医疗健康行业-AI应用白皮书(40页 WORD)

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里云 前言 Preface 医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，始终是全球关注的焦点。当前 普遍的亚健康状态， 以及老龄化带来的慢性疾病增加等，不仅影响着人们的生活 “ ” 质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的 不可能三角 依然突出，即 便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而 基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病 谱 变化快，药物研发周期长、资金需求庞大且成功率较低，现有供给难以快速应 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 AI 的应用能够快速分析海量且复杂的 医疗信息， 从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断 与治疗规划，有效减轻医护人员的工作压力，并缓解医疗资源紧张的局面。此 外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 AI 在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升 AI 技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展 政策护航，全方位助力医疗健康 AI 创新应用 4 5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 32 趋势篇 7 AI+医疗健康应用趋势展望 ............................................................................ 34 多模态数据融合驱动精准医疗进阶 ............................................................................................... 35 智能医疗助手革新医疗服务体验 ................................................................................................... 35 AI 驱动生物医药研发范式变革 ..................................................................................................... 35 云边端融合拓宽医疗应用版图 ...................................................................................................... 36 AI 设备普及开启主动健康新模式 .................................................................................................. 36 2 总 体 篇 医疗健康行业 AI 应用白皮书 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 医疗是民生的重要组成部分，医疗服务的可及性和质量直接影 响到人民群众的健康水平和生活质量。2025 年我国政府工 作报告提出，要实施健康优先发展战略，促进医疗、医保、医 药协同发展和治理，并明确提出将居民医保和基本公共卫生服 务经费人均财政补助标准分别再提高 30 元和 5 元。随着人口 老龄化的加速及居民对健康的愈发重视，我国医疗保健需求不 断增长，医疗体系面临较大压力。医疗健康行业数据密集，与 AI 技术形成强耦合。人工智能的应用，有助于加速医药研 发、推动精准医疗、提升医疗服务效率，成为医疗健康行业可 持续发展的重要技术驱动力。医疗领域 AI 支持政策的持续出 台，也进一步推动医疗健康的 AI 创新应用。 图 中国老龄人口规模及占比 1 图 不同级别医疗卫生机构医疗服务量及利用率 2 总体篇 场景篇 趋势篇 人口老龄化趋势下， 全社会医疗服务需求显著上升 2024 年底，我国 60 周岁及以上老年人口 31031 万人，占总人口的 22.0%，其中 65 周岁及 以上老年人口 22023 万人，占总人口的 15.6%。根据联合国标准，60 岁及以上人口比例超过 20%或 65 岁及以上人口比例超过 14% “ ” 时，则进入 中度老龄化 社会。 随着我国人口结构的深度转型以及居民生产生活 方式的持续演变，社会对医疗资源的需求呈现出显著 的增长态势。2024 全年全国医疗卫生机构的总诊 疗人次达到 101.1 亿，相较于上一年增加了 5.5 亿人 次。当前，医疗资源分配相对不均、优质医疗资源集 中在大城市和三甲医院，大医院人满为患，医生工作 负荷过重而基层医疗机构能力相对有限，无法有效分 担压力。截至 2024 年上半年，我国三级医院诊疗人 次数为 13.84 亿，同比增长 15%，远高于一二级医 院和基层医疗卫生机构。三级医院的病床使用率高达 90.9%，而社区卫生服务中心和乡镇卫生院的病床使 用率都在 60%以下。 