行业定位与宏观趋势 - AI医疗行业已告别概念炒作期，进入政策与市场双轮驱动的实质发展期，AI被明确为“辅助者”角色[2] - 2025年中国AI医疗行业规模将达1157亿元，预计2028年攀升至1598亿元，2022-2028年复合增长率保持在10.5%[3] - 政策层面，医保局首次将AI辅助诊断纳入立项指南，“十五五”规划指明方向，五部门圈出8大应用场景和24项具体举措[2] 技术应用与场景渗透 - AI应用边界从单一辅助诊断向药物研发、辅助决策、医疗信息化、医疗机器人等全链条渗透[4] - 医学影像为最成熟落地板块，AI阅片时间较人工缩短53%，检出率提升17.6%，2025年市场规模有望突破150亿元[10] - AI制药可让药物研发周期缩短40%，资金成本节省10%，研发成功率从10%提高至约14%[13] - 医疗大模型应用从通用型向专病专科深化，国内前100家医院中98家已完成大模型部署，33家研发出55个垂类大模型[8] 市场细分与规模数据 - AI医学影像领域覆盖率已达80%-90%，放射科、病理科等医技科室AI普及率远超其他科室[13] - 2022年AI检验市场规模逼近百亿元，预计2022-2027年保持13.56%年复合增速，2027年将达170亿元[13] - 2024-2028年中国AI制药市场规模预计从7.3亿元增长至58.6亿元，年复合增速高达68.5%，主攻适应症集中在肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）[14] - 脑机接口非侵入式应用占比达86%，主要用于注意力训练、神经康复等场景[18] 基础设施建设 - 截至2025年7月，共有206个算法医疗产品完成大健康相关备案，其中160家企业通过APP嵌入算法直接触达患者[6] - 医院端算力投入爆发，2025年新增算力采购需求占比达75%[6] - 一、二级医院中近半数医生已使用AI临床决策支持系统，工作年限11-15年的医生使用率最高达72.7%[8] 行业挑战与瓶颈 - 医疗数据存在“多而不优、散而不通”问题，2024年全国卫生机构101.1亿诊疗人次产生百亿条数据，但数据标准不一、非结构化存储问题突出[21] - 支付体系尚待完善，AI辅助诊断虽被纳入放射检查项目扩展项，但明确现阶段不重复收费，缺乏明确的医疗收费目录和医保准入[23] - 超五成医生日均工作超8小时，20.6%的医生超过10小时，诊疗压力下无暇撰写精细化病历，影响数据质量[21] 商业化路径探索 - 商业化路径可分为三个梯队：已跑通的医技科室赋能型AI、快速成长的临床治疗增值型AI、以及未来可期的健康管理型AI[27] - 健康元在AI落地中采用敏捷、轻量化模式，先快速验证可行性，确认价值后再持续投入优化[22] - 商汤医疗采取“标品化”策略，聚焦可复制的标准化产品以实现成本可控、回款快、现金流稳[28] - 普惠医疗成为重要方向，通过技术前移到健康管理、规模化复制摊薄成本等方式实现服务质量、可及性与成本的平衡[30]

公司核心理念 - AI医疗发展遵循三大原则：不替代医生、不脱离场景、不放弃普惠 [1] - 行业本质逻辑是提供贴合工作流的精准解决方案，而非“万能AI” [3] - 技术终极使命是实现普惠，让普通人享受可及、可负担的健康服务 [4] 技术基础与产品架构 - 公司“AI医疗大脑”YiduCore已累计处理分析超过60亿份医疗记录 [4] - 疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病 [4] - 构建超过1000个细分场景智能体，覆盖从智能病历生成到辅助诊疗决策的全流程 [4] - 采用“多智能体协同”架构，精准嵌入诊断、治疗、随访各环节 [4] 市场应用与业务实践 - 在肿瘤专科领域，AI诊疗助手通过TNM分期评估等功能提升临床效率与规范性 [4] - 参与5省13市惠民保项目，利用AI精算模型设计年保费低于100元的保险产品 [6] - 惠民保项目已累计服务参保用户超4000万人次 [6] - 通过医生数字分身技术将优质医疗资源下沉至更广阔人群 [7] 国际化与本土化战略 - 全球化路径强调“技术通用+本土适配”，与本地伙伴共创价值 [8] - 在文莱，BruHealth数字健康平台覆盖当地60%以上人口 [8] - 在新加坡，参与国家项目“MIC@Home”，为SingHealth集团旗下四家医院提供定制化应用Dr Buddy [8]

