2026年AI医疗行业专题报告：AI重构医疗，从场景落地到变现讨论

第一章：复盘

26年初国内AI医疗概念股普涨，行情发酵侧重点与25年初上轮不同

2025年初国内外AI医疗概念股普涨，美股AI医疗行情更侧重于健康管理、AI数字化临床实验领域，国内有相关概念映射标的 涨幅较大。1）健康管理服务：商业模式以订阅制为主，提供AI智能问诊、AI私人医生等服务，制定针对患者的个性化健康管理方案。 2）AI数字化临床实验：提供药物研发和医疗信息服务，在临床试验中运用AI技术进行数据管理、患者招募和疗效评估等。

谁来买单？AI医疗的支付方博弈

医疗AI虽然能为整个卫生系统创造巨大的社会价值（如提高生存率、减少误诊），但谁受益与谁买单往往是分离的。例如，AI帮医院减少了误 诊，直接受益者是患者（健康）和医保（少赔付并发症），但买单的却往往是医院（采购成本）。 因此，目前的商业化博弈在于如何设计一种利益共担机制（如按效果付费），打破“医院出钱、医保省钱”的死循环，将技术红利转化为可 流动的现金流。

第二章：AI+药物研发

AI显著缩短研发周期

AI制药公司主要业务是和大型制药公司合作开展药物发现，其收入主要来自前期预付款+达到某约定条件后的里程碑付款+特许权使用费（以晶泰科技2025年11月全 资子公司Ailux与礼来达成的合作看，协议总价值最高可达3.45亿美元，其中包括数千万美元的预付款及近期里程碑付款）。 综合AI制药公司的发展历程，较多为从AI-Saas发展到AI-CRO，部分再发展为AI-Biotech，涉及管线越靠后对专业要求越高，涉及物理、化学、生物交叉领域，且对 临床开发能力有要求，但管线价值明显增加。 AI制药应用场景主要包括药物研发、用药安全、供应链管理、商业拓展、个性化诊疗及监管审批六个方面，其中药物研发及用药安全是AI技术在制药环节的主要内 容。应用在制药环节的AI技术主要包括机器学习中的深度学习、大数据及自然语言处理，通过训练数据库内目标信息搭建精准模型，实现药物分子的筛选、预测及 分析、用药安全的试验、评估等研发目标。 传统新药研发周期长、资金投入高、研发失败率高。将AI技术应用于药物研发各环节，较传统新药研发可显著缩短研发周期、降低研发成本、同时提升研发成功率 和投资回报率。

第三章：AI+医学影像

成熟度最高的AI医疗应用，从1.0时代迈向2.0时代

医学影像是指利用各种成像技术，如X射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成 像）、超声、PET（正电子发射断层扫描）等，对人体内部结构和功能进行成像，以帮 助医生进行疾病诊断、治疗规划和疗效评估的医学技术。人工智能（AI）影像诊断技术 是指利用深度学习等AI技术，通过训练大量标注过的医学影像数据，使AI模型能够自动 识别图像中的异常结构，如肿瘤、骨折或血管病变。人工智能通过图像预处理、特征提 取和分类等技术，能够迅速解析医学影像数据，包括肿瘤大小、形状、纹理特征等测量， 给医生提供详尽的诊断报告，为个性化治疗方案的制定提供科学依据。

1.0时代：AI在肺结节、乳腺疾病、脑疾病、骨伤鉴定、超声辅助诊断、病理切片分析、 骨龄分析等多个病种的诊断中已取得突破。AI技术在CT、MR、超声领域的渗透率迅速 提升。

2.0时代：Meta 推出的分割大模型，在医学影像上展现出惊人的零样本分割能力（如 自动分割肿瘤区域、自动识别和分割器官、病灶检测）。Google Med-Gemini，能结合 患者的CT影像、大规模电子病理、病例描述等，对基础模型进行二次训练，增强对医 学语言的理解能力。

第四章：AI+诊疗

AI+诊疗的核心职能

我们认为，当前的诊疗流程中，医生的“AI分身”主要体现在以下三个核心职能上： 诊前：智能分诊与信息收集，这是目前AI渗透率最高的场景。“AI分身”承担了前台角色，接管了用户侧智能分诊和病例初筛工作。它能够通过多轮对话，精准 识别患者诉求，完成基础病史采集，并将其结构化地传递给医生。这不仅过滤了无效问诊，更让医生在接诊瞬间就能掌握患者全貌。 诊中：辅助决策与病历书写，在诊疗过程中，“AI分身”充当了医生的智能助理。一方面，它自动完成电子病历的书写，释放医生精力；另一方面，AI基于海量 医学知识库提供辅助诊疗建议，帮助医生规避误诊漏诊，提升决策质量。 诊后：全周期健康管理，这是AI提效最显著的领域。依靠真人医生很难实现对海量患者的7×24小时照护，而“AI分身”可以不知疲倦地进行诊后随访、用药跟踪 和康复指导。相比纯人工方式，AI介入后可以提高患者管理效率和依从性。

第五章：AI手术机器人&健康管理

AI在手术机器人领域的应用： 手术机器人（如达芬奇、国产微创机器人等）正处于从 “半自动化/智能化”迈进的关键阶段。虽然AI尚未能完 全替代医生进行自主手术，但在术前规划和术中导航方 面已展现出显著价值。例如，利用AI进行三维重建，医 生可以在术前更清晰地规划手术路径，预判血管变异； 术中结合AR（增强现实）技术，大幅降低了手术风险。 国产替代与商业化：国内头部企业（如微创机器人）在 腔镜领域正通过“AI+5G远程手术”实现弯道超车。 AI将手术机器人从机械手臂升级为智能大脑，有望通过 数据积累（学习顶级医生手法）实现手术标准化，最终 解决医疗资源分布不均的痛点。

AI在慢病管理领域的应用： 生态联动与变现：以蚂蚁阿福为代表的平台型AI，正在打通监测-干 预-支付的闭环。 监测端：接入华为、苹果、鱼跃、三诺等设备数据，实时回传至健 康档案。 干预端：通过“健康小目标”功能（如打卡任务），利用AI的陪伴 属性提升用户粘性。 支付端：商业化的关键。例如蚂蚁依托支付生态（医保电子凭证）、 保险（好医保）与阿福的AI能力结合，实现了从“产生症状”到 “AI咨询”再到“在线购药/挂号”的无缝对接。显著降低了跨环节 的交易摩擦成本。实现了“医+药+险”的一站式体验。 核心逻辑：AI将慢病管理从“千人一面”的被动医疗，转变为“千 人千面”的主动健康服务。通过与保险和药企的深度绑定，AI慢病 管理正在跑通一条可持续的商业路径。

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