AI医疗行业研究报告：AI医疗前景广阔，政策助推应用落地

请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 / 23 [Table_Main] 行业研究|信息技术|软件与服务 证券研究报告 AI 医疗行业研究报告 2025 年 11 月 5 日 [Table_Title] AI 医疗前景广阔，政策助推应用落地 ——AI 医疗行业研究报告 [Table_Summary] 报告要点：  AI 医疗前景广阔，行业规模蓬勃增长 AI 医疗是通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，对复杂的医疗数据进行深度分析，辅助临床决策、优化诊疗流程、提升医疗效率的新型医疗体系，具备智能化、高效化、便捷化的特征，应用前景广阔。根据甲子光年《2024 年中国 AI 医疗产业研究报告》，2023 年中国 AI 医疗行业规模为 973 亿元，预计将在 2028 年达到1598 亿元，2022-2028 年间的年复合增长率为 10.5%。细分市场中，AI 医学影像和 AI 制药增长较快。  政策支持产业发展，加快 AI 医疗技术落地 近年来，国家已陆续出台多项政策支持 AI 医疗发展，2024 年国家卫生健康委等三部委联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，为医疗机构中的人工智能应用提供了众多具体的场景指导，加速了 AI 技术的落地实施。2025 年 8 月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用。  AI 医疗场景广泛，应用成熟度有所差异 随着生成式大模型等 AI 技术的不断发展，AI 医疗逐步融入覆盖医疗产业各环节，但不同场景的应用成熟度存在显著差异。影像智能分析、蛋白质结构生成与预测、健康数据监测与解读等场景应用较为成熟，而临床试验设计与执行等场景成熟度相对更低。从商业化角度来看，行业龙头厂商对于 AI+医疗投入力度持续加大，截止 2024 年底，能够对外提供医疗领域 AI 应用的产品和服务且已备案的模型和算法数量已达 101 个，呈逐步上升态势。从医院端来看，以头部三甲医院为代表，国内各医院正加快对 AI 大模型的部署及应用，并基于通用大模型推出各类专病专科大模型，更贴近临床实践，标志着国内医疗大模型的应用进入深化阶段。  风险提示 人工智能大模型技术在软件及服务领域的落地节奏低于预期的风险；AI 医疗相关政策落地进度不及预期的风险；AI 医疗产业发展不及预期的风险；行业竞争加剧的风险；宏观经济环境变动的风险。 [Table_Invest] 推荐|首次 [Table_PicQuote] 过去一年市场行情 资料来源：Wind [Table_DocReport] 相关研究报告 《国元证券行业研究-AI 行业专题报告：国产 Agent 不断演进，通用协议推进系统性应用》2025.06.09 [Table_Author] 报告作者 分析师 王朗 执业证书编号 S0020525020001 邮箱 wanglang2@gyzq.com.cn -14%-2%9%20%31%11/52/45/68/511/4软件与服务沪深300 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 / 23 目录 1. AI 技术蓬勃发展，深入赋能医疗产业 ................................................................. 3 1.1 AI 医疗应用与市场规模 .............................................................................. 3 1.2 AI 医疗行业政策梳理 .................................................................................. 9 1.3 AI 医疗发展历程 ....................................................................................... 10 2. 相关标的 ............................................................................................................ 13 2.1 卫宁健康 ................................................................................................... 13 2.2 创业慧康 ................................................................................................... 14 2.3 医渡科技 ................................................................................................... 15 2.4 东华软件（东华医为） ............................................................................. 16 2.5 润达医疗 ................................................................................................... 17 2.6 晶泰控股 ................................................................................................... 18 2.7 Tempus AI ................................................................................................. 20 3. 风险提示 ............................................................................................................ 22 图表目录 图 1：AI 应用贯穿医疗的多个环节 ................................................................... 4 图 2：AI 应用在医疗健康分场景市场潜力及成熟度分析................................... 5 图 3：AI 制药与传统制药的对比 ...............................................................