2025年AI精准医疗市场专题分析

易观分析2025年12月 本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws 01演进过程 AI精准医疗演进：从科研成果走向临床应用的平台转化 精准医疗是融合基因检测、大数据与生物信息技术，通过识别疾病靶点，实现个体化精准诊疗的新型医疗模式。这种模式的出现标志着医疗从经验向数据智能转变，核心是“以数据为引，以智能为用”。中国在社会需求逐渐凸显、技术发展演进的背景下，以政策为引导，构建覆盖科研、临床、医保的全链条体系，快速完成从落后到部分领先的跨越，走出了一条从技术引进到平台落地的实用主义路径。 平台转化 2023年至今 国际：强化隐私保护，个人基因保护中国：统一数据标准，推动科研成果向临床转化 配套体系搭建 2020-2022年 国际：AI辅助诊断进入临床实践，个体化医疗入保中国：基层整改，靶向药入保，医疗体制改革 技术规范完善 2017-2019年 精准医疗战略提出 国际：各国提出基准医疗计划，聚焦科研积累，强调基因数据库的建设中国：注重战略实施，政策推进，平台搭建 2004-2016年 基因科技起点 1960-2003年 国际：精准医疗从科研向临床探索过度中国：自主研发起步，聚焦研究。借助国家科技计划加快布局生命科学，相关企业兴起 国际：人类基因组完成中国：起步晚，实验技术薄弱，依赖国外科技 政策推动精准医疗朝着更全面、更可及的方向发展 从医疗信息化到“互联网+”医疗、再到精准医疗，符合新的社会需求和技术基础的医疗战略规划在政策引导下不断被确立，从监管制度建立、制度规则拓展、审批通道提速等不同维度，政策都在推动精准医疗向更全面、更可及的方向发展，为精准医疗提供了坚实的基础和明确的方向。 从体系设计到技术落地，支撑精准医疗多元生态 体系搭建 结构 通过推进分级诊疗、医联体与县域医疗共同体建设，形成以基层为基础、双向转诊为纽带的服务网络，打通医院之间的物理协同。推动医保支付制度改革、绩效考核与服务采购制度创新，鼓励用新型高效的诊疗方式并完善线下支付制度，为后续信息化与精准化转型建立制度支撑。 制度 平台完善 建设全国健康信息平台，推进电子病历、远程医疗平台与大数据中心等基础信息设施，为精准医疗的发展和研究提供海量数据的同时，也打通了医院之间的数据协同。实现线上线下一体化结算与报销，为精准医疗远程问诊、数字疗法等应用提供线上支付方式并建立针对性合规机制，使数据、平台与支付机制的信息化制度规范。 基础能力 X 管理创新 应用落地 明确基因检测、AI辅助诊断等技术的临床准入标准，保障精准医疗在安全、合法框架内实施。借助国家重点研发计划与区域医疗创新试点，加快推动精准医疗从研究走向产品，从试验走向标准化服务。同时，鼓励相关企业对研究成果进行产业转化。 准入与监管 科研与产业化 AI助力院内医疗服务的高效、精准、可及性提升 在当前医疗系统中医疗资源分配相对不均、优质医疗资源集中、基层服务能力薄弱和三甲医院过度拥挤的现实背景下，AI技术可通过智能诊断辅助缩短治疗时长、提升准确率、优化资源配置并改善患者体验，缓解供需矛盾。AI精准医疗在提高医疗服务的高效、精准、可及性等方面具有广阔的市场空间。 老龄化、慢病高发背景下，对个体化院外延伸服务需求拓展 随着国内社会老龄化加剧、慢病高发，以及社会大众对诊疗质量、效率和体验的更高要求，以及对个性化治疗方案和主动化健康管理模式的积极追求，社会整体对医疗服务的需求广度和深度呈现出显著的升级态势。 AI技术群能力提升，精准医疗进入大模型驱动阶段 ，AI快速发展，如AI影像识别、数字传感器、智能穿戴、生物数据分析普及，促进了医疗精准系统的进一步升级。同时随着数据量与数据维度的爆炸式增长，A技术与精准医学的深度融合，形成大模型驱动下以数据流动和智能决策为核心的新闭环，推动医疗行为从模糊、静态、割裂走向精准、动态与协同，最终实现干人干面、长期管理的个性化精准医疗服务。 