产业研究|AI智慧医疗行业研究报告(四)AI智慧医疗行业正从技术验证的“试验田”跨入商业化爆发的“深水区”。全球市场规模2025年约393亿美元，中国市场达1157亿元，预计以10.5%的年复合增长率持续扩张。AI已渗透医学影像、药物研发、临床辅助决策等全链条，国家五部门明确8大方向24项重点应用。研究该产业有助于优化医疗资源配置、缓解供需矛盾；投资该产业可把握千亿级市场增长红利与国产替代机遇；培育该产业能提升我国在全球AI医疗领域的核心竞争力。 关键词：AI制药、智慧医院、AI医学影像、AI医学检验、AI健康管理 五 智慧医疗/AI医疗相关代表公司 （一）国外智慧/AI医疗相关代表公司 1.Tempus AI：数据壁垒定义AI精准医疗 积累了全球最大的专有数据库，4000家机构合作，与美国超65%的学术医疗中心以及超50%的肿瘤学家建立联系。截至25Q1，积累约4000万患者记录，拥有超300pb多模态健康数据。合作方包括FDA、美国临床肿瘤协会、梅奥诊所、西北大学、芝加哥大学，以及拜耳、阿斯利康、礼来、葛兰素史克等药企。 数据为核心推动AI精准医疗服务。公司整合基因测序、临床、药物分子数据实行下游服务是其核心优势，同时基于庞大数据集训练AI算法赋能药物研发和精准医疗。 FY25预期上调。公司持续业务拓展包括收购Ambry和Deep6AI，与阿斯利康和Pathos达成3年价值2亿美元数据建模许可协议，构建全球最大肿瘤学基础模型。FY25全年收入预期上调至12.5亿美元（yoy+80%），调整EBITDA有望转正。 图表：Tempus 主要业务和AI赋能点 图表：Tempus各业务板块收入和增速情况（单位：亿美元） 资料来源：Tempus官网，Tempus财报，申万宏源 2.Doximity：精准营销为核心的专业医生社区 Doximity是美国医生社区平台，覆盖美国超过80%的医生： 公司商业模式是向制药品牌收取订阅费，以庞大订阅会员基础推动营销数字化服务，提供医生在线协作、新闻阅读、研究、招聘信息、文档管理等。 GenAI主要功能为医生助手+精准营销：（1）药企端：AI自动更新每日疾病科普、药品信息、医生教育材料等内容生成运营报告；药厂处方销售数据实时整合到营销内容追踪医生处方行为；AI分析客户投放效果；（2）医生端：Doximity GPT，主要为医生助手，例如自动化文档处理、临床决策辅助、合规性保障等。 新闻源和AI工具成为关键增长领域：FY25Q3公司新闻源功能首次吸引100万名活跃处方者滚动浏览，AI工具调用量达180万次（QoQ+60%）。 FY26指引保守。收入指引619-631百万美元，中位数yoy为10%；经调整EBITDA指引333-345百万美元。保守原因预计主要由于大药企的预算收缩。 图表：Doximity主要服务包括医生社区、新闻推送、工作流辅助 图表：Doximity收入和利润情况（单位：百万美元） 资料来源：Doximity财报，Seeking Alpha，申万宏源研究 3.Recursion：自研管线创新药+合作里程碑 合作里程碑+自研管线共同推进：当前收入主要来源于合作药企的里程碑付费款，与罗氏、拜耳、赛诺菲、默克等战略合作，潜在里程碑付款超200亿美元。多项自研管线，其中靶向CDK7抑制剂REC-617处于I/II临床阶段，为公司AI驱动药物发现的核心成果之一。 强大数据和算力优势：公司拥有超2.3万TB数据集，通过Recursion OS训练AI模型，英伟达战略投资提供算力支持。 