“AI+”重构未来医疗范式，还需打通哪些“关卡”？｜AI医疗浪潮⑲

21世纪经济报道记者季媛媛 上海报道

在人工智能（AI）技术重塑全球产业格局的浪潮中，医疗健康领域正迎来一场深刻的变革。

这样的优势也被运用在医疗器械产业中，在2025中国国际医疗器械展览会（CMEF）上，21世纪经济报道记者观察发现，今年展会期间，多家医疗器械巨头带来的关键词包括：“AI加速产品迭代升级”“AI赋能”“AI创新促‘新质’之力”“AI开放创新生态”等。

显然，AI在构建未来医疗生态的宏伟蓝图中，已成为一个不可或缺的关键要素。

谈及目前AI在医疗器械产业中的运用场景，西门子医疗大中华区总裁、全球领导委员会成员王皓对21世纪经济报道记者表示，人工智能在医疗器械产业中的应用极为广泛，它不仅涵盖了多个层次，而且正在推动医疗设备的智能化和个性化发展。目前，在扫描设备中嵌入了AI技术，同时也有基于云服务的AI应用。众多企业正在致力于大数据与AI的结合。而在不久的将来，DeepSeek作为一个大型模型，也将扮演重要角色。

为什么AI在医疗领域的应用突然变得如此热门呢？“这是因为医疗领域存在许多机遇。当前，医院面临的主要难题在于信息不对称，以及信息整理不善所带来的碎片化问题。大数据和大模型的能力恰恰体现在对这些信息的整合上。”王皓指出，目前，医院应用AI的一个核心方向在于为医生、护士及患者提供更为结构化且条理清晰的数据支持，该领域蕴藏着巨大的发展潜力，众多医疗器械企业正积极投身其中，推动相关工作不断前行。

AI，作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在深度重塑医疗健康领域。

巨头布局“AI医疗”热

根据Global Market Insights的报告，全球“AI+医疗”市场正在迎来快速增长，预计年均复合增速将超过29%。招商证券也指出，该市场规模已超过50亿美元，并预计到2032年将达到700亿美元。而从市场结构看，药物发现和医学影像是AI应用最重要的两个领域，合计占比超过50%。

以医学影像赛道为例，传统的影像质控模式长期受限于优质资源稀缺、人工评估效率低、区域间质控标准不统一等痛点，导致不同医疗机构间影像质量存在差异，直接影响临床诊断准确性和一致性。

本届CMEF上，高端医学影像设备三巨头均带来了AI产品及相关解决方案。西门子医疗方面披露，目前，西门子医疗全产品线已实现了AI赋能，包括X光机、CT、核磁、超声、DSA等设备。同时，AI产品和解决方案已经实现疾病诊疗的全周期覆盖，从预防、筛查、诊断到治疗及康复管理，在临床路径的每一个关键节点为诊疗决策提供智能支持。通过与人工智能技术的深度整合，不仅提升了设备的诊疗性能，更优化了工作流程，提升工作效率，帮助医生在更短时间内获得更精准的诊疗结果。

在展会期间，西门子医疗宣布携手中华医学会影像技术分会和中国电信，共同启动了基于生成式AI的“全流程影像质控共创项目”。

GE医疗方面披露，针对传统影像效率与精度双重挑战，GE医疗量子CT平台深度融合中国团队创新研发的“源啓”智能工作站（AW Insight），通过全AI智汇工作流，实现全流程自动完成后处理、重建和结构化报告，提升诊断效率和成像质量。提速方面，源啓智能工作站焕新后，医学影像重建算力比传统后处理工作站提升13倍，AI应用运行提速4~10倍。

以主动脉CTA影像重建为例，以往后处理工作站的重建速度平均为15分钟，而源啓工作站的AI工具从抓取到CT影像、到进行重建并生成结构化报告仅需1分钟；提质方面，源啓可以自动识别和分割血管、夹层、斑块和病变，快速精准检测出血部位、范围和出血量，特别是针对有黄金救治需求的急诊卒中与创伤抢救场景下，显著优化治疗方案和救治效率。

展会期间，在超声领域，飞利浦带来了EPIQ CVxi 心血管Al介入诊疗一体超声系统，采用多影像的评估方式，实现诊疗过程可视化，减少手术时间，提高临床工作效率。

在AI的加持下，飞利浦本次展出的Elition Al+全域智能磁共振首次搭载SmartSpeed第四代AI加速技术及SmartSpace智域AI工作平台，通过AI源头增强，实现3倍扫描加速，全面实现流通量跃升。

有券商分析师在接受21世纪经济报道记者采访时指出，目前，AI技术正与器械设备深度整合，预计将显著提升医疗器械的智能化程度。具体而言，这一技术融合有望推动医学影像设备、智能可穿戴设备以及医用机器人等前沿创新医疗器械，朝着更加智能化、精准化和个性化的方向稳步发展。通过加大对多模态大模型、扩展现实、柔性感知等前沿技术的支持力度，这些技术将为医疗器械设备赋能，进而促进高性能人工智能医疗器械创新产品的开发。

本土如何差异化竞争？

目前，AI医学影像主要有三种ToB的商业模式：平台分成、软件售卖、硬件结合。平台分成模式中，企业与基层医院合作，提供影像智能诊断服务，按诊断数量收取费用，即承接医院医疗影像的部分外包服务，并从中获得分成；软件售卖模式是与大型医院、体检中心、第三方医学影像中心合作，提供技术解决方案，出售“AI+医学影像”解决方案的使用权或使用期间定期收取使用费；软硬件结合模式则是在医疗设备中加入智能模块，硬件捆绑软件销售，将产品功能嵌入到硬件设备当中。