精准医疗进入大模型驱动阶段 AI技术群能力提升 多模态识别与分析能力显著增强 医疗垂直大模型加速落地 中国市场上医疗大模型快速涌现，截至2025年9月医疗大模型发布约220个，相比2024年（94个）、2023年（61个）增长明显； ，上下文能力跃升至百方级别，视频理解与长视频推理能力提升明显，融合图文+音频+视频的全模态落地，使得长文档理解分析、知识库推理、持续对话和记忆能力更强；在模型分辨率提升、多模态推理能力增强、病灶自动分割史精确，有助于提高影像筛查准确率，减少医生阅片时间，实现从单纯影像判读到“影像+病史“联合推理的升级。 大模型驱动下的精准医疗闭环 ·病前预警：大模型基于多模态数据进行联合风险评估，升级至病前主动预警；：个体化精准诊断：AI影像+病史+实验室指标+动态检测+遗传数据联合推理，为医生提供大模型统筹多模态证据后的可验证推理判断；·靶向治疗：AI根据个体特征推荐最优治疗策略和长期管理方案，根据药物基因组学预测不良反应风险；健康管理：多模态数据融合成为个性化健康管理方案的基础，在长期维度上提供慢病管理的动态用药与监测方案，以及个体化生活方式干预建议。 大模型易用性与可靠性持续优化 ，模型数学/逻辑/代码/规划能力显著提升，工具调用、规划、执行能力增强，能规划并执行多部任务，并且在真实世界中自动执行工作流；，防幻觉、可控生成等大模型竞争核心方案，在可验证推理、知识校验模块、幻觉减少等能力提升。 提升医患沟通及交互体验 智能传感数据密度与规模跃升 ：大模型可将复杂医学术语转为患者易懂语言，生成个性化沟通方案，自动记录、总结、整理门诊沟通内容，帮助医生将时间精力用于核心关键判断；智能助手、智能交互系统等为患者提供伴随式健康助理，避免单向获取信息的亢余低效，提升患者治疗依从性与健康方式选择， ，智能硬件普及带来高频、高质量的生理与行为记录，每天可通过持续监测生成数方级数据点，成为疾病风险预测模型的主要训练来源和慢病管理策略优化的重要依据。 个性化治疗价值升维带动AI精准医疗市场规模高速扩张 在产业政策的支持下，医疗市场基于智能硬件和人工智能技术迎来变革，传统的临床服务、患者服务、医疗科研、运营管理等场景加速应用AI赋能，中国AI医疗市场产业化进程的加速，2024年中国AI医疗市场整体规模达到1062亿元。 在AI医疗成为产业智能化的“基础引擎”背景下，受益于更密切的政策支持，AI精准医疗直接切入肿瘤筛查、慢病管理等高价值场景，以诊疗精准性与长期健康干预为价值追求，市场空间有望高速扩张。2024年中国AI精准医疗市场规模达到351亿元，预计2028年有望达到760亿元。 院内场景应用：个性化精准治疗方案，提升全流程诊疗效率 ，目前国内医疗机构已逐步在导诊、诊断与治疗环节大规模引入智能导诊、影像/病理AI、放疗计划自动化、临床决策支持等智能化应用，AI赋能不仅通过缓解人力不足、提升流程效率、标准化诊疗证据、缩短患者等待与住院周期，提高了诊疗效率，推动了治疗方案的个性化、精准化。 ○治疗 ·现状痛点： ·现状痛点： ·现状痛点： 患者对于科室选择学习成本高；医院门急诊挂号与分诊压力大；专科号、床位等院内资源配置动态效率较低 影像、病理等检查量大；不同机构多源数据互通采纳效率低；临床诊断解读能力不均，AI辅助诊断在低级别医疗机构覆盖较少； 放疗/手术规划高度依赖人工，耗时且主观差异大；靶向/免疫治疗个体化证据不足、随访与疗效评估周期长； A/赋能的优化方尚与价值逻辑： AI赋能的优化方尚与价值逻辑： AI赋能的优化方向与价值逻辑： 智能分诊与触达：依托自然语言理解及病案结构化数据智能化提供挂号建议、检查建议； 自动化放疗计划：AI基于影像自动勾画器官/靶区、剂量预测与优化，缩短从影像到可执行计划的时间、并提高质量稳定性； 