11編委信息前言從深度學(xué)習(xí)到大語言模型，AI的廣泛應(yīng)用已經(jīng)改變了不少前沿公司的收入結(jié)構(gòu)，成為驅(qū)動創(chuàng)新的重要生產(chǎn)力。然而，醫(yī)療領(lǐng)域似乎與之絕緣。底層技術(shù)幾經(jīng)變革，上千家企業(yè)前赴后繼，依然無人能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；ａt(yī)療領(lǐng)域是否真正存在AI需求？數(shù)據(jù)、算力、算法哪個出了問題？短期、長期如何發(fā)展？商業(yè)化突破的關(guān)鍵點又在哪里？本篇報告中，我們篩選了10個醫(yī)療AI規(guī)模落地、落地企業(yè)進(jìn)行深度調(diào)研，從醫(yī)院、醫(yī)生、患者三個角度出發(fā)，逐一分析科室環(huán)境下AI的應(yīng)用方式、商業(yè)化情況及未來發(fā)展趨勢。以在迷霧之中覓得微光，為破局提供依據(jù)。醫(yī)療人工智能價值幾何？望大幅下降，進(jìn)而推進(jìn)智能應(yīng)用的產(chǎn)出與效果 11.2價值分歧深陷：難以平衡的患者療效與科室效益 4 72.1胸外科：發(fā)跡于診斷，深根于治療 72.2心內(nèi)科：后發(fā)先至，器械銷售開啟AI商業(yè)化新路徑 2.3骨科：高度契合機(jī)器人應(yīng)用，率先實現(xiàn)AI規(guī)模化落地 192.4神外科：聚焦治療，人工智能重塑精細(xì)手術(shù) 2.5內(nèi)分泌科：盤活慢病管理，全周期賦能衍生海量健康數(shù)據(jù)價值 302.6臨床AI科室的商業(yè)化需要轉(zhuǎn)變思維 33 363.1醫(yī)技科-影像科：人工智能賦能最全面的科室 363.2醫(yī)技科-放療科：尋求療效最大化與損傷最小化的智慧飛躍 393.3醫(yī)技科-病理科：大模型或能重新定義病理能力 443.4醫(yī)技科-檢驗科：多模態(tài)大模型實現(xiàn)效率質(zhì)變 503.5管理支撐－信息科：融入系統(tǒng)，不以效益為核心目的 3.6基層醫(yī)療：商業(yè)化模型轉(zhuǎn)向，政策驅(qū)動向用戶驅(qū)動遷移 58 4.1醫(yī)療數(shù)據(jù)治理的智能化迭代 654.2醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)用 4.3倫理問題下的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 5.1深睿醫(yī)療：以多模態(tài)大模型構(gòu)建臨床全棧智能生態(tài) 745.2東軟集團(tuán)：以AI驅(qū)動醫(yī)療數(shù)智化轉(zhuǎn)型，引領(lǐng)行業(yè)價值落地 5.3京東健康：底層大模型升級，京醫(yī)千詢2.0深入循證專病場景 5.4水木金昇：AI助力醫(yī)療器械科研轉(zhuǎn)化，解決產(chǎn)業(yè)化難題 785.5悅唯醫(yī)療：洞悉臨床需求，打造首款SYNTAX智能評分系統(tǒng) 815.7訊飛醫(yī)療：率先將醫(yī)療大模型引入?？祁I(lǐng)域，聯(lián)合安貞推出心血管大模型 825.8北電數(shù)智：AI驅(qū)動醫(yī)療數(shù)智化新范式 5.9伽奈維醫(yī)療：以AI賦能腫瘤微創(chuàng)，已實現(xiàn)規(guī)?