医疗健康关乎民生福祉，推进医疗数字化在一定程度上能够弥补基层医疗服务能力不足、医疗资源短缺的问题。如今，以AI、5G为代表的数字技术融入医疗领域，开启智慧医疗服务新体验。
国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中强调建设和完善以居民电子健康档案、电子病历等为核心的基础数据库，推进基因芯片与测序技术在遗传性疾病诊断、癌症早期诊断和疾病预防检测方面的应用，研发健康医疗相关的人工智能技术、生物三维（3D）打印技术，推进互联网健康咨询、网上预约分诊、移动支付和检查检验结果查询、随访跟踪等应用内容。
在2022年两会期间，两会代表纷纷提出医疗行业数字赋能、人工智能应用、破除医疗数字壁垒等方面建议。根据政府文件内容，数字医疗是把现代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式，是公共医疗的发展方向和管理目标。数字医疗体系不仅包括设备数字化，还包括体系数字化，整体将信息化、智能化等融入到医疗体系中，实现网络互联、信息互通、个性服务等特征，而数字医疗企业正是实现这一目的的执行者。
AI医疗市场热度高涨 当前，AI、大数据等技术在医疗健康领域融合创新应用，提升人们健康生活品质的同时，也成为医疗健康领域转型升级的突破口。在中国资本市场，大健康体系（包括境内医院、境外医院、数字医疗、院外健康管理）投资中，2020年数字医疗投资金额占比69%，比2015年增长9个百分点，金额超过4亿元人民币，投资数量占比36%，比2015年增长6个百分点，项目近90家。从“十三五”以来，数字医疗一直是投资重点关注点之一。 在WAIC2023健康高峰论坛中，“AI医疗大模型+医疗”成为了本次论坛的焦点。针对AI大模型，国内外产业各方早已积极入局。海外，今年4月，微软和Epic Systems宣布将把OpenAI的GPT-4人工智能语言模型引入医疗保健领域，帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。国内，今年5月，医联正式发布国内首款大模型驱动的AI医生——MedGPT，可实现问诊和智能化诊疗服务；上海AI实验室牵头推出了全球首个医疗多模态基础模型群“OpenMEDLab浦医”，为人工智能大模型在医疗领域的快速发展、高效落地提供坚实的基础…… 分析数字医疗行业，行业发展与技术、资本紧密相关。2013年，国内新下发4G牌照，云计算、大数据技术开始加速普及，互联网行业高速发展，这些条件对于孕育数字医疗提供了土壤，新兴市场开始萌芽；2015年中国资本市场出现大牛市，国内资本充足，市场看多氛围浓厚，数字医疗投资金额直接上涨了约12倍，投资达到1亿元人民币；2015年市场热情开始退却，到2018年出台《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《互联网诊疗管理办法（试行）》《互联网医院管理办法（试行）》《远程医疗服务管理规范（试行）》等文件，资本与政策双重利好，市场开始恢复；2020年，受疫情以及资本市场资金大量供给利好，投资金额与数量皆同比增长超过100%，市场展现出强大的活力。
政策、技术双轮驱动AI医疗发展 在人口老龄化和医护人员短缺的背景下，AI为缓解医疗问题提供了新的思路。而在促进AI医疗发展中，政策无疑是推动AI医疗发展的刚性力量。今年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》中提出，加快推动人工智能辅助诊断在乡村医疗卫生机构的配置应用；《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》指出，发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，加快推进人工智能等在医疗卫生领域中的应用。 除政策助力外，AI技术不断突破，为AI医疗行业的发展提供动力。据《中国人工智能发展报告2020》显示，近十年，中国AI专利申请量为38.96万件，位居世界第一。并且，随着基于大模型的生成式AI的出现，“AI医疗大模型+医疗”两者的结合有望赋能多模态临床诊疗全流程，助力医疗产业转型升级。 数字医疗细分类别 从融资情况可以看出，国内主要集中在电商营销领域，国内电商行业模式以及配套物流等相对比较成熟，且有平安好医生、阿里健康等上市，对市场形成较好的预期。其他三者占比约在10%左右。近年来，在政策利好、互联网技术等多重因素推动下，中国医药电商行业规模持续快速发展。根据相关统计数据，2020年我国三大终端六大市场药品销售额达16437亿元，公立医院终端市场、零售药店终端市场、公立基层医疗终端市场分别占比64.0%、26.3%、9.7%，其中网上药店销售额达243亿元，同比增长75.6%，超过平均增速80个百分点。 对于国内数字医疗的发展我们认为：首先，国内数字医疗企业众多，资源分配过于分散，未来集中度会有所提高；其次，国内数字医疗发展也要重视制造业领域，产品发展依旧需要依靠基础技术创新，鼓励技术创新十分重要；再次，创新不一定是颠覆，可能是传统与现代相容，结合各自优势协同发展；最后，国内企业可以关注国外市场、技术发展情况，尝试通过协助实现增长。
数字医疗工具赋能智慧医疗 数字医疗工具不单服务于患者，还服务于医生、科研人员，并被应用在医院的资源管理方面。从数据采集、录入、整理、辅助问诊、诊疗决策、病例病案管理、病理诊断，到辅助制药、为科研提供依据，数字医疗工具的广泛应用和优异表现，有望成为解决医疗领域难题的重要抓手。数字医疗工具的介入与应用可以极大程度地减轻医护人员的工作负担，让医生将精力投入到更重要的工作中去。 目前，很多医院正在采用更多的数字系统来支撑医疗决策，例如新型手术报告系统能够将不同维度判别疾病的医学影像集成和转换为量化数据，通过影像自动重建和后处理分析达到同质化智能诊断，提升一线医务工作者的阅片效率；多个报告系统之间也能通过数据枢纽进行集成、综合标注和判读，提示下一步的诊疗决策，助力医院提高诊疗水平；数字报告系统还可基于临床信息，尤其是发病后的复杂状况，对后续诊疗进行辅助决策支持。 创新数字医疗工具在研发过程中要以需求为导向，获得使用者的认可。工具能否与应用场景适配、与工作流程友好衔接，取决于是否深度理解使用者的工作需求、是否具备前瞻性的规划逻辑结构，以及普适性是否足够强。数字医疗工具的设计应在具有数据质量保障、高科技技术含量以及高精度临床需求的基础上，贴合医疗工作的诉求，有效解决临床问题。
