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在人口老齡化加劇、醫(yī)護(hù)資源短缺的現(xiàn)實(shí)背景下，AI醫(yī)療正成為緩解醫(yī)療供需矛盾的關(guān)鍵抓手，行業(yè)規(guī)模也隨之迎來穩(wěn)步增長。甲子光年數(shù)據(jù)顯示，2025年中國AI醫(yī)療行業(yè)規(guī)模將達(dá)1157億元，預(yù)計(jì)2028年攀升至1598億元，2022-2028年的復(fù)合增長率保持在10.5%。

如今，AI醫(yī)療的應(yīng)用邊界已從單一的輔助診斷工具，向藥物研發(fā)、輔助決策、醫(yī)療信息化、醫(yī)療機(jī)器人等全鏈條滲透，不同場景的成熟度呈現(xiàn)出鮮明的快慢差異。其中，影像智能分析、健康數(shù)據(jù)監(jiān)測、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)生成與預(yù)測等場景已進(jìn)入相對(duì)成熟的應(yīng)用階段，臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)與執(zhí)行等場景則仍在探索前行。

從行業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)來看，AI醫(yī)療的落地條件已愈發(fā)成熟。億歐智庫數(shù)據(jù)顯示，截至2025年7月，共有206個(gè)算法醫(yī)療產(chǎn)品完成大健康相關(guān)備案，其中160家企業(yè)通過APP嵌入算法將AI服務(wù)直接觸達(dá)患者，互聯(lián)網(wǎng)問診、報(bào)告解讀等功能成為主流應(yīng)用形式；醫(yī)院端的算力投入也迎來爆發(fā)，今年新增算力采購需求占比達(dá)75%，為AI與醫(yī)療業(yè)務(wù)的深度融合筑牢了技術(shù)根基。

一個(gè)大趨勢是，醫(yī)療大模型應(yīng)用正從通用型向?qū)２？粕罨?。截?025年4月，國內(nèi)排名前100的醫(yī)院中，98家已完成大模型部署，且有33家醫(yī)院研發(fā)出55個(gè)垂類大模型。

“這就是我們一直強(qiáng)調(diào)的通專融合模式，通用模型來理解用戶需求，調(diào)用傳統(tǒng)AI和數(shù)字化工具，逐個(gè)解決用戶真實(shí)的小場景訴求。”商湯醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席醫(yī)學(xué)官錢琨表示。

這預(yù)示著，國內(nèi)醫(yī)療的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已步入2.0階段，從1.0階段的醫(yī)院數(shù)據(jù)無紙化、流程數(shù)字化，進(jìn)階到可聚焦專病?？频呐R床痛點(diǎn)解決。

臨床端對(duì)AI的接受度已然發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。中華醫(yī)學(xué)期刊數(shù)據(jù)庫顯示，一、二級(jí)醫(yī)院中近半數(shù)醫(yī)生已使用AI臨床決策支持系統(tǒng)（AI-CDSS），其中工作年限在11-15年的醫(yī)生使用率最高，達(dá)72.7%，5年以下的使用率為56.6%，年輕與中年醫(yī)生相對(duì)更易接受并使用Al輔助工具。

在眾多細(xì)分場景中，醫(yī)學(xué)影像是AI滲透最深的領(lǐng)域——臨床超70%的診斷依賴醫(yī)學(xué)影像，AI閱片時(shí)間較人工縮短53%，檢出率提升17.6%，召回和活檢的陽性預(yù)測值也分別高出18.3%和9.3%。觀研天下數(shù)據(jù)顯示，2025年中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模有望突破150億元，2026年將增至235.7億元，成為“AI+醫(yī)療”最成熟的落地板塊。

據(jù)錢琨介紹，中國醫(yī)療AI在影像領(lǐng)域的覆蓋率已達(dá)80%-90%，放射科、病理科等醫(yī)學(xué)技術(shù)科室的AI普及率遠(yuǎn)超其他科室。此外，電子病歷評(píng)級(jí)推動(dòng)的文字類AI技術(shù)也快速普及，CDSS系統(tǒng)的部署為AI算法提供了豐富的影像與文字?jǐn)?shù)據(jù)土壤。

