医疗健康 AI 应用白皮书.docx
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。
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目录
Contents
总体篇
1医疗健康行业的智能化发展机遇
人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升
AI技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展政策护航，全方位助力医疗健康AI创新应用
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2医疗健康行业AI应用全景
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3阿里云助力医疗健康AI应用开发
场景篇
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4AI推动医疗服务升级17
智能导诊与预问诊18
医学影像与辅助诊疗19
组学研究与个性化治疗21
智慧病案与患者管理22
医学研究与教学23
5AI加速医药创新发展24
药物研发与设计25
药物筛选与ADMET性质预测27
临床试验设计与优化28
6AI助力健康管理29
健康监测与评估30
健康指导与干预31
智能健康保险32
趋势篇
7AI+医疗健康应用趋势展望 34
多模态数据融合驱动精准医疗进阶 35
智能医疗助手革新医疗服务体验 35
AI驱动生物医药研发范式变革 35
云边端融合拓宽医疗应用版图 36
AI设备普及开启主动健康新模式 36
总体篇
医疗健康行业AI应用白皮书
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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。
总体篇场景篇趋势篇
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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。
随着我国人口结构的深度转型以及居民生产生活方式的持续演变，社会对医疗资源的需求呈现出显著的增长态势。2024全年全国医疗卫生机构的总诊疗人次达到101.1亿，相较于上一年增加了5.5亿人次。当前，医疗资源分配相对不均、优质医疗资源集中在大城市和三甲医院，大医院人满为患，医生工作负荷过重而基层医疗机构能力相对有限，无法有效分担压力。截至2024年上半年，我国三级医院诊疗人次数为13.84亿，同比增长15%