医疗健康 AI 应用白皮书.pptx

里云;

前言Preface

医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，始终是全球关注的焦点。当前

普遍的亚健康状态，以及老龄化带来的慢性疾病增加等，不仅影响着人们的生活质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的“不可能三角”依然突出，即便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病谱变化快，药物研发周期长、资金需求庞大且成功率较低，现有供给难以快速应对，很大程度上也限制了医疗的突破发展。

面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式AI的迅猛

发展，为医疗健康注入了新的机遇。AI的应用能够快速分析海量且复杂的医疗信息，从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断与治疗规划，有效减轻医护人员的工作压力，并缓解医疗资源紧张的局面。此外，AI技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。同时，AI助力生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现，提升药物分子设计与优化，提升临床试验的效率，有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、加速新药上市，为医药创新带来新的动力。

AI已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企业

以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。本白皮书将深入探讨AI在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为行业参与者提供有价值的参考和建议。

1;;

总体篇;

医疗健康行业AI应用白皮书

1

医疗健康行业的智能化发展机遇

医疗是民生的重要组成部分，医疗服务的可及性和质量直接影

响到人民群众的健康水平和生活质量。2025年我国政府工作报告提出，要实施健康优先发展战略，促进医疗、医保、医药协同发展和治理，并明确提出将居民医保和基本公共卫生服务经费人均财政补助标准分别再提高30元和5元。随着人口老龄化的加速及居民对健康的愈发重视，我国医疗保健需求不断增长，医疗体系面临较大压力。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。医疗领域AI支持政策的持续出台，也进一步推动医疗健康的AI创新应用。;

人口老龄化趋势下，

全社会医疗服务需求显著上升

2024年底，我国60周岁及以上老年人口31031万人，占总人口的22.0%，其中65周岁及以上老年人口22023万人，占总人口的15.6%。根据联合国标准，60岁及以上人口比例超过20%或65岁及以上人口比例超过14%时，则进入“中度老龄化”社会。;

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广泛分布于各个领域，为医疗健康行业的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体的分布领域如下：

·问诊对话占比48%，即模拟医生问诊过程，基于用户输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与治疗建议；

·健康评估与咨询占比24%，即根据用户输入的问题文本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报告解读、用药指导、膳食建议等功能；

·病历生成与结构化医学报告生成占比14%，根据输入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结构化的医疗文本报告；

·辅助诊断占比5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输入的血常规数据、医学染色体核型病例图像，CT、MR等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数据及诊断结果文本数据；

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。;;

2

医疗健康行业AI应用全景

AI技术已经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。;

图基于患者感知的医疗健康