阿里云：
《2025年医疗健康行业：AI应用白皮书》

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一、前言：医疗健康行业现状与 AI 的价值

医疗健康行业是全民福祉的重要保障，当前面临诸多挑战。普遍的亚健康状态、老龄化带来的慢性病增加，不仅影响人们生活质量，还加重医疗体系负担，我国医疗 “便宜、高效、服务难以兼顾” 的 “不可能三角” 问题突出，优质医疗资源短缺、基层医疗能力弱、患者就医体验待提升，且疾病谱变化快、药物研发难度大，现有供给难以应对需求。

在此背景下，以大型模型为代表的生成式 AI 为医疗健康行业注入新机遇。AI 能快速分析海量复杂医疗信息，辅助精准医疗决策，减轻医护人员压力，缓解医疗资源紧张；推动医疗服务自动化、智能化，优化预约挂号、诊疗、结算等环节，提升患者就医体验；还能助力生物分子结构预测、靶点识别、药物分子设计优化及临床试验效率提升，缩短新药研发周期、降低成本，为医药创新提供动力。目前 AI 已深入医疗健康各层面，成为连接多方的重要纽带，助力构建高效、智能、个性化的医疗生态系统。

二、总体篇：医疗健康行业的智能化发展基础

（一）人口老龄化催生医疗服务需求

2024 年底，我国 60 周岁及以上老年人口达 31031 万人，占总人口 22.0%，65 周岁及以上老年人口 22023 万人，占总人口 15.6%，已进入 “中度老龄化” 社会。人口结构转型与生活方式演变，使医疗资源需求显著增长，2024 年全国医疗卫生机构总诊疗人次达 101.1 亿，较上年增加 5.5 亿人次。但医疗资源分配不均，优质资源集中在大城市和三甲医院，2024 年上半年三级医院诊疗人次数同比增长 15%，病床使用率 90.9%，而基层医疗机构病床使用率不足 60%，医生工作负荷重。

同时，人口结构和生活方式变化导致慢性病、肿瘤发病率上升，创新药需求爆发，2019-2024 年我国创新药上市数量从 51 款增至 93 款，国产创新药比例从 21% 提升至 46%。但新药研发时间长、成本高，慢性病管理需求迫切，人工智能在提升医疗服务质量效率、助力医药研发、优化健康管理等方面潜力巨大，为行业可持续发展带来机遇。

（二）AI 技术迭代推动医疗服务升级

AI 在医疗健康行业应用历史悠久，从早期规则引擎、专家系统，到医学影像分析、病历质控、疾病筛查诊断，再到医药研发，应用不断深入。当前生成式 AI 加速发展，众多机构在通用大模型基础上，结合细分领域医学和医疗数据再训练或微调，构建医疗行业大模型，推动智慧医疗、医药研发、健康管理等领域智能化。

AI 医疗软件分医疗器械类与非医疗器械类，处理医疗器械数据且用于医疗用途的需注册管理，生成式 AI 在医学领域应用暂未形成明确监管框架，相关大模型多作为辅助工具。截至 2024 年底，国家互联网信息办公室备案的医疗领域 AI 应用模型和算法达 101 个，主要分布在问诊对话（48%）、健康评估与咨询（24%）、病历与结构化报告生成（14%）、辅助诊断（5%）等领域，还包括中医问诊、医保政策 AI 助手等应用，为行业智能化提供支撑。

（三）政策护航 AI 医疗创新

政策对医疗机构 AI 创新至关重要，近年来多项政府文件将 AI 在医疗健康领域应用纳入发展规划，加强 AI 医疗器械和软件标准化制定，完善审批政策。2018 年《关于促进 “互联网 + 医疗健康” 发展的意见》为 AI 医疗应用奠定基础，2024 年《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》提供具体场景指导，同年《放射检查类医疗服务价格项目立项指南 (试行)》首次将 AI 辅助诊断纳入价格立项。

自 2021 年起，国家卫健委等部门确立以电子病历、互联互通、智慧服务、智慧管理为核心的医疗信息化评级体系，搭建从信息化、数字化到智能化的医疗体系，要求 5 级以上电子病历评级医院完成智能化部署，目前全国 312 家医院获高级别电子病历评级。同时，AI 医疗软件和医疗器械政策不断完善，国家药监局发布多部指导原则规范产品注册，截至 2024 年 12 月初，100 个人工智能医学软件产品获二类或三类医疗器械注册证，医学影像类产品占比高。

（四）医疗健康行业 AI 应用全景

AI 技术已渗透医疗健康全产业链，覆盖制药环节（药物研发、临床试验、药物推广）、治疗全生命周期（诊前、诊中、诊后）、个人健康管理及医疗服务生态（健康保险、公共卫生管理），提升医疗服务效率质量，增强医疗可达性和便利性。

