梅斯医学：
《2025年版深度洞察报告-AI浪潮下医生科研模式变革》

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在人工智能技术迅猛发展的浪潮下，医学科研领域正经历一场深刻的底层逻辑变革。梅斯医学基于对 891 位一线医学科研工作者的深度调研，发布《AI 浪潮下医生科研模式的变革》深度洞察报告，全景呈现了 AI 时代医学科研的现状、趋势与机遇。报告显示，AI 已从单纯的辅助工具进化为重塑科研流程的核心力量，人机协同正成为高效科研的主流范式，同时也为医疗产业各方带来了全新的战略机遇与挑战。

一、调研背景与科研工作者画像

本次调研覆盖全国 101 个城市的 891 位有效受访者，勾勒出中国医学科研核心群体的鲜明画像。从职称来看，受访者以经验丰富的主治医师（212 人）和副主任医师（254 人）为主，主任医师（152 人）与科研人员（62 人）也占据一定比例，构成了医疗体系科研领域的中坚力量。

从机构分布来看，三甲医院是科研工作的核心阵地，367 位受访者来自三甲医院，占比显著领先，二级医院（164 人）、三级其他医院（143 人）及高校 / 研究所（67 人）紧随其后，民营医疗机构（36 人）等也有参与，体现了调研的广泛代表性。

科室覆盖上，受访者来自心血管科、肿瘤科、消化科、风湿免疫科等多个领域，其中肿瘤科占比 7%，其他科室合计占 9%，全面反映了不同医学专科的科研需求差异。地域分布上，北京、广东、江苏等医疗科研高地是主力军，同时覆盖全国各省市，为分析地域差异提供了充足样本。这一 “高知、高职、高阶” 的群体特征，确保了调研结论对未来医学科研趋势具有高价值的预判意义。

二、科研工作者 AI 使用行为深度解析

（一）性别与科室：行为差异显著，需求各有侧重

性别层面，科研工作者对 AI 的接纳呈现不同特征。男性更倾向于快速成为高频深度用户，而女性初始接纳度更广（“从不使用” 比例极低），但更多停留在 “偶尔使用” 的探索阶段。两者面临的核心障碍均包括 “担心违规”“不知道用什么工具” 和 “不会用”，但女性在 “不会用”（18.38%）和 “不知道用什么工具”（30.27%）的比例高于男性（分别为 12.86% 和 23.8%），男性则在 “太贵” 这一顾虑上占比更高（16.89% vs 7.57%）。

科室层面，科研工作者的 AI 需求呈现 “核心诉求共通，特色需求鲜明” 的特点。选题建议、自动写作、数据分析是三大共通核心诉求，覆盖从项目申请、方案设计到成果发表的全链路科研流程。同时，不同科室展现出差异化需求：消化科和风湿免疫科因疾病机制复杂、表型异质性高，对专业化 AI 数据分析工具需求远超基础层面；外科则对图表自动化需求尤为突出，以解决数据提取、统计作图、格式修改等实操难题。

（二）地域：认知无鸿沟，资源有差距

AI 辅助科研的概念已全面渗透地域壁垒，各级城市超过 89% 的科研工作者均了解 AI 的科研价值，但在应用深度和资源获取上存在显著 “数字鸿沟”。一线城市科研工作者平均同时使用 2-3 种 AI 工具，普遍进入 “如何用得更好、更合规” 的 3.0 阶段，且存在 “技术过载” 现象；二三线及以下城市科研工作者主要依赖 1-2 种 AI 工具，多停留于 “如何找到好工具” 的 2.0 阶段和 “如何开始用” 的 1.0 阶段。

值得关注的是，二线城市科研工作者存在明显的 “合规焦虑症候群”，对学术不端和数据安全问题顾虑重重；而三线及以下城市则更多受限于工具可及性和使用技能，语言障碍也成为部分科研工作者的困扰。为二三线城市提供高性价比、易上手、汉化友好的 AI 工具及配套培训，成为行业亟待解决的需求。

