英伟达最新发布《医疗健康和生命科学领域 AI 现状及 2025 年趋势》调研报告，医疗AI的分水岭不在于有没有模型，而在于谁能把模型深嵌进业务流，并扛得住长期的监管和验证。
? 核心判断：进入“务实期”
目前的医疗AI，已经过了“要不要用”的讨论期，进入了“算账期”。
* 现状： 超过8成的机构认为AI会带来“结构性”影响，而非简单的工具升级。
* 实效： 大家不再满足于技术演示，而是看它能否缩短研发周期、提升诊疗效率、降低运营成本。
? 四大“主战场”与落地场景
目前的落地场景可以归纳为四个核心维度，也就是所谓的“算图像、算文本、算流程、算新药”：
1. 诊断与影像（最成熟）
* 辅助筛查、影像分割和定量分析已成标配，部分产品已进入收费体系。
2. 药物研发（加速器）
* 在药企和科研端，AI被用来做靶点发现、分子生成和临床试验设计，核心目标是把新药从实验室搬到病床前的时间缩得越短越好。
3. 医院运营（最易落地）
* 病历结构化、医保审核、排班管理。这是很多医院最先落地的场景，因为它直接对接HIS系统，能立竿见影地减轻医生的重复劳动。
4. 患者管理（增长快）
* 慢病随访、虚拟健康助理。结合可穿戴设备，从“治病”转向“管人”。
? 2025+ 的关键趋势：多模态与 Agent
未来几年，单纯会“聊天”的AI不够用了，趋势非常明确：
* 多模态大模型是底座： 模型会同时“看”懂影像、基因组、生命体征和文本，围绕特定专科构建能力。
* 岗位型 Agent（智能体）： AI不再只是回答问题，而是具备“操作能力”。
* 医生助理Agent： 自动生成病历初稿、提示用药风险。
* 管理Agent： 自动做费用审核、合规检查。
* 能力下沉： 从三甲医院向基层、社区和家庭延伸，构建全周期的健康管理闭环。
? 给行业内人的启示
1. 不再问“要不要做”，而是“先做哪几件事”
* 优先切入数据标准化程度高（如影像、检验）、人力成本高（如质控、审核）的环节。
2. 把AI当“基础设施”养
* 即使从小处着手，也要有“数据底座→模型层→应用层”的长期规划。
3. 业务专家必须下场
* 最成功的案例，都是“懂临床/药研的人”和“懂算法的人”长期混在一起磨出来。
4. 心态：审慎乐观
* 监管、伦理和临床验证是硬成本。对外沟通时，少谈“颠覆”，多谈“在这个环节效率提升了多少”，更容易获得信任。#大模型 #人工智能发展 #医疗
? 核心判断：进入“务实期”
目前的医疗AI，已经过了“要不要用”的讨论期，进入了“算账期”。
* 现状： 超过8成的机构认为AI会带来“结构性”影响，而非简单的工具升级。
* 实效： 大家不再满足于技术演示，而是看它能否缩短研发周期、提升诊疗效率、降低运营成本。
? 四大“主战场”与落地场景
目前的落地场景可以归纳为四个核心维度，也就是所谓的“算图像、算文本、算流程、算新药”：
1. 诊断与影像（最成熟）
* 辅助筛查、影像分割和定量分析已成标配，部分产品已进入收费体系。
2. 药物研发（加速器）
* 在药企和科研端，AI被用来做靶点发现、分子生成和临床试验设计，核心目标是把新药从实验室搬到病床前的时间缩得越短越好。
3. 医院运营（最易落地）
* 病历结构化、医保审核、排班管理。这是很多医院最先落地的场景，因为它直接对接HIS系统，能立竿见影地减轻医生的重复劳动。
4. 患者管理（增长快）
* 慢病随访、虚拟健康助理。结合可穿戴设备，从“治病”转向“管人”。
? 2025+ 的关键趋势：多模态与 Agent
未来几年，单纯会“聊天”的AI不够用了，趋势非常明确：
* 多模态大模型是底座： 模型会同时“看”懂影像、基因组、生命体征和文本，围绕特定专科构建能力。
* 岗位型 Agent（智能体）： AI不再只是回答问题，而是具备“操作能力”。
* 医生助理Agent： 自动生成病历初稿、提示用药风险。
* 管理Agent： 自动做费用审核、合规检查。
* 能力下沉： 从三甲医院向基层、社区和家庭延伸，构建全周期的健康管理闭环。
? 给行业内人的启示
1. 不再问“要不要做”，而是“先做哪几件事”
* 优先切入数据标准化程度高（如影像、检验）、人力成本高（如质控、审核）的环节。
2. 把AI当“基础设施”养
* 即使从小处着手，也要有“数据底座→模型层→应用层”的长期规划。
3. 业务专家必须下场
* 最成功的案例，都是“懂临床/药研的人”和“懂算法的人”长期混在一起磨出来。
4. 心态：审慎乐观
* 监管、伦理和临床验证是硬成本。对外沟通时，少谈“颠覆”，多谈“在这个环节效率提升了多少”，更容易获得信任。#大模型 #人工智能发展 #医疗