ClinTech战略关注临床中：包括实验设计、试验执行、证据生成，通过Tempus、HealthVerity扩展数据。 图表：Recursion OS药物发现流程 图表：当前收入主要来源于合作药企里程碑（单位：百元美元） 图表：高研发投入下亏损持续扩大，现金储备充足（单位：百万美元） 图表：目前AI驱动的药物研发管线（以肿瘤和罕见病为主） 资料来源：Recursion财报，Recursion官网，美投分析站，申万宏源研究 （二）国内智慧/AI医疗相关代表公司 1.讯飞医疗 继2023年10月公司首次发布星火医疗大模型1.0后，2024年6月27日，讯飞星火医疗大模型完成重大升级，其在医疗知识问答、语言理解、文书生成、诊断推荐、多轮及多模态交互等六大核心场景的能力显著提升，平均效果达85%，各项核心能力全面超越OpenAIGPT-4Turbo达5%。在中国信通院的权威评估中，该模型在个人画像、健康干预、病历生成与质控等多项细分任务上均领先市场主流模型，并在健康常识、疾病诊断、用药安全等众多专业方向展现出高度专业性。 2024年10月24日，讯飞医疗正式发布星火医疗大模型2.0版，模型在医疗海量知识问答等上述六大核心场景能力进一步显著提升，平均效果达到88%，核心能力全面优于OpenAIGPT-4Turbo/GPT-4o。公司同时发布星火医学影像大模型，结合安徽省影像云平台的亿级影像数据，打造智慧医学影像助手，可赋能“智慧质控－智慧诊断－智慧读片”全流程。2025年3月科大讯飞发布星火大模型X1，国内唯一全国产算力训练。以此基础发布星火医疗大模型X1，全科辅诊和利率达94%、专科辅诊和利率达90%、健康咨询解答率达89%，效果超过GPT-4o和DeepSeekR1。 基层医疗为重点场景，等级医院和患者服务开始提升：G端：截至24年底公司服务7万+基层医疗机构，涵盖30+省670+区县。B端：覆盖500+等级医院（百强医院中40+家、十强医院中7家）。C段：AI诊后管理在四川华西医院累计服务超120万人次，出院患者随访覆盖率100%；讯飞晓医APP下载量突破2000万次，用户好评达42%；在安徽省打造国内最大区域影像数据互联互通互认平台，数据服务超112百万次；讯飞助听器京东、天猫等主流平台占据品牌TOP3，累计销量14万+台。 图表：讯飞医疗业务覆盖G/B/C各场景 资料来源：讯飞医疗招股书，讯飞医疗财报，申万宏源 2024年公司实现营业收入7.34亿元，同比+31.98%，归母净利润-1.33亿元，同比减亏。公司的收入主要来自基层医疗服务和患者服务，2024年公司基层医疗服务/医院服务/区域管理平台解决方案/患者服务分别实现营业收入2.37/1.32/1.54/2.11亿元，分别同比-1.14%/+103.41%/+31.82%/+56.62% 图表：收入逆势增长，利润端持续减亏（百万元） 资料来源：讯飞医疗招股书，讯飞医疗财报，申万宏源 2.卫宁健康 国内医院核心诊疗系统厂商，覆盖范围从长三角逐步辐射其他地区。公司在中国核心诊疗系统市场中市占率第一，基层卫生信息系统涵盖上海市1/2、浙江省1/3、北京市11个区县等，承建区域平台150+，医共体57个，占有率全国第一。 1+X全链条产品矩阵布局院端+互联网医疗方向：公司通过WiNEX数字基座支持数字化产品、数据服务创新、互联网医疗、医药险联动几个场景。子公司纳里健康聚焦互联网医疗、环耀卫宁聚焦商保直付理赔、卫宁科技聚焦医保信息平台建设。 