（三）核心特征：知易行难，压力驱动高频使用

AI 在医学科研领域的认知度极高，但应用转化存在巨大鸿沟。89% 的科研工作者了解或听说过 AI 可辅助科研，但主流使用频率仅停留在 “每周 1-2 次”，AI 更多是 “备用工具” 而非 “常规武器”。从 “知道” 到 “依赖” 的转化，主要受制于工具专业性、易用性及合规性三大门槛，市场亟需专为医学科研场景量身定制的垂直解决方案。

科研考核压力是推动 AI 高频使用的核心 “催化剂”。调研显示，单位科研考核压力与 AI 使用频率呈显著正相关，当科研工作者 “偶尔” 感受到非持续性高压时，AI 使用频率达到顶峰，这一 “最佳驱动区” 让科研工作者既具备明确任务需求，又有精力学习应用新工具，最大化发挥 AI 的效率价值。此外，学术产出与 AI 使用频率也呈现强正相关，高产出科研工作者几乎都是 AI 高频用户，人机协同已成为其稳定产出的重要支撑。

（四）不同水平研究者的 AI 应用策略

不同学术产出水平的科研工作者，形成了差异化的 AI 应用策略。“常规研究者”（3 年发文 < 3 篇）中 “几乎每天” 使用 AI 的比例高于 “高产研究者”（3 年发文≥3 篇），他们将 AI 视为 “加速器”，通过高强度、高频率使用快速提升产出，实现迎头赶上；而高产研究者已拥有成熟的科研体系，更倾向于将 AI 作为 “优化器”，以从容、规律的节奏优化特定环节效率。

尤为值得注意的是，3 年发文 10 篇以上的 “学霸” 医生全部使用 AI，且以高频使用为主。这表明，AI 已深度融入高效科研的工作流，形成了有节奏、有规律的 “人机协作” 模式，成为支撑高水平学术产出的稳定力量。这种差异也预示着，AI 正在重塑医学科研的竞争格局，为不同起点的科研工作者提供了差异化的成长路径。

三、AI 工具使用现状与核心需求

（一）工具选择：国产 AI 主导，“通用 + 专用” 复合型需求凸显

在科研工作者的 AI 工具箱中，Deepseek、豆包等国产 AI 占据绝对主导地位，使用占比高达 72.3%。其核心优势在于极致的 “便捷性” 和优越的 “专业回答质量”：网页直接登录、操作便捷且支持中文环境，完美契合科研工作者时间宝贵、追求效率的痛点；在处理中文文献、结合国内临床环境等方面，国产大模型能提供更贴切、精准的回答，成为研究初期的首选。

科研工作者的工具需求呈现 “通用 + 专用” 的复合型特征：既需要大语言模型提供强大的通用能力作为基础，又迫切需要垂直于科研工作流的专用工具。这种需求催生了集成式 AI 科研平台的发展，例如梅斯医学 “观星者” AI 生态链，在智能体基础上整合专业功能，形成选题（NovaX）、写作（LitraX + ElavaX）、数据分析（DataScore）等系列工具，覆盖医学科研全流程需求。

（二）核心痛点与需求：精准匹配，AI 成科研工作流 “破局点”

科研工作者的核心痛点与 AI 功能需求高度契合，“写作低效”“数据处理难”“缺乏灵感” 和 “英文困难” 四大痛点最为集中，对应的 “数据分析”“自动写作”“选题建议” 和 “中英互译” 成为最受期待的 AI 功能。

“写作低效” 与 “英文困难” 源于全球化发表压力，母语非英语的科研工作者在兼顾科学性与英文表达专业性上面临巨大负担，传统翻译软件已无法满足学术写作对 “信、达、雅” 的高要求，亟需能理解学术语境、优化逻辑的智能写作辅助工具。“数据处理难” 则是 “大数据” 与 “技能鸿沟” 碰撞的结果，现代医学研究进入多组学、大样本时代，但多数科研工作者缺乏系统性编程和高级统计学培训，AI 通过对话式交互简化复杂数据分析操作，成为填补技能鸿沟的革命性方案。“缺乏灵感” 则源于信息爆炸时代的 “创新焦虑”，海量文献让挖掘创新点变得异常困难，AI 通过深度学习文献和挖掘自有数据潜力，为选题提供精准灵感支持。

