如今，医疗行业正处在发展的关键十字路囗。医务人员短缺、医疗成本激增、系统效率低下等问题交织叠加，令医疗系统极限承压，患者亦深受影响。2025年《未来健康指数报告》是飞利浦“未来健康指数”系列研究的十周年特辑，调研规模位居同类研究前列。报告显示，在超过半数的调研国家中，患者专科诊疗等待时间可能长达近两个月甚至更久。如果不果断采取行动，到2030年，预计将出现高达1100万的卫生健康技术人员缺囗1，或将导致数百万人无法及时得到基本医疗服务。 　　在多重挑战面前，人工智能(Al)迅速成为一股强大的推力，在解决人口老龄化带来的医疗需求激增方面，展现了极大的潜力。仅在美国，若能广泛应用现有Al技术，每年就可能节省高达2000亿美元至3600亿美元的医疗开支。 　　在中国版的报告中，无论是从中国患者的就诊等待时间、还是卫生健康人员普遍认同Al的潜力方面都呈现出了诸多积极面。中国正在成为人工智能全球创新高地，Al应用在中国的医疗创新实践将可能引领全球的发展。回想过去五年中的技术突破，展望未来五年里的技术跃迁，可以预见，到2030年，Al有望能够自动化处理原先由医护人员承担的大量“隐形”的行政事务，并在不延长其工作时间的前提下，显著提升临床服务能力。 　　然而，尽管Al发展迅猛，从医患的不同视角出发，对Al的信任程度却滞后于技术的进步速度。2025年飞利浦全球版和中国版《未来健康指数报告》点明了围绕AI医疗的信任差异的这一痛点，且呈现出不同的观点。中国的患者对AI在医疗领域的应用益处与前景持乐观态度，但医患双方对应用AI过程中可能存在的偏见以及责任归属等问题表示了担忧。倘若缺乏信任，我们就无法尽数释放AI医疗的磅礴力量。 　　要强化医患对技术的信任，必须以负责任、以人为本的方式发展Al，将“协作”置于Al创新的核心。医疗Al应当增强而非削弱医患之间的信任。此外，医疗Al必须带来看得见的价值，应以坚实可靠的保障措施为依托，在清晰统一的监管框架内规范运行。如此，医疗Al才能赢得信任、获得认可，并真正推动医疗行业深远变革。 　　但这并不意味着我们要放缓医疗Al的创新步伐—恰恰相反，这意味着我们应当朝着正确的方向加速前行，让拯救生命的Al解决方案能够加速惠及更多人。我们需要跨学科、跨机构、跨国界携手推动这一目标的实现。我们希望飞利浦中国版《未来健康指数报告》可以为推动AI医疗生态合作提供关键洞察。我们也诚挚呼吁行业同仁们能与我们一同把洞察转化为行动，共同塑造一个技术与信任携手并进的未来，让更多人能够享受到更高质量的医疗关护服务。

中心思想 本报告的核心观点是：中国医疗人工智能产业发展迅速，市场规模巨大，但同时也面临着诸多挑战。 中国医疗AI市场规模及增长潜力 2016年中国医疗人工智能市场规模达到96.61亿元，2017年超过130亿元，2018年有望达到200亿元，年增长率超过30%。这主要得益于中国庞大的人口基数、充足的医疗数据以及国家政策的支持。 市场需求方面，中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均、诊断误诊漏诊率较高、医疗费用成本过高、医生资源供需缺口大等问题，人工智能技术可以有效缓解这些问题，提高医疗服务水平。技术方面，算法、算力等基础技术条件日渐成熟，医疗行业也积累了大量的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了坚实的基础。 医疗AI产业发展驱动因素 中国医疗AI产业的快速发展主要由以下几个因素驱动： 市场需求: 优质医疗资源短缺，诊断误诊漏诊率高，医疗费用高昂等问题催生了对AI技术的巨大需求。例如，中国每千人的平均医生拥有量仅为2.1人，远低于发达国家水平，人工智能辅助诊断技术可以有效缓解放射科医师的压力，提高诊断效率。 技术进步: 深度学习算法的突破、GPU算力的提升以及海量医疗数据的积累，为AI技术在医疗领域的应用提供了技术基础。 