文章核心观点 - AI医疗板块在2026年初资本市场表现火爆，但产业同时面临技术突破、政策驱动与商业化进程缓慢、现实挑战并存的局面，正处于资本热情与理性现实交织的发展阶段 [1][2] 市场表现与资本热度 - 2026年开年仅14个交易日，AI医疗指数大涨逾11%，中证医疗指数、恒生医疗保健指数分别上涨7.68%、10.65% [1] - 部分个股涨幅显著，迪安诊断、宝莱特年内暴涨超过60%，卫宁健康、成都先导等涨幅超过30% [1] - 一批另类医疗主题基金迎来业绩红包，AI医疗概念的资本热度已在资本市场形成明确趋势 [1] 技术突破与细分领域进展 - 科技巨头竞相入局，OpenAI推出ChatGPT医疗保健版，Anthropic推出Claude for Healthcare，Google发布MedGemma 1.5，国内蚂蚁、腾讯、京东、字节等也建立了AI医疗相关大模型或应用 [5][6] - AI制药是增长最快的细分赛道，正在掀起“效率革命” [6] - 英矽智能Pharma.AI将候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年大幅缩短到12至18个月 [6] - 药明康德Chemistry42 AI平台将小分子化合物设计周期从数周压缩至5~7天 [6] - 成都先导使用DEL库筛选化合物，在获得新靶点基础信息后，重合成后获得功能性分子的成功率约80% [6] - 华大智造通过AI技术优化，单次循环时间缩短至75秒，效率提升近50%；靶向引物设计研发循环从2~3周缩短至4~5天，成本降低60%~70%，效率提升2~3倍；原材料设计使生化反应与信号读取效率提升一倍以上 [7] - 医疗大模型领域，讯飞医疗星火医疗大模型在门诊场景中诊断准确率达93.1%，未来3年拟实现全国90%基层医疗机构覆盖；润达医疗、卫宁健康、迈瑞医疗、联影医疗等也发布了垂类或专科大模型 [7] - 医学影像领域是AI医疗最成熟的商业化应用，占据产业“半壁江山” [7] - 迈瑞医疗推出启元乳腺超声大模型、启元妇产超声大模型和心脏超声全栈AI评估解决方案 [7] - 联影医疗“元智”大模型支持10+影像模态、超300种影像处理任务，在复杂病灶诊断、器官分割等任务中精准度超95% [7] - 万东医疗与百度合作的DR/MRI影像AI系统，病灶识别准确率98.7% [7] - 病理诊断AI领域取得进展 [8] - 安必平宫颈细胞学AI临床测试结果发表在《Nature Communications》，针对初级病理学者，平均灵敏度由0.717提升至0.858，平均阅片时间由218秒/片缩短到30秒/片 [8] - 迪安诊断灵眸病理大模型能精准识别9大器官的57种肿瘤亚型 [8] - 金域医学与腾讯、广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心联手开发病理基因多模态大模型DeepGEM [8] - AI医疗器械审批加速，截至2025年12月5日，累计207款人工智能医疗器械获三类医疗器械注册证，其中2025年以来新增获批41款，行业已连续三年实现年度审批量超40款 [8] 商业化进程与业绩现实 - 机构调研活跃，2025年四季度以来，合计150家AI医疗主题指数成分股企业获机构调研，其中联影医疗、迈瑞医疗、开立医疗、华大智造、安必平、可孚医疗等36家企业参与调研的机构投资者超40家 [10] - 但业绩端表现分化，截至1月21日晚，47家披露2025年业绩预告的生物医疗企业中，24家业绩亏损或预减，占比超一半 [10] - 金域医学预计2025年净利润仍为负值，2024年亏损3.81亿元 [10] - 康龙化成预计2025年净利润16.14亿元~16.96亿元，同比下降6%~10% [10] - 安必平2025年前三季度营业收入同比下降28.29%，归母净利润亏损1076.71万元，同比下降136.34% [10] - 润达医疗同期营业收入下降14.7%至52.68亿元，归母净利润亏损1.63亿元，亏损额同比扩大422.64% [10] - 港股市场，英矽智能2025年上半年亏损1.35亿元；讯飞医疗科技2025年上半年归属于母公司所有者的净利润为-0.74亿元 [11] - 行业观点认为部分标的上涨受概念驱动，基本面欠缺，AI业务逻辑不清晰；而部分企业通过AI技术实现了效率、产品竞争力和研发突破，但尚未体现在业绩上 [11] - AI医疗产品商业化落地和业绩贡献周期长，在真实临床环境中的诊断稳定性、结果可解释性及对疑难杂症的适应能力仍需严格验证 [11] - AI医疗产品价值评价缺乏权威、统一的临床标准和规范审评路径，软件效果验证缺乏统一标准，缺乏统一的标准化数据集 [11] - AI医疗产品的收费方式及临床医生的接受度也限制了商业化进程，有专家指出过度依赖AI可能影响医生的临床思维训练 [12] 政策驱动与未来展望 - 政策利好频出，2025年11月国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确发展目标 [15] - 到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [15] - 到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等应用 [15] - 收费路径逐步明确，2025年12月国家医保局印发指南，将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断扩展项并纳入价格构成，理顺收费路径 [15] - 2026年1月，国家医保局再度发布指南，聚焦3D打印、手术机器人、远程手术等医疗科技创新成果，统一规范价格项目 [15] - 机构观点认为2026年AI医疗逻辑发生根本变化，核心在于支付方更加明确且支付力更强，商业化确定性有望增强并打开空间 [16] - 行业人士预测，根据顶层设计文件，2026-2027年为关键窗口期，2026年AI医疗产业将迎来快速增长，重点关注AI在药物研发、诊断、流程优化及成本控制等方面的应用 [16] 市场规模预测 - 据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1% [1]

行业竞争格局与参与者动态 - 人工智能正深度融入卫生健康体系各个环节，为行业高质量发展注入强劲动力，医疗AI赛道成为互联网医疗企业、科技公司等的必争之地 [1] - 国内企业如健康160、京东健康等已从“单点工具”阶段迈入“生态化竞争”时代 [1] - 国际科技巨头加速布局：OpenAI于1月8日正式推出ChatGPT医疗保健版，已在AdventHealth、波士顿儿童医院等多家机构部署 [1]；Google推出体积小可离线运行的MedGemma 1.5模型 [2]；Anthropic推出专注于医疗提供商、保险公司和患者需求的企业级工具套件Claude for Healthcare [2] - 三巨头战略布局呈现鲜明差异：OpenAI强化数据整合与个性化体验，Google注重开源工具与离线能力，Anthropic瞄准企业级工作流优化 [2] 国内主要公司近期举措与战略 - **京东健康**：于1月17日面向医生群体推出循证医学AI工具“知医”，被视为“OpenEvidence”的中国版方案 [1]；公司以“医疗级AI”为目标，推动互联网医疗进化为实现精准化、个性化、全程化健康管理的核心引擎 [3]；“知医”深度整合千万级全球权威医学文献与指南，旨在成为医生的“智能外脑” [3] - **阿里健康**：其首个自研医学大模型AI产品“氢离子”已完成内测并开放下载，致力于打造医疗领域幻觉率最低的AI助手 [1] - **健康160**：采用“公众号私域+平台公域”双轮驱动模式，以医院微信公众号为数字化主阵地，构建消费医疗、智慧导诊、医生品牌与院长数据驾驶舱四大模块 [2]；已研发测试覆盖诊前、诊中、诊后全场景的AI健康管家多智能体系统，整合院内临床数据与院外健康数据，通过AI导诊、AI挂号、AI预问诊、AI陪诊、AI医助及AI随访等应用构建健康管理超级入口 [3] 技术应用与发展趋势 - 行业共同推动AI医疗从“信息提供者”向“个性化助手+医疗流程协作平台”转变 [2] - 当前AI医疗的竞争焦点已从“是否有用”转向“如何稳定、合规、可持续地落地”，生态化布局是实现目标的关键 [3] - 未来中国AI医疗将呈现两大趋势：一是巨头全链条布局与细分赛道精准深耕形成良性互补，共同覆盖用户全生命周期健康需求；二是AI大模型将推动行业从“治疗导向”向“主动健康”转型 [4] 行业面临的挑战与应对 - 数据隐私和安全保护是首要难题，需确保生成式AI技术的合规使用 [3] - 技术层面面临医疗数据量大但质量不高、结构化和标准化不足的难题，不同医院系统互不兼容形成严重的数据孤岛 [3] - 应用场景存在失衡问题 [3] - 健康160通过中俄应用数学联合研究中心的隐私计算技术，实现医疗数据“可用不可见”，其“数据不出域、价值可流通”的模式成为重要的合规壁垒 [4]

