除診斷外，AI正深入臨床決策支持(CDSS)、手術規劃與導航、重癥監護、院內感染防控、智慧病歷質控等核心診療環節。在“院后”，AI驅動了慢性病管理、康復訓練指導、用藥依從性提醒等個性化患者管理服務。此外，在藥物研發、基因數據分析、醫院精益管理等場景的應用也日益深入。中研普華的調查顯示，場景的深化與拓展，使得AI的價值從“提升效率”向“優化結果”和“創造新價值”演進。

三、 核心驅動力與前沿趨勢：數據、算法與需求的共振

展望“十五五”，產業發展將主要由以下幾股核心力量驅動，并呈現出清晰的趨勢性方向。 高質量、結構化數據成為核心戰略資產與瓶頸。 醫學AI的發展高度依賴于大規模、高質量、標注規范的專病數據集。未來，數據資源的整合、治理與合規利用能力，將構成企業和機構的核心競爭力。國家與地方層面正在推動的健康醫療大數據中心建設，旨在打通數據孤島。聯邦學習、隱私計算等技術的發展，為在保護隱私和安全的前提下實現數據價值流通提供了技術可能。如何構建跨機構、跨區域的數據協作生態，形成高質量的數據供給，是產業邁向深水區必須解決的基礎工程。 多模態融合與具身智能開啟全新想象空間。 未來的醫療AI將不再是處理單一類型數據的“專家”，而是能夠綜合理解患者電子病歷文本、醫學影像、病理切片、基因組學、蛋白質組學、可穿戴設備動態監測數據乃至語音、視頻等多模態信息的“全能助手”。這種多模態融合能力，是實現真正精準診療和個性化健康管理的基礎。同時，AI與機器人技術的結合(具身智能)，正在催生更智能、更靈活的手術機器人、康復機器人和服務機器人，從“感知智能”走向“行動智能”。 “產品即服務”與價值醫療支付模式探索。 商業模式的清晰化是產業可持續發展的關鍵。單純的軟件license銷售模式面臨挑戰。越來越多的企業轉向“產品即服務”或“按效果付費”的模式，例如，按照AI輔助完成的閱片量、管理的患者人數、或幫助客戶提升的臨床指標來收費。這要求AI產品必須能夠明確證明其臨床價值和經濟價值(如降低漏診率、縮短住院時間、節約醫保支出)，并與醫保、商保等支付方探索創新的支付方式。價值醫療導向將倒逼AI產品必須深度嵌入臨床路徑，實現可驗證的價值閉環。 監管科學加速跟進，構建創新與安全的平衡。 醫療AI作為醫療器械軟件，面臨全球最嚴格的監管體系之一。國家藥監局已建立并不斷完善AI醫療器械的審評審批標準，發布了相關指導原則。未來，監管將更加注重產品的真實世界性能驗證、臨床評價的規范性和算法迭代的持續監管。一個科學、明晰、可預期的監管環境，是產業健康發展的“穩定器”和“加速器”。同時，對AI應用的倫理、隱私、安全、可解釋性及責任歸屬的探討與規范也將持續深化。

四、 挑戰審視：產業化道路上的多重溝壑

在繁榮的圖景背后，產業邁向全面成熟和規模化應用仍面臨一系列深層挑戰，需要系統性地應對。 “最后一公里”的臨床落地挑戰。 許多AI產品在測試集上表現優異，但進入真實臨床環境后，常面臨與醫院信息系統集成困難、工作流程改變阻力大、醫生使用習慣培養難、以及面對復雜真實病例時性能下降等問題。AI如何從“演示效果好”變為醫生“日常離不開”的工具，需要企業具備深厚的醫學知識、對臨床場景的深刻理解以及強大的工程化、本地化服務能力。 技術可信賴性與“黑箱”問題。 醫療決策事關生命，對AI的可靠性、可解釋性和魯棒性要求極高。目前，尤其是深度學習模型，其決策過程往往缺乏透明解釋，這影響了臨床醫生的信任。如何開發可解釋的AI，使其不僅給出結論，還能提供依據，并確保在不同人群、不同設備間的表現穩定，是技術上面臨的持續挑戰。 數據壁壘與隱私安全的長期博弈。 醫療數據高度敏感，其跨機構共享在法規、技術、利益分配上存在重重障礙。數據孤島現象依然嚴重，制約了需要大規模數據訓練的高性能模型發展。如何在《數據安全法》、《個人信息保護法》等法規框架下，創新數據要素利用模式，平衡數據價值挖掘與個人隱私保護，是政策與產業必須共同求解的難題。 商業模式與支付機制的創新滯后。 清晰的付費方和可持續的盈利模式仍在探索中。醫院的信息化預算有限，患者直接付費意愿不強，醫保支付體系對新興的AI服務納入緩慢。缺乏有力的支付支撐，導致很多優秀的AI產品難以實現商業閉環，制約了企業的研發投入和迭代動力。

