站在“十五五”规划的开局之年回望，中国的AI医疗产业正经历一场深刻而静默的转型。它已悄然褪去早期“概念验证”与“局部试点”的标签，转而迈向一个以“规模化落地”、“价值闭环构建”和“与新质生产力深度融合”为核心特征的新阶段。这一转变，不仅由技术本身的内生动力驱动，更是国家顶层战略、地方实践探索与产业内在需求同频共振的结果。如果说过去的十年是AI技术在医疗领域“攻城略地”的十年，那么面向“十五五”，我们正见证其进入“精耕细作”与“系统重塑”的关键时期。

{jz:field.toptypename/}

一、政策蓝图：从顶层设计到地方实践，勾勒“人工智能+医疗卫生”新生态“十五五”规划将发展新质生产力、推进数字中国建设作为核心战略，为AI医疗产业铺设了明确的政策轨道。这一宏观导向快速在卫生健康领域转化为具体行动纲领。2025年底，国家卫生健康委等五部门联合印发的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）成为里程碑文件，系统提出2027年形成可复制应用范例、2030年建成智能化医疗服务体系的阶段性目标。其核心思路可概括为“应用导向、基层优先、融合创新、安全可控”，围绕基层医疗、临床诊疗、公共卫生等8大方向部署24项重点任务，凸显从技术验证到规模应用的转型决心。1、国家级顶层设计：构建“目标-场景-安全”三位一体框架《实施意见》的突出特点是以场景驱动破解医疗资源供需矛盾。文件明确要求人工智能技术优先赋能基层医疗机构，通过智能辅助诊断、慢性病管理、远程医疗等工具提升基层服务效率，并针对三级医院提出精准手术规划、智能影像分析、药物研发加速等高端应用方向。安全规范被提到前所未有的高度，明确“赋能而不替代”的定位，要求建立算法备案、数据分级分类管理等制度，确保技术应用风险可控。这一框架迅速在地方落实，例如北京市同步发布《支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》，提出建设医疗专用千卡算力集群、打造示范医疗机构等16项任务，形成央地联动推进格局。2、地方实践创新：从“单点突破”到“系统重构”地方实践呈现差异化探索路径，凸显区域资源禀赋与医疗需求的深度结合。上海市的规划尤为突出，其“医学人工智能指挥舱和MaaS服务平台”项目旨在打通全市三甲医院与社区医疗中心数据，计划构建10万个标注病例的高质量多模态数据集，支持科研机构与企业联合开发专科疾病AI模型。这一基础设施建成后，预计可将罕见病诊断准确率提升15%，并将AI辅助诊疗工具适配到200家社区卫生服务中心。福建省则聚焦全域协同，其2025年发布的方案细化到7大方向24个场景，涵盖从“智能便民服务”到“智能临床科研”的全链条。值得关注的是，福建建立“申报-评审-推广”机制，对入选场景提供最高200万元经费支持，并将应用成效纳入医院绩效考核。这种以评促建的方式，推动厦门大学附属第一医院在肝肿瘤AI影像分析领域达到95%的准确率，相关成果纳入国家卫健委《人工智能辅助诊疗技术管理规范》。表1：国家级与地方AI医疗政策重点对比（2025-2026年）数据来源：市场公开资料、九思行研3、生态培育：政策引导下的产业共振政策精准性激发市场活力。据国家药品监督管理局统计，“十四五”期间我国批准上市创新药220个、创新医疗器械282个，分别为“十三五”的6.2倍和3.1倍。AI技术进一步加速这一进程：人工智能模型可将化合物设计时间缩短70%，成功率提升10倍，打破传统药物研发“双十年定律”。在监管端，药监部门探索“监管沙盒”机制，对AI辅助诊断软件、康复机器人等产品实施安全性与有效性快速审批。企业层面，铂生卓越生物科技等企业依托政策支持，将AI应用于干细胞药物靶点发现与临床研究全流程，研发周期缩短40%。4、未来展望：从“工具赋能”到“系统重塑”政策持续优化推动AI医疗向纵深发展。下一步重点包括：一是完善标准体系，制定AI医疗器械质量控制、临床验证指南等规范；二是破解数据壁垒，通过联邦学习、区块链技术建立医院间数据协作机制；三是探索支付机制，将符合条件的AI诊疗服务纳入医保目录。