公司战略与实践 - 公司32年来始终将企业发展与国家战略深度融合，根据健康中国战略构建了从药材种植到智能生产的全链条质量管控体系 [3] - 公司通过AI赋能注射剂智能分装、建立全生命周期质量追溯系统，实现标准化与智能化融合发展 [3] - 公司创新"企业+基地+农户"产业帮扶模式，在保障中药材质量同时带动就业，实现健康帮扶与产业发展良性互动 [3] 行业研发创新 - 医药行业需要注重理论创新与产学研深度融合，建议企业加大研发投入 [3] - 建议企业建立"生产一代、储存一代、研制一代、构思一代"的梯次研发体系，在重点疾病领域布局专利网络 [3] - 行业应加大关键核心技术攻关力度，推动中药、化药、生物药协同发展，促进传统医药与现代科技深度融合 [4] 行业社会责任 - 医药企业应积极参与普惠医疗建设，可通过组织专家下沉基层、开展医疗帮扶、培训基层医务人员等方式助力优质医疗资源向欠发达地区延伸 [3] - 建议企业将社会责任纳入发展战略，建立系统化、可持续的公益机制，在服务人民健康中实现企业价值 [4]

联影医疗与Superhealth战略合作概述 - 联影医疗与印度Superhealth签署总价值超过250亿卢比（约合人民币20亿元）的多年战略合作协议，这是印度放射影像设备采购史上规模最大的交易[2] - 合作标志着中国高端医疗设备实现从产品输出到生态共建的重要里程碑，联影医疗的全球化布局进入全新阶段[2] 合作协议具体内容 - 联影将在未来5年为Superhealth即将建成的100家医院（拥有5000张床位）提供、安装并负责全生命周期管理一整套先进放射影像系统[4] - 合作涵盖联影全系高端产品矩阵，包括人工智能赋能的磁共振成像设备、160排CT、全身心脏CT、数字乳腺X光机和DR系统[4] - 这些设备将与Superhealth自研的电子病历和AI平台深度集成，实现院内与院际之间的影像数据共享和人群健康研究[4] - 联影将在印度设立专门的服务枢纽和零部件仓库，实现24小时内的设备响应时间，并计划创造超过1000个高技能岗位[5] 联影医疗海外业务表现 - 2024年联影医疗海外营收达到22.2亿元，同比增长33.81%，占公司总营收的22%[7] - 2025年上半年海外收入11.42亿元，同比增长22.48%，收入占比接近19%，增速远超行业平均水平[7] - 截至2025年6月，联影产品已服务于全球85个国家和地区的14800多家医疗与科研机构，全球装机量突破36000台/套[8] - 在印度市场，联影CT/MR市占率已跃居前三，PET/CT新增占有率位列第一[10] 联影医疗技术实力 - 在CT领域推出全球首创的uCT SiriuX双源CT，实现8ms全心时间分辨率与470mm超大能谱成像视野[12] - 在MR领域持续推出领先产品，包括全球首台5T全身MR、大孔径3T MR、零液氦MR和全球首台碳化硅MR[18] - 在分子影像领域，uMI Panvivo PET/CT实现1.4mm极限空间分辨率，时间分辨率达到210ps[12] - 联影的AI技术成为全球竞争力关键组成部分，已有超过20款产品获得FDA批准[12] - 2024年研发投入达到22.61亿元，占营收20%以上[12] Superhealth公司背景 - Superhealth是印度近两年崛起的创新型医院网络，由前Apollo Hospitals高管Varun Dubey于2023年创立[13] - 公司战略目标包括打造零等待时间、零佣金的医院体系，计划在2030年前建设100家医院，创造5万个医疗保健工作岗位[19] - 作为数字化为基础的医院集团，Superhealth将影像设备视为基础设施的第一块拼图[14] 合作战略意义 - 合作规模占到印度年度放射影像市场的10%以上，对GE医疗、飞利浦、西门子等国际巨头的垄断格局形成有力冲击[16] - 联影向印度输出的不仅是MRI和CT，更是一整套基于自主技术、AI能力、服务网络和运维体系的影像诊疗解决方案[16] - 合作体现了双方在普惠医疗目标上的高度一致，支持印度建立自主、技术先进的医疗基础设施[15] 行业启示 - 单一产品输出难以长期维持竞争力，必须以完整的服务体系和技术平台构建长期合作[21] - 印度、东南亚、中东等新兴市场为医疗科技企业提供了更大的增长空间[22] - 自主研发是企业走出去的底气，没有技术自主权就难以承接大规模订单[23] - 中国企业在高端医疗装备领域的国际地位正在发生结构性变化[24]