行业趋势与核心观点 - 人工智能正深度融入卫生健康体系各个环节，成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，为行业高质量发展注入强劲动力 [1] - 医疗AI赛道已成为互联网医疗企业和科技公司的必争之地 [1] - 医疗AI的发展已告别概念炒作，迈入以价值兑现为核心的关键发展阶段，将成为医疗健康行业高质量的核心引擎 [11] - 行业共识认为，在医疗体系落地AI技术的过程中，能够与医疗机构深度合作的企业更容易取得成功 [8] 主要参与者动态与产品布局 - **京东健康**：于1月17日推出循证医学AI工具“知医”，并正式推出面向医院全场景应用的大模型产品“京东卓医”2.0版本，目标从重塑患者服务流程提升至成为医院新的增长引擎 [1] - **京东健康AI矩阵**：包括“京医千询2.0”大模型、AI医生“大为”、“AI京医”体系（上线超1500个专家医生智能体）以及“京东卓医”，技术涉及智能分诊、24小时随访及专病诊疗与科研 [4] - **京东卓医进展**：自2025年1月上线后，已在温州医科大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、苏州市立医院等落地，累计服务患者超500万人次 [4] - **阿里健康**：于1月19日推出其首个自研医学大模型“氢离子”，该产品已完成内测并开放下载，主打“低幻觉、高循证”核心能力，致力于打造医疗领域幻觉率最低的AI助手 [1][5] - **阿里健康战略**：通过“氢离子”补齐严肃医疗场景应用，与通义千问、蚂蚁阿福的C端服务结合，实现了“C+D”端的完整医疗AI布局 [6] - **OpenAI**：于1月8日正式推出ChatGPT医疗保健版，并推出OpenAI for Healthcare产品组合，该版本已在AdventHealth、Baylor Scott & White Health、波士顿儿童医院等多家机构部署 [1][6] 技术应用与价值体现 - **核心价值定位**：医疗AI的核心价值在于重塑医疗服务模式，打造更极致的效率与体验，使优质医疗健康服务变得更普惠、更高效、更可信赖 [2] - **解决关键问题**：AI技术实现关键性突破，能有效减轻人工认知负担，接手以往必须依靠人类智慧完成的任务，如梳理患者完整诊疗路径、完成线上理赔申请提报等 [7] - **改变患者行为**：接入医疗AI系统后，患者就医行为显著变化，例如诊前7-14日有23.09%患者开始搜索症状和医生信息，诊前7日有68.80%患者进行挂号并完善病情信息，诊后7日仍有43.63%患者与医院保持线上联系 [8] - **推动模式转变**：医疗服务正从单次诊疗转向长期健康管理，推动行业迈入连续性医疗的新阶段；互联网医疗升级为贯穿“防-筛-诊-治-康”全流程的个性化解决方案 [8] - **赋能医院管理**：“京东卓医”2.0深度融合“AI+供应链”优势，构建覆盖临床营养、院外用药、体重代谢三大核心场景的全程管理解决方案，为医院提供规范化、可追溯、高效率的数智化支撑 [4] - **优化就医体验**：AI患者助手从执行单一指令升级为精准识别复杂就医意图，例如根据患者表述“心慌”自动匹配专科医生，或根据候诊情况推荐前置检查以优化流程 [10] 市场规模与发展阶段 - 根据《中国AI医疗产业研究报告》，2023年中国AI医疗行业规模达973亿元，预计2028年将增至1598亿元 [11] 挑战与未来方向 - **面临挑战**：AI医疗目前面临数据质量参差不齐、数据孤岛现象普遍、监管框架有待完善等挑战 [9] - **数据治理关键**：AI医疗产品的性能归根结底取决于训练数据的质量与准确性，数据治理是人工智能落地医疗的核心关键 [9] - **需建立机制**：提升数据质量需要建立多方共赢的动力机制，让医生愿意使用、患者乐于接受、医院主动推广，相关配套制度如政策设计、机制建设、价格体系等仍需完善 [9] - **平衡技术与人文**：医疗服务智慧化升级离不开人文服务的温度加持，AI赋能需最终回归能否为医护减负、提高诊疗质量、改善患者体验三个核心问题 [10]

行业趋势与核心观点 - 人工智能正深度融入卫生健康体系，成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，为行业高质量发展注入强劲动力 [1] - 医疗AI赛道已成为互联网医疗企业和科技公司的必争之地 [1] - 医疗行业正迈入“既要高质量、又要高效率，还要可持续”的新阶段，人工智能技术为医疗领域带来了更多新可能 [2] - 医疗AI的核心价值在于重塑医疗服务模式，打造更极致的效率与体验，使优质医疗健康服务变得更普惠、更高效、更可信赖 [2] - 随着AI技术的持续变革和产品落地，医院、临床医生和患者的行为模式都将迎来深刻改变，医疗服务正从单次诊疗转向长期健康管理，推动行业迈入连续性医疗的新阶段 [6][7] - 当前，医疗AI已告别概念炒作，迈入以价值兑现为核心的关键发展阶段，将成为医疗健康行业高质量的核心引擎 [10] - 2023年中国AI医疗行业规模达973亿元，预计2028年将增至1598亿元 [10] 主要参与者动态与产品发布 - 京东健康于1月17日推出循证医学AI工具“知医”，可被视为“OpenEvidence”的中国版方案，并正式推出面向医院全场景应用的大模型产品“京东卓医”的2.0版本 [1] - 京东卓医2.0深度融合了京东健康“AI+供应链”优势能力，通过卓医智脑构建基础系统与生态适配能力，形成覆盖临床营养、院外用药、体重代谢三大核心场景的全程管理解决方案 [3] - 京东卓医1.0版本于2025年1月上线，已在温州医科大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、苏州市立医院等医院落地，累计服务患者超500万人次 [2] - 京东健康AI健康服务矩阵已进一步完善，包括“京医千询2.0”大模型、AI医生“大为”、“AI京医”体系（上线超1500个专家医生智能体）以及“京东卓医” [3] - 阿里健康于1月19日推出其首个自研医学大模型“氢离子”，已完成内测并开放下载，致力于打造医疗领域幻觉率最低的AI助手 [1][3] - “氢离子”主打“低幻觉、高循证”核心能力，所有回答均有权威出处，支持一键溯源、直达信源，主要面向临床、科研领域的医生群体 [3] - 阿里在医疗健康领域的AI布局已实现“C+D”端的完整布局，通义千问、蚂蚁阿福布局C端健康服务，而高门槛的严肃医疗场景应用由阿里健康承接 [4] - OpenAI于1月8日正式推出ChatGPT医疗保健版，该版本已在AdventHealth、Baylor Scott & White Health、波士顿儿童医院等多家机构部署 [1] - OpenAI还推出了OpenAI for Healthcare产品组合，包含为医疗生态系统提供核心动力的OpenAI API，这是一套专为医疗机构打造的产品组合，旨在满足合规要求并助力提供更优质的患者护理服务 [1][4] 应用价值与模式变革 - AI技术已开始为医疗行业从业者创造实际应用价值，能够有效减轻人工认知负担，接手以往必须依靠人类智慧才能完成的任务，如梳理患者完整诊疗路径、完成线上理赔申请提报等 [6] - 互联网医疗的底层发展逻辑已发生深刻变革，超越了在线问诊的单一范畴，升级为贯穿“防-筛-诊-治-康”全流程的个性化解决方案 [7] - 真正落地见效的健康管理需要强大的供应链与地面服务能力、线上线下一体化的医疗资源连接能力以及企业的长期投入 [7] - 京东卓医的目标已从1.0时代的重塑患者服务流程，提升至成为医院新的增长引擎 [1] - 医疗AI系统能显著改变患者就医行为，例如，在一家接入系统的医院中，诊前7-14日已有23.09%的患者开始搜索症状和医生信息；诊前7日有68.80%的患者进行挂号操作并完善病情信息；诊后7日仍有43.63%的患者与医院保持线上联系；诊后7至14天有15.75%的用户会打开系统 [7] - ChatGPT医疗保健版专为真实医疗场景所需的严谨、循证推理而设计，能有效减轻行政负担，让医疗团队将更多精力投入患者照护，并提供安全的工作空间汇聚临床医生、行政人员和研究人员 [5] - AI赋能医疗的核心价值最终回归三个核心问题：能否真正为医护减负、能否提高诊疗质量、能否切实改善患者体验 [10] - 真正的创新在于让能力进入医院流程、临床细节和管理指标体系，解决从能用到好用、从好用到敢用、从敢用到规模化的问题 [10] 成功关键与行业挑战 - 在医疗体系落地AI技术的过程中，那些能够与医疗机构深度合作的企业往往更容易取得成功 [7] - 这是一个双向迭代的过程：企业帮助医疗机构掌握AI输出结果的管理方法并重构工作流程；企业也基于合作经验反哺并优化模型的研发与构建 [8] - AI医疗产品的性能归根结底取决于训练数据的质量与准确性，数据治理是人工智能落地医疗的核心关键 [8] - 不同医院的数据源存在差异，基于不同医院数据训练的产品效果往往不同，这背后是数据质量的差异所致 [8] - 提升数据质量需要建立一套多方共赢的动力机制，让医生愿意使用、患者乐于接受、医院主动推广，目前相关政策设计、机制建设、监督管理、价格体系与项目准入等配套制度仍需进一步完善 [8] - AI医疗的落地还需平衡技术功能与人文关怀，医疗服务智慧化升级始终离不开人文服务的温度加持 [9] - 打造AI患者助手的核心目标是推动其从执行单一指令升级为精准识别复杂就医意图，实现从问答交互到功能调用、主动办事的模式转变 [9][10]