正如国家信息中心专家指出，AI医疗正形成“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的闭环，最终目标是构建预防、诊疗、康复、健康管理全链条集成服务新范式。表2：AI医疗关键发展指标预测（2025-2030年）数据来源：国家卫健委、各地方政府方案目标、九思行研整理政策的系统布局正推动AI医疗从“单点技术应用”迈向“医疗系统重构”。以上海、北京、福建为代表的地区，通过基础设施投入、场景开放与制度创新，形成各具特色的实践路径。未来，随着标准规范、数据流通、支付机制等关键环节的突破，AI医疗有望真正实现优质资源下沉、诊疗效率提升和健康管理闭环，成为“健康中国”战略的核心支撑。二、产业纵深：应用场景的“下沉”与“上探”，驱动商业化破局在政策引领与市场需求的双重牵引下，AI医疗的应用呈现出鲜明的“哑铃型”发展态势：一极是向医疗资源薄弱但需求巨大的基层市场“下沉”，旨在实现公平可及；另一极是向技术壁垒高、价值密度大的核心诊疗环节“上探”，旨在提升医疗质量与效率。这种双向纵深发展，构成了当前AI医疗产业最活跃的图景，并驱动其跨越从“技术可行”到“商业可持续”的关键门槛。一方面，赋能基层成为解决医疗资源分布不均的“关键抓手”，其核心逻辑是通过AI工具将优质医疗资源标准化、云端化，并高效下沉至基层。国家政策将“突出基层”置于重要位置，其背后是提升县域医共体效能、增强家庭医生服务能力的迫切需求。AI辅助诊疗系统（AI-CDSS）在基层的渗透率正在快速提升。数据显示，在一、二级医院中，近半数医生已在工作中使用此类系统，其中工作年限在11-15年的医生使用率最高，达到72.7%。这个数据颇具意味：它表明最有经验的中坚力量，反而最愿意借助AI工具来标准化诊疗流程、减少疏漏，从而服务更多患者。县域远程医学影像诊断服务量在2025年已超过6800万人次，目前80%的县（市、区）已初步建成影像、心电、检验资源共享中心，真正实现了“基层检查、区县诊断”。在黑龙江，哈尔滨市部署的智能辅助诊断系统覆盖了全市14个区（县）、183家基层医疗机构，累计为超1142名医生提供支持，完成AI辅助诊断超20万次，更将电子病历填写规范率从7.53%大幅提升至53.02%，从源头提升了基层医疗的质量和规范性。表3：AI医疗在基层应用的关键领域与典型案例数据来源：市场公开资料、九思行研另一方面，在高端医疗和创新研发领域，AI正从“辅助”走向“深度融合”，成为提升医疗质量和效率的核心引擎。医学影像依然是渗透最深、效果最显性的领域。AI阅片不仅能将时间平均缩短53%，更能将检出率提升17.6个百分点。例如，中山大学肿瘤防治中心研发的脑转移瘤AI辅助检测系统，可精准检出早期病灶，已在全国500多家医院推广使用。目前，国内排名前100的医院中，已有98家完成了大模型的部署，其中有33家医院更是研发了共计55个垂直领域的大模型，推动医疗数字化进入聚焦解决专病专科临床痛点的“2.0阶段”。更具颠覆性的突破在于AI与高端医疗器械、前沿治疗技术的深度融合。北京市的目标是到2026年建成总体规模超500亿元的高端创新医疗器械产业集群，并将“数智引擎升维工程”列为重点。武汉市中心医院引进了新一代达芬奇手术机器人系统，将泌尿外科、妇科等科室手术的精准度提升至亚毫米级，实现更小创伤和更快康复。在脑科学领域，中国医学科学院阜外医院信息中心副主任张雪展示了内置百万级心电数据训练的智能心电辅助判读系统，可支持68种心电诊断。而雄安赛场展示的脑科学AI诊断技术，能够通过功能磁共振成像呈现多彩的脑神经“活地图”，为外科手术提供精准导航。这些进展预示着AI正从“体外”的工具，向与治疗设备、甚至与人体的神经功能深度融合的“体内”智能演进。表4：AI医疗技术从辅助到融合的演进路线数据来源：市场公开资料、九思行研此外，AI在中医药领域的创新应用展现了独特的价值。湖北省十堰市太和医院的医疗大模型“素问”，其名取自《黄帝内经》，深度融合了海量医疗指南、临床案例与中医典籍，具备智能预问诊、辅助诊断、方案建议等功能。浙江省的中医馆健康信息平台则通过AI技术结合高精度传感器采集舌象、脉象等数据，实现中医四诊的客观化，辅助辨证施治。截至2024年末，该平台已接诊患者31135人次，创建中医病历20786个，查询知识库72975次，为中医药的标准化和规模化服务提供了新路径。