AI醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)與AI制藥則成為行業(yè)的“潛力股”?；鄄┲悄芡堆袛?shù)據(jù)顯示，2022年AI檢驗(yàn)市場規(guī)模已逼近百億元，預(yù)計(jì)2022-2027年保持13.56%的年復(fù)合增速，2027年將達(dá)170億元。2023年其滲透率不足9%，未來提升空間巨大，其中最具發(fā)展?jié)摿Φ募?xì)分領(lǐng)域是AI輔助診斷。

AI制藥成為藥企降本增效的關(guān)鍵抓手，長江證券研報(bào)顯示，傳統(tǒng)藥企研發(fā)一種新藥的完整周期至少需要10年，資金投入平均為26億元，研發(fā)成功率僅有10%左右，通過AI輔助可將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究和臨床試驗(yàn)的時(shí)間縮短近40%，資金節(jié)省至少10%，臨床新藥的研發(fā)成功率可從 10%提高至約14%。

從研發(fā)方向來看，當(dāng)前AI制藥公司的主攻適應(yīng)癥集中在腫瘤、免疫學(xué)及神經(jīng)病學(xué)領(lǐng)域，占比分別為37%、21%和14%。頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，2024-2028年中國AI制藥市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從7.3億元增長至58.6億元，年復(fù)合增速高達(dá)68.5%。

作為該領(lǐng)域的實(shí)踐者，健康元已將AI融入藥物研發(fā)的藥物發(fā)現(xiàn)、化合物優(yōu)化、項(xiàng)目管理、臨床試驗(yàn)招募等核心環(huán)節(jié)。健康元AI業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人林鵬告訴筆者：“這些場景能夠直接減少研發(fā)過程中的重復(fù)勞動(dòng)，加速?zèng)Q策流程，是AI輔助藥物研發(fā)降本增效的最直接路徑。”

不過，目前全球范圍內(nèi)，尚未有由AI主導(dǎo)研發(fā)的藥物成功獲批上市。

AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速迭代，也為醫(yī)療保健行業(yè)帶來結(jié)構(gòu)性變革。腦機(jī)接口作為生命科學(xué)與信息科學(xué)融合的前沿技術(shù)，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正逐步探索，其中非侵入式是目前臨床最廣泛的應(yīng)用形式，市場占比達(dá)86%，主要用于注意力和認(rèn)知能力訓(xùn)練、睡眠情緒閉環(huán)調(diào)控以及利用眼動(dòng)追蹤、腦電、肌電和康復(fù)輔具進(jìn)行的閉環(huán)神經(jīng)康復(fù)等場景。

今年5月，馬斯克創(chuàng)立的腦機(jī)接口公司Neuralink宣布完成上半年全球AI醫(yī)療領(lǐng)域最大規(guī)模融資。其“Blindsight”（盲視）技術(shù)路徑致力于通過刺激大腦視覺皮層，幫助失明患者重建部分視覺功能。在同一技術(shù)路徑上，明視腦機(jī)憑借其獨(dú)有的“腦機(jī)雙學(xué)習(xí)”閉環(huán)系統(tǒng)，在全球范圍內(nèi)首次完成對(duì)復(fù)雜圖形與多種顏色的動(dòng)態(tài)解析與功能化交互驗(yàn)證，將視覺腦機(jī)接口從基礎(chǔ)的光點(diǎn)感知推進(jìn)至有意義視覺信息重建的新階段。

明視腦機(jī)創(chuàng)始人兼CEO劉冰以生動(dòng)比喻解釋該進(jìn)展：“過去的視覺假體僅能讓患者感知無序的光點(diǎn)，而現(xiàn)在能看到由點(diǎn)組成的輪廓和圖形，就像模糊的簡筆畫，但已具備識(shí)別功能”。

