AI医疗步入千亿蓝海：大模型重构价值链，政策与技术双轮驱动产业变革

慧博投研近日发布研究报告，对 AI医疗行业 进行点评，其主要内容包括：

AI医疗是指通过机器学习、自然语言处理及计算机视觉等技术，对复杂医疗数据进行深度分析，辅助临床决策并优化诊疗流程。随着生成式大模型的发展，AI医疗正加速渗透至影像分析、蛋白质结构预测及健康管理等各环节 。

行业历经三个阶段，从2017年前机器学习驱动的影像诊断进步，到2018至2022年AlphaFold2引发的蛋白质建模革命，再到2023年后生成式大模型在电子病历和疾病预判精度上的跨越式提升 。进入2025年，DeepSeek-R1等模型凭借开源与高性价比，显著降低了医疗AI的开发门槛，驱动医渡科技、鹰瞳科技及恒瑞医药等龙头企业加速布局 。

政策端的红利释放为行业注入强劲信心。2024年11月，国家卫健委明确了84个AI应用场景；2025年11月，《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》进一步设定目标：到2027年形成一批临床专科垂直大模型，到2030年推动二级以上医院普遍开展影像智能辅助诊断等应用 。AI技术有望解决医疗界“不可能三角”（即就诊快、费用低、质量高无法同时满足），通过大规模、随时随地的服务供应和缩短新药研发周期，实现医疗资源的普惠化 。

在具体细分赛道上，AI制药通过大数据和模型优化研发效率，我国该领域2019至2024年市场规模复合增长率达53%，2024年达5.62亿元 。AI医学检验市场也表现亮眼，预计2027年市场规模将达170亿元，复合增速为13.56% 。作为目前最成熟的赛道，AI医学影像应用不断普及，预计2025年中国市场规模将达61.7亿元，2030年增至137.4亿元 。此外，AI健康管理在运动、慢性病等领域的渗透率稳步攀升，预计2027年相关市场规模将达2600亿元 。

产业链方面，上游基础层涵盖电子病历、医学影像及基因测序等数据资源，以及GPU、TPU等算力基础设施；中游技术层依托计算机视觉、自然语言处理及知识图谱等核心模块 。在竞争格局中，海外巨头如英伟达通过投资13家AI医疗企业及构建Clara平台深耕全链条；Tempus AI则凭借200PB的多模态数据库在精准医疗领域占据优势 。国内企业同样势头强劲：科大讯飞发布的星火医疗大模型X1在多项医学任务上表现优异；医渡科技与DeepSeek深度整合提升了25%的算力效能；润达医疗与华为云联合发布“良医小慧”并实现B/G/C端打通；联影医疗则通过超声产品线的完善进一步强化医学影像矩阵 。

展望未来，人口老龄化驱动医疗服务需求激增。截至2024年底，我国60岁及以上人口达3.1亿，占总人口22% 。在需求与技术的双重驱动下，中国AI医疗市场规模保持高速增长，2023至2033年复合年增长率预计超40%，2031年市场预估总规模将突破千亿级，步入发展的黄金时代 。

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