综上所述，AI医疗产业通过“下沉”与“上探”的双轮驱动，正清晰地勾勒出其价值实现的路径。在下沉端，它服务于公平和可及性，通过工具化赋能基层，扩大优质资源的覆盖半径，商业模式往往与政府主导的公共卫生项目、医共体建设紧密相关。在上探端，它致力于精准和高效，通过深度融合助力顶尖医疗机构突破能力边界，其商业价值体现在提升疑难重症诊疗水平、赋能新药研发和高端器械产业升级上。未来，随着技术持续成熟和商业模式进一步清晰，这种“哑铃型”结构将更加稳固，最终推动整个医疗体系向更高效、更普惠、更智能的方向演进。三、模式演进：从“项目制”到“产品化”，探索可持续的商业化路径商业模式的清晰与否，是衡量一个产业成熟度的关键标尺。走过前期以科研合作和试点项目为主的“项目制”阶段后，AI医疗企业正在积极探索可持续的盈利之路。当前，行业共识逐渐聚焦于一条核心原则：从定制化服务转向标准化产品，从解决单点问题转向融入核心工作流。根据《中国AI医疗产业研究报告》数据，2023年中国AI医疗行业规模已达到973亿元，预计到2028年将增长至1598亿元，年复合增长率达10.5%。这一增长背后的驱动力正是商业模式的持续演进和创新。1、标品化策略：从“一体一策”到“可复制范式”企业的战略选择呈现出明显的分化，其中“标品化”策略成为领先企业的共同选择。这些企业主动克制无限度扩张产品线的冲动，而是将资源集中于付费逻辑清晰、能快速嵌入医技科室现有工作流的“专项”产品上。以医学影像辅助诊断为例，由于其诊断标准相对统一、临床需求明确，成为标品化的最佳切入点。固生堂开发的10大“国医AI分身”，覆盖肿瘤科、皮肤科等8大中医核心专科领域，在专家模拟一致性上已达86%以上，辨证准确性与用药合理性均获专家高度评价。这种标品化策略的核心优势在于改善了企业的现金流状况，建立了可规模复制的商业模型。与传统定制化开发相比，标品化产品的毛利率预计可提升15-20%，买球平台且实施周期从数月缩短至数周。表5：AI医疗企业商业模式演进路径与特点分析数据来源：市场公开资料、九思行研2、深度融合：从“单点工具”到“工作流引擎”在头部医院，一种更深度的融合模式正在萌芽：尝试用统一的AI原生基座平台，串联起医生特定工作流中的多个AI场景。例如，京东健康推出的“京医千询2.0”采用“三引擎+四模型”技术架构，通过具备循证数据的引擎、临床病例引擎以及医患交互仿真引擎，支撑全科医生模型、专科医生模型、健康Agent和影像大模型的协同工作。这种平台化的思路，形成了从影像诊断到手术方案模拟的可追溯、可评估的完整价值闭环，能够有效回应医保支付方对“证明AI实际临床贡献”的终极追问。佛山南海区人民医院的实践进一步证明了这种模式的价值，该院通过AI系统将导诊耗时缩短至3.5分钟，效率较传统人工提升近20倍，患者错号率下降20%。3、流程重构：从“技术赋能”到“产业协同”国际视野为我们提供了另一种参照。全球生命科学领域的AI应用正从“充满试错的实验期”转向“以价值为导向的嵌入期”。其核心转变是价值不再来源于单一算法，而是来源于对产业核心流程的系统性优化。例如，AI代理可以无缝协调商业团队与医生的互动，自动完成合规审查并提取关键洞察；在质量控制实验室，AI助手能连接碎片化的任务，实现从数据观察到趋势预警的自动化。这种“AI即流程”的思路在中医药领域得到很好体现。固生堂的“国医AI分身”并非简单替代医生，而是通过“AI预诊+专家决策”的人机协同机制，使专家的生产力提升5倍以上，高效承接复诊患者的诊疗需求。图6：AI医疗商业模式成熟度演进图数据来源：市场公开资料、九思行研4、支付闭环：从“企业埋单”到“价值付费”商业模式的可持续性最终取决于支付方的认可。目前，AI医疗的支付方正在多元化，从单一的医院采购逐步扩展到医保、商保、药企、患者等多方共付的模式。特别是随着《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》的出台，明确将AI辅助诊疗服务纳入规范管理范围，为未来纳入医保支付奠定了基础。在具体实践中，固生堂选择“线上复诊”场景进行针对性布局，不仅缓解了优质中医资源稀缺问题，更打破了医疗AI普遍面临的商业化困局。