方正证券研究报告显示，中国AI医疗市场正处于高速增长通道。2020年市场规模约66亿元，预计2025年增长至349亿元，年复合增长率达39.4%。从下游应用分布看，临床决策支持系统（CDSS）占比29.8%最高，AI医学影像和AI制药紧随其后。伴随大模型技术突破、政策持续加码和医疗机构需求释放，AI医疗已从技术验证阶段迈入规模化商业落地阶段。全球AI解决方案市场同样快速扩张，预计2030年将达14,142亿美元，医疗保健是其中最大应用领域之一。

中国AI医疗市场呈现爆发式增长态势。2020年市场规模约为66亿元，预计2020至2025年间年复合增长率达39.4%，2025年市场规模将增长至349亿元。这一增速远超同期中国人工智能解决方案市场整体增速（37.0%），反映出医疗行业对AI技术的需求刚性高于其他行业平均水平。全球视角下，人工智能解决方案市场由2018年的433亿美元增至2022年的1,395亿美元（CAGR 34.0%），预计2030年将达到14,142亿美元（CAGR 33.5%）。中国AI市场增速始终高于全球，由2018年的35亿美元增至2022年的139亿美元（CAGR 40.8%），预计2030年达1,683亿美元（CAGR 37.0%），中国在全球AI市场中的份额持续提升。

从需求端看，人口老龄化加速、慢性病患者数量增加以及医疗资源地域分布不均的结构性矛盾，共同构成了AI医疗市场扩容的底层驱动力。我国农村和偏远地区医疗设施简陋、医疗人员短缺，与城市优质医疗资源形成鲜明对比。AI医疗通过学习能力、数据处理能力和创新能力，能够在影像诊断、临床决策支持、健康管理等环节有效弥补资源缺口，因而市场需求呈现刚性特征。从供给端看，深度学习向大模型方向的演进使AI在医疗场景中的应用精度大幅提升，为商业化落地提供了技术基础。

从2020年中国AI医疗行业下游应用领域分布看，临床决策支持系统（CDSS）占比最高达29.8%，是当前商业化最成熟的细分赛道。CDSS通过整合系统性临床医学知识库与患者病历信息，经AI优化构建最佳实践库，为医生提供精准的临床诊断与治疗决策支持，已在三级医院实现较广泛覆盖，二级及以下公立医院仍有较大市场潜力。AI医学影像和AI制药紧随其后，分别处于商业化初期阶段。AI医学影像依托计算机视觉技术快速识别与分析医学影像，已覆盖放射科、内分泌科、眼科、超声科、病理科、皮肤科、心内科、脑电图室等多科室全病种。

商业化进程差异显著。AI医学影像方面，2022至2024年医疗机构AI医学影像项目中标数量从186个增长至387个，年复合增长率约44%，应用正从试点走向规模化。AI制药方面，截至2024年初全球临床1至3期AI药物管线分别为56个、41个和5个，AI发现的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%-90%（历史行业平均40%-65%），II期成功率为40%（历史区间上限）。AI影像与诊断相关技术相对成熟，但行业增长受制于院内AI医疗服务收费项目数量较少；AI制药在早期发现阶段成效显著，后期开发仍有较大进步空间。

医疗AI的技术架构正从深度学习向大模型方向转移。2017年谷歌提出基于自注意力的Transformer架构奠定预训练大模型算法基础；2018年GPT与BERT大模型使预训练大模型成为自然语言处理主流。判别式AI与生成式AI在医疗领域的应用存在本质差异。判别式AI以区分不同类别或结果为目标，常见模型包括SVM、决策树、逻辑回归、CNN等，主要用于医疗诊断、欺诈检测和异常行为检测。生成式AI以生成新数据实例为目标，常见模型包括GANs、VAEs、RNN等，主要用于图像生成、文本生成、数据增强和药物研发。

多模态AI大模型分为五类：图学习大模型（LGMs）用于预测蛋白质结构、分析基因组学及设计药物；语言条件多智能体大模型（LLMMs）用于远程诊疗、智能导诊和手术机器人；多模态大模型（LLMMs）用于识别医学数据并挖掘数据价值构建信息化平台；大型语言模型（LLMs）用于回答医学问题并提供医学建议；视觉大模型（LVMs）和视觉-语言大模型（VLMs）用于识别医学图像并生成图像注释。国内医疗AI大模型多处于研发内测或定向体验阶段，由于医疗行业特殊性，AI大模型适用范围仍较为受限，但预计未来有较大的可拓展空间。

表1：2020年中国AI医疗下游应用领域分布与商业化阶段

应用领域	占比	商业化阶段	核心驱动因素
CDSS（临床决策支持系统）	29.8%	规模化应用	三级医院覆盖广，二级医院空间大
AI医学影像	—	商业化初期	中标两年翻倍，收费项目逐步增加
AI制药	—	商业化初期	I期成功率80%-90%远超行业平均
AI健康管理	—	探索期	可穿戴设备+大模型驱动主动健康

AI医疗的商业模式呈现多元化特征。主要包括三类路径：将AI产品打包售卖给医疗机构（B2B模式）、直接向患者用户收费（B2C模式）、与保险公司合作进行风险定价和欺诈检测（B2I模式）。当前各省市医疗机构端AI医疗服务收费项目数量仍然较少，主要有宫颈细胞学计算机辅助诊断（内蒙古50元/标本、广东150元/次）、计算机三维重建技术3DE（广西38.4元/次、河南45元/次）、青光眼视网膜神经纤维层计算机图像分析（内蒙古30元/次、广东60元/次）等。各省收费标准差异较大，反映出AI医疗收费尚未形成全国统一的定价体系。

未来随着AI医疗产品商业化进程不断推进，将出现更多AI医疗收费项目。2024年国家将电子病历分级评价标准修订为智慧医疗分级评价新标准，新增"人工智能"要求，包括方案推荐、辅助判断、病历辅助生成等内容，从政策端推动AI医疗信息化加速落地。AI影像与诊断领域，商业化能力较强以及软件服务可搭载硬件设备进行销售的公司将率先受益；AI制药领域，管线丰富、研发进展较快、与药企合作紧密的企业有望获得市场认可；CDSS与医疗信息化领域，已开发出语言模型、医院端合作基础较好、病历信息资源丰富的公司更易抢占先机。