从患者感知角度，AI 在健康预防环节跟踪数据提供咨询和个性化管理计划；诊前通过聊天机器人预问诊并智能分诊；诊断环节基于影像、检验数据辅助诊断并生成智能化病历报告；诊疗环节用 AI 机器人提升手术精度；康复护理环节结合多维信息定制康复方案；慢病管理环节确保患者遵循治疗计划并加强随访；医药技术支持和服务体系支持方面，AI 助力医药研发、精准治疗及医保服务、资源分配。

中国临床医护人员 AI 应用领先，超三分之一中国临床医护人员工作中使用 AI 工具，高于全球平均水平，99% 医护人员认为 AI 能提高效率、节省成本。神经内科医师对 AI 临床应用前景积极，89.08% 认可 AI 将引领医学变革，对影像智能判读、临床指南匹配和病历生成功能需求迫切。

AI 医疗健康应用重点场景按主体划分，智慧医疗包括智能预问诊、医学影像分析等；医药创新涵盖蛋白质结构预测、临床试验设计等；健康管理包含健康监测、智能核保等。大模型还为公共卫生管理带来契机，但相关应用处于探索试点阶段。不同场景成熟度差异显著，智慧医疗中医学影像诊断、医药创新中 AI 辅助研发成熟度较高，健康管理在个性化干预、用户信任度方面待提升。

（五）阿里云助力医疗健康 AI 应用开发

随着 AI 在医疗健康和生命科学行业应用深化，行业企业面临算力瓶颈、敏捷性不足、开发运维成本高等挑战。阿里云为此提供全栈式能力体系及可复用、可扩展的解决方案，助力行业 AI 应用开发和数智化转型。

在 AI 基础算力方面，阿里云提供弹性、高性能、高可用的智算基础设施，包括超大规模 GPU 集群、高性能计算服务、海量存储和高性能网络，适配行业常用工具，CPFS 分布式文件系统支持 PB 级存储，解决海量数据处理与复杂模型训练算力瓶颈，提升计算效率，降低客户成本。

在 AI 开发与管理平台方面，阿里云提供一站式、开箱即用的平台，涵盖数据全生命周期管理、模型开发训练、评估迭代及部署监控，内置可解释 AI 工具，降低技术门槛，通过数据脱敏、加密确保隐私合规，助力解决数据质量和标准化问题。

阿里云自主研发的通义大模型，如 Qwen3、Qwen-VL 等，为医疗健康行业提供全模态模型服务调用，医疗企业可通过 API 调用模型应用于临床辅助诊断、报告解读等领域，Qwen3 开源满足行业微调、训练垂直领域模型的需求。阿里云通过多方面能力，助力生物科技机构压缩研发周期、优化成本，为行业 AI 应用提供技术底座。

三、场景篇：AI 在医疗健康行业的具体应用

（一）AI 推动医疗服务升级

我国医疗机构面临医疗资源分配不均、患者就医失衡、医生负担重、复杂疾病诊断依赖经验等问题，AI 技术尤其是大模型通过多场景应用，显著提升医疗服务效率与质量。

1. 智能导诊与预问诊
   ：诊前环节与生成式 AI 优势契合，是医疗大模型常见落地场景。智能预问诊依托医疗大模型智能体，通过图文、语音模拟医患对话，提供预诊、建议并推荐科室医生，有互联网医疗平台、综合平台与医院合作、实体医疗机构线上服务三种形式，前沿应用也在不断探索。智能陪诊导诊整合多项功能，提供全程就医解决方案，提升医院效率和患者体验。智能加号功能将患者加号申请转为医患 “协同决策”，AI 辅助医生精准判断，提升加号效率质量。
2. 医学影像与辅助诊疗
   ：医学影像是临床重要辅助手段，70% 临床诊断参考影像结果，AI 在该领域应用成熟。AI 影像分析通过图像识别、机器学习等算法提取影像特征，实现病灶识别、靶区勾画等，在肺部、心脑血管领域应用成熟，Transformer 大模型能提升诊断准确性，肝脏影像分析等领域需进一步攻关，已有案例证明 AI 能提高诊断准确率。智能化临床决策支持系统整合多源数据，建立诊断模型，为医生提供诊断、风险预测、个性化治疗方案支持，实时监测病情并预警，但因算法 “黑盒” 特性，目前仅作为辅助工具，大语言模型将增强其能力。AI 在手术三维重建、模拟、术中辅助和实时监控中发挥重要作用，提升手术安全性有效性，但在治疗和护理领域采用率较低。
3. 组学研究与个性化治疗
   ：在精准医疗领域，AI 提升组学数据处理、分析和解释效率，结合多组学数据识别疾病相关遗传变异，预测患者治疗反应，支持个性化治疗方案制定。在组学数据处理分析上，AI 加速基因测序数据分析，挖掘基因功能和遗传变异，分析 RNA 测序数据计算基因表达量，整合多组学数据细分疾病亚型。在个性化治疗应用上，AI 通过基因检测数据预测疾病风险、诊断遗传性疾病、识别肿瘤治疗靶点、指导个性化用药。
4. 智慧病案与患者管理
   ：AI 通过优化病历生成与管理、患者分类、随访提醒等提升医疗服务效率质量。AI 大模型自动转录医疗对话辅助医生写病历，生成临床数据初始草稿，减少医生工作量，且能自动检查医疗文书质量并给出修改建议。AI 驱动的对话式助手收集患者信息并分类，引导患者接受合适服务，但在工作流程整合上面临挑战。AI 工具为患者提供个性化治疗计划和药物提醒，预测缺席预约患者并主动随访，诊后康复管理平台生成智能康复计划并调整。
5. 医学研究与教学
   ：AI 尤其是大模型在医学研究与教学中发挥重要作用。在科研辅助与知识管理上，AI 快速总结医学文献，提取关键信息，构建医学知识图谱，辅助数据分析和模型构建，提高研究准确性效率。在个性化教学与临床会诊模拟上，生成式 AI 结合虚拟数字人技术，提供临床操作模拟环境，提升医生培训效果和学生实操能力，已有多个平台和模型应用于医学教学。