在此過程中，AI扮演著“超級(jí)翻譯官”和“智能教練”的雙重角色，既將外部圖像轉(zhuǎn)化為大腦可理解的電刺激模式，又能實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與大腦的協(xié)同學(xué)習(xí)，標(biāo)志著腦機(jī)接口在重建有用視覺方面邁出關(guān)鍵一步。

2025年AI醫(yī)療行業(yè)雖取得了長足進(jìn)步，但醫(yī)療服務(wù)流程的復(fù)雜性，使其在數(shù)據(jù)、支付與商業(yè)化層面暗藏多重難題，成為行業(yè)從政策驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向市場驅(qū)動(dòng)必須跨過的三道坎。

其中，數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化問題堪稱“頭號(hào)攔路虎”。

在合規(guī)框架下，國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“多而不優(yōu)、散而不通”的特征。2024年，全國衛(wèi)生機(jī)構(gòu)101.1億診療人次產(chǎn)生百億條數(shù)據(jù)，體量龐大卻價(jià)值難挖——由于醫(yī)院間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，大量數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)，錯(cuò)漏、殘缺等問題頻出，直接影響到AI模型的訓(xùn)練效果與應(yīng)用精度。

源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳則讓難題雪上加霜。超五成醫(yī)生日均工作超8小時(shí)，20.6%的醫(yī)生甚至超過10小時(shí)，在診療與科研的雙重壓力下，他們無暇撰寫精細(xì)化的病歷推演過程；同時(shí)，國內(nèi)數(shù)千家機(jī)構(gòu)的軟件系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)難以對(duì)齊，而歐美在數(shù)據(jù)治理上已領(lǐng)先中國十幾年，差距客觀存在。

面對(duì)數(shù)據(jù)困局，企業(yè)們已開始探索破局路徑。

錢琨認(rèn)為，破解數(shù)據(jù)難題須先鎖定藥企、保險(xiǎn)公司、患者這些買單方的需求，從他們的使用視角設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的形態(tài)，再反推數(shù)據(jù)清洗、分級(jí)分類與定價(jià)工作，否則其成本機(jī)構(gòu)難以承擔(dān)。

“想將數(shù)據(jù)流通場景里的多個(gè)參與方的利益和目標(biāo)對(duì)齊，在現(xiàn)有運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)律下已屬不易，確實(shí)為難了管理者和采購方。”錢琨坦言，國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度尚未形成大規(guī)模共識(shí)，雖然目前大模型技術(shù)能快速提取有效字段，但多模態(tài)長時(shí)序的高質(zhì)量隊(duì)列數(shù)據(jù)治理成本極高，很多醫(yī)院投入千萬元清洗數(shù)據(jù)庫，才能獲得基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)用于持續(xù)高質(zhì)量積累，足見其難度。

健康元以“先能用再好用”方式的階梯式推進(jìn)。林鵬提及，健康元在AI落地中采用敏捷、輕量化模式：先快速驗(yàn)證AI在各業(yè)務(wù)部門的可行性并推動(dòng)初步落地，以較低的前期成本完成價(jià)值測試；待確認(rèn)應(yīng)用價(jià)值后，再持續(xù)投入進(jìn)行迭代優(yōu)化，大幅降低AI落地過程中的成本風(fēng)險(xiǎn)。

劉冰則給出醫(yī)工結(jié)合與技術(shù)驅(qū)動(dòng)的“破解之道”。一方面與頂尖臨床中心共建專病數(shù)據(jù)庫，從源頭保障數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與高質(zhì)量；另一方面利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)等隱私計(jì)算技術(shù)，在數(shù)據(jù)不出域的前提下最大化其價(jià)值。

如果說數(shù)據(jù)是AI醫(yī)療的“燃料”，那支付就是驅(qū)動(dòng)行業(yè)前行的“引擎”，而當(dāng)前這臺(tái)引擎尚未完全啟動(dòng)。