发布医疗垂类大模型WiNGPT3.0和医生助手WiNEX Copilot2.2:2025年5月发布新版医疗大模型WiNGPT3.0，接入DeepSeek，在推理能力、调用能力、循证能力进一步提升；新版医生助手WiNEXCopilot2.2推出50+智能体，通过可即用、可编排、可管理的方式助力医护场景。截至24年底公司累计为20+用户部署大模型和AI应用，25Q1新增80+用户。 图表：卫宁业务重点布局领域和代表案例 图表：业绩短期承压，行业环境因素为主要原因（单位：亿元） 资料来源：卫宁健康财报，IDC咨询，申万宏源研究 3.医渡科技：业内领先的AI医疗中台 AI大数据长期积累优势：覆盖2800+医疗机构网络、71+生命科学客户。AI医疗大脑YiduCore基于5000亿+专业tokens语料，累计处理11.5亿患者人次60亿授权医疗记录，疾病知识图谱覆盖所有已知疾病领域，联合顶尖专家产出20+高价值专病数据集。 业内领先的AI中台产品：公司AI中台以1中台+N模型赋能医、教、研、管各环节，顶层应用包含各类专流程、专病智能体，例如协同滕皋军院士打造首个肝癌诊疗智能体“小肝人”。截至2025年3月，YiduCore+融合DeepSeek的AI中台已部署30+顶级三甲医院。 图表：业务从数据治理和科研拓展至H/B/C各端 图表：AI大模型带动院端收入占比回暖 资料来源：医渡科技财报，医渡科技官网，申万宏源 4.嘉和美康：AI+电子病历领军，助力院端智慧评级 国内电子病历先行者，持续深耕电子病历和医疗大数据领域： 电子病历连续10年市占率第一，医疗大数据连续5年市占率前三。 AI赋能诊断支持、辅助诊疗、病情预警、疾病风险预测、临床科研、病例内涵质控、公卫检测等。 专科电子病历领先，25年发布V7版本，在急救、急诊、重症救治等领域成效显著。 大模型融合DeepSeek落地多重点医院，华为合作发布临床助手： 大模型赋能临床质量、临床研究、医疗服务、数据交换、数据处理等多领域，已在北京大学第三医院等头部医院实现落地。 华为合作伙伴大会2025上联合发布Clinical-Mate临床智能伙伴，一体机更已部署。 后续增量来自新智慧医疗评级要求出台，推动高电子病历评级医院升级和替换需求。 图表：公司业务路径契合新智慧医疗评级方向 图表：业绩短期承压，行业环境和投资公司重整为主要因素（单位：百万元） 资料来源：嘉和美康财报，嘉和美康公众号，申万宏源 5.润达医疗：华为合作，院端/体检/药店多布局 联合华为云打造医疗垂类大模型体系CDx+良医+晓慧：依托华为盘古大模型基座和多模态AI能力集成，润达构建CDx数据基座降低模型幻觉率，构建顶层医生端应用和患者端应用。发布“华擎智医”训推一体机，助力医院快速部署即开即用。 2025年5月MedBench最新评测获自测榜和专业榜双冠：医疗循证推理，包括构建动态权重分配、证据链回溯、不确定性量化三者融合，降低模型在医疗领域幻觉。 24年落地80+，包括长海医院、华西医院、齐鲁医院等。测算预计25年AI收入达2.5亿元左右。 未来落地方向包括院端、体检、药店、个人健康管理：（1）当前以院端部署为主；（2）体检场景携手美年健康推出“健康小美”数智健管师，预计逐步推广美年旗下600+体检中心；（3）药房场景携手广西柳药推动零售药店AI应用；（4）个人健康管理端通过“健康小慧”APP切入。 图表：依托华为盘古大模型，润达构建医疗健康智能体体系 图表：AI收入测算，预估2025年收入2.5亿左右 资料来源：IT之家，润达医疗财报，申万宏源研究 6.