核心观点 - 蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ在2025外滩大会发布多项新功能 聚焦家庭健康管理 老年人防骗就医和医生AI助手开发 [1][2][3] - AQ已累计服务用户超1.4亿 其中近60%来自三线及以下地区 [1] - 公司通过智能体开放平台连接全国近百万真实医生 包括好大夫平台超20万线上问诊医生和300余位名医AI分身 [3] 产品功能升级 - 全新升级"健康档案"功能 实现就医资料 用药病史 饮食运动信息全面打通 [2] - 支持10大品牌智能设备数据接入 包括苹果 华为 vivo 鱼跃 硅基动感等智能手机 可穿戴设备和慢病管理设备 [2] - 新增AI智能皮肤检测功能 通过多模态大模型识别超50种皮肤疾病 支持舌苔拍测中医体质 毛发拍测脱发风险 全脸拍测肤质 [2] - 联合中国移动推出"AI打假防骗专线" 为老年人提供一键呼叫AI医生服务 [2] 医疗服务生态 - 形成AI诊室 健康档案 打假辟谣三大差异化特色 覆盖急症 慢病及老年群体需求 [2] - 上海黄浦区上线超200位家庭医生AI分身 覆盖40万常住居民及百万职业人群 [3] - 通过"数字家医·黄埔"智能体为社区老人提供24小时健康咨询服务 [3] 战略布局 - 公司成立医疗健康实验室 投入AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索 [3] - 致力于解决高质量数据积累 模型幻觉抑制和科技伦理建设等核心问题 [3] - 目标让每个家庭配备"健康管家" 实现永远在线 第一时间响应的健康服务 [2]

产品功能升级 - AQ健康应用推出健康档案功能 实现就医资料、用药病史、饮食运动信息全面打通 支持连接10大品牌智能设备数据并提供个性化健康建议 最多支持添加20个家庭成员[2] - 新增AI智能皮肤检测功能 基于大模型多模态能力可识别超50种皮肤疾病 支持拍舌苔测中医体质、拍毛发检测脱发风险、拍全脸生成肤质报告[2] - 联合中国移动推出AI打假防骗专线 老年人可通过电话一键呼叫AI医生辨别可疑信息或突发身体状况[3] - 产品形成AI诊室、健康档案、打假辟谣三大差异化特色 覆盖急症、慢病及老年群体需求[3] 用户覆盖与普惠医疗 - AQ累计服务用户超1.4亿 其中近60%来自三线及以下地区[1] - 连接全国近百万真实医生 打通好大夫平台超20万医生线上问诊 已帮助超300位名医打造AI分身提供24小时服务[6] - 东部省份三甲医院数量占全国50% 西部不足5% 农村执业医师占比不足全国20% 城市人均医疗资源是农村2.5倍以上[6] - 上海黄浦区上线超200位家庭医生AI分身 覆盖40万常住居民及百万职业人群 缓解家医服务压力[7] 技术平台与战略方向 - 发布智能体开放平台 助力医生开发专业化、个性化医疗智能体 推动AI医疗服务普惠化[6] - 公司成立医疗健康实验室 投入AI赋能MDT多学科会诊 重点解决高质量数据积累、模型幻觉抑制和科技伦理建设问题[7] - 通过AI助手实现名医分身有术、基层医生强技在身、家庭医生守护万家的目标[6]