四、科研工作者对 AI 的态度与未来展望

科研工作者对 AI 呈现出 “拥抱机遇与警惕风险并存” 的矛盾心态。约 70% 的受访者对 AI 带来的 “效率革命” 抱有极大乐观，认为 AI 将成为医生科研的常规工具；同时，超过半数的人对学术不端、内容准确性等潜在风险保持高度警惕，“担心违规” 成为仅次于 “不会用” 和 “不知道用什么工具” 的第三大障碍。

这种矛盾心态催生了两大核心需求：一是更值得信赖的专业工具，要求 AI 平台坚守 “真实文献，精准溯源” 原则，解决内容可信度问题；二是更体系化的赋能支持，超过 60% 的科研工作者呼唤机构提供 AI 培训，零散的个人摸索已无法满足需求。这一 “赋能缺口” 也为产业合作创造了空间，药企可通过与专业 AI 平台合作，发起 “AI + 科研” 能力提升项目，深化与医疗机构和核心专家的合作关系。

五、AI 科研政策环境分析

（一）全球与中国战略：创新与合规并行

技术创新离不开政策的引导与保障，当前全球 AI 监管呈现 “促进创新” 与 “保障安全” 并重的趋势。美国 FDA 推出 “AI 加速器” 改革，计划利用生成式 AI 实现审查自动化、预测毒理学建模、革新数据范式等，试点 “数周内完成审查” 的闪电模式，引领全球药品监管向人机协同转型。

中国已将人工智能提升至国家级顶层战略高度，“人工智能 +” 被写入政府工作报告，《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》明确推进人工智能在医疗领域的规模化商业化应用，将 AI 辅助诊断作为重点场景。《人工智能全球治理行动计划》则倡导推进 AI 赋能医疗，积极提供优质数据供给，为 AI 与医药行业深度融合奠定了坚实的政策基础。

（二）地方实践与人才支撑：真金白银投入，夯实产业基础

国家战略的落地离不开地方政府的积极响应，以上海、深圳为代表的城市正上演 AI 产业 “抢跑赛”。上海推出 “6 亿元算力券”“3 亿元模型券” 和 “1 亿元语料券”，对企业租用算力、调用模型、采购语料等核心成本给予最高 30%-50% 的补贴，明确支持生物医药等行业大模型垂类应用；深圳将医疗服务、生物医药列为 AI 赋能重点，建设算力网络和医疗高价值垂类数据集，试点可信数据空间。此外，北京、河南、广西等多地也推出大额资金支持、奖励补贴等政策，共同构筑了 AI 产业发展的肥沃土壤。

人才是 “AI + 医药” 生态的核心战略资产，中国正从教育层面系统性培养复合型人才。教育部启动 “教育系统人工智能大模型应用示范行动”，构建覆盖医学等专业的通识课程体系；北京大学成立全球首个 “AI + 科学” 学院，聚焦生命科学等交叉领域；中山大学、深圳大学等高校通过产学研合作，实现人才培养与产业需求无缝衔接，为行业注入源头活水。

六、对药企的战略启示与未来展望

AI 驱动的医生科研模式变革，为药企带来了全新的战略机遇与挑战。一方面，AI 重塑了专家生态，顶尖存量 KOL 利用 AI 进一步巩固学术地位，同时 AI 降低了科研门槛，催生了庞大的 “增量 KOL” 群体，药企需从 “掐尖” 思维转向 “生态” 思维，建立机制系统性发现、评估并赋能新一代学术意见领袖。另一方面，科研工作者对 AI 培训的普遍需求，为药企创造了新的价值连接点，通过与专业 AI 平台合作，可深化与医疗机构的合作关系，共建行业新生态。

报告也指出了自身的时效性与样本局限性，但明确预判了未来趋势：随着 AI 技术成熟和场景深度融合，AI 将作为 “智能合伙人”“研究助理” 和 “灵感催化剂”，深度嵌入科研全生命周期。一个由人机协同驱动的、更高效、更开放、更富创造力的新科研范式正在诞生，推动这一范式健康快速发展，成为医疗产业各方共同的使命与责任。

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