和君咨询高级咨询师 史天一
2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）正式发布，明确将医疗健康作为“人工智能+民生福祉”的核心领域之一，为医疗健康产业智能化转型划定清晰路径。在政策红利持续释放、技术迭代加速推进的背景下，AI+医疗正从单点场景突破迈向全链条渗透，全病程管理、全生命周期健康服务及数据化能力建设成为行业核心趋势，也为企业带来结构性机遇。
一、AI+医疗的核心趋势分析
（一）政策驱动下的“全域融合”趋势
《意见》构建了“短期突破—中期赋能—长期转型”的三阶段发展框架：到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%；到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。
另外，政策明确强化模型基础能力（如医疗专用大模型研发）、数据供给创新（如高质量医疗数据集建设）、智能算力统筹（如全国一体化算力网对医疗AI的支撑），为医疗AI突破“算法瓶颈、数据短缺、算力不足”三大痛点提供制度保障。未来，医疗AI将不再局限于单一诊断环节，而是向“预防—诊断—治疗—康复—管理”全流程渗透，政策推动的“全域融合”将成为行业发展的核心主线。
展开剩余83%（二）全病程管理的“智能化重构”趋势
传统医疗服务存在碎片化、被动化短板，而AI技术正推动全病程管理向“连续化、主动化”转型。从趋势看，AI将重塑诊疗全链条：在诊断环节，辅助诊疗系统通过多模态数据（影像、病理、基因）分析提升诊断精准度，尤其助力基层医疗机构弥补资源缺口；在治疗环节，AI可优化治疗方案制定，实现个性化用药指导与疗效监测；在康复与随访环节，智能健康助手将替代部分人工工作，实现患者术后康复跟踪、慢病动态管理，推动诊疗服务从“院内”延伸至“院外”，形成“预防—干预—康复”的闭环。
这一趋势的核心逻辑在于，AI通过打破医疗数据壁垒、提升决策效率，将分散的诊疗节点串联成“全病程服务链”，不仅能降低医疗成本，更能提升患者就医体验与健康状态，成为未来医疗服务模式变革的核心方向。
（三）全生命周期健康服务的“边界拓展”趋势
《意见》提出“探索推广人人可享的高水平居民健康助手”，有利于推动AI医疗从“疾病治疗”向“健康维护”延伸，覆盖从健康人群到特殊群体（老人、慢病患者、残障人士）的全生命周期需求。从趋势看，这一拓展将体现在三方面：一是健康管理场景的“主动化”，智能穿戴设备、家庭健康终端与AI健康助手联动，实现体征数据实时监测、健康风险预警与个性化干预建议；二是特殊群体服务的“精准化”，AI在养老托育助残场景的应用将深化，如智能陪伴机器人、慢病管理系统为老人提供“医疗+照护”一体化服务；三是公共卫生服务的“高效化”，AI通过分析人群健康数据，助力传染病预警、慢病防控等公共卫生工作，推动健康服务从“个体”向“群体”延伸。
这种“全生命周期覆盖”的趋势，本质是AI将打破传统医疗的时空限制，将健康服务从“被动响应”转向“主动供给”，开辟医疗健康产业新的增长空间。
（四）数据化成为AI+医疗的“核心竞争力”趋势
《意见》明确提出 “加强数据供给创新”，强调 “以应用为导向建设高质量数据集”“完善数据产权和版权制度”，凸显数据在AI医疗发展中的基础性作用。从行业趋势看，医疗数据的价值正从“量的积累”转向“质的提升”：一方面，AI模型的性能依赖高质量、多维度的医疗数据（如标注规范的影像数据、结构化的电子病历数据、多组学数据），企业若能积累合规、优质的数据集，将在模型研发中占据先发优势；另一方面，数据流通的“合规化”与“高效化”成为关键，隐私计算、数据脱敏等技术的应用，以及数据产权制度的完善，将推动医疗数据从“孤岛”走向“协同”，为跨机构、跨区域的AI医疗应用提供可能。
未来，具备“数据积累—数据治理—数据应用”能力的企业，将成为AI+医疗领域的核心参与者，数据化能力将直接决定企业的市场竞争力。
二、AI+医疗领域的企业布局建议