（二）AI 加速医药创新发展

生物医药领域长期面临研发慢、投入大、周期长等难题，生成式 AI 正集成到生命科学价值链，提高生产力、降低成本、缩短产品上市时间，2021-2023 年 AI 主导的创新药临床项目增长，近 40 款 AI 药物管线进入临床阶段，2024 年行业对 GenAI 解决方案探索加速。

1. 药物研发与设计
   ：AI 通过计算算法和机器学习技术加速药物发现，分析多类数据识别药物靶标、设计新化合物，但在整体研发中影响力有限。AI 通过深度学习提高分子动力学模拟速度，准确预测生物分子三维结构及相互作用，AlphaFlod3、LucaProt 等模型在相关研究中发挥重要作用。生成式 AI 模型结合系统生物学和知识图谱技术，加速靶点识别和验证，多家公司利用 AI 技术成功发现潜在药物靶点。借助大模型生成能力，可根据靶点和设计需求创造新药物分子结构，分析结构与性能关系指导优化，多款对话式药物研发助手和合作项目推动研发进程。
2. 药物筛选与 ADMET 性质预测
   ：AI 在候选药物分子筛选和 ADMET 性质预测环节优势显著，提升筛选效率和预测准确性，降低实验工作量。基于 AI 的大规模计算模型实现高通量虚拟筛选，快速评估化合物关键参数，筛选高潜力候选分子，协助优化化合物结构，已有案例证明 AI 在该领域的有效性。基于 AI 的 ADMET 性质预测成为药物研发关键环节，分析药物多维度信息预测安全性和有效性，多家公司采用创新策略提升预测准确性，降低化合物淘汰率，加快研发进程。
3. 临床试验设计与优化
   ：AI 在临床试验阶段优化试验设计、提升患者招募效率和维护患者依从性。AI 整合多维度数据预测试验设计成功率，优化试验方案，SEETrials 结合大语言模型分析历史数据优化设计。AI 通过电子健康记录分析、精准患者画像构建等提升患者招募效率，AutoTrial 系统、埃格林医药等案例证明 AI 在该领域的价值。AI 工具如 ChatDoctor 为临床试验患者提供医疗咨询服务，提升患者参与度和依从性，AI 还在药品监管和市场推广方面发挥重要作用。

（三）AI 重塑健康管理生态

过去二十年全球预期寿命增长但健康预期寿命增长滞后，中国超 70% 人口处于亚健康状态，预防性医疗保健重要性凸显。AI 通过监测、分析、整合健康管理信息，制定个性化计划，提升健康管理效果和可行性。