五、 “十五五”發展建議：構建系統性競爭力，邁向高質量發展

面向“十五五”，推動中國“醫療+AI”產業從“跟跑并跑”走向“并跑領跑”，需要從國家戰略到企業戰術進行系統謀劃，構建多層次的競爭力。 戰略層面：加強頂層設計，實施重點突破。 建議在國家“十五五”相關規劃中，將“醫療+AI”列為戰略性新興產業發展的重點領域，進行專項布局。一是實施“醫學人工智能重大專項”，聚焦重大疾病防治、公共衛生、老年健康、藥物研發等國家急需領域，組織產學研醫協同攻關，突破一批關鍵技術。二是加快新型基礎設施建設，在國家健康醫療大數據中心體系基礎上，探索建設面向AI訓練的國家級高質量醫學數據資源庫與算力平臺。三是深化監管科學改革，建立更適應AI技術快速迭代特點的審評審批和監管體系，鼓勵真實世界研究等新型臨床評價方法的應用。 產業層面：優化生態系統，促進融合應用。 一是打造示范引領的“標桿場景”，在區域醫療中心、城市醫療集團、緊密型縣域醫共體等場景中，系統性部署和驗證AI解決方案，形成可復制推廣的集成應用模式。二是鼓勵“AI+醫療器械”深度融合，支持傳統器械龍頭與AI企業深度合作，研發新一代智能診療設備。三是培育第三方AI醫療服務新業態，探索建立區域性的AI輔助診斷中心、慢病管理平臺等，實現優質AI能力的集約化供給。 企業層面：夯實核心能力，找準價值定位。 對于參與企業而言，未來競爭的關鍵在于：一是深耕垂直領域，構建臨床與數據壁壘。選擇有深厚積累的專科病種，與頂尖臨床中心建立長期合作，積累獨一無二的數據和臨床認知。二是擁抱大模型，但聚焦場景落地。積極利用開源或商用基礎模型，但核心功夫應下在針對具體醫療場景的精調、優化和工程化落地，打造“好用、管用、耐用”的產品。三是探索創新商業模式，積極與支付方(醫保、商保、企業健康福利)合作，開展基于價值的支付試點。四是高度重視合規與倫理，將數據安全、算法公平、可解釋性內置于產品設計全流程。中研普華認為，“十五五”將是中國“醫療+AI”產業從“產品創新”走向“系統變革”的關鍵五年。其成功的標志，將不僅僅是涌現出幾家明星企業或若干“三類證”產品，更在于AI技術能否真正規模化地融入國家醫療衛生服務體系，在提升醫療服務可及性、均等化和優質化水平上發揮實質性、可衡量的巨大作用，并催生出一個具有全球競爭力的醫療AI創新產業集群。

結語

醫學，自誕生之日起便是最具人文關懷的科學;人工智能，則是這個時代最具變革力量的技術。二者的深度融合，正開啟一個智慧醫療的新紀元。這條路絕非坦途，它交織著技術的突破、倫理的思辨、制度的創新和商業的探索。對于中國而言，發展“醫療+AI”產業，是一場必須打贏的戰役。它關乎億萬國民的健康福祉，關乎醫療衛生體系的現代化轉型，也關乎我們在全球新一輪科技與產業競爭中的戰略位勢。這需要政策制定者展現遠見與魄力，構建鼓勵創新、審慎包容的制度環境;需要產學研醫各界打破藩籬，以解決真實臨床問題為導向，開展緊密協作;也需要資本市場秉持長期主義，為這個需要耐心澆灌的領域注入“聰明資本”。

中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。

若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《中國醫療+AI產業“十五五”發展潛力建議及深度調查預測報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。