在医疗诊室的方寸之间，始终盘旋着一个困扰人类数百年的“不可能三角”——更快的就诊效率、更高质量的治疗水平与更低的医疗费用，这三者似乎永远无法同时达到理想状态。

当前，人工智能与医疗行业正不断深化融合，在药物研发、医疗影像分析、智能诊疗、健康管理等多个医疗场景中得到广泛尝试，让人们逐步接近医疗“不可能三角”的更优解。

今年DeepSeek的出现标志着算力成本的大幅降低，大模型应用渗透到各行各业，Al应用驱动更高效的研发和服务，裂变出新的商业模式，成为正在崛起的新兴细分板块。

AI医疗经历了哪些发展阶段？具体如何赋能医疗上中下游产业链？未来会涌现哪些新的细分市场？本期《中欧深一度》将由中欧基金医疗投研团队带领大家全方位了解AI+医疗产业。

回顾AI技术在医疗领域的应用，可简单概括为三个发展阶段。第一阶段是规则驱动下的“机器学习”阶段。人工智能预问诊通过收集患者的症状信息，利用复杂的算法和机器学习模型，对这些信息进行分析处理，从而提供初步的诊断意见。常见的如感冒、流感、胃肠道疾病等。这些算法通过统计算法和先验知识来驱动，虽然在处理一些简单的医疗问题上有所应用，但在面对更为复杂的医疗数据和场景时，其局限性逐渐显现。

随着技术的进步，AI医疗进入了第二阶段——深度学习时代。这一时期，以深度学习为代表的数据驱动模式迅速崛起，通过利用大量的预先标注的数据进行模型训练，AI在医学影像诊断、疾病预测等方面取得了显著的进展。

自2017年以来，AI医疗又迈入了第三阶段——多模态融合的大模型时代。使用Transformer架构对不同模态数据（文本、图像、基因序列）进行处理实现信息对齐。也就是说，它能将病人的病历文本、医学影像（如CT、MRI等）和基因数据等多种信息整合起来，让医生更全面地了解病情，做出更准确的诊断。更进一步，通过分析多模态数据，为医生和患者提供更科学的决策依据，并结合多种数据源，帮助医生为患者量身定制最适合的治疗方案，提高治疗效果。

（来源：东吴证券，2025/2/26）

随着AI医疗技术实现从“人工规则”到“自主认知”的认知跃迁，以及从“单模态分析”到“多维度协同”的技术突破，这项创新科技正推动医疗健康产业的全链条变革。通过促进诊疗流程再造、提升研发效率等核心能力，AI技术逐步渗透生物制药、高端医疗器械、精准医疗服务等医疗产业链的上中下游环节。

新药研发曾是“万里挑一”的艰难过程——就像要在撒哈拉沙漠里找一粒特定的沙子。随着大量已发现的靶点和通路陆续被开发成药物，新药研发的难度也在不断加大。数据显示，药物发现阶段的全球整体成功率仅为51%，而进入临床阶段后，成功率更是骤降至12.9%。这不仅意味着大量的时间和资金投入可能付诸东流，也反映出当前药物研发体系的局限性（来源：21世纪经济报道，2025/1/8）。

AI技术的加入，正试图让这个过程变得更高效。目前来看，人工智能在新靶点发现、药物合成等方面具备一定优势，可助力缩短创新药的研发进程，从而推动新药研发成本下降。但是在后续漫长的临床研究阶段，仍有待技术进步带来新药研发全流程的降本增效。

按相对乐观预期，到2031年，全球AI制药行业的市场规模有望达到85.02亿美元，2022年至2031年的复合增长率约为27.2%（数据来源：MedMarketInsights）。

（来源：东吴证券，20250226）

随着AI技术的持续深入发展，医疗器械领域正经历一场全面的智能化转型，涵盖了从影像诊断到手术机器人应用，再到数据监测等多个医疗关键环节。

在影像诊断领域，传统方法依赖医生逐帧审阅CT、MRI等高分辨率图像，这一过程不仅耗时，而且容易漏诊微小病灶。然而，AI技术借助卷积神经网络（CNN）和计算机视觉技术，能够对CT、MRI等影像数据进行快速分析，精准识别病灶，并自动生成结构化报告。这不仅极大地提升了影像数据处理效率，还显著提高了早期疾病筛查的精度，帮助医生更快速、更准确地完成诊断工作。

Wise Guy Reports数据显示，人工智能在医学影像市场行业预计将从 2024 年的100.5亿美元增长到2032年的192.67亿美元，期间复合增长率为8.48%左右。

除了影像诊断应用外，AI数据监测也是AI医疗器械领域的一个重要组成部分。通过可穿戴设备与AI算法的结合，健康监测得以从传统的“事后报警”模式转变为“事前预测”模式。这种转变不仅提高了健康管理的效率，还为个人健康提供了更加全面、及时的保障。

随着今年DeepSeek的爆火，各地医疗机构、医疗健康企业、主管部门纷纷接入DeepSeek，借助大模型提高服务与管理效能（来源：华泰睿思，20250226）。例如，某医院引入L4级DeepSeek大模型，通过该技术实现病历自动生成、病情智能分析及诊疗方案推荐，显著缩短医生病历书写时间并降低漏诊率（来源：蚌埠医学院第一附属医院，2025/3/12）。

互联网医疗方面，线上问诊平台已实现患者与医生的即时沟通，远程医疗技术将优质资源延伸至偏远地区。例如，某医药平台通过“医-检-诊-药”闭环服务，日均处理49万次在线问诊，并借助DeepSeek大模型优化药品周转效率，核心药品次日达履约率达98%（来源：健闻咨询,2025/3/12）。此外，智能终端设备如智能手环、手表等持续监测心率、血压等数据，AI算法实时分析并预警健康风险，推动慢病管理向家庭场景渗透。

随着数据量的爆炸性增长、算法的不断优化以及计算能力的显著提升，相信AI医疗正展现出前所未有的潜力和影响力。根据《中国AI医疗产业研究报告》数据显示，2023年中国AI医疗行业规模已达到973亿元，其预计到2028年将进一步增长至1598亿元，年复合增长率为10.5%。

（来源：《中国AI医疗产业研究报告》）

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