（一）聚焦技术核心，夯实模型与算力基础
企业需围绕医疗场景的特殊性，突破AI技术在医疗领域的适配性难题：一是研发医疗专用大模型，针对辅助诊疗、病理分析、健康管理等细分场景，开发具备专业医学知识的模型，提升模型在复杂医疗场景下的准确性与可靠性；二是强化算力适配能力，结合 “东数西算” 国家战略，利用全国一体化算力网资源，优化医疗AI的算力成本与响应速度，尤其针对影像分析、基因测序等算力密集型场景，探索“云边协同”的算力解决方案；三是推动技术融合创新，关注AI与脑机接口、元宇宙等前沿技术的结合，探索智能医疗产品新形态（如AI辅助的虚拟诊疗空间、脑机接口驱动的康复设备），抢占技术制高点。
（二）深耕垂直场景，打造全流程解决方案
企业需注意避免“大而全”的布局，聚焦医疗细分场景的“小而精”突破：在全病程管理领域，可针对慢病（如高血压、糖尿病）、专科疾病（如肿瘤、心血管疾病）打造垂直解决方案，覆盖 “筛查—诊断—治疗—随访”全流程，例如开发慢病患者的动态监测系统、肿瘤患者的个性化治疗建议模型；在全生命周期服务领域，可聚焦老人、儿童等群体，开发适老化健康助手、儿童健康监测设备，结合养老机构、社区医疗中心等场景，提供“硬件+软件+服务”的一体化产品；同时，关注基层医疗市场，开发适配基层医疗机构的轻量化AI产品（如简易版辅助诊断系统、智能医保审核工具），借力政策对基层医疗的扶持，实现市场下沉。
（三）参与数据生态，构建合规数据能力
数据是AI医疗的“燃料”，企业需从三方面构建数据能力：一是合规积累数据，通过与医疗机构、科研机构合作，在符合数据安全法、个人信息保护法的前提下，积累标注规范、来源合法的医疗数据，尤其注重多模态数据（影像、文本、基因）的整合；二是参与数据治理，投入资源研发数据清洗、标注、脱敏技术，提升数据质量，同时探索基于隐私计算、联邦学习的数据协同模式，在保护数据隐私的前提下实现数据“可用不可见”；三是对接公共数据资源，关注政府推动的医疗数据开放平台，积极参与高质量公共医疗数据集的建设与应用，借助公共数据提升模型性能，降低研发成本。
（四）强化跨域协同，构建产业生态壁垒
AI +医疗需“政产学研医”多方协同，企业应主动构建生态合作网络：一是加强与医疗机构的合作，建立“临床需求—技术研发—临床验证”的闭环，确保AI产品符合医疗实际需求，同时通过临床验证提升产品可信度；二是联动产业链上下游，与智能硬件企业（如穿戴设备厂商）、算力服务商、数据服务商合作，整合“硬件采集—数据处理—AI分析—服务输出”的全链条资源；三是关注政策导向的合作平台，如国家人工智能应用中试基地、医疗AI创新示范区，借助平台资源获取政策支持、技术验证机会与市场渠道，加速产品落地。
（五）布局人才储备，破解跨学科人才瓶颈
AI +医疗需要“医学+AI+工程”的跨学科人才，企业需从两方面突破人才瓶颈：一是内部培养，与高校合作开设 “医学人工智能” 交叉学科课程，或在企业内部开展医学知识与AI技术的交叉培训，培养既懂医疗场景又懂AI技术的复合型人才；二是外部引进，通过市场化薪酬、长期激励（如股权、期权）吸引医学专家、AI算法工程师、数据科学家等高端人才，同时建立符合AI医疗人才特点的评价体系，鼓励人才在医疗AI“无人区”探索创新。
三、总结
在“人工智能+”政策东风的推动下，AI+医疗正迎来 “全域渗透、全链重构、全周期覆盖”的发展新阶段，全病程管理的智能化、全生命周期服务的拓展化、数据化能力的核心化，将成为未来行业的三大核心趋势。对企业而言，需紧扣政策导向，聚焦技术核心、深耕垂直场景、构建数据能力、强化生态协同与人才储备，才能在这场医疗智能化变革中抓住机遇，实现可持续发展。随着AI技术与医疗场景的深度融合，未来的 AI+医疗将不仅是 “提升效率的工具”，更将成为“重塑医疗生态、普惠全民健康”的核心力量，为中国式现代化建设中的医疗健康事业提供坚实支撑。
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