金域医学：自动化检验+医检大模型赋能 国内第三方检验领军之一，从实验室自动化到临床辅助决策： 全自动化宫颈癌筛查，宫颈癌筛查检测效率提升4倍，排阴率>70%，阴性准确率>99%。 金域医学数据中台+大模型赋能诊断，建立东方人种医检大样本和数据库，总量23.6PB，年增量1PB（约1000家大三甲医院年检测数据增量），推出“域见医言”大模型和智能体应用“小域医”。 截至2025年5月，小域医服务医疗机构达2万家，智慧报告解读75万+次，注册医生月活4万+名。 多巨头合作： 公司病理专家团队与华为云AI团队合作AI辅助宫颈癌筛查模型。 通过DeepSeek接入、腾讯云算力平台和大模型接入能力迭代“域见医言”，在智能问答、智慧报告解读、安全用药等场景提供临床辅助。 首批数据资产入表，资产金额达722万元：结核分枝杆菌耐药地图、宫颈癌筛查大数据分析报告等5款数据产品在广州数据交易所上线完成交易，合作对象涵盖疾控部门、制药企业、保险公司等。 图表：全自动化宫颈癌筛查系统，机械臂制片，AI辅助筛查30秒内完成初筛（左），小域医医生移动智能助手，核心面向基层医疗机构（右） 资料来源：金域医学官网，动脉网，申万宏源研究 7.迪安诊断：大数据+AI病理+健管三重战略 第三方医学诊断领军之一，具备数据优势：国内ICL已服务22000+医疗机构，每天接收检测样本达20+万个，产出医学诊断数据60+万个。依托海量数据构建医疗垂类大模型“启迪索微”。首批实现数据资产登记挂牌交易，杭州数据交易所上市宫颈癌筛查阳性率分析数据报告和OCR医学检验报告识别服务。 临床科研平台X-MedExplorer助力多项学术成果：（1）安徽医科大学第二附属医院通过其为甲状腺癌患者后续靶向治疗和精准干预提供高价值靶点；（2）与复旦大学中山医院合作在高血压合并代谢综合征分析中取得成果；（3）与北京妇产医院合作在微量元素暴露和胚胎移植结果相关性分析中取得成果。 子公司医策科技专注病理AI：宫颈细胞病理图像软件PathoInsight-T于2022年获二类证，可辅助医生快速定位病变细胞并生成报告，使阅片效率提升100%，漏检率降低。已签约湖北省70余家当地医院，在当地病理AI市场占有率约为70%；迪安自有实验室使用相关产品已提供300万份以上AI病理诊断报告。 图表：迪安AI产品分布，从B端迈向C端 资料来源：生物探索，中国机器人网，申万宏源研究 8.阿里健康：受益医药电商稳健增长趋势 医药电商平台业务保持GMV及用户ARPU稳健增长：FY21H1在线主营商家达4.83万（yoy+35%），SKU1.33万（yoy+91%），淘宝医疗健康品服务平台AAU超过3亿。 并表集团的优质广告营销资产后形成协同效应：阿里妈妈医疗健康类目独家营销审核权及附属权利等资产，FY25并表。 自营业务能力改善：2025年3月自营业务SKU达123万（yoy+33.6%），用户会员数超7800万。 创新业务布局云医院和云基建：（1）云医院：小鹿中医提供在线复诊与咨询、电子处方与药品配送及健康管理；（2）追溯码：国家指定的第三方药品追溯平台运营商；（3）AI辅助云基建：AI药品推荐、AI提升运营效率、DoctorU AI数字科普平台、医学AI助手等。 图表：阿里健康核心业务 图表：业绩进入稳健增长阶段，营收主要来自阿里健康大药房 资料来源：阿里健康公告，阿里健康财报，申万宏源 9.晶泰控股：从AI药研到AI4S AI+物理计算+机器人自动化融合的一站式药物研发平台：量子物理计算生成初始数据，突破传统AI模型对实验数据的依赖；自动化机器人实验室24*7不断实验累计数据；训练AI模型，包括自动化学合成、晶体结构筛选、多模态药物发现平台等。 