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医疗人工智能正面临价值分歧与商业化瓶颈。2024年，中国医疗AI解决方案市场达到164亿元，预计到2030年将增长至353亿元，年复合增长率13.63%。尽管技术不断进步，但医疗AI尚未实现规模化盈利。其发展受限于数据质量、算法泛化能力、医院支付意愿及政策支持等因素。医生参与度提升、政策推动以及大模型在数据治理中的应用，为未来五年医疗AI的盈利带来希望。临床数据获取难度高，成本控制仍是关键挑战。随着数据资产化进程加快，若能突破数据壁垒，研发成本有望大幅下降，从而提升AI应用效果。医疗AI在不同科室的表现差异显著。例如，胸外科通过AI提升诊断与治疗效率，心内科借助器械销售探索商业化路径，骨科因机器人应用实现规模化落地。而内分泌科则通过慢病管理创造数据价值。各科室在AI应用中面临患者疗效与科室效益之间的矛盾，影响了技术的全面推广。医技科室如影像科、放疗科、病理科和检验科，在AI赋能方面取得进展，但需与系统深度融合以提升效率。信息科更关注流程优化而非直接效益。基层医疗则面临商业化模式转型，需从政策驱动转向用户需求导向。医疗AI的发展仍处于探索阶段，需在数据、政策、医生协同等方面持续突破，才能实现真正的价值释放与规模盈利。
来源：数智医疗创新联盟
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