AI+医疗正迎来商业化拐点, 千亿级市场蓄势待发
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本报（chinatimes.net.cn）记者杨燕博鳌报道
在人工智能技术席卷各行各业的今天，医药这一传统却又关乎民生的领域，正迎来一场前所未有的数智化变革。
短短半年间，从国务院办公厅到工信部、卫健委、药监局，多部门连续出台支持政策；DeepSeek等大模型技术实现突破性进展，叠加医疗器械三类证密集获批、医院信息化预算扩张等多重信号，把AI医疗推向商业化拐点。
西南证券相关研报数据显示，2025年初以来医药行业上涨22.31%，跑赢沪深300指数19.26个百分点，其中AI医疗板块表现尤为亮眼。
政策催化：三部门联合发文，AI医疗应用场景明确化
2024年11月，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，为AI在医疗行业的应用提供了81个方向的应用指引。
这份文件几乎涵盖了医疗健康全产业链，从医疗服务、医药服务、医保服务，到中医药管理、医院管理、健康管理，甚至公共卫生服务、养老托育服务、医用机器人和药物研发等领域。
技术革新正系统性破解“优质医疗不可能三角”——便宜、优质、高效兼得。AI医疗作为AI应用的核心一环，正在重塑整个医疗健康产业的价值链。
2025年4月，工信部等七部门下发《医药工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》，明确提出深化人工智能赋能应用。方案设定目标：到2027年，要建设10个以上医药大模型创新平台，并总结了医药工业数字化转型6个方面41个典型场景。
“国家对医药行业的重视程度与日俱增，一系列利好政策不断出台，为AI在医药信息传播领域的应用提供了清晰的政策引领。”中国医药新闻信息协会融媒体分会执行会长王宇飞在西普会期间召开的2025蚂蚁AI数字医药峰会上表示。
2025年6月，国家药监局部署支持高端医疗器械创新发展工作，审议通过《关于优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展的举措》。会议明确指出，人工智能医疗器械是高端医疗器械的典型产品，也是塑造医疗器械新质生产力的关键。
2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出“推动人工智能在医疗等经济社会发展各领域加快普及、深度融合”。这一政策并非孤立存在，而是与此前的布局形成呼应，政策连贯性为AI医疗行业发展筑牢了制度基础。
“这意味着AI不再只是某个环节的工具，而是贯穿研发、生产、流通、传播全流程的核心驱动力。”王宇飞对《华夏时报》记者表示。
8月1日，中央网信办、国家卫健委等四部门联合发布《关于规范“自媒体”医疗科普行为的通知》，针对“自媒体”医疗科普信息发布传播行为展开规范行动，旨在防范虚假医疗科普误导公众，支持专业科普内容生产，切实保障人民群众健康权益。
在这样的政策背景下，AI技术的应用将不断强化医药信息传播的准确性、合规性、可追溯性。
医药信息传播三大场景并进
AI医疗的发展同样为医药信息传播带来新的机遇。不难发现，传统医药推广依赖高成本、低转化的大规模广告投放，而AI通过大数据分析，能实现对患者、医生、不同病种人群的精准内容匹配。
“比如慢性病患者需要的是长期管理方案，罕见病患者关注的是最新临床试验，医生群体则需要最新的学术文献和诊疗指南。AI能依据不同需求，实现‘千人千面’的信息推送，极大提升传播效率。”王宇飞解释道。
一直以来，医药内容因为专业性强、撰写门槛高，传统模式下极为依赖医生、专家的产出，效率有限。AI的出现正在改变这一现状。
“AI可以自动生成患者教育材料、快速整理全球最新医学进展，甚至辅助医生撰写科普文章。这不仅提升了内容产量，更保证了信息的时效性和科学性。”王宇飞表示。
此外，极容易被忽视的是，医药行业舆情敏感度高，一条不实信息可能引发公众恐慌甚至社会风险。AI舆情系统能够实时扫描全网信息，识别虚假内容、预测风险点，并提前制定应对策略。
“这对于药企、医疗机构、监管单位来说，都是重要的‘安全阀’。”王宇飞强调。
挑战与瓶颈：数据隐私、算法偏见、监管伦理待解决
尽管AI医疗发展前景广阔，王宇飞也坦言，行业仍面临三大核心挑战。
数据隐私与安全是首要问题。
“医药数据涉及患者隐私，必须在符合《中华人民共和国个人信息保护法》和《健康医疗大数据应用发展指导意见》的前提下使用。”王宇飞强调，数据脱敏、匿名化处理是AI训练的前提，绝不能以牺牲用户隐私为代价。
算法偏见与信息准确性也不容忽视。“AI模型依赖数据训练，若数据本身存在偏差——比如某些罕见病数据不足——就可能导致推荐不准确甚至误导。”王宇飞指出，AI生成内容仍需医学专家审核，不能完全依赖机器，“要避免‘一本正经地胡说八道’。”
监管与伦理问题同样亟待解决。AI在医药信息传播中的应用尚处于探索阶段，如何制定合理的监管框架？如何界定AI生成内容的责任归属？这些问题需要政府、企业、学术界共同探讨。
国开证券报告指出，医疗人工智能仍处于发展的初级阶段，受制于数据质量、标注、技术等方面的挑战。行业仍处于从第一阶段数据整合到第二阶段的“数据共享+感知智能”阶段之间。
“AI不是为了取代人，而是为了赋能行业。未来的医药信息传播，一定是‘AI智能+医药专业+人文关怀’三者结合的结果。”王宇飞总结道，“只有这样，才能让医药信息更高效、更温暖地触达每一个需要的人。”
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