产品发布 - 蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ在2025外滩大会发布围绕家庭健康管理、老年人防骗就医痛点的系列新功能 包括全新上线"健康档案"、联合中国移动推出"AI打假防骗专线"以及推出智能体开放平台助力医生打造AI助手[1] - 公司与中国移动联合推出"AI打假防骗专线" 老年人拨打电话即可一键呼叫AI医生 帮助辨别可疑信息或处理突发身体不适[1] - 此前已推出AI拍图打假、AI电话验真等系列工具打击医疗假广告 并公开招募民间打假团[1] 用户规模 - AQ自去年9月推出测试版以来累计服务用户超1.4亿 其中近60%用户来自三线及以下地域[1] 战略方向 - 公司致力于推动实现更具深度的精准医疗和更具广度的普惠医疗 目标惠及每个普通人[1]

蚂蚁集团AI医疗应用"AQ"发布 - 推出新一代AI医疗健康应用"AQ"，具备智能体名医问诊、用药提醒、医院智能服务、诊断参考等功能 [1] - 应用上线引发产业界和医学界对"AI如何真正服务普通人"的广泛关注 [1] - 聚焦AI赋能医疗的普惠性问题，探讨如何让技术成为"用得上、用得起、用得好"的医疗工具 [1] AI医疗应用现状 - AI医疗应用处于"局部突破、整体起步"阶段，在医疗装备智能化、医院管理信息化、辅助诊疗等方面取得实质性进展 [2] - 医疗装备智能化发展突出，新一代分布式低辐射CT系统能将传统CT辐射剂量降低至1/5-1/10 [2] - 医院服务信息化水平提升，挂号、分诊、缴费、取药等流程线上化大幅优化患者就医体验 [2] - 科研领域AI在肺结节识别、糖尿病视网膜筛查等场景准确率已达或超越普通医生水平 [3] 普惠医疗的AI应用场景 - AI在普惠医疗领域主要应用包括：下沉基层医疗、影像判读赋能、普适性问诊系统、重大疾病早筛、慢病管理等 [4][5] - 通过部署低成本扫描设备+云端计算模式，可解决基层地区缺乏大型设备和专业诊断能力的问题 [4] - AI影像识别系统可为基层医生提供第二视角，提升肺结节、糖尿病视网膜病变等高发疾病筛查准确率 [4] - 大语言模型结合医疗数据可建立面向基层的智能问答系统，覆盖程度可超过一般基层医生水平 [5] - AI在癌症、心脑血管病等重大疾病早筛方面价值显著，可提升效率实现"早发现、早治疗" [5] - 慢病管理领域AI可建立患者与医务人员间的信息桥梁，实现远程随访、数据监测、风险预警等功能 [5] AI医疗发展障碍 - 主要障碍在于现有体制机制的掣肘，包括管理结构封闭、数据封闭、医院组织结构制约、缺乏统一顶层设计等 [7][8] - 医疗设备采购、临床应用、数据获取等环节高度集中于医院，AI产品难以突破院内既有体系壁垒 [7] - 医疗数据封闭导致缺乏统一数据治理体系，无法形成全国范围内可调度、可打通的医疗数据网络 [7] - 医院"按科室分利"管理机制使AI技术难以获得内部支持，除非能直接提升科室"账面效益" [8] - 缺乏国家层面战略统筹，不同医院、地方、部门各行其是，导致重复建设、资源浪费 [8] 普惠医疗AI发展建议 - 需要系统性制度配套与资源重构，包括明确医院功能定位、建设智慧康养体系、重构产业科研医疗协作机制等 [10][11] - 推动三甲医院回归"诊治疑难重症、培养基层医生"核心职能，将基础诊疗任务下沉到基层医疗机构 [10] - 构建"新四化"智慧康养体系，形成以三甲医院为骨干、社区康养中心为支点的"智联网医院"网络 [11] - 建立科研机构、产业界、医疗体系三者分工协作机制，实现技术原始创新、产品化、场景验证的良性循环 [11] - 普惠医疗需依托国家医保、政府补贴、公益采购等多元化支付机制，政策层面应给予灵活试点权 [11]

