近日，阿里云發(fā)布《2025醫(yī)療健康行業(yè)AI應用白皮書》，系統(tǒng)梳理了中國醫(yī)療健康行業(yè)面臨的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，以及AI技術(shù)的應用現(xiàn)狀、重點場景、發(fā)展趨勢及未來機遇。白皮書重點展現(xiàn)了生成式AI和大模型對醫(yī)療服務、醫(yī)藥創(chuàng)新和健康管理的深刻影響。
白皮書指出，醫(yī)療健康行業(yè)數(shù)據(jù)密集，與AI技術(shù)形成強耦合。人工智能的應用，有助于加速醫(yī)藥研發(fā)、推動精準醫(yī)療、提升醫(yī)療服務效率，成為醫(yī)療健康行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要技術(shù)驅(qū)動力。
近年來，多項政府文件將人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應用寫入發(fā)展規(guī)劃，并加強對AI醫(yī)療器械和軟件產(chǎn)品的標準化制定，完善審批政策，有力地促進醫(yī)療健康A(chǔ)I創(chuàng)新產(chǎn)品和應用落地。
截至2024年12月初，已有100個人工智能醫(yī)學軟件產(chǎn)品獲得二類或三類醫(yī)療器械注冊證。其中，醫(yī)學影像類產(chǎn)品占據(jù)了大多數(shù)，這些產(chǎn)品在輔助診斷、影像處理等方面發(fā)揮了重要作用。
除了醫(yī)療器械類AI軟件產(chǎn)品之外，非醫(yī)療器械類AI軟件產(chǎn)品也備受關(guān)注。
例如目前生成式AI在醫(yī)學領(lǐng)域的應用尚未形成明確的監(jiān)管框架和注冊準入管理制度，因而很多作用于醫(yī)學影像和醫(yī)藥研發(fā)的大模型與相關(guān)產(chǎn)品功能，一般作為輔助工具使用。
白皮書指出，目前在國家網(wǎng)信辦發(fā)布的生成式人工智能服務備案信息和深度合成服務算法備案清單中，主要涉及非醫(yī)療器械的AI醫(yī)療軟件的對外規(guī)?；a(chǎn)品應用，患者服務、輔助診斷與決策、質(zhì)控成為最為典型的AI應用領(lǐng)域。
截止2024年底，能夠?qū)ν馓峁┽t(yī)療領(lǐng)域AI應用的產(chǎn)品和服務且已備案的模型和算法數(shù)量已達101個，呈逐步上升態(tài)勢。這些備案的模型和算法分布廣泛，具體包括：問診對話占比48%、健康評估與咨詢占比24%、病歷生成與結(jié)構(gòu)化醫(yī)學報告生成占比14%、輔助診斷占比5%，此外，還包括中醫(yī)問診、醫(yī)療設(shè)備指導、醫(yī)藥問答、醫(yī)保政策AI助手、醫(yī)學科研助手、病歷檢索分析、應急救援等生成式模型和應用。
中國龐大的患者基數(shù)、多樣化的疾病譜以及區(qū)域發(fā)展的不平衡性，使得人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，并逐步滲透到醫(yī)療健康的全產(chǎn)業(yè)鏈。從制藥環(huán)節(jié)的藥物研發(fā)、臨床試驗、藥物推廣，到治療的診前、診中、診后全生命周期，再到個人日常健康管理，以及包括健康保險、公共衛(wèi)生管理等的醫(yī)療服務生態(tài)，均得到全面覆蓋，大大提高醫(yī)療服務效率和質(zhì)量，提升居民的醫(yī)療可達性和便利性。
推動醫(yī)療服務升級方面，AI技術(shù)，尤其是大模型，通過智能導診與預問診、醫(yī)學影像分析與輔助診療、組學數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準治療、智慧病案管理及醫(yī)學研究支持等應用，顯著提升了醫(yī)療服務的效率與質(zhì)量。
加速醫(yī)藥創(chuàng)新方面，2021年至2023年，AI主導進入臨床試驗的創(chuàng)新藥項目數(shù)量顯著增長，盡管尚無AI研發(fā)的新藥上市，但已有近40款AI藥物管線進入臨床階段。AI技術(shù)在數(shù)據(jù)分析、模式識別和預測模型構(gòu)建方面展現(xiàn)出巨大潛力。
健康管理方面，目前健康管理主要覆蓋運動健康管理、慢性病健康管理、睡眠健康管理、營養(yǎng)健康管理及生命體征監(jiān)測管理等，AI技術(shù)可以通過監(jiān)測、分析、整合健康管理各環(huán)節(jié)信息，分析個體健康數(shù)據(jù)和生活習慣，從而制定個性化的健康管理計劃，提高健康管理的效果和可行性。
AI醫(yī)療健康應用場景商業(yè)化落地情況如下：
展望未來，AI與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合正不斷深化，白皮書預測，未來AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域有五大發(fā)展趨勢：
一是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。整合基因、影像、病理等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建更全面的患者畫像，驅(qū)動精準醫(yī)療向更高層次發(fā)展。
二是智能醫(yī)療助手革新體驗。AI助手將深度融入診療全程，提供有溫度、個性化的溝通與管理，提升患者服務體驗。
三是AI驅(qū)動生物醫(yī)藥研發(fā)范式變革。AI將成為新藥研發(fā)的核心引擎，引領(lǐng)行業(yè)進入更高效、精準的創(chuàng)新時代。大模型將高效整合多維生物數(shù)據(jù)，加速從靶點識別到候選藥物篩選的整個過程，助力藥物發(fā)現(xiàn)和個性化治療策略的制定。提前識別潛在的安全風險，從而降低臨床試驗失敗的可能性。
四是云邊端融合拓寬應用版圖。通過云端訓練、邊緣端推理、終端設(shè)備感知的協(xié)同模式，實現(xiàn)醫(yī)療服務的實時響應與資源優(yōu)化配置，尤其在急救、偏遠地區(qū)診療等場景。
五是AI設(shè)備普及開啟主動健康新模式。智能穿戴設(shè)備與醫(yī)療機器人的普及，將推動健康管理從被動響應轉(zhuǎn)向主動預防，重塑醫(yī)療服務生態(tài)。
整理自阿里云《2025醫(yī)療健康行業(yè)AI應用白皮書》
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