2024年互联网医疗用户规模预计将达到4.75亿人，《“数据要素X”三年行动计划（202-202降）》政策中强调了医疗健康数据的重要性，并为医疗数据交易提供政策支持和行动指南，推动数据要素价值的释放。 　　数字医疗软件企业获得融资难度加大，面临估值、融资、盈利三大挑战。尽管如此，医疗数据中仅有很少一部分被开发和使用，表明数字医疗的潜在价值远未被挖掘，市场潜力巨大。 　　数据交易所挂牌的数据类型覆盖了医疗、医药以及商业保险等多个维度。医疗数据产品包括从基础的医疗信息到复杂的临床研究数据等关键信息。这些数据产品的价格和交易模式反映了数据在不同应用场景下的价值和需求。 　　数字化赋能医疗服务通过智能化工具和平台优化诊疗流程，提升患者体验，同时提高医疗服务效率和质量。这种转型催生了新的医疗服务模式和商业模式，推动医疗行业向智能化、精准化和高效化转型。

　　医院面临增长收入压力，当下运营模式无法满足患者新的需求 　　后疫情时代，医院运营压力骤增，数据显示，私立专科医院倒闭率从2017年的0.7%提升至2022年的6.2%，同时，人口老龄化以及观念和生活方式的改变都挑战着传统医疗的运行模式，因此医院将面临变革以及创新挑战。 　　亿欧大健康&昂东数智：医院发展面临新困境 　　随着人口结构以及民众收入水平的变化，民众衍生了新的健康需求 　　患者端 　　场景化寻求主动健康 　　民众健康认知及付费认知提升，从治疗走向预防，健康消费型机会正在增长的同时，按照企业、社区、居家等场景，全方位的向供给方提出新的产品以及服务方式的新需求。 　　人口结构的变化，促进医养结合发展 　　以医带养。建立社区医疗入口，链接健康养护需求。构建医养结合为入口的社区服务新生态。医院作为生态中重要的组成部分承担了串联医养结合的重要角色。 　　后疫情时代，医院运营压力骤增，降本增效成核心话题 　　医院端 　　临床价值为导向 　　临床价值驱动单病种治疗向预防、康复纵向延伸，综合评估疗效；医院在进行学术研究以及项目引进中需要考虑民众需求谨慎选择。 　　“综合效率”为王 　　卫生经济学的考量，深入到医疗体系的整个过程中。从社会整体的医疗卫生效率到防控防效率、医院效率、临床效率、学术效率、产业效率、市场效率等等，以提效为核心的需求亟待被数字化赋能。

　　数字疗法产业持续发展，2023年获批医疗器械证的适应症领域呈现转移趋势 　　根据NMPA官网统计，2023年数字疗法产品共有41项获批，已高于去年全年获批数量8项。其中治疗精神/神经类产品获批数量远超往年，获批增幅高达50%，占2023年全部获批产品的58.5%，呼吸治疗领域产品也呈现快速增长趋势，由2022年1个产品增加为2023年3个产品获批。眼科及术后/运动康复类产品，今年获批数量呈现下降趋势，占据17.1%和9.8%。 　　湖南省获批数量远超其他省份，其他省份获批数量中位数为2个 　　纵观各省数字疗法产品获批情况，可以发现湖南省在数字疗法产品获批医疗器械证方面表现出色。2023年，湖南省新增获批的数字疗法产品医疗器械证数量高达22个，而其他省份获批数量中位数仅为2个。 　　已获批数字疗法器械注册证企业的母公司地域分布主要集中在北京、广东、上海等领域，这些地域的综合能力较高，吸引统计范围内近50%的企业入驻。 　　资本“热钱”逐步走向冷静期，数字疗法企业更专注产品临床研究 　　2023年数字疗法相关的投融资事件数量呈现下降趋势，相较于2023年上半年多起上亿融资规模，资本逐渐趋于冷静，2023年下半年数字疗法融资事件仅为上半年的2/3。 　　根据中国临床试验注册中心数据显示，数字疗法产品临床试验注册数量相对2022年有一定增加，临床研究正在逐步成为数字疗法产品打磨的重要路径之一。

　　2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”，强调整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。 　　医疗行业是一个典型的知识和技术密集型行业，其发展水平直接关系到国民健康和生命质量。医疗健康AI大模型，作为人工智能的一个分支，能够通过学习大量的数据来生成新的数据实例，这在医疗领域有着广泛的应用前景，如药物研发、医学影像、医疗文本分析等。这些应用不仅能够提升医疗服务的质量和可及性，还能够推动整个医疗产业的创新发展，形成新的产业生态和生产力。因此，“新质生产力”概念下的科技创新资源整合，对于医疗和生成式AI领域的发展至关重要。 　　基于此，亿欧撰写了本报告，旨在分析当前医疗健康AI大模型在实际应用中的成效，提高医疗各界对医疗健康AI大模型的认识和理解，讨论其对医疗服务可及性和质量的潜在影响，增强医疗各界对新技术的接受度。 　　医疗健康AI大模型技术发展过程：从深度学习过渡到大模型时代 　　在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”的概念被首次提出，六十多年以来，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术的发展，人工智能也经历了数次沉浮，有如日中天的发展时期，也有因技术不足热度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也会经历技术的蛰伏发展，为人工智能带来里程碑式的进步。 　　众多高校研发医疗健康AI大模型，为行业发展的技术底座提供了坚实的基础 　　目前众多高校启动了关于中文医疗健康AI大模型的研发并在Github上发布源代码，增加了商业企业对于医疗健康AI产品研发的技术支持。 　　从研发模型的功能分析，大多围绕问诊对话、病历结构化等文字处理相关的功能。

　　医疗健康数字化发展，构建于信息化、互联网、移动智能终端、云计算和AI等技术的基础上。与以往信息化的封闭性不同，数字化呈现开放、流通、兼容等特性。本月报主要围绕数字化的核心主体展开 　　据亿欧数据统计，7月（2023年7月1日-2023年7月31日）医疗产业数字化共筛选出重点报道47篇。主要以政策法规、投资并购、公司动态、技术前沿、会议动态、行业解读6个主题进行筛选和分类，其中公司动态下的重点报道数量最多，为15篇。以下为各个主题的报道统计