AI医疗行业发展趋势 - AI技术正与医学诊疗全流程深度融合 从治疗决策到患者随访实现多维度重塑医疗体系 [1] - 医疗AI产品演进代表为蚂蚁集团推出的AQ应用 集成AI问诊 报告解读 就诊推荐等核心功能并链接全国5000多家医院资源 [1] - AI医疗的长期愿景是实现"普惠医疗" 通过技术创新使优质医疗资源均质化供给 [7] AI在肿瘤治疗中的具体应用 - 针对肿瘤治疗三大困境：治疗方案复杂 资源分布不均 随访薄弱 AQ应用提供针对性解决方案 [1] - AI辅助决策可整合患者多维数据 快速筛选适配方案 MD安德森研究显示AI使难治性乳腺癌治疗有效率大幅提升 [2] - AI智能体突破时空限制 患者通过手机即可获得三甲医院专家级建议 显著降低异地就医率 [2] - AI通过可穿戴设备实时监测健康数据 分析复查报告 提供情绪识别与心理支持 改善长期随访 [2] AI医疗产品创新案例 - AQ应用整合百位名医AI分身 提供7×24小时在线服务 包括深夜心理危机干预等传统医疗难以实现的功能 [3] - AI助手基于CSCO权威指南生成易懂内容 智能识别患者提问误区 粉碎网络健康谣言 [6] - 实现个性化教育推送 新诊断患者获疾病基础知识 康复期患者得锻炼指导 提升自我管理能力 [7] 行业现存挑战与突破方向 - 数据异构性严重 术语体系与采集参数不统一阻碍数据流通 乡镇网络条件限制AI应用效果 [8] - 需建立统一数据标准 培养医疗AI复合人才 提升医院硬件设施 组织AI技能培训 [8] - AQ等产品正改善专业度与可触达性 推动三甲医院资源技术下沉至偏远地区 [8] 人机协同模式构建 - 现阶段明确"AI辅助 医生主导"模式 建立透明决策路径 加强医AI协同 [7] - 需通过科普教育消除患者对AI的误解 明确其作用与局限 [7]

AI医疗行业发展趋势 - AI医疗已跨越概念验证阶段，正以数据资产为燃料、临床场景为轨道，开启效率革命 [1] - 全球医疗AI市场预计将以43%的年复合增长率冲向4910亿美元规模 [5] - 产业核心矛盾从"大模型与算力竞争"转向"数据价值深度挖掘"，数据质量、规模及稀缺性成为核心壁垒 [6][8] 主要企业动态 - 美股AI医疗龙头Tempus AI拥有2.5亿患者基因图谱和临床数据，商业版图覆盖药物研发、临床决策、患者管理全周期 [1] - 蚂蚁集团推出AI健康管家AQ，连接3600家医院、聚合百万医生资源，构建"技术-场景-临床"铁三角模式 [4][5] - 传统医疗IT企业凭借医院信息系统数据优势形成"系统服务+数据智能"复合竞争力 [7] - 诊断类企业如润达医疗、金域医学利用检验数据优化辅助诊断模型 [8] 技术应用场景 - 预防阶段通过早筛服务与慢病管理降低发病率 [6] - 诊疗阶段实现线上复诊开方与远程咨询 [6] - 康复期结合日常监测数据优化干预方案 [6] - 多模态交互、服务闭环连接、个性化决策三大能力直击医疗场景痛点 [4] 中国市场特点 - AQ平台承载8亿用户医疗需求，见证中国医疗数字化十年进程 [4] - 中国方案注重将技术沉淀转化为可信赖的AI基座，在数据安全与临床有效性间寻找平衡 [5] - 技术迭代围绕让专业医疗服务突破物理边界，实现可及性与公平性双重突破 [4]