2024年底，國家醫(yī)保局將AI輔助診斷首次納入放射檢查等項(xiàng)目的擴(kuò)展項(xiàng)，在同樣價(jià)格水平下，醫(yī)院可選擇人工診療或AI輔助，但明確現(xiàn)階段不重復(fù)收費(fèi)。原因在于，AI雖能提升效率，但無法完全“平替”醫(yī)生，額外收費(fèi)有失公平。AI醫(yī)療仍在等待醫(yī)療收費(fèi)目錄和醫(yī)保的明確準(zhǔn)入。

“支付問題本質(zhì)是價(jià)值認(rèn)定問題。當(dāng)AI技術(shù)能證明其不可替代的臨床價(jià)值，比如顯著提升手術(shù)成功率或避免后續(xù)高昂治療時(shí)，支付方自然會(huì)有動(dòng)力將其納入覆蓋范圍。”劉冰認(rèn)為，當(dāng)前關(guān)鍵是設(shè)計(jì)出能體現(xiàn)“價(jià)值醫(yī)療”的循證醫(yī)學(xué)方案，而商業(yè)保險(xiǎn)作為醫(yī)保補(bǔ)充，將在創(chuàng)新支付中扮演重要角色。

錢琨同樣提及，醫(yī)保支付需要漫長的循證數(shù)據(jù)鏈來評(píng)估“AI到底能為患者診治解決多大問題”。她指出，支付是全球性難題，即便是美國，能為AI醫(yī)療付費(fèi)的?CPT code（通用醫(yī)療程序編碼）也十分有限，加上ICD（國際疾病分類）操作編碼對(duì)AI服務(wù)的適配缺陷，使得AI在嚴(yán)肅醫(yī)療的商業(yè)化落地產(chǎn)生瓶頸。

“過去AI只能解決單點(diǎn)問題，現(xiàn)在技術(shù)已經(jīng)在逐步實(shí)現(xiàn)多模態(tài)診斷和診療流程打通，背靠“AI+”政策的推動(dòng)，未來的保險(xiǎn)收費(fèi)模式很有可能形成具備國際領(lǐng)先性的結(jié)構(gòu)，同時(shí)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展也能更好地依托醫(yī)療的豐富場景，支撐國家的戰(zhàn)略目標(biāo)?！卞X琨表示。

在數(shù)據(jù)治理、支付體系等行業(yè)痛點(diǎn)的掣肘下，2025年的AI醫(yī)療行業(yè)仍未走出盈利困境。但在對(duì)商業(yè)化可持續(xù)路徑的探索中，不同賽道已走出差異化路線，AI醫(yī)療3.0階段的雛形初顯，普惠醫(yī)療的實(shí)踐也成為行業(yè)突破的重要方向。

AI醫(yī)療器械商業(yè)化的破局關(guān)鍵，錨定在“臨床價(jià)值”這一基石上。劉冰認(rèn)為，不能創(chuàng)造提升療效、降低風(fēng)險(xiǎn)、節(jié)省成本等明確臨床價(jià)值的AI工具，難以形成可持續(xù)的商業(yè)模式。

他將商業(yè)化路徑劃分為三個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)是已跑通的“醫(yī)技科室賦能型”AI，如醫(yī)學(xué)影像輔助診斷，能直接嵌入現(xiàn)有醫(yī)院工作流，收費(fèi)模式清晰；第二梯隊(duì)是快速成長的“臨床治療增值型”AI，如手術(shù)機(jī)器人、腦機(jī)接口系統(tǒng)，作為高價(jià)值醫(yī)療器械的一部分實(shí)現(xiàn)盈利；第三梯隊(duì)是未來可期的“健康管理型”AI，如慢病管理、疾病早篩，雖市場空間巨大，但依賴用戶付費(fèi)意愿和保險(xiǎn)支付創(chuàng)新，規(guī)?；行钑r(shí)日。