人口结构和生活方式的转变，也使得我国心脑血 管疾病、呼吸道疾病等慢性病及肿瘤等的发病率总体 呈上升趋势，患者对创新药研发的需求也呈爆发式增 长态势，数据显示，2019 年到 2024 年期间，我国 创新药上市数量波动上升，从 2019 年的 51 款增加 至 93 款。国产创新药比例有显著提高，从 2019 年的 21%增加至 2023 年的 46%。虽然生物医药的规模持 续增长，但研发一款新药的时间和成本高昂，急需要 提升投入产出比。 同时，慢性病由于发病率高、病程长、有效控 制率低、经济负担重等特点，患者对医疗服务效率 和质量、个人健康管理有效性等的需求等都变得更为 迫切。 人工智能在提升医疗服务质量与效率、助力医 药研发突破、优化个人健康管理等方面呈现出较大 的潜力，为医疗健康行业可持续发展带来机遇。 1. 数据来源：国家统计局 2. 数据来源：国家卫生健康委员会统计信息中心 5 图 2024 年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 AI 应用白皮书 AI 技术加速迭代， 推动医疗向更高效率、更精准服务发展 AI 在医疗健康行业的应用由来已久，从早期 的规则引擎和专家系统引入，到医学影像分析、病 历质控、疾病早期筛查与诊断、再到医药研发， AI 在医疗健康行业的应用逐步深入。当前，随着生成 式人工智能的加速发展，众多研究机构和企业在通 用大模型的基础上，基于不同细分领域的医学和医疗 数据进行再训练或微调，构建医疗行业大模型，推动 在智慧医疗、医药研发、健康管理等方面的应用，提 升医疗健康领域的智能化水平。 AI 医 疗 软 件 产 品 分 为 医 疗 器 械 类 和 非 医 疗 器 械类，如果 AI 软件处理的是非医疗器械数据（如 患者主诉、检验报告结论等），或者其功能不涉及医 疗器械数据的处理和分析，则不作为医疗器械管理， 无需进行医疗器械注册。如果 AI 医疗软件处理的是 医疗器械数据（如医学影像、生理信号等），且其核 心功能用于医疗用途（如辅助诊断、治疗计划制定 等），则属于医疗器械，需按照相应的类别进行注 册管理才能合法上市销售。目前生成式 AI 在医学领 域的应用尚未形成明确的监管框架和注册准入管理制 度，因而很多作用于医学影像和医药研发的大模型与 相关产品功能，一般作为辅助工具使用。 目前在国家互联网信息办公室发布的生成式人工 智能服务备案信息和深度合成服务算法备案清单中， 主要涉及非医疗器械的 AI 医疗软件的对外规模化产 品 应用，患者服务、辅助诊断与决策、质控成为最为典 型的 AI 应用领域。截止 2024 年底，能够对外提供医 疗领域 AI 应用的产品和服务且已备案的模型和算法 数量已达 101 个， 呈逐步上升态势。这些备案的 模型和算法广泛分布于各个领域，为医疗健康行业 的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体 的分布领域如下： · 问诊对话占比 48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； · 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 入的血常规数据、医学染色体核型病例图像， CT、MR 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 据及诊断 结果文本数据 ； 此外，还包括中医问诊、医疗设备指导、医药 问答、医保政策 AI 助手、医学科研助手、病历检索 分析、应急救援等生成式模型和应用。 1. 数据来源：国家互联网信息办公室 6 AI 医疗发展支持政策 “ ” 以评促建 推动医疗数字化智能化发展 总体篇 场景篇 趋势篇 政策护航， 全方位助力医疗健康 AI 创新应用 作为国计民生行业，政策对医疗机构的 AI 创新引导至关重要。近年来，多项政府文件将人工 智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，并加强对 AI 医疗器械和软件产品的标准化制定，完善 审批政策，有力地促进医疗健康 AI 创新产品和应用落地。 AI 医疗软件、AI 医疗器械政策不断完善 近年来，AI 医疗软件和医疗器械相关政策不断完善。 国家药监局先后发布了《人工智能医用软件产品分类界定指 导原则》和《人工智能医疗器械注册审查指导 原则》等文 件，对 AI 医学软件产品和医疗器械进行了明确定义，并根 据其使用风险进行了分类，规范了相关产品的注册申报和技 术审评 要求。截至 2024 年 12 月初，已有 100 个人工智能医学软 件产品获得二类或三类医疗器械注册证。其中，医学影像类 产品占据了大多数，这些产品在辅助诊断、影像处理等方面 发挥了重要作用。 7 医疗健康行业 AI 应用白皮书 2 医疗健康行业 AI 应用全景 AI 技术已经逐步渗透到医疗健康的全产业链，从制药环节的药 物研发、临床试验、药物推广，到治疗的诊前、诊中、诊后全 生命周期，再到个人日常健康管理，以及包括健康保险、公共 卫生管理等的医疗服务生态，均得到全面覆盖，大大提高医疗 服务效率和质量，提升居民的医疗可达性和便利性。 图 基于患者感知的医疗健康全生命周期 AI 应用 1 总体篇 场景篇 趋势篇 基于患者感知的医疗健康 AI 应用如图所示。 · 健康预防环节，跟踪用户数据进行健康咨询并实施个性化的健康管理计划； · 诊前环节，基于聊天机器人进行预问诊，并进行智能分诊导诊； · 诊断环节，基于影像数据、检验数据等形成辅助诊断，并形成智能化病历和分析报告； · 诊疗环节，在手术中使用 AI 驱动的机器人系统，减少人为错误并提高手术精度； · 康复护理环节，结合患者的生理数据等多维信息，定制个性化康复方案； · 慢病管理环节，使用 AI 确保患者遵循治疗计划，加强预后随访、复诊，并进行日程提醒； · 在医药技术支持和医疗服务体系支持方面，AI 也贯穿了医药研发、精准治疗等环节，助 力医疗保险服务及相关医疗资源分配。 中国庞大的患者基数、多样化的疾病谱以及区 域发展的不平衡性，使得人工智能技术在医疗健康领 域展现出巨大潜力，并正在被迅速采用。爱思唯尔对 来自 85 个国家和地区的 1007 名临床医护人员进行 线上调研，其中包括 48 名中国临床医护人员。结 果显示中国临床医护人员在 AI 技术的应用方面展 现出显著的领先性，超过三分之一的中国临床医护 人员已在工作中使用 AI 工具，这一比例高于全球 平均水平的 26%。在看待 AI 对社会产生的短期影 响时，99%的医护人员认为 AI 将有助于提高他们的 工作效率，并节约机构成本。清华大学附属北京清华 长庚医院神经内科邳靖陶 2025 年在《中国卒中杂 志》发表的《不同年资神经内科医师对数智化诊疗 的认知、态度及功 能需求现状调查》，对全国范围内不同医院级 别和 年资职称的 174 名神经内科医师进行问卷调查， 结果显示， 40.23%的医师尝试使用过 AI 工具， 而神经 病学 专业 未定级 / 医学生 尝 试 过 AI 工具 的 比例达 71.43%。神经内科医师对 AI 的临床应用 前景普遍持积极态度，89.08%的医师认可 AI 技术 将会引领医学变革。医师对影像智能判读、临床指 南匹配和病历生成功能的需求最为迫切，加权得分 分别为 5.21 分、4.41 分、4.36 分。 1 资料来源:RolandBerger, Future of health 6/The AI(r) evolution in health；阿里云研究院整理 9 医疗健康行业 AI 应用白皮书 本报告对医疗健康行业， 除公共管理和监管方外，涉及的 3 个关键主体展开分析，即以医院 为主体的智慧医疗、以生物科技和医药企业为主体的医药创新，以及以个人为主体的健康管理等方 面进行人工智能的重点场景应用划分，AI 医疗健康应用的主要场景如下： 除了以上应用外，大模型技术的应用为公共卫健 管理带来了新的契机，例如，在医保信息咨询方面， 大模型可通过智能客服等形式，快速地为公众解答医 保政策、报销流程等问题，咨询响应速度大大提升。 同时，部分地区也开始尝试在传染病智能监测、卫生 应急管理、智能疫苗查漏补种、职业健康风险监测评 估、智能药品监管方面的应用，但整体应用范围还比 较有限，处于探索和试点阶段，距离广泛应用和成熟 发展还有一定的距离，本报告不做具体场景展开。 AI 在医疗健康行业的应用前景广阔，但不同应 用场景的成熟度存在显著差异。 智慧医疗： 智慧医疗是 AI 在医疗健康行业中 应用最成熟的领域之一，尤其在医学影像诊断方面 表 现突出。通过深度学习算法， AI 能够快速准确 地识别 X 光、CT 等图像中的异常，辅助医生提高 诊断效率和准确性。例如，国内外已有多个 AI 影像 辅助诊断产品获批上市，如肺结节、乳腺癌筛查等。 然而，AI 在复杂疾病诊断（如罕见病或多病共存） 中的表现仍有限，且其应用效果高度依赖于高质 量、标准化的医疗数据。 此外，电子病历自动化处理技术实现了关键信 息的自动提取和结构化存储，方便医生查阅调用，优 化了诊疗流程。智能分诊导诊系统也通过分析患者症 状，合理引导就诊，减少了等待时间，提升了服务体 验。电子病历自动化处理和智能分诊导诊系统在逐步 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降 低研发成本和风险。例如， AI 在新冠药物研发中 展现了显著优势，部分 AI 驱动的药物研发公司（如 Insilico Medicine、Atomwise）已取得阶段性成果。 然而，AI 预测的化合物仍需通过实验验证，在临床试 验方案设计上仍面临复杂的医学、伦理和法规挑战， 且临床试验的设计和执行仍高度依赖人工经验，无法 完全替代 人工精细设计。尽管如此， AI 有望将药物 研发周期从 10-15 年缩短至 5-8 年，为制药公司带 来显著的商业价值。 健康管理：基于 AI 的智能健康监测设备及配套 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 的生理数据，经由 AI 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检 · 个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 医学影像分析 · 临床决策支持 · 手术辅助系统 · 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 因素的复杂性， AI 在疾病预防和个性化健康干预上 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 GD- PR、HIPAA）。随着技术的进步， AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言， AI 在医疗健康行业的部分应用场景 已经达到了较高的成熟度，特别是在智慧医疗和医药 研发领域，展现了显著的技术可行性和商业价值。而 在个人健康管理方面，虽然技术和市场接受度逐步提 升，但在情感理解、复杂问题处理和个性化服务等方 面还有改进空间。未来， 随着 AI 与 5G、物联网等技 术的融合，以及政策支持和监管框架的完善， AI 将 在远程医疗、精准医疗等新兴领域发挥更大的作用， 为医