医疗健康行业正面临人口老龄化、慢性病增加等挑战，传统医疗体系难以兼顾效率、质量和可及性。人工智能，尤其是生成式AI，为医疗健康注入新机遇，推动医疗服务升级、医药创新和健康管理。
人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升。2024年，我国医疗卫生机构总诊疗人次达101.1亿，三级医院诊疗人次数同比增长15%，病床使用率达90.9%。慢性病发病率总体呈上升趋势，2019-2024年创新药上市数量从51款增至93款。
AI技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展。AI在医疗健康行业的应用由来已久，从医学影像分析到药物研发，逐步深入。生成式AI的快速发展，推动医疗大模型构建，提升智慧医疗、医药研发、健康管理等方面的智能化水平。目前备案的医疗领域AI应用模型和算法数量已达101个，主要应用于问诊对话、健康评估、病历生成、辅助诊断等领域。
政策护航，全方位助力医疗健康AI创新应用。国家一系列政策将AI在医疗领域的应用写入发展规划，加强标准化制定和审批政策，促进AI创新产品和应用落地。例如，《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》为医疗机构AI应用提供指导，高级别电子病历评级推动信息学AI落地。
AI在医疗健康行业的应用全景。AI技术已渗透到医疗健康全产业链，包括制药、治疗、个人健康管理、健康保险、公共卫生管理等。AI在医疗健康行业的应用前景广阔，但不同应用场景的成熟度存在差异。智慧医疗和医药研发领域已达到较高成熟度，展现了显著的技术可行性和商业价值。
AI推动医疗服务升级。AI应用包括智能导诊与预问诊、医学影像分析与辅助诊疗、组学数据驱动的精准治疗、智慧病案管理及医学研究支持等，提升医疗服务效率与质量。例如，智能预问诊为患者提供初步诊断和就诊建议；AI影像分析辅助医生提高诊断效率和准确性；智能化CDSS为医生提供决策支持。
AI加速医药创新发展。AI在生物医药领域的应用涵盖科学研究、药物发现、临床开发、制造和供应链等环节。AI药物研发通过蛋白质结构预测、靶点识别、药物分子设计与优化等，加速新药物和疗法的发现过程。例如，AI技术可进行高通量虚拟筛选和ADMET性质预测，提升药物筛选效率。
AI重塑健康管理生态。AI技术通过监测、分析、整合健康管理各环节信息，制定个性化的健康管理计划。例如，AI可连接可穿戴设备收集个人健康数据，进行分析和可视化，并对用户进行适时提醒；AI可评估用户患各种疾病的风险，并给出预防建议；AI可解答用户的各种健康问题，提供精准、易懂的解答。
AI+医疗健康应用趋势展望。多模态数据融合驱动精准医疗进阶；智能医疗助手革新医疗服务体验；AI驱动生物医药研发范式变革；云边端融合拓宽医疗应用版图；AI设备普及开启主动健康新模式。