劉冰同時(shí)預(yù)判，與高端醫(yī)療設(shè)備深度綁定、解決剛性臨床需求的硬科技AI，以及提升醫(yī)院效率、優(yōu)化資源配置的賦能型AI，其商業(yè)模型將隨著病組（DRG）和病種分值（DIP）等醫(yī)保支付方式改革的深化而更快跑通。

藥企則從全產(chǎn)業(yè)鏈視角挖掘AI的商業(yè)價(jià)值。林鵬表示，未來一年，健康元將在研發(fā)端用AI加速藥物發(fā)現(xiàn)與臨床研究，實(shí)現(xiàn)降本增效；在生產(chǎn)端用AI優(yōu)化工藝、嚴(yán)控質(zhì)量，進(jìn)一步提質(zhì)控費(fèi)；在商業(yè)化端借助AI精準(zhǔn)觸達(dá)患者、賦能營銷，最終構(gòu)建以患者為中心的精準(zhǔn)商業(yè)化模式。

商湯醫(yī)療的“標(biāo)品化”策略，為行業(yè)提供了現(xiàn)金流管理的參考思路。

“定制化服務(wù)削弱了規(guī)?；瘡?fù)制能力，也是多數(shù)AI醫(yī)療企業(yè)依賴資本輸血的主因?！卞X琨解釋，可復(fù)制的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品多集中在醫(yī)技科室，它們只負(fù)責(zé)專項(xiàng)數(shù)據(jù)解讀或?qū)ｍ?xiàng)問題支持，無需面對(duì)患者制定多維個(gè)性化診療方案。商湯醫(yī)療自成立起便克制盲目擴(kuò)張產(chǎn)品線，因此成本可控、壁壘高、回款快、現(xiàn)金流穩(wěn)，說到底“這是一個(gè)取舍的問題。”

“行業(yè)已跨過數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.0，步入2.0階段，在3.0的門口，已經(jīng)能見到個(gè)別醫(yī)院正在嘗試用AI原生基座來做多個(gè)AI場景的串聯(lián)，將醫(yī)生的特定工作流打通。相信這種模式能夠突破醫(yī)保所追求的診療閉環(huán)，形成可追溯的價(jià)值鏈優(yōu)化?！卞X琨表示。

技術(shù)迭代與商業(yè)試水之外，“普惠醫(yī)療”成為2025年AI醫(yī)療行業(yè)的高頻詞。企業(yè)紛紛把破解“不可能三角”寫進(jìn)愿景：既要服務(wù)質(zhì)量升級(jí)，又要兼顧診療可及性與醫(yī)療成本。

劉冰把普惠醫(yī)療的落地路徑拆成兩段。先讓最前沿的顛覆性技術(shù)完成“從0到1”的突破，為危重患者提供治療可能；再通過技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)實(shí)現(xiàn)“從1到N”的成本下降，最終惠及更廣泛的人群。

錢琨則認(rèn)為，無需強(qiáng)行挑戰(zhàn)醫(yī)療“不可能三角”，可通過維度拓展實(shí)現(xiàn)普惠目標(biāo)。一種方式是把戰(zhàn)線前移到健康管理，利用大模型完成80%的基礎(chǔ)健康科普問答與慢病管控，就能有效減少重癥發(fā)生、降低后期大額醫(yī)療支出，從而實(shí)現(xiàn)全民“健康衰老”。另一種是用規(guī)?；瘡?fù)制來攤薄AI早期投入的成本，讓AI放大稀缺醫(yī)療資源的覆蓋面，也能把優(yōu)質(zhì)醫(yī)療送到缺醫(yī)少藥的地方。

當(dāng)技術(shù)錨定臨床價(jià)值，商業(yè)邏輯回歸產(chǎn)業(yè)本質(zhì)，AI醫(yī)療在2026年將走得更穩(wěn)。這場關(guān)乎健康與生命的技術(shù)革命，正以堅(jiān)定的步伐，書寫著醫(yī)療行業(yè)的未來圖景。