近日，阿里云发布《2025医疗健康行业AI应用白皮书》，系统梳理了中国医疗健康行业面临的结构性挑战，以及AI技术的应用现状、重点场景、发展趋势及未来机遇。白皮书重点展现了生成式AI和大模型对医疗服务、医药创新和健康管理的深刻影响。

白皮书指出，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。

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。

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。

除了医疗器械类AI软件产品之外，非医疗器械类AI软件产品也备受关注。

例如目前生成式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。

白皮书指出，目前在国家网信办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分布广泛，具体包括：问诊对话占比48%、健康评估与咨询占比24%、病历生成与结构化医学报告生成占比14%、辅助诊断占比5%，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。

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。

• 推动医疗服务升级方面，AI技术，尤其是大模型，通过智能导诊与预问诊、医学影像分析与辅助诊疗、组学数据驱动的精准治疗、智慧病案管理及医学研究支持等应用，显著提升了医疗服务的效率与质量。

• 加速医药创新方面，2021年至2023年，AI主导进入临床试验的创新药项目数量显著增长，尽管尚无AI研发的新药上市，但已有近40款AI药物管线进入临床阶段。AI技术在数据分析、模式识别和预测模型构建方面展现出巨大潜力。

• 健康管理方面，目前健康管理主要覆盖运动健康管理、慢性病健康管理、睡眠健康管理、营养健康管理及生命体征监测管理等，AI技术可以通过监测、分析、整合健康管理各环节信息，分析个体健康数据和生活习惯，从而制定个性化的健康管理计划，提高健康管理的效果和可行性。

AI医疗健康应用场景商业化落地情况如下：

展望未来，AI与医疗健康领域的融合正不断深化，白皮书预测，未来AI在医疗健康领域有五大发展趋势：

一是多模态数据融合。整合基因、影像、病理等多维度数据，构建更全面的患者画像，驱动精准医疗向更高层次发展。

二是智能医疗助手革新体验。AI助手将深度融入诊疗全程，提供有温度、个性化的沟通与管理，提升患者服务体验。

三是AI驱动生物医药研发范式变革。AI将成为新药研发的核心引擎，引领行业进入更高效、精准的创新时代。大模型将高效整合多维生物数据，加速从靶点识别到候选药物筛选的整个过程，助力药物发现和个性化治疗策略的制定。提前识别潜在的安全风险，从而降低临床试验失败的可能性。

四是云边端融合拓宽应用版图。通过云端训练、边缘端推理、终端设备感知的协同模式，实现医疗服务的实时响应与资源优化配置，尤其在急救、偏远地区诊疗等场景。

五是AI设备普及开启主动健康新模式。智能穿戴设备与医疗机器人的普及，将推动健康管理从被动响应转向主动预防，重塑医疗服务生态。

整理自阿里云《2025医疗健康行业AI应用白皮书》

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