而在跨国龙头加速AI+医疗市场布局之际，国产器械企业也在铆足马力向前奔跑，眼下，已有多家龙头上市企业涉足AI医疗影像领域，通过自主研发和战略合作，构建了广泛的智能化产品体系及商业化模式落地。

例如，本次展会期间，盈康一生现场展出的肿瘤治疗+AI方案，覆盖了乳腺疾病早期筛查、个体化治疗及康复管理的全周期体系，展出了数字乳腺机和多功能理疗仪两款核心产品。其中，数字乳腺机也被称为乳腺癌早筛“最强尖兵”，采用AI乳腺智能分析系统，能够对肿块类型、BI-RADS分级、良恶性预测进行智能分析，病灶检出率、良恶性预测准确率达93%以上。

“AI不能取代医生，主要是辅助医生做决策。目前，我们正在加速推进全设备的AI化，未来将着力推进从设备AI向场景AI迭代升级。”盈康一生现场相关负责人介绍，“开放平台、广链资源，是盈康一生服务能力快速提升的关键之一。公司通过链接更多生态方，进一步打破了数据孤岛，加速重构研发范式，加快场景落地应用，以‘无界共创’模式推动AI医疗从零和竞争走向价值共生，不仅实现了与生态方的共创共赢，也为产业升维提供了新技术引擎。”

在本届展会上，国产器械龙头医疗影像龙头联影集团也带来了MR、CT、MI等领域的AI应用布局产品及解决方案。与此同时，联影集团方面披露，正依托自身在医学影像和医疗AI领域的长期深耕，以及在设备端、合作生态方面的强大优势，融合文本、影像、视觉、语音、混合等多模态大模型，构建起一个医疗垂域、多模态协同、自主进化的大模型——联影“元智”医疗大模型（简称：uAI NEXUS）。该模型不仅吸收DeepSeek等通用大模型在处理自然语言、长文本方面的最新进展，还通过垂域专精、私域知识微调，实现医疗场景的深度适配，并通过整合不同模态大模型的能力，可根据不同医疗场景需求孕育出自进化、多模态、自适应的医疗智能体。

“大模型的竞争已经从单纯的 ‘参数竞赛’，逐渐转向围绕‘生态协同和场景落地’的下半场比拼。未来由文本、影像、混合模型能力驱动的大模型基建，将有机会全面重塑AI产品的应用形态，催生一系列能够持续学习进化的智能体，最终将智能真正转化为生产力。联影元智医疗大模型正是这一转型的基石，将为后续智能体的全面应用爆发奠定坚实基础。”联影集团董事长薛敏指出。

探寻新增长

AI技术与医疗的深度融合体现在医疗产业不同的环节，大数据AI技术能够赋能创新药物研发的不同阶段，缩短药物研发周期，并通过AI技术提升新药研发的成功率；在临床诊疗阶段，通过AI可提升诊断的准确性，为医生提供更为精准的诊疗决策。医疗数字化更成熟地发展有赖于大规模的结构化、标准化的医疗数据，进而基于此训练出更加精准的算法模型。

然而，医疗数字化目前仍处于初级阶段，各领域虽有喜人尝试，但应用场景仍相对有限，距离全面成熟应用尚有较长路程。

王皓认为，医院信息的不对称性，既显现于医生所掌握的信息层面，也反映在向患者传递信息的过程中。而不论是在中国还是国际上，医院数据的敏感性都使得与AI相关的云服务应用面临诸多限制。许多独立的AI系统都是在云端运行的。目前，产业正在探索多种方法。具体而言：首先，建议优先考虑国内云服务，而非国外选项。其次，本土企业可通过与国有机构合作部署，专注于提供算法服务，不直接持有相关数据。

“我一直强调，技术本身并不是问题。对于我们的社会而言，投入了大量资金和人力，技术发展到今天，它必然会有所突破。我们接下来的重点工作是探索如何与中国的机构、中国的生态系统合作，共同推动人工智能的发展。”王皓透露，西门子医疗在上海已经建立了一个超算中心（中国的自主超算中心），也已经组建了本土AI团队，加速该赛道的布局。

在技术加速发展的当下，企业也在借力AI的潜力挖掘产业的下一个增长点。而从市场新增长点的挖掘方向来看，中信证券首席医疗健康产业分析师陈竹认为，AI相关公司正备受瞩目，成为市场热点。

以Tempus AI和recruiting为例，特别是Tempus AI，其市值已接近80亿美元，换算成人民币则超过600亿。这无疑表明了资本市场对AI公司的高度认可。

“从资本市场角度看，AI的第一阶段是信息大爆炸社会中的数据变现。我们的大模型和小模型为信息付费，这是数据变现的第一步。”陈竹指出，Tempus在2024年收入近6亿美元，主要来源于数据交易和数据训练，同时它也提供基于自身数据的SaaS服务。资本市场认为这是AI能够迅速落地的第一阶段，医疗领域是一个深度垂直的模型，影像领域的深度垂直未来在数据可信性方面还有许多潜力可挖掘。

另外，AI能够快速落地的另一个领域是智能化诊断。陈竹进一步指出，如何通过AI提高诊断效率，这是医院层面关注的热点话题。从美股市场的第二波上涨中可以看出，专注于早期诊断和筛查的AI医疗公司，如Firefly Neuroscience和Tempus AI，正成为市场的新焦点。

目前看来，AI界普遍认为基因领域可能率先取得突破，基因领域中基因数据可以达到PB级别的规模，这是普通人类无法分析的，而该赛道与影像领域相似，如何通过自己的影像和基因设备积累数据，这可能是资本市场第二步关注的焦点。

“从资本圈的视角来看，AI领域在影像领域有落地的潜力，尤其是影像领域的早期阶段，数据交易或数据丰富度的提升是关键。”陈竹强调，这些方向都将成为中外医疗器械厂商可以聚焦的重要方向。

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