国内AI医疗产业链相对比较复杂，按照AI赋能的产业链环节不同，我认为可以大概分为4类。
C端自我管理+AI：患者端健康管理工具
C端自我管理：患者运用AI工具，无需线下的临床端场景，自己可以进行疾病筛查、诊断、治疗、康复以及日常健康 管理等全周期自我管理。 筛查：疾病早筛，基于AI算法或大数据模型，根据患者自我监测的健康数据，预测疾病发生可能、给出健康管理办法的应用。 诊断：移动医疗、互联网医疗等线上诊端场景，既包含纯AI的初诊，也包含真实医生端的在线处方。 治疗：医药电商、心理健康辅导 。 康复：慢病管理，比如血糖管理等。 日常健康管理：软硬件依托的日常健康管理，比如睡眠数据监测。
典型产品的应用举例
三诺生物：SinoGPT平台：构建慢病管理智能应用矩阵。“生物传感+人工智能+医疗服务” 。智慧化检测服务：检测前的检验项目推荐和风险评估，以及检测后的智能报告解读和健康建议等。智慧化诊疗服务：智能预问诊、诊断推荐、治疗方案推荐、用药推荐、胰岛素剂量推荐、CGM报告分析等。 智慧化全病程管理服务：智能生成干预指导方案、运动饮食方案、智能随访、慢病智能问答等。
典型产品的应用举例：AI在呼吸健康管理领域的应用（瑞思迈）
改善患者体验、提高长期依从性、降低交付成本、改善健康效果、通过自动化解决劳动力和临床人员短缺问题、改善生活质量。 配合智能化的穿戴设备，如FDA已经批准了三星Galaxy Watch和Apple watch的OSA检测功能。 经过多次收购，包括2016年的Brightree、2018年的HEALTHCAREfirst和MatrixCare，以及2022年11月的MEDIFOX DAN，瑞思迈拓展了 其院外（OOH）软件服务，在院外护理领域建立了全面的解决方案。2024财年公司SaaS收入5.84亿美元，收入占比12.5%。
总结
与上一轮Open AI相比，DeepSeek在远程医疗诊断与治疗带来的新影响： 多模态数据整合与精准诊疗：通过融合基因组学数据、医学影像及电子病历等多维度信息， 实现了更精准的疾 病预测和个性化治疗方案生成。 可视化推理过程：传统的AI模型训练过程如同一个黑匣子，输入数据后直接输出结论，缺乏透明度。DS通过可视化推理过 程，使模型的思考过程变得透明，便于对模型进行调整和优化。长思维链推理：DS采用长思维链推理方法，将复杂问题分解为多个中间步骤，并对每个步骤进行详细分析。这种方法不仅 提高了推理的准确性，而且在数据量较少的情况下，如罕见病诊断，能够显著提高诊断结果的准确性。 降低算力成本：DS通过优化算法和模型结构，减少了模型运行所需的计算资源，从而降低了算力成本，使得医疗辅助诊断 和治疗更加经济高效。
Tempus:打造数据采集-分析-商业化闭环
分业务收入结构： 1. 基因组学：2024年营收为4.52亿美元（yoy+24.4%，占比约65%），为核心收入来源，提供低价的 NGS和伴随诊断服务 2. 数据与服务：2024年营收为2.42亿美元（yoy+43.2%，占比约35%），增速显著，如 “Insights” 数据库产品，授权药企使用结构化数据，并通过Tempus Compass部门协助后期临床试验。
数据采集-分析-商业化”闭环构建： 1. 商业模式：1）基因测序服务产生数据；2）将数据卖给药企；3）开发AI辅助诊断（to B/C） 2. 与超过3,000家医疗机构合作,积累超240PB的多模态数据（包括25万份DNA+RNA图谱、120万影 像记录等）。 3. 数据经去标识化处理后,向药企提供商业化服务,同时反哺AI模型的迭代优化。
全球肿瘤早筛潜在需求显著，市场规模广阔
2020年到2050年，全球癌症的经济成本约为25.2美元。经济成本最高的5种癌症是气管癌、支气管癌和肺癌（15.4%）;结肠癌和直肠癌 （10.9%）;乳腺癌（7.7%）;肝癌（6.5%）;和白血病（6.3%）。从绝对值来看，中国和美国面临的癌症经济成本最大，分别占全球总负担的 24.1% 和 20.8%。 美国肿瘤早筛人口需求超1亿人，发达地区（US、EU、UK和日本）潜在的早筛需求超3亿人。
临床决策支持
人工智能在医院的应用主要作用是：提升（1）医院运营及患者体验；（2）提高医生的医疗能力。旨在提高医生的医 疗能力的应用主要包括临床决策支持系统（CDSS）及人工智能影像诊断及治疗产品。 CDSS：通过分析患者数据、医疗知识库和临床指南，为医生、护士和其他医疗工作者提供实时的建议、警告、提示和 诊断支持。 AI影像：利用算法处理图像，提升画质，通过学习大量数据建立模型辅助诊断，客观准确、效率高，还能拓展疾病预 测等功能，且能随数据和算法优化持续进化。 个性化治疗：依据患者的病情、基因特征、用药反应、病史、生活习惯等多维度信息，预测患者对不同治疗方案的反 应，从而协助医生制定出适合患者的个性化治疗方案，提高治疗效果，降低不良反应的发生几率。
CDSS功能
临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS）是一种计算机化的信息系统，旨在辅助医疗专业人员 在患者护理过程中做出更准确的临床决策。CDSS通过分析患者数据、医疗知识库和临床指南，为医生、护士和其他医疗工作 者提供实时的建议、警告、提示和诊断支持。 主要功能包括：智能问诊、病历质控与文书生成、辅助诊断、辅助治疗、合理用药AI前置审方、医学知识检索、传统中药辅 诊。
AI在医疗机构管理中的应用
医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，通过计算机软硬件、互联网、大数据、人工智能等现代 化甚至前沿技术手段，实现对医疗机构的内部管理和业务流程所产生的数据进行采集、存储、提取、处理和加工，并最终 为医疗业务提供各种质量和效率支撑。
美国医疗信息化市场较为成熟，借助新一轮AI发展，中国医疗信息化市场有望实现快速追赶。根据弗若斯特沙利文数据， 美国医疗信息化市场规模有望由2019年121亿美元增长至2024年143亿美元，CAGR为3.41%；中国医疗信息化市场规模有望 由2020年147亿元增长至2025年598亿元，CAGR高达32.34%。
AI在医院管理中的应用
数据管理与分析：AI通过机器学习和深度学习算法，能够高效处理海量医疗数据，为医院的临床决策、资源配置和运营管理 提供精准支持。利用AI技术实现医疗文档的自动化分类、信息提取和计费平台自动填充，优化医院后台运营。 资源优化与调度：AI可以分析医院的运营数据，优化资源配置，提高运营效率，如优化科室医生排班。 费用管控：基于过往大量的医疗费用数据，结合患者的病情、年龄、性别、治疗方案等多维度信息，运用机器学习算法建立 费用预测模型。例如，通过分析历史上患有相似疾病、接受相似治疗的患者费用情况，帮助医院和患者提前做好费用规划。
