2026年中国AI医疗健康解决方案行业的市场规模未来趋势
思瀚产业研究院 微醫控股    2026-01-13

AI医疗健康解决方案行业是中国数字健康行业的重要组成部分。AI医疗健康解决方案指使用AI来增强及优化医疗健康诊断、治疗、处方、手术管理、保险赔付及支付等各个方面。AI医疗健康解决方案提供商通过提供AI硬件基础设施、软件支持及以AI模型为中心的服务改善医疗健康行业。该等解决方案改善了患者诊断及治疗体验、满足了个性化需求及提高了医疗卫生提供者（医院、基层医疗机构）及支付方（医疗保障局、保险公司）的运营效率。

AI已通过各种应用场景对医疗健康行业产生深远影响，从而提高医疗疗效及营运效率。AI技术提升了基层医疗机构的检测、诊断、处方、健康管理和成本控制能力，推动了医疗服务改革和智能医疗。AI亦有助于有效地管理公共医疗保险基金，有效地控制保险支出，同时改善患者的健康状况。

慢病管理 。AI能够在诊断后进行智能随访，分析患者最新病历、提供用药指导，并减轻医生的工作量。持续监测患者健康确保对慢病病情进行更有效的管理及更及时的干预，显著提高患者的疗效及满意度。

诊断及治疗辅助 。AI能够理解医疗问询、协助医生进行知识查询，并推荐治疗方案，从而提高医疗诊断的准确性及效率。通过分析大量的医疗数据，AI可加速诊断流程并推荐适当的治疗方案，标化医院与政府医疗健康体系的程序。

处方及药房服务 。AI能够帮助评估处方并识别不合理处方，从而减少不合理或不适当处方的可能性。因此，它能促使医生採取一致及合理的医疗实务及改善药物管理，从而提高治疗效果，更有效地利用医疗资源，促进医疗保险（包括公共和商业医疗保险）的合理有效利用。

AI技术广泛应用于各个层面的医疗健康参与者，自政府医疗健康管理部门监管、医院日常运营至提高医生效率以提升患者满意度。就医疗健康机构而言，AI促进智能医疗健康管理及研究，标化医疗流程及提高运营效率。就公共医疗保险基金而言，AI协助对医疗保险索赔的合规性及合理性进行审查，拦截可疑支出，并帮助控制医疗保险支出。

患者及保险公司等其他各方亦自AI应用中受益。患者收到智能医疗报告及个性化治疗方案，从而改善整体医疗体验。保险公司可利用AI分析医疗数据并开发更具成本效益的产品，从而降低运营成本及提高服务质量。

医疗健康领域AI的核心技术包括三个主要部分：数据、模型及应用。

数据 。数据为AI医疗健康解决方案的基础。其可自电子病历、医学影像、基因组数据、实验室结果及可穿戴设备的患者生成数据等各种来源获得。优质、结构化的医疗数据为训练及验证AI模型的先决条件。数据的多样性及丰富性可影响AI模型的实际适用性及有效性。

模型 。模型在将数据转化为可执行洞察力方面至关重要。医疗健康行业使用各种AI模型，包括机器学习模型、深度学习模型、自然语言处理模型等。该等模型分析数据中的模式及特徵，以完成疾病早期发现、诊断及治疗推荐意见等任务。我们卓越技术的基石在于对算法的精心挑选及应用，这对提高我们AI模型的效能起到至关重要的作用。于医疗健康行业应用模型时的效能及可靠性亦至关重要。

应用 。应用将模型输出桥接至实用工具。医疗健康领域的AI应用多种多样，包括诊断辅助、个性化治疗方案、患者管理工具及健康监测。强大的AI应用须与医疗中的实际案例无缝衔接，以确保可用性、准确性及合规性，从而提高医疗健康服务的质量及效率。这将因而生成有用数据并优化模型训练。

未来AI在医疗健康领域的应用将整合一系列新兴技术，如量子计算、纳米技术、脑机接口及AR/VR。值得注意的是，以先进的数据驱动学习能力为特徵的生成式AI的崛起预计将极大地改变医疗健康领域的格局。

生成式AI预计将大幅提升医疗健康行业自药物发现、诊断及治疗至医疗保险的各个方面。例如，通过实时分析患者的病历，生成式AI可推荐潜在诊断及治疗方案，从而协助医生作出更明智的、以数据为导向的决策。拥有丰富行业专业知识及AI能力以及强大客户群的公司将在竞争方面佔据先发优势。此外，该等公司部署成功的AI应用将不断为进一步训练及完善医疗AI模型提供宝贵的数据，从而提高进入壁垒。

中国AI医疗健康解决方案行业的市场规模

作为中国数字健康行业的组成部分，中国AI医疗健康解决方案行业正处于起步阶段。根据弗若斯特沙利文报告，中国AI医疗健康服务及解决方案运营商于2024年的市场规模为人民币225亿元，预计到2030年将增至人民币5,801亿元，复合年增长率为71.9%。