；虡I(yè)落地 865.10西門子醫(yī)療-全球資源助力，AI影像深耕疾病診療一體化 87圖表目錄圖表12025年上半年醫(yī)院參與開發(fā)的專科大模型 2圖表2人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域細(xì)分場景應(yīng)用全景 3圖表3胸外科門診情況及人工智能分布 7 圖表4AI穿刺的價值 9圖表5AI-3D建模工具與傳統(tǒng)2D建模工具在耗時與準(zhǔn)確率上的對比 11 圖表6胸外科各環(huán)節(jié)AI服務(wù)商 圖表7心內(nèi)科工作全流程 圖表8介入治療場景中的人工智能應(yīng)用對比 圖表9心內(nèi)科各應(yīng)用場景AI服務(wù)商 圖表10骨科常見疾病類型及治療方案 圖表11骨科臨床醫(yī)生日常工作拆分 20圖表12骨科醫(yī)生主要工作環(huán)節(jié)的難度及耗時程度 20圖表13骨科應(yīng)用場景AI產(chǎn)品服務(wù)商圖譜 圖表14骨科各AI產(chǎn)品價值量化情況 24圖表15骨科在疾病治療板塊的熱門應(yīng)用對多方的價值分析 25圖表16神經(jīng)外科常見疾病分類 圖表17神外疾病治療板塊的部分AI應(yīng)用 圖表18神經(jīng)外科各AI產(chǎn)品價值量化情況 圖表19神經(jīng)外科應(yīng)用場景AI產(chǎn)品服務(wù)商圖譜 圖表20內(nèi)分泌科常見就診疾病及就診量占比 圖表21AI在糖尿病管理的各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用與價值 31圖表22內(nèi)分泌科場景中數(shù)字化慢病管理服務(wù)商 圖表23企業(yè)獲第三類醫(yī)療器械注冊證的影像科輔助診斷應(yīng)用分布情況 38 圖表24放療科工作全流程 圖表25基于大模型的在線ART算法 圖表26放療科AI應(yīng)用服務(wù)商 圖表27病理科各項檢驗的對比 圖表28病理科醫(yī)生工作內(nèi)容及耗時占比 圖表29病理檢驗制片各環(huán)節(jié)中的自動化與AI應(yīng)用現(xiàn)狀 圖表30病理科AI輔助診斷軟件服務(wù)商 圖表31病理數(shù)字化場景應(yīng)用的產(chǎn)品獲證情況 圖表32判別式和生成式AI的對比 圖表33該研究團(tuán)隊自研大模型展示基因突變空間分布 圖表34檢驗科各類檢驗的對比 圖表35檢驗科應(yīng)用場景AI產(chǎn)品服務(wù)商 圖表36檢驗科各類型檢驗的自動化和AI應(yīng)用情況對比 圖表372011—2024年高等級電子病歷評級通過趨勢 55圖表38與評級相關(guān)的人工智能指標(biāo)匯總 圖表39基層醫(yī)療需求拆解 圖表40基層場景AI應(yīng)用服務(wù)商 圖表41數(shù)據(jù)集建設(shè)難點 圖表42數(shù)據(jù)要素的重要性 圖表43以東軟飛標(biāo)醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注平臺為例的醫(yī)學(xué)影像標(biāo)準(zhǔn)平臺解決方案 66圖表44部分上架線上交易所的健康數(shù)據(jù)交易標(biāo)的 68圖表45醫(yī)保行業(yè)的可信數(shù)據(jù)空間 圖表46北芯數(shù)智紅湖醫(yī)療可信數(shù)據(jù)空間架構(gòu) 圖表47深睿醫(yī)療智慧醫(yī)院新生態(tài) 圖表48東軟添翼醫(yī)療健康智能化全系解決方案2.0架構(gòu) 圖表49京醫(yī)千詢2.0升級詳情 圖表50水木金昇合規(guī)SaaS服務(wù)平臺界面 圖表51悅唯醫(yī)療產(chǎn)品矩陣，打造重癥冠心病整體解決方案 80 圖表53訊飛醫(yī)療星火醫(yī)療大模型能力平臺 83圖表54北電數(shù)智AI醫(yī)療解決方案 圖表55伽奈維牽星?GNV-F1CT介入手術(shù)導(dǎo)航定位系統(tǒng)及各類診療方案 87圖表56西門子醫(yī)療影像后處理平臺syngo.via 1第一章：醫(yī)療人工智能，困在價值分歧里龐大且增長的市場不僅吸引了更多創(chuàng)業(yè)者，亦將帶動大量醫(yī)生進(jìn)入AI的科學(xué)研究與產(chǎn)2圖表12025年上半年醫(yī)院參與開發(fā)的?？拼竽Ｐ?圖表2人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域細(xì)分場景應(yīng)用全景），41.