国元证券：
《AI医疗行业研究报告：AI医疗前景广阔，政策助推应用落地》
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当人工智能遇见生命科学，一场关乎每个人健康的深刻变革正在悄然发生。从辅助诊断到新药研发，从健康管理到医保支付，AI正以前所未有的速度重塑医疗行业。国元证券最新研究报告指出，中国AI医疗市场规模预计将在2028年达到1598亿元，一个千亿级的蓝海市场正在加速形成。

近年来，人工智能正以前所未有的速度渗透到各行各业，而医疗健康领域无疑是其中最具想象空间的应用场景之一。随着生成式大模型的突破性进展，AI医疗正从概念走向现实，从单一场景走向全流程覆盖，从辅助工具走向核心决策。

国元证券近日发布的《AI医疗行业研究报告》深度剖析了中国AI医疗产业的发展现状、政策环境、应用场景和未来趋势。报告认为，在政策支持、技术进步和市场需求的共同驱动下，AI医疗行业前景广阔，正迎来爆发式增长的黄金时期。

01 千亿蓝海：AI医疗市场规模持续扩张

所谓AI医疗，是指通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，对复杂的医疗数据进行深度分析，辅助临床决策、优化诊疗流程、提升医疗效率的新型医疗体系。它具备智能化、高效化、便捷化的特征，应用前景广阔。

根据甲子光年《2024年中国AI医疗产业研究报告》的数据，2023年中国AI医疗行业规模为973亿元，预计将在2028年达到1598亿元，2022-2028年间的年复合增长率达到10.5%。在细分市场中，AI医学影像和AI制药增长最为迅猛。

其中，AI医学影像市场表现尤为亮眼。根据观研天下的统计，2024年中国AI医学影像市场规模约74.5亿元，同比增长160.5%；预计2025年将超150亿元，2026年将达235.7亿元。AI制药同样呈现高速增长态势，头豹研究院数据显示，2023年中国AI制药市场规模为4.1亿元，预计2024-2028年年复合增速高达68.5%，2028年市场规模将达到58.6亿元。

02 政策东风：国家层面加速AI医疗落地

AI医疗的快速发展离不开政策的强力推动。报告梳理了近年来国家层面出台的一系列支持政策，特别是2024年以来的密集政策部署，为AI医疗产业的发展注入了强劲动力。

2024年11月，国家卫生健康委等三部委联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，聚焦“人工智能+”与医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学科研相结合的四大领域，明确了84个细分领域的基本概念和应用场景，为医疗机构中的人工智能应用提供了具体的场景指导，加速了AI技术的落地实施。

同年，国家医保局发布《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次将人工智能辅助诊断纳入价格立项范畴，这标志着AI医疗服务的商业价值开始得到官方认可。

2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。

这些政策共同发力，形成了从技术研发、产品审批到临床应用、支付保障的全链条支持体系，显著提升了我国AI医疗的发展水平和速度。

03 场景深化：应用成熟度存在差异，大模型进入深化阶段

AI在医疗健康行业的应用前景广阔，但不同应用场景的成熟度存在显著差异。报告指出，影像智能分析、蛋白质结构生成与预测、健康数据监测与解读等场景应用较为成熟，而临床试验设计与执行等场景成熟度相对更低。

从商业化角度来看，行业龙头厂商对于AI+医疗投入力度持续加大。截至2024年底，能够对外提供医疗领域AI应用的产品和服务且已备案的模型和算法数量已达101个，呈逐步上升态势。

从医院端来看，以头部三甲医院为代表，国内各医院正加快对AI大模型的部署及应用。根据动脉网的数据，截至2025年4月30日，在国内排名前100的医院中，已有98家对外宣布完成了大模型部署，且已有33家医院在通用大模型的基础上进一步研发出了55个垂类大模型。

相比于通用大模型，专病专科大模型触及医院核心临床数据，更适用于复杂多样的临床医疗场景，并且需要医院的深度参与配合。例如，首都医科大学附属天坛医院推出了“天枢神经疾病”大模型，复旦大学附属儿科医院推出了“小布医生儿科”大模型，华中科技大学附属同济医院推出了“脑瑞康心（脑）血管”和“同济·木兰肿瘤”等专病大模型。这些专病专科大模型的诞生，标志着国内医疗大模型的应用逐步深化，从通用走向专用，从辅助走向核心。

04 技术演进：从深度学习到生成式大模型的三阶段跃迁

报告将AI在医疗领域的应用划分为三个阶段：

第一阶段（2017年及之前）： 机器学习与深度学习突破阶段。卷积神经网络在计算机视觉领域的突破推动了医学影像分析的进步，AI算法在各类疾病的影像诊断中逐渐显现出高于常人的准确率，AI与医疗开始进入初步结合阶段。

