AI浪潮下医生科研模式变革-2025年版深度洞察报告-梅斯医学

摘要 (Executive Summary)本报告基于对梅斯医学平台内 891位 一线医学科研工作者的深度调研，旨在揭示人工智能（AI）浪潮下，中国医生科研模式正在发生的深刻变革。我们发现，AI已不再仅仅是工具，它正在重塑科研的底层逻辑，催生出一种高效的“人机协作”新范式，并为整个科研领域带来前所未有的战略机遇。先行者范式已现，预示未来趋势：核心洞察(Key Insights)科研产出与AI使用频率呈强正相关。在高产出学者这一先行群体中，人机协同已成常态，AI也率先从“备用工具”进化为高效科研的“常规武器”，这清晰地预示了未来医学科研的主流模式。认知广泛，应用存“鸿沟”：超89%的医学科研工作者认可AI价值，但应用仍普遍停留在“浅层、碎片化”阶段。从“知道”到“依赖”的转化，被工具的专业性、易用性及合规性三大门槛所阻碍，市场亟需为医学科研场景“量身定制”的AI解决方案。药企新机遇，产业价值重塑：医生科研模式的变革，正加速外部创新源的涌现，并催生出新一代的学术意见领袖（KOL）。这要求药企必须重估其外部创新合作、医学事务及市场准入策略，与掌握核心医生资源和AI技术的平台合作，已成为获取竞争优势的关键。政策双轮驱动，合规与创新并行：中国的AI政策，已从顶层设计进入区域“抢跑”和产业落地的快车道。以“数据要素”为核心、以“人工智能+”为发展模式，并鼓励垂直行业大模型的政策导向，为合规、专业的医疗AI平台创造了前所未有的发展机遇。本报告将为所有关注智慧医疗未来的药企管理者、投资人、医疗机构及科研人员，提供一幅清晰的现状图景。目 录第一章：调研背景与科研工作者画像第三章：AI工具使用现状分析性别画像：行为略有差异，顾虑各有侧重 ······························ 3科室画像：洞察垂直领域情况 ······································ 4地域画像：认知无鸿沟，资源有差距·································· 6AI使用的“知易行难”············································· 7科研压力是AI应用的核心“催化剂”·································· 8不同水平研究者的AI应用情况······································ 92.12.22.32.42.52.6全球视野：FDA“AI加速器”引领的颠覆性监管变革······················· 22中国战略：自上而下的“人工智能+”国家行动··························· 22地方实践：真金白银的产业“抢跑赛”································· 23人才基石：为“AI+医药”注入源头活水 ································ 245.15.25.35.43.13.2科研工作者常用AI工具 ··········································· 11需求与期望的精准共鸣：AI正成为科研工作流的“破局点”················· 17第四章：拥抱与踌躇：科研工作者对AI的态度与未来展望第五章：前行之路的规范与指引：AI科研政策环境分析第六章：报告的局限性与未来展望第二章：科研工作者AI使用行为深度分析第一章调研背景与科研工作者画像人工智能的浪潮正以前所未有的深度，重塑医学科研的每一个角落。为了捕捉这场变革的真实脉搏，我们面向中国医学科研的核心群体发起了一项专题调研。本次回收的 891份 有效问卷，为我们精准地勾勒出了一幅AI科研“先行者”的集体画像：他们，是奋战在中国医疗体系金字塔尖的核心中坚力量。从职称上看，他们是经验丰富的主治医师与副主任医师；从机构上看，他们高度集中于代表着临床与科研最高水平的三甲医院。从地域上看，他们遍布全国101个城市，主力军汇聚于北京、广东、江苏等医疗科研高地；从科室上看，他们的实践覆盖了从心血管、神经到内外妇儿的广阔领域。第一章：调研背景与科研工作者画像1891位有效受访者101个覆盖城市正是这批受访者“高知、高职、高阶”的鲜明特征，决定了本次调研的结论不仅是对现状的真实反映，更是对未来趋势的一次高价值预判。第一章：调研背景与科研工作者画像2第二章科研工作者AI使用行为深度分析2.12.22.32.42.5 2.6性别画像：行为略有差异，顾虑各有侧重科室画像：洞察垂直领域情况地域画像：认知无鸿沟，资源有差距AI使用的“知易行难”科研压力是AI应用的核心“催化剂”不同水平研究者的AI应用情况. 性别画像：行为略有差异本次调研结果显示：科研工作者在拥抱AI时，普遍面临着共通的核心挑战。“担心违规”是悬在头顶的“达摩克利斯之剑”，而“不知道用什么工具”与“不会用”则是两大基础性门槛。在这一共性背景下，我们观察到用户从“浅层探索”到“深度依赖”的转化路径呈现出多元化。例如，在我们的样本数据中，男性科研工作者倾向于更快地成为高频深度用户；而女性科研工作者则展现出更广泛的初始接纳度（“从不使用”比例极低），但更多地停留在“偶尔使用”的探索阶段。这揭示了一个对整个行业都至关重要的洞察：市场需要为处在不同AI采纳阶段的科研工作者，提供更具针对性的引导和支持。 无论是帮助充满好奇心的“探索者”迈出第一步，还是助力“高频使用者”实现更高阶的应用，清晰的工具指引和体系化的技能培训都必不可少。只有这样，才能帮助所有科研工作者跨越障碍，真正释放AI在科研领域的全部潜力。【梅斯解读】数据显示，“不会用”或“不知道用什么工具”等基础性障碍，是阻碍科研工作者从浅层探索走向深度依赖的关键瓶颈。这一挑战在处于探索阶段的科研工作者中尤为突出（在此次调研中，有48.7%的女性受访者和36.7%的男性受访者表示面临此困境）。第二章：科研工作者AI使用行为深度分析3选题建议：渴望AI扮演“学术顾问”，在信息海洋中挖掘创新点。自动写作：需求已覆盖从项目申请（如国自然基金）、方案设计到成果发表（如RCT文章、综述）的全链路。数据分析：基础的数据处理和统计分析是普遍需求。此外，“选题建议”同样是医学科研工作者的核心诉求，若AI能在此环节实现有效突破，不仅能将科研工作者从繁重的初步探索中解放出来，更有望激发源头创新，极大提升科研效率，催生研究成果的井喷式增长。两大特色需求：消化科和风湿免疫科对于“数据分析”的需求远超基础层面，考虑其可能是因为疾病机制及表型异质性较高、需依赖多模态非结构化数据融合解决，所以更希望有比较专业的配套的AI数据分析工具满足需求。第二章：科研工作者AI使用行为深度分析4三大共通核心诉求：.科室画像：洞察垂直领域情况本次调研结果显示，医学科研工作者的AI核心诉求高度集中，同时不同学科也展现出鲜明的特色需求。第二章：科研工作者AI使用行为深度分析5外科对图表自动化的需求尤为显著，可能是因为它系统性地解决了外科医生在科研中“数据提取、统计作图、格式修改”等难题。通过自动化，能够显著降低科研的技术门槛。【梅斯解读】 从