作者：小编 日期：2025-02-23 20:21:34 点击数：520
在DeepSeek等大模型技术持续成熟的今天，随着AI大模型成本降低，AI训练、推理成本，预计将加速AI应用的普及。目前大家关注点多在人形机器人、传媒降本增效等显性的赛道。而长期视角下，行业重心从基础设施转向垂直领域应用，AI技术对传统行业的赋能或不容忽视。
医疗保健是AI最被低估的应用领域，AI将助力医疗信息化和互联网医疗的发展。通过提升AI能力，企业可以更有效地处理和解决大量非结构化数据，从而在药物发现、疾病诊断、疾病预测与预防、临床治疗以及远程医疗和管理等领域实现持续创新和提效。这意味着，AI将极大地提高医疗服务的效率和质量，为患者带来更为便捷和精准的医疗服务。
据相关机构测算，医疗保健或是中长期AI应用最重要的赛道之一，相关市场规模有望从2022年的137亿美元增长至2030年的1553亿美元，年复合增长率达到36%。
医学影像识别：AI可以通过深度学习算法分析X光片、CT、MRI等医学影像，快速准确地识别病灶(如肿瘤、骨折等)。例如，AI在乳腺癌、肺癌等疾病的早期筛查中表现出色。
多模态诊断：结合影像、基因、临床数据等多维度信息，AI可以提供更全面的诊断建议。
药物发现：AI可以加速药物筛选过程，通过模拟分子结构和预测药物活性，缩短研发周期。例如，AI在新冠疫情期间帮助快速筛选潜在药物。
临床试验优化：AI可以分析患者数据，优化临床试验设计，提高试验效率和成功率。
个性化药物：通过分析患者的基因、病史和生活方式，AI可以推荐个性化的治疗方案。
智能健康监测：AI驱动的可穿戴设备可以实时监测患者的生命体征(如心率、血压)，及时发现异常并预警。
远程诊疗：AI可以通过视频、语音和文本与患者互动，提供初步诊断和治疗建议，特别适用于偏远地区。
慢性病管理：AI可以帮助糖尿病患者、高血压患者等管理病情，提供个性化的饮食、运动和治疗建议。
机器人手术：AI驱动的机器人可以辅助医生完成高精度手术(如微创手术)，减少手术风险和恢复时间。
AI技术的不断成熟使其在医疗领域的应用将更加广泛。中信建投发布的研究报告认为，AI医疗在提升医疗器械功能、优化检查检验结果解读、辅助临床医生进行决策以及健康管理等方面展现出了强大的潜力。这一创新方向和竞争趋势已被医疗企业和医院广泛重视。借助AI技术，企业有望进一步增强产品竞争力，提升客户Kaiyun黏性，从而在激烈的市场竞争中巩固行业地位。
从短期来看，AI在医疗领域的应用更多是主题交易，但作为长期产业趋势，AI有望持续推动医疗行业的变革。机构分析认为，AI在医疗领域的应用将从提质、增效两条路径拓展市场空间，特别是拥有底层模型、数据壁垒和客户积累的企业有望率先受益。中邮证券研报称，政策面上，国内宏观政策利好AI制药，医疗AI三类证审批加速。“AI+医疗”相对传统医药研发优势显著，在算法+数据+临床场景闭环构建护城河，“AI+医疗”细分板块享受估值溢价。
AI可以快速处理大量数据，减少人为错误，提高诊断的准确性和一致性。例如，AI在皮肤病、眼科疾病等领域已经展现出超越人类专家的潜力。
通过自动化和优化流程，AI可以减少医疗资源的浪费，降低医院运营成本。早期诊断和预防性医疗可以减少晚期治疗的高额费用。AI可以分析患者的基因、生活方式和病史，提供个性化的治疗建议，提高治疗效果。例如，在癌症治疗中，AI可以帮助制定个性化的化疗方案。
AI驱动的远程医疗和健康监测可以让偏远地区的患者获得高质量的医疗服务。例如，AI可以通过手机应用为发展中国家提供基础医疗支持。
AI可以大幅缩短药物研发周期，降低研发成本，推动新药上市。例如，AI在罕见病药物研发中展现出巨大潜力。与传统人工方法相比，人工智能的方法在药物发现方面的效率显著提升。基于人工智能的方法在药物发现过程中展现出显著的时间、成本和成功率优势，能够大幅提高药物研发的效率和效果
政策面上，AI在医疗领域的应用持续获得政策支持。2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，旨在推动“AI+”在医疗领域的创新应用。
从目前已经发布的大模型来看，大模型的具体应用场景仍然以辅助问诊为主，在中医药的原创和研发方面，也有一定的探索。目前由于穿戴式设备的发展和影像学的积累，人工智能在辅助诊疗中相对容易突破，也能够发挥比较大的作用。例如，华山医院的颅内动脉瘤智能诊断辅助系统可以提升动脉瘤检出率10%，诊断效能由82%提高到94%，每例阅片时间缩短60%。迪安诊断通过AI技术对病理样本进行标注和分析，显著提升了Kaiyun诊断效率。此外，华大基因、润达医疗等企业也在与华为、腾讯等科技巨头合作，开发基于大模型的医疗AI工具，推动基因检测和诊断的精准度提升。
目前，除了安全问题外，医疗数据的获取、流通等数据治理问题也潜藏挑战。此前的一场闭门会议上，受访的多位业内人士表示，医疗数据分散在各个医疗机构、实验室以及保险机构等，要将这些分散的数据整合到大型综合数据库，技术难度大且涉及多方利益协调，困难重重。不同医疗机构的信息系统、数据格式和标准各不相同，导致数据难以互联互通。另一方面，数据壁垒广泛存在，医疗机构之间、医疗机构与政府部门以及第三方机构之间的数据流通不畅，这也影响了底层数据来源的丰富度和准确度。此外，医疗数据包含患者大量敏感信息，如何在保证患者隐私的情况下使得大模型能够获取到大量的准确数据，这也是实际工作中存在的挑战。
数据隐私与安全：医疗数据高度敏感，如何保护患者隐私是AI医疗面临的主要挑战。
法规与伦理：AI医疗需要符合严格的法规要求，同时面临责任归属、算法偏见等伦理问题。
技术可靠性：AI算法的准确性和可靠性仍需进一步提高，特别是在复杂病例中。
AI医疗领域的发展潜力巨大，AI在医疗领域的发展前景充满无限可能，将深刻改变医疗行业的面貌，推动医疗行业向更高效、更精准、更个性化的方向发展。随着技术的不断进步和政策的逐步完善，AI将成为医疗行业的重要支柱，为患者带来更为优质、高效和个性化的医疗服务。未来，数据隐私、技术可靠性仍需重点关注和解决。
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