AI医疗概况 - 人工智能正加速融入医疗健康全场景，成为科技赋能民生的战略高地，在"数字中国"战略与健康中国2030政策推动下[1] - AI医疗是指以人工智能技术为基础，对医疗数据进行深度学习、模式识别与智能决策的系统性解决方案[1] - 行业生态包括三大核心：底层为数据与算力支撑，中层为算法模型与平台能力，顶层为各类场景落地应用[1] - 随着大模型技术演进、多模态能力增强及推理成本下降，AI医疗正迎来从"辅助工具"向"智能参与"的范式转变[1] 技术演进 - 医疗AI技术演化分为三个阶段：医疗信息化阶段、互联网医疗阶段和智能医疗阶段[7] - 当前医疗体系正处于从"互联网医疗"向"智能医疗"加速过渡的关键节点[7] - 大模型正在重塑AI医疗的技术范式，从基于规则的传统AI向自学习、自泛化的大模型演进[2] - 医疗大模型能实现病历自动摘要、影像多病种识别、实时问答等功能，极大提升医务人员效率[2] 市场发展 - 全球AI医疗市场规模预计将由2024年的290.1亿美元增长至2025年的392.5亿美元，预计2032年达到5041.7亿美元，年复合增长率高达44.0%[18] - 中国AI医疗市场规模从2019年的27亿元增长至2023年的107亿元，预计2028年将达到976亿元[19] - 中国AI医疗仍处于"技术验证"向"价值验证"过渡的关键阶段，面临数据质量不一、支付机制缺失等挑战[19] - 全球市场已进入"从辅助走向参与"的阶段，而中国则处于"由探索走向规范"的成长中段[19] 产业链生态 - AI医疗产业生态呈现"需求牵引—服务支撑—技术赋能"的三层结构[13] - 传统医疗卫生行业生态是AI医疗的需求侧与数据源头，涵盖医疗机构、医保机构与药械企业等[13] - AI医疗服务生态主要由各类解决方案提供商构成，聚焦实际场景的技术落地[14] - AI医疗技术产品生态由基础支撑层与关键技术层构成，包括云计算平台、AI芯片、算法模型和数据资源[14] 应用场景 - 诊疗环节中，AI已广泛用于医学影像辅助诊断、病理识别、临床决策支持等[3] - 医疗支付环节，AI技术助力医保与商保在理赔审核、智能控费、个性化定价等方面实现精细化管理[3] - 基因测序领域，AI赋能基因组学与分子生物学，推动精准医疗进入临床实践[3] - AI正深度渗透诊疗全流程，推动服务从"信息化"向"智能化"升级，涵盖诊前、诊中、诊后各环节[36] 数据驱动 - 医疗数据作为AI训练与部署的"燃料"，数据治理与流通体系日益重要[2] - 我国已启动健康医疗大数据区域试点，探索合规数据共享机制[2] - 医疗数据市场化交易、标准化标注、可信数据脱敏与溯源体系将成为行业发展基石[2] - 数据不仅是算法优化的"燃料"，更正在成为可定价的"数字资产"，具有交易和融资价值[31] 中美对比 - 美国形成了以市场为导向、企业主导的数据交易生态，中国长期以来医疗数据集中在公立医院、信息孤岛严重[32] - 中美在隐私保护、数据交易共享和技术标准方面存在显著差异[33] - 中国政策正在转向鼓励"可信共享"与"合规交易"，多个地方政府正试点数据交易平台[33] 基因测序 - 人类全基因组测序成本已从2009年的10万美元左右降低至2023年的100美元以内[52] - 基因测序产业链分为上游设备耗材提供商、中游服务提供商和下游用户[56] - AI赋能多组学发展，"数据+成本+应用"闭环渐成，商业化前景可期[58] - AI+基因的核心应用主要集中在疾病诊疗等领域，未来将形成自我强化的商业闭环[59]