人工智能与医疗技术调研报告
智慧医疗行业呈现多元化发展趋势，核心技术涵盖深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术，应用场景包括辅助诊断、药物研发、个性化医疗等。国内AI医疗应用已覆盖院前、院中、院后全流程，腾讯、科大讯飞等企业推出的大模型平台在健康管理、辅助诊疗等方面表现突出。生成式AI成为医疗领域新引擎，各类大模型广泛应用于临床决策、健康管理等场景。未来，智慧医疗将继续向精准化、智能化方向发展，同时需关注数据安全与伦理
智慧医疗行业30大关键词
| 类别 | 序号 | 关键词 | 解释 |
|---|---|---|---|
| 上游技术与数据 | 1 | 深度学习 (Deep Learning) | AI在医学影像识别、药物发现等领域的核心算法。 |
| 2 | 自然语言处理 (NLP) | 用于分析病历、医学文献、医生笔记等文本数据的技术。 | |
| 3 | 计算机视觉 (Computer Vision) | 赋能AI识别医学影像（X光、CT、MRI等）的关键技术。 | |
| 4 | 大数据分析 (Big Data Analytics) | 处理和分析海量医疗数据（基因组学、电子病历等）以发现模式。 | |
| 5 | 医疗数据标准化 (Medical Data Standardization) | 确保不同来源医疗数据格式统一，便于AI分析。 | |
| 6 | 联邦学习 (Federated Learning) | 在保护数据隐私的前提下，进行分布式模型训练的技术。 | |
| 7 | 数据标注 (Data Annotation) | 为AI模型训练提供高质量、有标签的医疗数据。 | |
| 核心AI医疗技术与平台 | 8 | AI辅助诊断 (AI-Assisted Diagnosis) | 利用AI技术帮助医生提高诊断的准确性和效率。 |
| 9 | AI影像分析 (AI Medical Imaging Analysis) | 专门用于医学影像分析的AI算法和平台。 | |
| 10 | AI药物研发 (AI Drug Discovery) | 利用AI加速新药靶点发现、分子设计和临床试验优化。 | |
| 11 | AI个性化医疗 (AI Personalized Medicine) | 基于个体数据（基因、生活习惯等）提供定制化治疗方案。 | |
| 12 | AI疾病预测 (AI Disease Prediction) | 通过分析数据预测个体患病风险。 | |
| 13 | AI手术机器人 (AI Surgical Robots) | 结合AI技术的手术辅助机器人，提高手术精度。 | |
| 14 | AI医疗器械 (AI Medical Devices) | 集成AI功能的医疗设备，如智能监护仪、诊断仪等。 | |
| 15 | AI健康管理 (AI Health Management) | 通过AI提供健康监测、生活方式指导等服务。 | |
| 16 | AI临床决策支持 (AI Clinical Decision Support) | 为医生提供实时的诊疗建议和信息。 | |
| 应用场景与服务 | 17 | 智慧医院 (Smart Hospitals) | 将AI技术全面应用于医院运营、管理和医疗服务。 |
| 18 | 远程医疗/M-health (Telemedicine/mHealth) | 利用AI赋能远程诊断、监测和患者管理。 | |
| 19 | 虚拟护理助手 (Virtual Nursing Assistants) | AI驱动的虚拟助手，为患者提供健康咨询和信息。 | |
| 20 | AI康复治疗 (AI Rehabilitation Therapy) | AI在物理治疗、运动康复等方面的应用。 | |
| 21 | AI精神健康 (AI Mental Health) | 利用AI进行心理健康评估、辅助治疗和情感支持。 | |
| 22 | AI公共卫生监测 (AI Public Health Surveillance) | 利用AI分析数据，监测和预测传染病爆发等公共卫生事件。 | |
| 23 | AI医疗保险 (AI Health Insurance) | AI在风险评估、欺诈检测、理赔优化等方面的应用。 | |
| 产业生态与监管 | 24 | 医疗AI解决方案提供商 (AI Medical Solution Providers) | 专门开发和提供AI医疗产品的公司。 |
| 25 | AI医疗创业公司 (AI Health Tech Startups) | 专注于AI在医疗领域创新应用的新兴企业。 | |
| 26 | AI医疗数据平台 (AI Medical Data Platforms) | 整合、管理和共享医疗数据的平台。 | |