第二阶段（2018-2022年）： 商业应用启动阶段。2021年，DeepMind推出的AlphaFold2引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能，有望在新药研发和疾病治疗等多个领域发挥重要作用。同时，AI与硬件设备的结合逐步深化，部分诊断设备开始在无医生监督背景下运行。2020年起疫情的出现极大加速了AI在医疗领域的落地，图像识别被广泛应用于新冠肺炎检测识别。

第三阶段（2023年至今）： 生成式大模型爆发阶段。自GPT-4发布以来，医疗公司开始探索其在电子健康记录分析、病人数据管理和医疗文献综述等方面的应用。大模型在传统AI应用领域也展现出更高的预判精度，各行业龙头对于AI+医疗投入力度持续加大。

05 核心标的：谁在领跑AI医疗赛道？

报告详细分析了多家在AI医疗领域深度布局的上市公司，展示了各自的技术特点和市场定位。

卫宁健康 自2015年起积极布局医疗健康服务领域，贯彻“1+X”战略。2024年，公司发布医疗大模型WINGPT2.7版本，2025年2月发布WINGPT2.8和医护智能助手WINEXCopilot2.1，全面对接DeepSeek。截至2024年底，公司累计为20余家用户部署大模型及AI应用场景，2025年1-3月新增80余家用户。

创业慧康 通过“慧康云”的发展战略，以数据驱动业务变革。公司联合浙江大学计算机创新技术研究院进行了启真医学大模型的深度微调和持续训练，其在医疗领域的专业理解能力表现卓越。针对特定场景微调的小型专用模型，其关键性能指标甚至显著超越了参数量更大的通用模型，验证了垂直领域场景定向优化的重要性。

医渡科技 打造了“AI医疗大脑”YiduCore，深耕“AI for Medical”、“AI for Life Science”、“AI for Care”三大领域。医渡AI中台已落地30多家知名三甲医院。在临床诊疗场景，AI诊疗助手在中山大学肿瘤防治中心、北京大学肿瘤医院等机构落地应用，TNM分期评估准确率可达90%，耗时可减少70%。

东华软件（东华医为） 基于DeepSeek、Qwen等国产大模型技术，构建医疗专属大模型生态，在智能辅助诊疗、电子病历智能辅助生成、病历内涵质控等核心场景实现突破。相关成果已在北京大学第一医院、青岛大学附属医院、安徽省立医院等三甲医院落地验证。

润达医疗 成功打造了AI医疗全场景化应用，医疗智能体“良医”和健康智能体“晓慧”两大智能体贯穿“防-治-管”全流程。公司与华西医院成功推出消化科领域“睿兵Agent”，与齐鲁医院发布“齐鲁·心擎-急性胸痛大模型”等AI智能体，已累计为百余家医院提供了数字化智慧医疗解决方案。

晶泰控股 是基于量子物理、以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平台。公司打造的人工智能小分子药物发现平台可将药物发现周期缩短至传统1/3，其小分子药物解决方案可减少90%湿实验消耗。2025年上半年，公司实现上市一年来首次半年盈利，营收同比增长404%。

Tempus AI 是一家在医疗健康领域应用人工智能技术的美国公司，建立了全球最大的临床和分子肿瘤学数据库之一，数据网络覆盖超过2000家医疗机构，积累了超过9亿份文档和超过560万份匿名患者记录。公司三条产品线协同工作，形成检测服务-AI应用-决策分析的循环。

06 未来展望：AI医疗的无限可能

AI医疗有望解决医疗界长期存在的“不可能三角”——就诊速度快、医疗费用低、治疗水平高难以同时满足。AI赋能下的医疗服务可以大规模接待患者，实现随时随地的无限供应，并且其水平会随着持续训练迅速提升，已经达到了具有10至15年临床经验医生的水准，且每月还在不断进步。

随着新药研发周期的大大缩短，将靶点发现和分子设计从“十年磨一剑”到高效突破，医药价格也会越来越惠民。AI医疗相对传统医疗的优势十分明显：提高诊断准确性、提升医疗效率、加速药物研发、实现个性化医疗。

展望未来，AI与医疗的深度融合将重塑整个医疗生态。从院前预防、院中诊疗到院后康复，从患者服务到医院管理，从药物研发到医保支付，AI将全面赋能，推动医疗健康产业迈向更加智能化、精准化、普惠化的新时代。

风险提示：

1. 人工智能大模型技术在软件及服务领域的落地节奏低于预期的风险

2. AI医疗相关政策落地进度不及预期的风险

3. AI医疗产业发展不及预期的风险

4. 行业竞争加剧的风险

5. 宏观经济环境变动的风险