人工智能（AI）基于计算机技术，通过整合和分析大量数据信息，由算法主导，具备自主学习和判断能力，是一种模拟、延伸和拓展人类智能的复杂处理系统。AI医疗利用机器学习、自然语言处理和深度学习等先进技术，对药物开发和患者诊疗等环节进行智能化管理和升级，从而提升医疗服务的效率和质量。根据应用场景的不同，AI医疗可以细分为AI医学影像、AI药物研发、AI医疗机器人和AI健康管理等。

　　我国AI医疗行业起步较晚，20世纪80年代开始相关研究。随着阿里、腾讯、百度等企业在人工智能和大数据技术上的不断积累，以及医院等卫生机构数字化建设的深入，AI医疗产业逐渐成形。近年来，国内领先的AI医疗企业积累了显著的技术成果，行业融资活动持续活跃，AI医疗服务日益普及，AI医疗行业进入规范发展阶段。

　　随着互联网技术的快速发展，人工智能在医疗和教育信息化建设中广泛应用，全球各国纷纷加大对AI医疗、AI教育等AI+产业的支持力度。在医疗领域，医疗需求持续增长，但公共医疗卫生资源匮乏、医疗资源分配不均、医生误诊率高等问题依然存在，导致百姓就医成本居高不下。提高整个医疗系统的效率成为各国的重要任务之一。人工智能在医疗行业的应用，不仅可以提高诊断效率和质量，减轻医疗机构和医生的工作负担，提升医生生产力和中小型医疗机构的诊疗水平，还能减少患者的就医成本和等待时间，缓解“看病难、看病贵”的问题，提升患者的就医体验。

　　国外自20世纪70年代开始探索AI医疗领域，80年代推出了QMR、DXplain等商用系统。进入21世纪，AI医疗发展加速，中国、美国、法国等国纷纷出台人工智能战略，推动AI技术在医疗领域的应用。AI医疗经历了从机器学习到深度学习，再到大模型时代的演变。近年来，生成式AI与传统AI结合，为医疗服务优化和创新提供新动力。生成式AI不仅能分析现有数据，还能生成新数据，拓展智能交互和对话能力，使医疗服务更加精准、自然和高效。AI在医学影像分析、手术辅助和PG电子官网疾病诊断等领域表现突出，推动了医疗服务的智能化、高效化和便捷化。

　　国内市场面临医疗资源不足、配置不合理、利用率低等问题，不仅加重了政府负担，也难以满足居民日益增长的医疗需求。在此背景下，AI+医疗成为医疗行业发展的必然趋势，也是我国医疗改革的重要方向。1978年，北京中医医院关幼波教授牵头研制的第一套医学专家系统——“关幼波肝病诊疗程序”，开启了我国AI医疗的发展序幕。近年来，随着我国人工智能产业的蓬勃发展，在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得显著进展，加之政府与企业的推动，国内AI医疗相关技术及产品研发进程不断加快，全国AI医疗渗透度显著提升。

　　我国AI医疗行业正在快速发展，涌现出以鹰瞳科技、英矽智能、德睿智药等为代表的新兴企业，这些企业已具备一定的技术积累和品牌效应。同时，阿里、平安、百度、京东等大数据模型企业也在持续加大AI医疗领域的布局。从企业集中度来看，我国AI医疗行业的企业数量尚属一般，行业仍处于快速发展初期。未来，随着行业的不断成熟，国内AI医疗市场的集中度将逐渐提高。

　　AI医疗行业企业主要包括互联网巨头、传统医疗企业转型和AI初创企业等类型，以下是对不同类型企业的分析：

　　此外，还有一些专注于AI制药的企业，如美迪西与德睿智药、英矽智能等AI制药达成战略合作，助力创新药物研发。整体来看，互联网巨头凭借资源和技术优势，打造生态系统；传统医疗企业借助转型契机，结合AI提升服务能力；初创企业则以细分场景和技术创新求生存，各类企业共同推动着AI医疗行业的发展。

　　《2025-2031年AI医疗行业市场调研及发展趋势预测报告》涵盖行业全球及中国发展概况、供需数据、市场规模，产业政策/规划、相关技术/专利、竞争格局、上游原料情况、下游主要应用市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家，企业占有率、行业特征、驱动因素、市场前景预测，投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。（PHPOLICY:GYF）返回搜狐，查看更多