考慮科室容量（態(tài)度中立，下同出現(xiàn)患3.考慮模型自主學(xué)習(xí)（反向）：醫(yī)院希望醫(yī)生能夠整理診療過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)1.科室方面（一致），更好的手術(shù)質(zhì)量將為醫(yī)院帶來更多的名望，吸引更多患者前往2.科研方面（一致AI節(jié)約下來的時間推進(jìn)3.自主學(xué)習(xí)（中立）：模型學(xué)習(xí)醫(yī)生習(xí)慣后可在醫(yī)生再次使用時進(jìn)行個性化設(shè)置（尤資深醫(yī)生而言，將自己積累的經(jīng)驗無償整合成AI4.考慮成本（反向AI的規(guī)?；褂每赡芙?2.患者支付（反向部分流程優(yōu)化降低了患者的治療時間及治療花費，但可能因為從上述分析可以看出，配置AI后的短期時入科室，逐一分析具體臨床環(huán)境下的AI應(yīng)用與商業(yè)化進(jìn)展，7第二章：臨床?？迫斯ぶ悄埽夯颊攉@益顯著，若無需在院外場景探索支付方圖表3胸外科門診情況及人工智能分布89圖表4AI穿刺的價值免過度切除正常肺組織，最大程度保留患者的肺功能，從圖表5AI-3D建模工具與傳統(tǒng)2D建模工具在耗時與準(zhǔn)確率上的對比結(jié)構(gòu)時發(fā)出預(yù)警，如提示淋巴結(jié)為鈣化淋巴結(jié)圖表6胸外科各環(huán)節(jié)AI服務(wù)商圖表7心內(nèi)科工作全流程圖表8介入治療場景中的人工智能應(yīng)用對比圖表9心內(nèi)科各應(yīng)用場景AI服務(wù)商現(xiàn)階段醫(yī)保支付體系很少專門為AI立項，僅部分城市對個別項目制定了相應(yīng)報銷政策不過在本次調(diào)研的醫(yī)生看來，心臟相關(guān)AI依然存在以下商業(yè)的可能。剩下的部分可能向患者價值顯著的AI應(yīng)用轉(zhuǎn)移。例如，保負(fù)擔(dān)后依然需要患者自費數(shù)萬費用，因而AI的費用對于圖表10骨科常見疾病類型及治療方案為更好地探究骨科醫(yī)生在臨床工作中AI的應(yīng)用現(xiàn)狀，我們將以包含手術(shù)的疾病治療流圖表11骨科臨床醫(yī)生日常工作拆分塊，作為臨床醫(yī)生最為重視的首要工作板塊，疾病治療領(lǐng)域也就自然迎來了圖表12骨科醫(yī)生主要工作環(huán)節(jié)的難度及耗時程度的技術(shù)差異，在AI的快速發(fā)展帶動下，模具打造及材料研發(fā)屢屢創(chuàng)新，為質(zhì)量提供堅著AI的深入融合，行業(yè)也出現(xiàn)了新的解決方案，如巴科斯生物醫(yī)學(xué)的研發(fā)創(chuàng)新就是將圖表13骨科應(yīng)用場景AI產(chǎn)品服務(wù)商圖譜疾病治療板塊，AI價值得以量化。AI加入醫(yī)療環(huán)節(jié)的價值主要體現(xiàn)在效率提升（讓現(xiàn)圖表14骨科各AI產(chǎn)品價值量化情況圖表15骨科在疾病治療板塊的熱門應(yīng)用對多方的價值分析建模及打印的AI產(chǎn)品輔助下得到明顯時間和難度上的緩解；后者屬于臨床醫(yī)生的共性有不少信息化廠商開發(fā)了相關(guān)AI小插件助力醫(yī)生減輕該板塊的工作量及難度，其應(yīng)用圖表16神經(jīng)外科常見疾病分類診斷環(huán)節(jié)，AI效果顯著，臨床體驗好。神外疾病診斷環(huán)節(jié)，AI的及的影像類型更復(fù)雜，且需要識別的組織也更臨床反饋總體較為積極，尤其是AI手術(shù)入判斷手術(shù)存在的風(fēng)險并給出相應(yīng)的風(fēng)險規(guī)避方案。例如，西門子醫(yī)療中國團(tuán)隊研發(fā)的圖表17神外疾病治療板塊的部分AI應(yīng)用手術(shù)定位相關(guān)的AI應(yīng)用在神外有較高的使用率并在縮短手術(shù)時間方面，展現(xiàn)出優(yōu)異的重大意義。