近期，
Tempus.AI
、
Doximity
等美股
AI
医疗公司涨幅显著，木头姐近期发布的《
Big Ideas 2025
》中指出，人工智能将颠覆诊断、药物发现和治疗，到
2030
年，整个行业的表现将提升几个数量级。如：
AI
将使
DNA
等生物信息的读取和写入成本分别降低
100
倍和
1000
倍；
AI
将使药物开发成本降低
4
倍，并将研发投入的回报提高
5
倍；
AI
将使癌症筛查的效率提高
20
倍，并且将市场规模扩大
10
倍；
AI
药物的商业价值将比标准药物高
20
倍，比同类最佳的精准药物高
2.4
倍
，
“从长远来看，
医疗保健将成为
AI
最为深远的应用领域。”
世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》报告认为，人工智能是医疗保健的主要变革力量，
预计
2024
年—
2032
年，
AI
医疗市场将以每年
43%
的速度增长，市场规模有望达到
4910
亿美元（约合人民币
3.58
万亿元）。
我们认为，
AI
有望为局端、院端、药企等医疗系统内的参与方赋能，实现降本增效。
1.1.
AI+
辅助诊断：纳入医保，效率提升
AI
辅助诊断首次被纳入医保。
2024
年
11
月，国家医保局首次将人工智能辅助诊断列入立项指南。为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，又防止额外增加患者负担，国家医保局分析人工智能潜在的应用场景，在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，即同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人员进行诊疗，也可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。
AI
辅助诊断主要应用于影像分析、病理诊断、基因检测、早期筛查等，诊断效率逐步提升。
例如在肺癌筛查中，
AI
算法可以敏锐地识别出影像里那些微小的异常阴影，大幅提升早期诊断的可能性，有助于尽早发现肿瘤的早期迹象。
2024
年
7
月，空军军医大学联合清华大学、中国科学技术大学发布国内首个病理大模型“
PathOrchestra
”，实现了国内病理人工智能领域从“单模专病”到“一模多病”的突破。
2025
年
2
月
18
日，瑞金病理大模型
RuiPath
暨华为
DCS AI
解决方案在
2025
医疗人工智能与精准诊疗发展论坛上正式发布，过去一张组织切片的显微镜下诊断需要耗时
5
至
10
分钟，
现在单切片
AI
计算时间仅为秒级，
一名医生
40
分钟的阅片时间和在显微镜下逐个切片诊断的工作流转变为人机互动审核的
AI
诊断结果。
RuiPath
在短短
2
个月的研发进程里，“研读”了
300
余本病理诊断书籍，“阅览”
100
万张数字切片。在广度上，
RuiPath
覆盖中国每年
90%
癌症发病人群罹患的癌种；在深度上，亚专科知识问答深度达到专家级知识水平，由病理医生整理的常用问题测试中，
RuiPath
的回答准确率达
90%
以上，并在医学考试场景的图文问答任务中处于国内外领先水平。
诊断准确度逐步提升。
哈佛大学、斯坦福大学、微软等顶尖学府和机构的多名医学、
AI
专家日前联合开展了一项研究，对
OpenAI
旗下
o1-preview
模型在医学推理任务的表现进行了综合评估。结果表明，与医生、已有的大语言模型相比，
o1-preview
在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理的质量都有明显提高。
AI+
基因检测：
AI
可以快速准确地读取
DNA
序列，甚至能够识别出传统方法难以检测的基因变异，为疾病诊断和个性化治疗提供更精准的依据。借助
AI
，对人类基因组的计算时间已经从
2001
年的
180
天缩短到现在的
10
分钟，当时分析单个基因组所花费的成本如今可以分析
14
亿个基因组。
2024
年
9
月，华大基因
CEO
赵立见宣布了“生成式生物智能范式
GBI ALL
（
Generative Bio-Intelligent
）”的崭新理念，并带领华大研发团队正式发布了面向临床的基因检测多模态大模型
GeneT
（
Genetic Transformer
）、面向公众的基因组咨询平台
ChatGeneT
，以及智能化的疾病防控系统
13311i
。
GeneT
模型在辅助辨识罕见病致病变异方面展现出显著成效。
1.2.
AI+
辅助诊断：纳入医保，效率提升
AI
院端应用：全流程接入。
AI
在咨询问诊、开具检查单、线下检查、检查单解读、治疗方案制定以及随诊追访、慢病管理等环节可以提供全流程智能化解决方案。为智慧管理、智慧临床、智慧科研等提供多样化、多元化的可变分析需求。
未来趋势：
AI
医院。
由清华大学智能产业研究院团队打造的人工智能医院
Agent Hospital
将于
2025
年上半年面向公众开放，目前首批
42
名
AI
医生正在进行内测。
Agent Hospital
目前已扩展至
21
个科室，覆盖
300
多种疾病，包括绝大多数常见病和主要重大疾病，如肺癌、糖尿病、心血管疾病等，对于不在支持疾病列表之内的疾病，系统也能提供相当高质量的诊断分析。在内测阶段，
AI
医生在诊疗近万名虚拟病人后，在高发的呼吸道疾病领域的诊断准确率达到了
93.06%
，在其他科室中也取得了类似的效果。
AI+
医保：提供便民服务、提升监管效率。
2024
年
12
月
20
日起，广州医保
AI
智能咨询服务正式上线，参保人可通过广州医保微信公众号进入医保
AI
智能咨询服务平台，享受智能便捷高效的“
7
×
24
小时”全天候咨询服务。广西玉林市医保局探索
AI
智能化服务已经初显成效，医保
AI
病例评审员训练计划已取得突破性进展。根据提示词优化和预训练的情况，
AI
已经能准确将病例数据分类，并从医疗效率、质量和费用构成等方面分析合理性，对医保支付提出优化建议。
据估算，
AI
病例评审员平均审核效率较人工提升
12
倍，单份病例审核时间压缩至
0.8
秒，基础项目审核准确率达
99.2%
。在训练数据中，病例问题检出率为
20%
，涉及不合理用药、过度治疗、未合并编码等
7
大类问题，有效发挥了病例评审效能。
智能报销指引、基金监管监测、医保个人健康档案管理等创新应用正在同步推进。
1.3.
AI+
制药：提质增速
AI
赋能制药已经获得学界普遍认可和应用。
2024
年诺贝尔化学奖将一半奖项授予给了戴维·贝克，表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半共同授予了德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。
产业界，
AI
赋能药物研发已经取得实质性进展。