影像自动化与工作流重构：“AI初筛+人工复核”缩短报告时效，避免漏诊/误诊； AI+数字病理：逐步转向全数字化托管与AI预筛，减少病理学家负担并提高基层诊断能力；多模态融合诊断：将影像、病理、基因检测与临床检验数据融合，AI大模型基于深度学习和知识图谱辅助医生进行精准诊断与治疗决策；检验与分子诊断自动化解读：AI自动生成结构化报告和临床注释，降低人工解读门槛并提升报告一致性， 患者流量预测与资源调度：基于历史流量与季节性模型预测门诊高峰，联动门急诊预约/加号策路，提升资源利用率； 手术辅助与机器人智能化：术前影像+AI辅助解剖定位+术中导航/AR，提升微创手术的精确度并减少并发症； 虚拟导诊与数字人：诊前阶段完成风险筛查与就诊指引，缩短患者到诊前的准备时间与现场分诊负担； 临床决策支持：基于患者分子谱和多模态数据的治疗，加速精准用药选择并提高个体化治疗匹配率； AI+早期筛查：AI分析多组学数据（如影像、基因、代谢组）识别超早期疾病信号，提升筛查灵敏度。 疗效与随访的数字化监测：远程监测+AI早期识别疗效不佳或毒副反应风险，支持及时调整治疗方案。 院外场景：全方位长期健康干预，推动医学健康领域的全面革新 AI技术力量加入使得医疗模式进一步从“被动疾病治疗”向“主动健康管理”的转变，医疗场景与重心从院内进一步延展至院外，通过健康监测、慢病管理、早期筛查等手段，实现对个体健康的全方位干预，推动医学健康领域的全面革新。 院外场景 健康管理 早期筛查 现状痛点： 现状痛点： 早期筛查普遍价格较高；用户使用过程中易出现取样不规范情况；患者多数筛查是偶然行为，缺乏动态风险评估； 医患远程互动质量差、患者依从性低；存在缺乏标准化康复路径；设备成本与专业支持仍偏高；医疗数据与健康管理数据难以对接存在割裂； AI赋能的优化方向与价值逻辑： AI赋能的优化方向与价值逻辑： 患者依从性与院外管理：基于多模态数据的数字个体健康档案辅助长期健康管理与疾病复发风险预警；AI智能助手通过用药提醒、生活方式干预、分析用药记录与身体指标的关系等功能，实现患者全周期管理； 检测指导：智能问诊与交互系统可实现主动早筛提示与检测指导 自动判断检测有效性：AI影像分析可用于肺结节、宫颈癌等早筛辅助判断，1图像识别+传感算法可自动判断检测有效性； 患者教育：通过生成式AI提供智能化健康教育与心理干预，结合AI交互系统随时响应患者疑问，并提供个性化的健康教育内容； 风险评估与分层管理：多模态AI可融合基因组+代谢组+生活数据实现个体化风险评估；智能推荐系统以及基于多元数据构建的个体化疾病预测模型实现个体化风险评估； 个性化康复指导：智能康复机器人+AI算法设计个性化康复方案，AI运动捕提与姿态识别实现居家训练动作评估； 打造以数据资产与AI能力为核心的“数据-算法-服务”产业链条 海外路径参考：Tempus专注构建数据能力实现精准医疗 TempusAl成立于2015年，此后专注于构建能够实时获取医疗数据以实现精准医疗的平台。公司的Tempus平台使得医生、诊断公司、药企之间能够自由交换数据，打破了数据孤岛，有利于发掘数据的潜在价值，借助AI加快精准医疗的进步。Tempus平台最初聚焦于肿瘤领域，此后逐渐拓展至心脏病、精神病等其他疾病领域。2024年6月公司在美国纳斯达克上市。 战略性扩张AI精准医疗闭环 持续筑高数据资源壁垒 收购基因检测公司AmbryGenetics：拓展“遗传病检测+肿瘤检测”双线发展路径，快速扩大儿科、心脏病、罕见病、生殖健康和免疫等检测覆盖面；收购数字病理公司Paige：加速肿瘤Al基础设施平台建设转型，强化其在制药研发、临床诊断等环节的底层能力；收购临床试验加速技术商Deep6Al：显著增强其数据规模，加强了Tempus临床试验匹配、患者招募等AI应用能力； 截止2025年第二季度，TemPus积累的数据容量超过350PB，其中DNA+RNA图谱约33万份、测