其突出的價值在臨床獲得了高使此外，電生理的實時監(jiān)測是另一個在神外受歡迎的圖表18神經(jīng)外科各AI產(chǎn)品價值量化情況圖表19神經(jīng)外科應(yīng)用場景AI產(chǎn)品服務(wù)商圖譜網(wǎng)平臺在數(shù)據(jù)整合、流程管理和資源調(diào)度上的圖表20內(nèi)分泌科常見就診疾病及就診量占比圖表21AI在糖尿病管理的各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用與價值相較之下，訓(xùn)練有素的AI應(yīng)用不僅可以實時提的生活習(xí)慣做出個性化實時調(diào)整。此外，7*2以內(nèi)分泌科最為主要的糖尿病及目前最為熱門的肥胖管理為例，目前市場已有眾多AI圖表22內(nèi)分泌科場景中數(shù)字化慢病管理服務(wù)商上述企業(yè)的聯(lián)動使得醫(yī)療AI完成了各個科室各個場景的覆蓋，并通過價值賦能的方式成良好的協(xié)同關(guān)系，在現(xiàn)有的醫(yī)療體系中創(chuàng)造據(jù)治理費用最有可能在短期之內(nèi)顯著實現(xiàn)降低，進(jìn)而降低未來AI的價格，進(jìn)而推進(jìn)醫(yī)其是部分臨床醫(yī)生不愿分享數(shù)據(jù)）難以開發(fā)的應(yīng)用，推動醫(yī)院成為醫(yī)療AI應(yīng)用開發(fā)的目前，已有不少企業(yè)通過與醫(yī)院的開發(fā)收獲了階段性成果。例如悅唯醫(yī)療研發(fā)的伽奈維醫(yī)療則與浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科團(tuán)隊組成的醫(yī)工交叉研發(fā)團(tuán)第三章：臨床支撐人工智能：醫(yī)技落地模式成熟，信息需與系統(tǒng)深度融合及效率上有一定差異，但都在復(fù)雜病例診斷上射科醫(yī)生的主動脈直徑測量用時從10分鐘減少到圖表23企業(yè)獲第三類醫(yī)療器械注冊證的影像科輔助診斷應(yīng)用分布情況聯(lián)影智能元智醫(yī)療影像大模型使用數(shù)千萬級醫(yī)療影像數(shù)據(jù)和數(shù)十萬級醫(yī)療級高質(zhì)量標(biāo)圖表24放療科工作全流程傳統(tǒng)的手工靶區(qū)與危及器官勾畫耗時冗長且存在主觀差異：通常情況下，人工勾畫需現(xiàn)階段AI是實現(xiàn)這一愿景的核心，它能將重新掃描影像、重新勾圖表25基于大模型的在線ART算法圖表26放療科AI應(yīng)用服務(wù)商的個體化差異（如避免晶體、視神經(jīng)等漏畫問為治療精度與個體化提供技術(shù)儲備。盡管自適應(yīng)放療和療效預(yù)測尚未規(guī)?；涞兀Ｐ头夯芰Σ蛔?、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差、倫理與圖表27病理科各項檢驗的對比圖表28病理科醫(yī)生工作內(nèi)容及耗時占比 圖表29病理檢驗制片各環(huán)節(jié)中的自動化與AI應(yīng)用現(xiàn)狀助診斷、實現(xiàn)遠(yuǎn)程會診助力優(yōu)質(zhì)資源下沉以及圖表30病理科AI輔助診斷軟件服務(wù)商在病理數(shù)字化應(yīng)用領(lǐng)域獲證器械中，病理切片掃描圖表31病理數(shù)字化場景應(yīng)用的產(chǎn)品獲證情況圖表32判別式和生成式AI的對比型對肺癌基因突變具有強(qiáng)大且穩(wěn)健的預(yù)測性能，在不同數(shù)據(jù)集測試中圖表33該研究團(tuán)隊自研大模型展示基因突變空間分布圖表34檢驗科各類檢驗的對比測試結(jié)果的分析等，以縮短鑒定時間。除了對現(xiàn)有流程的加速和優(yōu)化，在雖然二代測序在微生物檢驗中并不是金標(biāo)準(zhǔn)，但臨床整體到病原體且時效快，在救治時間搶奪及治療方案指導(dǎo)方面意義重大。