业务线不断拓展：（1）早期核心是晶体结构预测，与辉瑞合作加快开发潜在COVID-19用药助力Paxlovid开发；（2）拓展至小分子、大分子药物研发，推出ProteinGPT生成蛋白质候选药物；（3）拓展至新材料、农业、消费品领域。 图表：晶泰各板块合作进展 图表：智能机器人收入增速加快，24年亏损开始缩窄（单位：百万元） 资料来源：晶泰控股年报，申万宏源研究 六 智慧医疗/AI医疗未来发展趋势 人工智能有助于提高医疗服务质量、 增加医疗服务可及性和降低医疗服务的价格。 美国耶鲁大学教授William Kissick提出了著名的“医疗不可能三角”。这个理论指出，在既定的约束条件下，一个国家的医疗系统很难同时实现 提高医疗服务质量、 增加医疗服务可及性和降低医疗服务的价格。现实中的医疗困境，如“看病难、看病贵”以及不断出现的医患矛盾，正是传统医疗体系“医疗不可能三角”的具体表现。 医疗AI的兴起可能为解决这一难题提供新的答案。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。 图表：医疗服务不可能三角 资料来源《医学困境：无限需求与有限资源》，甲子光年智库 在科技飞速发展与医疗需求持续增长的双重驱动下，AI与医疗健康领域的融合正不断深化，催生出一系列具有广阔前景的应用趋势，引领医疗健康行业走向智能化、个性化和服务高效化。 1.多模态数据融合驱动精准医疗进阶 伴随大模型及医疗技术的持续进步，多模态数据融合已成必然之势。通过整合影像、病历、检验报告等常见数据，并融合基因测序、蛋白质组学等前沿数据，多模态大模型能够构建起多维度跨模态理解的患者画像特征图谱，助力精准医疗。以肿瘤精准治疗为例，多模态大模型将通过构建“分子－影像－病理关联模型”，深度解析基因信息与影像特征，通过跨模态关联分析精准判断肿瘤的恶性程度和转移风险，为临床医生提供动态决策支持。 为应对医疗数据的异构性挑战，需要进一步提升多模态对齐与融合、非结构化数据解析能力，通过跨模态注意力机制或对比学习，将文本（如病历、医嘱）、图像（如X光片、病理切片）、序列数据（如基因组）映射至统一的语义空间，消除模态间的信息鸿沟。多模态医疗AI的落地依赖于医学专家、计算机科学家、数据分析师等的跨学科协作，以实现从数据到精准决策的高效转化，从而推动多模态大模型切实成为临床医生的得力“智能参谋”，显著提升诊疗效率与个体化治疗质量。 2.智能医疗助手革新医疗服务体验 患者对医疗服务便捷性和沟通性需求渐长，智能医疗助手基于海量的医学知识储备、患者全生命周期多模态数据的快速分析能力、独特的24小时连续性服务优势等，成为提升医疗服务体验的重要手段。未来，智能医疗助手不再局限于预约挂号、导诊咨询等基础工作，将深度融入患者诊疗全程。 例如，在慢性病等需要长期管理和服务的领域，医疗服务往往难以全方位跟上。而智能医疗助手可依据患者症状和病史，以通俗易懂的语言解释病情，辅助患者理解复杂的医疗方案；定时提醒用药、推送饮食运动建议，并根据患者反馈实时调整方案；在长期治疗过程中，通过多轮对话分析患者情绪变化，给予心理安抚，提升患者依从性。此外，借助先进的语音合成与识别技术，智能医疗助手能与不同年龄、文化层次的患者无障碍沟通，例如为老年患者放慢语速、使用方言交流，为年轻患者提供专业术语解读，全方位提升医疗服务体验，让优质医疗服务惠及更多人群。 3.AI驱动生物医药研发范式变革 政策支持、技术落地潜力以及市场需求的共同推动，将加速AI与医药的深度融合，驱动深层次的范式变革。