这种基于明确价值创造的付费模式，为行业提供了可借鉴的路径。总体而言，AI医疗商业模式正经历从“技术驱动”向“价值驱动”的根本性转变。企业不再仅仅追求技术的先进性，而是更加关注产品能否解决实际临床问题、能否融入现有工作流程、能否产生可衡量的价值。随着政策环境的优化和技术成熟度的提高，未来几年将有更多经过验证的商业模式涌现，推动AI医疗产业进入可持续发展的新阶段。四、挑战与基石：数据、支付与人才，亟待突破的共性瓶颈尽管AI医疗产业前景广阔，但其高质量发展仍面临数据、支付、人才三大共性瓶颈。这些瓶颈相互交织，构成产业从“可用”走向“好用”的关键障碍，亟需政策、产业、学术多方协同破局。1、数据之困：从“数据孤岛”到“价值枢纽”的挑战医疗数据的“多而不优、散而不通”是制约AI医疗发展的首要障碍。医疗数据具有敏感性、结果不可逆、责任主体复杂的特点，而当前医疗机构信息系统标准不一，形成大量“数据孤岛”。江苏省卫健委数据显示，尽管省级平台已汇聚1356亿条数据，包括25.29亿人次门诊记录和1.36亿人次住院信息，但数据质量参差不齐，专业化清理和标注成本高昂。一位行业专家坦言，医院需投入千万元级别资金进行数据清洗，才能获得高质量基础元数据。数据安全风险尤为突出。中国工程院院士指出，医疗行业数据泄露平均成本达977万美元，连续14年位居各行业首位。2023年医疗行业泄露数据达9亿条，AI模型自身也存在隐私泄露、算法攻击等风险。为破解这一难题，国家卫健委正推动“健康数据监管沙盒”机制，通过联邦学习、隐私计算等技术实现“原始数据不出域，数据可用不可见”。江苏省则率先建立23.2PB的医学影像库，并制定40余项卫生健康信息标准，为数据互通奠定基础。表7：医疗数据安全主要风险与应对策略数据来源：市场公开资料、九思行研2、支付之问：从“单一支付”到“多元共付”的破局支付机制是AI医疗商业化的核心瓶颈。当前我国医疗支付结构仍以医保和个人现金支付为主，分别占比44%和49%。AI辅助诊断大多未纳入医保报销，其根本症结在于缺乏对AI创造价值的科学度量标准。湖北省医保局的实践提供了一种思路：通过AI智能审核系统，将报销审核周期从数周缩短至实时处理，并追回不合理医保基金3.61亿元。这表明AI价值可通过提升效率、降低成本来量化。商业健康险正成为支付体系的新支柱。2024年商业健康险对创新药械的总赔付金额达124亿元，年复合增长率高达103%。镁信健康推出的“一码直付”平台，通过AI智能体将理赔审核时间压缩至数秒内，服务覆盖超2万家医疗机构。上海更率先出台多元支付机制措施，实现基本医保与商业保险对“新优药械”目录的全覆盖。表8：中国AI医疗多元支付体系发展路径数据来源：市场公开资料、九思行研3、人才之缺：从“医工分离”到“交叉融合”的重塑AI医疗的本质是“医工交叉”，但复合型人才严重短缺。一项调研显示，既懂临床需求又精通AI算法的复合型人才不足行业总需求的10%。《医学生AI素养能力清单及其测评框架专家共识（2025）》明确医学生需具备21项AI素养能力，涵盖知识、技能、态度三个维度。其中，理解AI在多学科整合中的作用、掌握数据治理关键技术、坚持医生主导原则等5项能力被列为优先关注项。人才培养体系正在革新。东南大学开设“医学影像学+人工智能”双学士学位项目，广东医科大学建立AI医学院（GDMU-AIMS），引入20余个专病大模型实现“边学边用、教评一体”。江苏省则通过“人工智能赋能专业建设行动方案”，推动32家人工智能相关职业技能等级认定机构建设。企业层面，蚂蚁集团成立医疗健康实验室，重点投入AI赋能MDT多学科会诊，而医疗机构需建立临床专家与算法工程师的协同机制，共同定义问题、打磨产品。这三大瓶颈的突破需系统化推进：数据层面需建立“标准先行、安全可控”的治理体系；支付层面需构建“医保保基本、商保补高端、多元支付协同”的机制；人才层面则需构建“伦理-技术-临床”三位一体的教育生态。唯有打通这些关键环节，AI医疗才能真正实现从“辅助工具”到“可信伙伴”的跨越。五、未来展望：迈向普惠、精准与韧性的健康新范式展望“十五五”，AI医疗的发展将超越单纯的技术工具角色，深度融入“健康中国”战略的核心，其价值释放将体现在普惠、精准与韧性三大维度的系统性重构上。