1. 健康监测与评估
   ：大模型与物联网硬件结合，实现个人健康状态针对性管理和疾病风险预测。大模型连接可穿戴设备收集健康数据，分析后形成可视化图表报告并适时提醒，在用户健康指标异常时分析原因并预警。基于用户个人健康数据、家族病史和生活方式，大模型评估用户患疾病风险，给出预防建议，已有企业结合检测设备和 AI 模型实现特定健康问题的跟踪、预判和辅助诊断。
2. 健康指导与干预
   ：AI 推动健康管理从被动治疗转向主动预防和个性化干预。用户可向大模型咨询健康问题，大模型基于海量医学数据提供精准易懂的解答，Hippocratic AI 等案例展示了 AI 在该领域的应用。大模型整合多源慢性病数据生成患者健康画像，提供个性化建议，预测病情趋势并预警，市场上已有多种慢病管理平台介入慢病管理多环节。AI 融合用户多方面信息及多源数据，为用户打造个性化健康管理方案，保险公司借助大模型定制保险产品并动态调整策略。
3. 智能健康保险
   ：AI 推动健康保险行业变革，解决传统模式效率低、成本高、难以满足个性化需求的问题。大模型在智能核保中快速分析投保人健康信息并匹配核保规则，扩大非标体人群承保范围，自动生成核保结论，在理赔中快速识别分析理赔材料，提高审核效率。大模型通过智能客服提升客户服务体验，简化保险购买流程，推荐个性化产品服务。大模型整合多源数据生成精准用户画像，帮助保险公司设计个性化保险产品，持续监测用户健康数据，动态调整保险方案和风险管理策略，太医管家 “肺康宝” 等案例展示了 AI 在该领域的应用价值。

四、趋势篇：AI + 医疗健康应用趋势展望

（一）多模态数据融合驱动精准医疗进阶

随着大模型及医疗技术发展，多模态数据融合成为必然趋势。整合影像、病历、检验报告等常见数据及基因测序、蛋白质组学等前沿数据，多模态大模型可构建多维度跨模态患者画像特征图谱，助力精准医疗，如在肿瘤精准治疗中构建 “分子 - 影像 - 病理关联模型” 辅助临床决策。

为应对医疗数据异构性挑战，需提升多模态对齐与融合、非结构化数据解析能力，通过跨模态注意力机制或对比学习，将多类型医疗数据映射至统一语义空间，消除信息鸿沟。多模态医疗 AI 落地依赖跨学科协作，实现从数据到精准决策的高效转化，推动其成为临床医生的 “智能参谋”，提升诊疗效率与个体化治疗质量。

（二）智能医疗助手革新医疗服务体验

患者对医疗服务便捷性和沟通性需求增长，智能医疗助手凭借海量医学知识储备、快速分析多模态数据能力及 24 小时服务优势，成为提升医疗服务体验的重要手段，未来将深度融入患者诊疗全程。

在慢性病等需长期管理的领域，智能医疗助手可通俗解释病情，辅助患者理解医疗方案；定时提醒用药、推送健康建议并实时调整；分析患者情绪变化给予心理安抚，提升患者依从性。借助语音合成与识别技术，智能医疗助手能与不同年龄、文化层次的患者无障碍沟通，让优质医疗服务惠及更多人群。

（三）AI 驱动生物医药研发范式变革

在政策支持、技术落地潜力和市场需求推动下，AI 与医药深度融合，驱动生物医药研发深层次范式变革。大模型将高效整合从基因组学到临床信息的多维生物数据，加速从靶点识别到候选药物筛选的过程，助力药物发现和个性化治疗策略制定，提前识别潜在安全风险，降低临床试验失败概率。

随着算法优化和计算能力提升，未来几年大模型将成为推动生物医药创新的关键力量，引领行业迈向更高效、精准和个性化的发展阶段。

（四）云边端融合拓宽医疗应用版图

云计算、边缘计算与终端设备技术协同发展，使云边端融合在医疗领域展现广阔应用前景，拓宽医疗应用版图，为远程医疗、智能诊断等提供有力支撑。

云端凭借强大计算和存储能力，处理复杂数据分析和模型训练任务；在急救车、偏远地区诊所等场景，边缘计算设备快速接收 “端” 传来的数据，通过本地模型初步诊断和处理，保障医疗数据低延迟处理；终端设备直接面向用户和数据源，实现医疗服务即时响应。

云边端模式不仅提高医疗服务效率、降低成本，还扩大优质医疗资源覆盖范围，未来将进一步推动医疗行业向智能化、网络化发展，优化医疗资源配置。

（五）AI 设备普及开启主动健康新模式

智能穿戴设备普及结合远程监测技术，推动健康管理进入主动健康管理和智能服务新时代。这些设备持续监测用户关键生理指标，实时预警并联动医疗团队，提供个性化健康干预方案，且穿戴设备数据融入医院信息系统，实现患者自我管理与专业医疗服务无缝对接。

同时，医疗机器人全面发展重塑医疗服务生态。手术机器人以高精度操作降低手术并发症，加速患者康复；康复机器人提供个性化训练方案，提升康复效果；护理机器人减轻日常照料压力；消毒机器人保障医院环境安全。这些创新弥补人力资源不足，提升医疗服务质量和效率，为医疗行业注入新活力。

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