大模型将高效整合多维生物数据，从基因组学到临床信息，加速从靶点识别到候选药物筛选的整个过程，助力药物发现和个性化治疗策略的制定。提前识别潜在的安全风险，从而降低临床试验失败的可能性。随着算法的不断优化和计算能力的提升，预计大模型将在未来几年内成为推动生物医药创新的关键力量，引领行业迈向更加高效、精准和个性化的新纪元。 4.云边端融合拓宽医疗应用版图 随着云计算、边缘计算以及终端设备技术的协同发展，云边端融合在医疗领域展现出极为广阔的应用前景，极大地拓宽了医疗应用的版图。云边端融合实现了医疗数据的实时处理与分析，为远程医疗、智能诊断等提供了有力支撑。云端基于强大的计算能力和海量的数据存储能力，负责处理复杂的数据分析和模型训练任务。在急救车、偏远地区诊所等场景下，边缘计算设备能快速接收 “端” 传来的数据，运用本地模型进行初步诊断和处理，保证了医疗数据的低延迟处理。而终端设备作为直接面向用户和数据源的关键环节，实现了医疗服务的即时响应。 云边端模式不仅提高了医疗服务效率，还降低了成本，使得优质医疗资源能够覆盖更广泛的地区，为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。未来，云边端融合将进一步推动医疗行业向智能化、网络化方向发展，实现医疗资源的优化配置。 5.AI设备普及开启主动健康新模式 随着智能穿戴设备的普及，结合远程监测技术，我们正迈入主动健康管理和智能服务的新时代。这些设备能够持续监测关键生理指标，实时预警并联动医疗团队，为用户提供个性化的健康干预方案。通过与医疗机构的合作，将智能穿戴数据融入医院信息系统，实现了患者自我管理与专业医疗服务的无缝对接。 同时，医疗机器人的全面发展正重塑医疗服务生态。手术机器人以其高精度操作，显著降低手术并发症，加速患者康复。康复机器人提供个性化训练方案，提升康复效果。护理机器人则减轻了日常照料的压力，而消毒机器人确保了医院环境的安全。这些创新不仅弥补了人力资源的不足，也提升了医疗服务的质量和效率，为医疗行业注入了新的活力。 · 整体来看： 针对我国医疗资源分布不均衡和优质医疗资源稀缺，通过AI赋能分级诊疗、远程诊疗、医联体建立普惠医疗体系 我国人口基数大、人均医疗资源比较少，AI有助于提升医疗资源触达，增加医疗服务全民健康覆盖程度，从而放大医疗服务价值，改变医疗服务范式。 图表：AI赋能医疗后的价值及呈现形式 资料来源：甲子光年智库 医护、医疗器械和药品、数据、技术等紧密联动，覆盖从基础科学研究到产业应用，全方位提升形成共力。促进医疗领域与非医疗领域链接合作，打造良性、可持续发展的生态体系。 图表：AI融合医疗，构建AI医疗服务与产业创新生态 资料来源：甲子光年智库 AI在医疗领域逐步实现医疗服务的价值，完成更好的创新、临床与社会价值——让AI融入医疗全场景全流程中，实现医疗服务质量、效率、辐射范围以及“医护－患者－工具”等生产关系的变化，推进智慧医疗发展与普及。 图表：AI正在逐步实现在医疗领域的应用价值 资料来源：甲子光年智库 在传统医疗时代，价值的产生和传递是线性、单向的。医生扮演主导角色，价值通过医疗机构传递给患者。 在AI医疗时代，价值的产生和传递变得多元化和非单向的。AI与医生和患者合作，提供个性化的医疗服务和决策支持。这种多方互动和合作使得价值产生和传递更加丰富和高效，进而改变生产关系，重塑新质生产力。 图表：在AI与医疗深度融合下，形成两套医疗服务价值体系 资料来源：甲子光年智库 END
