医疗是AI的重点落地场景，“AI+医疗”将重塑行业生态_69页_3mb

AI医疗行业深度研究报告总结

核心内容概述

AI医疗是指通过机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术，对医疗数据进行深度分析，辅助临床决策、优化诊疗流程、提升医疗效率的智能化应用体系。AI在医疗行业的应用涵盖了辅助诊断、药物研发、医学检验、健康管理以及医疗信息化等多个领域。随着技术的不断成熟和政策的持续推动，AI医疗行业正快速发展，成为“AI+医疗”中最成熟的细分领域之一。

主要观点与关键信息

1. AI医疗市场规模与增长趋势

• AI医疗行业规模：2025年中国AI医疗行业规模预计将达到1157亿元，2022-2028年CAGR为10.5%。
• AI医学影像：2025年中国AI医学影像市场规模有望突破150亿元，2026年将进一步增长至235.7亿元。
• AI制药：2024年我国AI制药市场规模将达5.62亿元，2019~2024年CAGR达53%；全球AI制药市场规模预计在2026年将达到29.94亿美元。
• AI医学检验：2022年市场规模达90亿元，预计2027年将达170亿元，CAGR为13.56%。
• AI健康管理：预计2023~2027年市场规模由1.12万亿元增至2.59万亿元，CAGR为23.22%。

2. AI医疗的主要应用领域

• 医学影像：AI技术在医学影像领域的应用最为成熟，主要覆盖疾病筛查、辅助诊断、治疗规划、预后评估、影像增强与重建等。
• 药物研发：AI在药物研发中可用于靶点选择、分子生成、化合物筛选、ADMET性质预测等环节，大幅缩短研发周期，降低成本。
• 医学检验：AI在医学检验中的应用包括检验流程智能化、AI辅助诊断、智能检验报告等，提升检验效率与准确性。
• 医疗信息化：AI赋能医疗信息化，应用于临床决策支持、电子病历处理、医疗资源调控、远程治疗及智慧医院建设等。
• 健康管理：AI健康管理涵盖可穿戴设备、虚拟护士、健康风险预测等，满足慢病患者、亚健康群体等个体需求。

3. AI医疗产业链结构

• 上游：涵盖数据资源、算法与模型、算力基础设施。
• 中游：核心医疗AI技术模块，包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、语音技术等。
• 下游：应用层，包括医学影像、AI辅助决策、AI医学检验、AI健康管理、AI新药研发、医疗机器人等。

4. AI医疗的主要参与者

• 大型药企：如辉瑞、阿斯利康等，推动AI在药物研发中的应用。
• 头部互联网企业：如腾讯觅影、平安好医生、百度灵医、讯飞医疗等，利用平台优势推动AI技术在医疗领域的应用。
• AI制药初创企业：如晶泰控股、成都先导等，专注药物研发，提供AI+药物研发解决方案。
• 设备厂商：如联影智能、万东医疗等，推动“设备+AI”一体化发展。
• 纯AI企业：如推想科技、深瞳科技等，专注于AI算法与模型的研发，提供精准病灶识别等服务。
• 科研机构：如清华大学、中科院自动化所，聚焦于算法底层创新，推动技术突破。

5. AI医疗的发展趋势与挑战

• 发展趋势：

  • AI技术在医疗领域的应用不断拓展，覆盖诊疗全流程。
  • 政策推动AI医疗发展，如《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》等。
  • 医疗信息化与智慧医院建设加速，推动AI在医院管理与服务中的落地。
  • 企业采用多种商业模式，如AISaaS、AICRO、AI biotech等。

• 主要挑战：

  • 医疗资源总量少、分布不均，影响AI在基层的推广。
  • 医护工作负担重，AI需进一步优化以减轻压力。
  • 医疗服务流程复杂，跨学科协调难度大。
  • 数据安全与隐私保护是AI医疗发展的关键问题。
  • 数据质量与标准化问题制约AI在医疗中的深度应用。

相关标的

• 润达医疗：体外诊断产品线齐全，AI数智化产品赋能未来发展。
• 祥生医疗：超声领域领军者，AI与便携化驱动公司成长。
• 东软集团：24年营收稳健增长，不断扩充AI产品矩阵。
• 晶泰控股：AI制药领军者，积极扩展新材料领域商机。
• 卫宁健康：持续打造“AI+医疗”产品矩阵，推进AI在医疗信息化中的应用。
• 讯飞医疗科技：星火医疗大模型能力领先，AI赋能GBC客户多元化产品矩阵。
• 医渡科技：数据积累深厚，实现“医—药—险—患”全场景解决方案。
• 创业慧康：AI医疗产品持续布局，HI-HIS加速推广。
• 万达信息：AI全面赋能传统产品矩阵，提升运营效率。
• 联影医疗：老牌医学影像设备厂商，“AI+出海”驱动公司成长。

风险提示

• 医疗IT发展不及预期
• AI技术发展受阻
• AI医疗下游需求不及预期

图表与数据来源

• 图1：医疗领域“不可能三角”
• 图2：我国与全球AI医疗发展历程
• 图3：不同主题对AI的需求差异
• 图4：AI赋能医疗服务众多环节
• 图5：国内AI医疗主要参与者
• 图6：AI医疗市场规模
• 图7：AI医疗产业链
• 图8：2022-2024年医疗AI领域不同细分领域融资情况
• 图9：2023-2024年医疗AI领域及细分赛道融资轮次分析
• 图10：AI赋能新药研发全流程
• 图11：全球AI制药市场规模（亿美元）
• 图12：国内AI+新药企业商业模式统计情况
• 图13：AI医学检验市场规模（亿元）
• 图14：精准医疗的主要环节
• 图15：医学影像人工阅片与AI阅片对比
• 图16：2020-2025年中国医学影像设备市场规模趋势（亿元）
• 图17：2023-2026年中国AI医学影像市场规模（亿元）
• 图18：截至2024年6月已获批上市的AI医学影像产品数量（款）
• 图19：医疗信息化包含的领域
• 图20：智慧医院划分与建设范围
• 图21：中国智慧医院发展历程及阶段划分
• 图22：智慧医院厂商能力分布
• 图23：讯飞星火医疗大模型赋能全线医疗服务体系
• 图24：百度灵医大模型四层架构
• 图25：以电子病历为核心的临床医疗基础架构与内外联动
• 图26：熙软医院运营管理智能体
• 图27：中国AI健康管理行业市场规模（亿元）
• 图28：AI健康管理产业链
• 图29：AI慢病管理应用模式
• 图30：AI慢病管理应用模式
• 图31：中国AI亚健康管理市场规模（亿元）
• 图32：讯飞星火医疗大模型赋能政府、医生与患者
• 图33：创业惠康云
• 图34：公司医院信息化业务主要场景
• 图35：公司智慧卫生整体解决方案

表格数据来源

• 表1：AI医疗应用场景
• 表2：AI医疗近年重点政策梳理
• 表3：AI技术在制药流程中的主要应用
• 表4：AI医学影像主要类型
• 表5：截至2024年6月获批上市的AI医学影像产品企业分布
• 表6：AI健康管理主要环节及其目标群体
• 表7：AI老年康养产品与服务
• 表8：联影医疗具体产品种类及用途