医疗行业AI专题报告：设备篇，AI时代下的智能医疗设备革命.pdf

前前言言

n医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期，ARKInvest近期所发布的《BigIdeas2025》提到利用人工智能来“操作”数

据将颠覆诊断、药物发现和治疗。医疗健康是AI技术最重要的应用领域，医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022

年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域，具备广阔前景及想象空间，中国医疗健康产业

正迎来自身的“Deepseek时刻”。

n上期报告：《医疗AI专题报告（二）：多组学篇—AI技术驱动精准诊断实现更大突破》。AI与多组学的结合正在生物医学和数据科学

领域引发变革。基因组学是生物大数据的基石，而多组学涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观组学等多层次数据，

“AI+多组学”本质上是数据驱动和生物学机理驱动的双重范式升级，核心价值在于为复杂疾病的机制解析提供“全景视角”，赋能精

准医学从理论走向大规模应用。伴随DNA测序成本和合成成本的快速下降，多组学的技术性能有望在2030年前实现数量级跃升，带动下

游精准诊断和药物开发实现重要突破。“AI+多组学”的海外龙头企业如TempusAI、Grail、GuardantHealth等正利用所积累的海量数

据优势在基因数据服务及应用、MRD、多癌早筛等应用场景高速发展。“AI+医学检验”也在加速渗透医学实验室的自动化和标准化建设

的各环节，有望优化诊断流程和决策效能，提高患者的诊疗质量和医疗服务水平。建议关注“AI+多组学/医学检验”领域进展及具备潜

力的国内头部企业：金域医学、华大智造、艾德生物、安必平、圣湘生物等。

n本期报告：《医疗AI专题报告（三）：设备篇—AI时代下的智能医疗设备革命》。AI技术正加速渗透医学影像、手术机器人和脑机接

口等应用领域。AI为医学影像领域带来变革：一方面通过优化成像算法，提高医学影像的清晰度和对比度；另一方面，利用深度学习算

法分析医学影像，识别和标记可能的病变区域，为医生提供辅助诊断信息，助力更高效、智能、精准的诊疗。根据国家医保局发布的放

射检查类和超声检查类的价格项目立项指南，AI辅助诊断已被纳入扩展项，体现了人工智能技术在提质增效方面的功能定位。手术机器

人在AI赋能下正推动外科手术向智能化、精准化方向发展，已应用于术前规划、术中辅助和术后评估等各环节。科研人员成功在达芬奇

手术机器人上应用模仿学习，使其在不依赖精确运动学数据的情况下完成外科操作。脑机接口与AI的结合是通过将AI的计算和学习能力

与脑机接口的信号捕捉和解码能力相结合，实现更高效、更智能的人机交互，可应用于医疗、大健康、教育、娱乐等多个领域。建议关

注“AI+医疗设备”领域进展及各场景的国内头部企业：联影医疗、迈瑞医疗、开立医疗、祥生医疗。

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报报告告摘摘要要

n人工智能技术的快速发展正引领医疗终端应用步入效率革命的新时代。“AI+医疗”主要是指利用人工智能技术提高医疗供给端的效率

和准确性。通过将深度学习、大数据分析等AI技术深度融入医疗设备和医疗服务领域，传统医疗器械的诊断精度、操作效率和智能化水

平得到显著提升。AI对医疗服务领域的赋能不仅优化了诊疗流程，缩短了诊疗时间，更推动了医疗资源的高效配置，为智慧医疗体系的

构建提供了强有力的技术支撑。目前，AI技术正在医学影像分析、辅助诊断与决策、健康管理与远程医疗和基因多组学等多个场景展现

应用潜力。

nAI技术正加速渗透医学影像、手术机器人和脑机接口等应用领域。传统医疗影像手段主要依靠医生完成，存在诸多限制，AI则为医学

影像领域带来变革：一方面通过优化成像算法，提高医学影像的清晰度和对比度；另一方面，利用深度学习算法分析医学影像，识别和

标记可能的病变区域，为医生提供辅助诊断信息，助力更高效、智能、精准的诊疗。根据国家医保局发布的放射检查类和超声检查类的

价格项目立项指南，AI辅助诊断已被纳入扩展项，体现了人工智能技术在提质增效方面的功能定位。GEHealthcare、奥林巴斯等海外

医疗设备龙头以及ButterflyNetwork、Nano-X等创新企业正持续推动AI赋能，开发系列解决方案。手术机器人在AI赋能下正推动外科手

术向智能化