政策支持: 国家出台了一系列政策支持人工智能发展，包括人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等方面，为产业发展提供了良好的政策环境。 主要内容 中国医疗人工智能市场环境分析 本节分析了中国医疗人工智能市场的规模、增长趋势以及驱动因素，并以图表形式展示了2016-2018年市场规模的增长情况。报告指出，中国医疗人工智能市场潜力巨大，未来发展前景广阔。 中国医疗人工智能产业发展历程 本节以时间轴的形式，回顾了人工智能技术的发展历程以及中国医疗人工智能产业发展中的重要事件，展现了从技术萌芽到产业爆发式增长的过程。 医疗人工智能产业格局分析 本节分析了中国医疗人工智能产业的参与者，包括创业企业、互联网巨头（BAT）和传统医疗企业（如飞利浦）。报告指出，创业企业主要集中在辅助诊断领域，互联网巨头利用自身平台优势进行布局，传统医疗企业则更注重医疗属性，并利用自身优势进行产业链延伸。 创业企业涌现及融资情况 截至2018年6月，中国共有89家医疗人工智能创业企业获得投资，总金额约219.38亿元。大部分企业处于A轮融资阶段，融资额度跨度较大。辅助诊断是创业企业最主要的业务方向，其中医学影像智能辅助诊断系统最为常见。 互联网巨头大手笔入场 BAT等互联网巨头纷纷布局医疗人工智能领域，百度和阿里巴巴推出各自的医疗人工智能解决方案，腾讯则主要通过投资创业公司进行布局。互联网巨头更倾向于利用自身平台优势进行布局，其商业模式与创业公司有所不同。 传统医疗企业战略布局 飞利浦等传统医疗企业凭借自身在医疗设备、数据和渠道方面的优势，积极布局医疗人工智能领域，并推出整合的解决方案，覆盖健康管理、智能诊断、智能治疗和智能康复等环节。 医疗人工智能应用领域及商业模式分析 本节详细分析了医疗人工智能在医疗产业链四大环节（医疗、医药、医保、医院）的应用，并对不同类型的企业（创业企业、互联网巨头、传统医疗企业）的商业模式进行了比较分析。 医疗环节：围绕患者构建生态 医疗人工智能在医疗环节主要围绕患者提供健康管理、智能诊断、智能治疗和智能康复等服务。报告以“记健康”平台和IBM Watson肿瘤解决方案为例，分别阐述了人工智能在健康管理和辅助诊疗方面的应用。 医药环节：提升研发效率 人工智能在医药领域主要应用于药物研发，包括化合物构效关系分析、药物晶型结构预测等。报告以晶泰科技为例，介绍了人工智能在药物研发中的应用。 医院管理环节：提高效率，降低成本 人工智能在医院管理方面主要应用于智能导诊、分诊、数据收集等，可以提高医院管理效率，降低成本。报告以腾讯睿智医疗人工智能引擎为例，介绍了智能导诊系统的应用。 医保控费环节：规范医保基金使用 人工智能在医保控费方面主要应用于医保智能审核、大数据监管等，可以有效防范违规和欺诈骗保行为，控制医疗费用不合理增长。报告以数联易康为例，介绍了人工智能在医保控费方面的应用。 挑战与前瞻 本节分析了中国医疗人工智能产业发展面临的挑战，包括缺乏统一标准、复合型人才不足、数据结构化程度低、技术有待完善等。报告指出，解决这些问题需要政府、企业和科研机构的共同努力。 标准缺失：监管滞后 目前，中国医疗人工智能行业缺乏统一的标准和监管，导致产品审批困难，商业化落地受阻。 人才短缺：复合型人才需求迫切 医疗人工智能领域急需既懂人工智能技术又懂医疗知识的复合型人才，而目前中国市场上此类人才严重短缺。 数据基础薄弱：数据质量和结构化程度有待提高 医疗数据的质量和结构化程度直接影响人工智能模型的准确性和可靠性，而目前中国医疗数据存在非结构化比例高、数据质量参差不齐等问题。 总结 中国医疗人工智能产业发展迅速，市场规模巨大，并呈现出蓬勃发展的态势。然而，产业发展也面临着诸多挑战，包括缺乏统一标准、人才短缺、数据质量问题等。未来，需要政府、企业和科研机构共同努力，解决这些问题，推动中国医疗人工智能产业健康、可持续发展。 尤其需要关注标准制定、人才培养和数据质量提升，才能确保医疗人工智能技术安全有效地应用于临床实践，最终实现提高医疗效率、降低医疗成本、改善医疗服务水平的目标。