这场变革不仅关乎技术升级，更是医疗资源分配模式、疾病诊疗范式乃至公共卫生治理体系的深刻重塑。根据行业分析，到2027年，中国AI健康管理市场规模有望增至2.59万亿元，年复合增长率超过20%，其驱动力正从“单点技术突破”转向“全生态协同创新”。在普惠维度上，AI的核心价值在于破解优质医疗资源的可及性难题，尤其是缩小城乡、区域间的健康服务质量差距。当前，AI赋能基层已从理念走向实践：浙江省通过“健康云”平台实现AI辅助诊断系统覆盖全省90%以上的乡镇卫生院，基层医疗机构CT影像AI辅助诊断准确率已达93.6%，将传统诊断时间从7分钟缩短至2分钟以内。更值得关注的是，普惠正从“被动治疗”向“主动健康”前移。湖北省十堰市太和医院推出的健康管理AI“素问"大模型，整合超3000万例临床案例，能为居民提供体检报告解读、慢病随访等全周期服务，这种“AI家庭医生”模式使偏远地区患者也能获得三甲医院水平的健康指导。未来，随着5G-A通感一体技术、低空经济与医疗融合创新（如eVTOL飞行器用于紧急药品配送），偏远山区的急救响应时间有望从小时级压缩至分钟级，真正实现“技术下沉”与“服务上门”。表9：AI医疗在基层普惠中的关键应用场景与实效（2025-2026年）数据来源：市场公开资料、九思行研在精准维度上，AI正推动医疗从“群体化方案”向“个体化精准”跃迁，尤其在临床科研和药物研发领域展现颠覆潜力。新药研发领域，AI通过高通量虚拟筛选将靶点发现周期从传统4-5年缩短至数月，成功率从行业平均10%提升至30%以上。华为云与迪安诊断合作的盘古大模型，在2024年已实现对10万份病理样本进行标注并开发AI模型，显著加速了精准用药分析。临床诊疗方面，武汉市中心医院引入的达芬奇手术机器人系统实现亚毫米级操作精度，使复杂肿瘤切除手术的创伤减少40%，术后恢复时间缩短30%。更具前瞻性的是，北京大学第三医院构建的“灵智体系”通过多模态大模型为患者生成个性化诊疗路径，使肝癌、乳腺癌等专病诊疗方案匹配度提升35%，凸显了AI从“辅助决策”向“精准定制”的进化。图10：AI医疗在精准化领域的核心突破与预测（2025-2030年）数据来源：市场公开资料、九思行研（2025年）在韧性维度上，AI通过构建“智慧公卫体系”增强社会应对健康风险的弹性。在突发公共卫生事件中，AI驱动的多源数据融合分析能实现疫情传播超前预测：深圳市建立的传染病症候群智能监测平台，通过AI分析医院急诊、药店销售、交通流动等数据，将预警时间从传统7天提前至14天，精准度超85%。在资源调度方面，杭州拱墅区社区卫生服务中心的AI导诊系统能根据患者病情轻重缓急自动分配医疗资源，使急诊科拥堵率下降50%，救护车响应效率提升25%。此外，北京脑重大疾病研究院开发的脑机接口康复系统，结合AI预测模型，为心脑血管患者提供个性化康复方案，使复发率降低20%，体现了AI在“灾后恢复”阶段的韧性增强作用。这三大维度的协同演进，正推动中国医疗体系向“以健康为中心”的范式转型。政策层面，国家卫健委《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》明确要求AI技术与医疗卫生服务深度融合。技术层面，生成式AI2.0的多模态推理能力逐步成熟，为跨维度数据整合提供基础。产业层面，阿里云、京东健康等平台企业通过构建AI开放生态，加速技术普惠化。未来，随着“数字孪生人体”技术的突破，AI有望在虚拟空间中模拟疾病演进与治疗方案，实现真正意义上的“治未病”。正如专家所指出的，AI医疗的终极目标不是替代医生，而是通过人机协同构建一个更具弹性、更公平、更高效的健康守护网络，让14亿中国人享受到技术带来的健康红利。“十五五”将是中国AI医疗产业从“盆景”走向“风景”的关键五年。其发展主线已清晰浮现：在国家级政策的系统引导下，以解决真实临床场景痛点为核心，通过技术与数据的深度融合，推动医疗服务模式向更高效、更公平、更可及的方向演进。这是一场涉及技术、产业、制度和观念的全面革新，其最终目标，是让技术创新真正转化为每一个国民触手可及的健康福祉。（文章来源：本文转自九思行研。转载仅用于分享、学习，不做商用。如有侵权，请联系删除）