| 27 | 医疗AI伦理 (AI Medical Ethics) | 关注AI在医疗应用中的公平性、透明度和责任等问题。 | |
| 28 | 医疗AI监管审批 (AI Medical Regulatory Approval) | 针对AI医疗产品和服务的审批流程和标准。 | |
| 29 | AI医疗投资 (AI Medical Investment) | 对AI医疗领域相关企业和项目的资金投入。 | |
| 30 | AI医疗人才培养 (AI Medical Talent Development) | 培养兼具AI和医学知识的复合型人才。 |
国内关键应用场景与生成式AI大模型趋势
主要应用领域市场格局
AI技术在医疗领域的应用已呈现出“多点开花”的格局。根据国家卫健委发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，人工智能在医疗领域的应用场景已达84个，全面覆盖了院前、院中、院后的全流程 。AI技术正在迅速渗透到影像诊断、药物研发、临床决策支持和健康管理等多个环节 。
1. 院中环节：辅助诊疗与医院管理
在诊疗中，AI大模型可以作为智能中枢，辅助诊疗决策，打破传统医疗信息化的“数据烟囱” 。例如，在深圳，AI病理医生可以在几秒内从数千甚至上万个细胞中快速找出可疑细胞，敏感性高达99% 。在深圳市妇幼保健院，AI辅助产前超声使“大排畸”检查时间从30分钟缩短至10分钟，医生效率翻倍 。此外，AI还在医院管理、医疗文书质控、手术室管理和后勤管理等方面发挥作用，优化管理流程 。
2. 院前与院后环节：患者服务与健康管理
在院前和院后，AI大模型主要作为诊疗助手，为患者提供实时问答、智能分诊、健康教育和随访等服务 。例如，腾讯健康推出了以混元大模型为底座的“健康管理助手”和“家庭医生助手”，能够解读体检报告，并提供健康管理计划，同时还能为基层居民提供精细化的健康管理 。深圳东塘社康中心利用AI艾灸机器人为患者进行理疗，提高了基层医生的诊疗水平和服务效能 。
生成式AI与大模型：医疗变革的新引擎
进入2024年，生成式AI和大模型已成为AI医疗领域最引人注目的技术趋势 。据不完全统计，涉及医疗的大模型已逾百个，覆盖了生命科学的全领域和医学诊疗的全流程 。
市面主流模型库
| 模型/公司 | 关键摘要 | 应用场景/特点 |
|---|---|---|
| 腾讯健康 | 基于腾讯自研的混元大模型，构建了多场景AI产品矩阵。其AI导辅诊服务已应用于全国近万家医疗机构。 | 产品矩阵包括“健康管理助手”和“家庭医生助手”，能够解读体检报告并提供健康管理计划。其“腾讯觅影”医疗影像AI已在全国超过500家医疗机构普及。 |
| 科大讯飞 | 其医疗大模型平台是我国首个通过工信部和国家卫健委审核标准的平台。 | 面向普通大众推出了“讯飞晓医”App，提供预问诊、体检报告分析等服务，致力于成为每个人的AI健康助手。 |
| 医渡科技 | 该公司的AI中台和数据要素落地案例被收录在《2024数字医疗年度创新白皮书》中，并被评为“年度创新优秀案例”。 | 专注于构建“数据中台+AI中台”的双中台模式，赋能医疗机构自主开发和打造AI智能体，而非简单提供解决方案。例如，其与医院合作打造了“心血管指南解读智能体” 。 |
| 华为 | 宣布成立医疗卫生军团，并与智慧眼联合发布了“砭石+DeepSeek双引擎医疗智能一体机”。 | 该一体机旨在为医疗行业带来高效智能的工作模式。DeepSeek作为开源模型可私有部署，更契合医院对数据安全的需求。 |
| 微医 | 其医疗大模型在“MedBench”自测榜单上排名第一，总分达到94.7分。 | 在医学知识问答、复杂医学推理、医学语言生成和医疗安全伦理等多个评测维度上表现突出。 |
| 深圳宝医数智 | 宝安区打造的全国首个区域医疗大模型平台。 | 覆盖宝安区所有公立医院和社康中心，日均处理数据超过百万条，已落地40多个AI应用场景。 |
模型专业性能评测标准
图1. 常用模型测试集
标准应用场景
虚拟助理：电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等
医学影像：病灶的识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗等
辅助诊疗：医疗大数据辅助诊疗等
疾病风险预测：基因测序与检测、预测癌症等
药物挖掘：新药预测、老药新用、药物筛选、药物副作用预测、跟踪研究等
健康管理：身体健康管理、精神健康管理等
医院管理：病历结构化、分级诊疗、DRGs智能系统、专家系统等
临床科研：医疗大数据研究平台
……
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
30
0- 0
已为社区贡献2条内容
所有评论(0)