AI医疗健康解决方案的进入壁垒

优质数据 。数据是AI的基石，乃由于AI模型需要大量优质数据来进行训练。要加强AI的学习能力及生成优质的AI医疗健康解决方案，就必须积累大量优质的医疗数据。然而，目前医疗数据在流通、共享、存储及管理等方面缺乏标准化，这使得多源异构数据整合更加複杂。难以获得大量优质的医疗数据为医疗健康行业AI模型及应用发展的一大障碍。

技术及产品设计 。AI医疗健康解决方案方面的技术及产品设计面临医学影像识别、医疗数据理解及医疗数据洞察能力等领域的挑战。就基层医疗机构而言，AI医疗健康解决方案需要能够覆盖包括农村地区在内的多个地区，并满足不同背景及信息技术水平的医生的需求。用户友好的界面设计至关重要，而规模较小的公司可能缺乏这方面的专业知识。此外，AI应用在很大程度上依赖于准确而全面的医疗知识图谱。临床决策支持系统、AI成像及语音电子病历等AI应用产品依赖于强大的医疗知识，而新进入者可能在短期内难以开发。

大规模应用 。于医疗健康行业，AI应用需要通过广泛的临床试验及真实世界检测得以验证，以证明其疗效及安全性。这一过程既耗时又成本昂贵，使应用规模成为一大障碍。此外，大部分医疗健康体系使用的传统技术可能与新AI解决方案不兼容。确保与现有工作流程顺利衔接可能需要医院及医疗健康价值链上的其他利益相关者对其传统系统进行升级或替换以适应AI，这可能成为一项重大行动及财务挑战。

合规性 。合规性及监管审批是中国AI医疗健康解决方案行业最重大的进入壁垒之一。根据《互联网信息服务深度合成管理规定》等相关政策文件，倘该等服务具有舆论属性或社会动员能力，医疗AI服务提供商须向网信办备案其算法及相关应用或功能。该备案过程需要提交全面的信息，包括算法逻辑、安全评估及潜在风险点，其后由政府监管机构进行严格审查。该等法规要求服务提供商具备强大的技术能力及对合规性的坚定承诺。服务提供商必须熟悉複杂的注册程序，并满足高标准的审查要求，二者共同为新参与者带来巨大的市场进入挑战。

人才 。AI产业是技术密集型产业，需要具备丰富的经验及整合各种跨学科知识的能力的专业人士。多学科人才（尤其是具备医疗健康背景的人才）明显短缺。针对特定应用场景开发AI医疗健康解决方案，亦需要具备较强学习能力的专业人士高度参与这一过程。因此，长期的人才培训至关重要。

资本资源 。AI医疗健康解决方案行业需要在研发、品牌推广、销售渠道建设及持续产品支持方面作出大量的资金投入。融资能力较差的企业可能难以维持持续运营。AI医疗健康解决方案投资通常是长期性的，而小公司可能负担不起。例如，在医院，AI医疗健康解决方案需要长期开发，原因为需要大量的数据积累，如准确预测高血压病情所需的全年数据。

AI医疗健康解决方案的未来趋势

为患者提供价值医疗 。全球疫情已提高公众的健康管理意识，自被动健康管理转向主动健康管理。这一变化使医疗健康行业步入快速发展的轨道。医疗健康行业的参与者现时可通过建立客观衡量医疗服务结果及质量的系统为患者提供价值解决方案。

AI的更广泛应用 。AI技术的不断进步正在推动医疗健康领域的创新。应用范围现时由医院管理系统改进至个人AI医疗健康解决方案及医疗保险AI信息服务。随著更多应用的探索及服务的实施，收集的数据可进一步提升现有AI医疗健康解决方案，并推动新产品及服务的开发。具体而言，自2018年以来，在AI、大数据、边缘计算及5G进步的推动下，医疗领域的智能化应用发展加速。

临床决策支持系统及AI影像等应用在该等技术的结合下应运而生。生成式AI将在产生新的医学见解、辅助诊断及处方、与患者互动以及根据综合数据分析制定个性化治疗方案方面发挥重要作用，从而提高医疗健康服务的整体效率。AI亦能够整合生理信号传导及无线感知等其他技术，形成可应对医疗领域的现有及新挑战的解决方案。

通过移动应用程序及可穿戴设备提高AI医疗健康的可及性 。AI医疗健康应用程序及可穿戴设备可提供高度个性化的健康见解及推荐意见。通过持续监测生命体征、体力活动及其他健康指标，该等设备可根据个人需求提供实时反馈。AI算法将对收集的数据进行分析，以预测潜在的健康风险，推荐改变生活方式，甚至在出现明显症状之前识别疾病的早期徵兆。就糖尿病、高血压或哮喘等慢病病情而言，AI解决方案可通过持续监测及量身定制的指导，提高患者更有效地管理健康状况的能力。

围绕AI医疗健康建立全面的生态系统 。随著AI医疗健康解决方案的不断发展，支持该等服务的生态系统将变得越来越全面。该生态系统将整合包括互联网医院、各级医疗机构、监管机构、公共医疗保险基金等付款人及主要模型服务提供商在内的各个组成部分。该生态系统将通过有效整合及利用医疗数据资源，促进进一步技术创新及AI模型的广泛应用。该进步旨在提高医疗服务的效率及质量，提升患者满意度，并共同提供广泛的智能化服务，以改变医疗健康行业。

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