圖表36檢驗科各類型檢驗的自動化和AI應(yīng)用情況對比集、生成文本使用的技術(shù)和最終的準(zhǔn)確度存在差異，整體設(shè)圖表372011—2024年高等級電子病歷評級通過趨勢圖表38與評級相關(guān)的人工智能指標(biāo)匯總院管理者普遍認(rèn)識到它的經(jīng)濟(jì)效益，那么低代碼便有圖表39基層醫(yī)療需求拆解圖表40基層場景AI應(yīng)用服務(wù)商識庫的權(quán)威性、數(shù)據(jù)數(shù)量及專家醫(yī)生診療經(jīng)第四章數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：暗藏醫(yī)療AI可持續(xù)增長的破局路徑成本還能進(jìn)一步影響售價，進(jìn)而在更多醫(yī)療場景中圖表41數(shù)據(jù)集建設(shè)難點圖表42數(shù)據(jù)要素的重要性過程存在大量重復(fù)工作，理論上可以構(gòu)造特定的圖表43以東軟飛標(biāo)醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注平臺為例的醫(yī)學(xué)影像標(biāo)準(zhǔn)平臺解決方案供應(yīng)商和充足的需求。現(xiàn)階段需求充沛，但供應(yīng)圖表44部分上架線上交易所的健康數(shù)據(jù)交易標(biāo)的門信息再利用條例》規(guī)定范圍的數(shù)據(jù)再利用設(shè)置圖表45醫(yī)保行業(yè)的可信數(shù)據(jù)空間在醫(yī)療場景中的數(shù)據(jù)治理方面，紅湖可信數(shù)據(jù)空間通過整合多源圖表46北芯數(shù)智紅湖醫(yī)療可信數(shù)據(jù)空間架構(gòu)系通過嚴(yán)格的身份認(rèn)證和權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)空間內(nèi)了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和容錯能力。通過這種體系化建設(shè)模式，打造了一個安全可信的跨組模型與數(shù)據(jù)空間技術(shù)結(jié)合的問題，推動安全、高效、公平的數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)完全歸屬于廠商自己，他們不需要處理數(shù)第五章企業(yè)案例圖表47深睿醫(yī)療智慧醫(yī)院新生態(tài)技進(jìn)步獎二等獎及山東、河南、浙江、重慶等多個省級圖表48東軟添翼醫(yī)療健康智能化全系解決方案2.0架構(gòu)行業(yè)頂尖的大數(shù)據(jù)與人工智能能力賦能精準(zhǔn)診圖表49京醫(yī)千詢2.0升級詳情模型）破解了AI缺乏可解釋性的共識問題，也由此從全科領(lǐng)域的咨詢服務(wù)，進(jìn)入到更網(wǎng)平臺在數(shù)據(jù)整合、流程管理和資源調(diào)度上源鏈接及底層平臺技術(shù)賦能的使命。未來，京東健康將繼續(xù)聚焦核心問題，持續(xù)推進(jìn)縮短創(chuàng)新醫(yī)療器械從研發(fā)到上市的周期。2運營都至關(guān)重要，水木金昇從源頭的研發(fā)階段入局圖表50水木金昇合規(guī)SaaS服務(wù)平臺界面切實解決了行業(yè)從研發(fā)到生產(chǎn)的關(guān)鍵瓶頸、打通主要限速環(huán)節(jié)；運用AI縮短創(chuàng)新醫(yī)療圖表51悅唯醫(yī)療產(chǎn)品矩陣，打造重癥冠心病整體解決方案診療領(lǐng)域具有重要臨床意義，例如對于穩(wěn)定型心絞痛手術(shù)方式情況依賴于臨床專家的自我學(xué)習(xí)及經(jīng)驗，由于評分本身的復(fù)雜性及主觀性，評價結(jié)果因擁有極高的門檻。打下堅實的、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這也是其優(yōu)l訊飛醫(yī)療：率先將醫(yī)療大模型引入?？祁I(lǐng)域，聯(lián)合安