AI技术与医疗健康领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透于医学影像、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发、医疗机器人等多样化场景中，成为提升医疗服务水平的重要驱动力。其中，AI医学影像率先实现商业化，资本集聚度高，有望在未来10年迎来高速增长；AI药物研发、医疗信息化亦在一级市场受到广泛关注，发展前景广阔。

医疗AI产品以助力降本增效、提升各级医疗机构诊疗水平为核心目的，能有效扩大医院服务半径、缓解医疗资源紧张、推动医疗资源合理配置。未来，以临床价值为导向的医疗AI产品将实现多元化发展，头部企业通过与顶级科研资源、医疗机构合作，在保障数据安全与合规的基础上，使用大量优质数据对算法模型 进行持续打磨，推动产品的横向扩展和纵向延伸。覆盖多部位、多病种、多模态的诊疗一体化解决方案将成为医疗AI企业提升竞争力的关键所在。

数据积累与共享筑牢医疗新基建的底座。在医疗信息化领域，我国已进入临 床信息化（CIS）阶段，各医院以电子病历为抓手，打通检查、医院信息系统（HIS）、ICU监护、手术麻醉管理等诊疗信息系统，门诊、住院、药房、财务等行政管理信息系统，实现信息的共享互通。随着信息化的发展，以打通医疗机构、防疫、医保基金、家庭等各环节为目标的区域内医疗卫生平台建设将不断完善，大规模数据积累与共享将推动医疗投入的分配和使用制度优化，加速实现以患者为中心的“价值医疗”。

大量优质的数据资源促进算法模型的持续优化。在医学影像领域，大规模、 高质量的原始影像数据是训练、测试算法模型的重要依据。随着数据集的更 新，AI算法模型适用的病种、部位、诊疗流程也将进一步扩大。同时，高水 平人才也是人工智能算法优化的重要资源，具备丰富临床、科研经验的医生 能够提供高质量的关键词及教学资源，提升算法在诊疗流程中的准确性。

数据隐私与安全保护促进健康医疗大数据规范化应用。随着我国数据安全法 律法规体系的完善、个人与系统并重的隐私保护机制的建立，如何保障数据 安全与合规成为医疗AI企业亟待解决的重要问题，违法违规使用数据的企业 将面临较大的经营风险。在此背景下，具备合规数据资源的医疗AI企业将占 据发展先机。
 

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