2025年AI+醫療行業：市場發展現狀及投資趨勢

徐毓蔚 2025年3月7日來源：互聯網 1097 70 繁體

AI+醫療行業競爭形勢嚴峻，如何合理布局才能立于不敗？

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全球與中國AI+醫療行業在2025-2030年間將展現出巨大的市場潛力和發展前景。技術變革與創新、市場應用場景拓展以及政策支持將為AI+醫療行業提供廣闊的發展空間。

一、引言

隨著人工智能技術的飛速發展，AI+醫療行業正逐漸成為推動醫療科技進步和產業升級的關鍵力量。

根據中研普華《2025-2030年AI+醫療行業市場發展現狀及投資趨勢咨詢報告》顯示，AI+醫療行業正處于技術突破與政策紅利疊加的黃金期，但同時也面臨著技術壁壘和市場競爭激烈等挑戰。

二、市場發展現狀分析

全球AI+醫療行業市場規模與增速

近年來，全球AI+醫療行業市場規模持續增長，展現出強勁的發展勢頭。2023年，全球AI+醫療行業市場規模已達到1870億美元，預計2025年將突破1300億美元，年復合增長率超過40%。這一增長主要得益于云計算、大數據、物聯網等領域的快速發展，以及醫療數據的爆發式增長和AI技術的快速迭代。預計到2030年，全球AI+醫療行業市場規模將進一步增長至1.4萬億美元，市場潛力巨大。

中國AI+醫療行業市場規模與增速

中國作為全球最大的消費市場之一，AI+醫療行業市場規模同樣呈現出快速增長的態勢。2023年，中國AI+醫療行業市場規模已達到315億元，預計2025年將突破800億元，年復合增長率達58.3%。這一增長主要得益于政策支持、算力需求激增以及技術突破。預計到2030年，中國AI+醫療行業市場規模將進一步增長至1683億美元，成為全球AI+醫療行業市場的重要力量。

市場競爭格局

目前，全球AI+醫療行業市場競爭激烈，中美兩國在AI醫療領域占據主導地位。中國企業在特定領域如醫療影像、慢病管理等方面表現出色，展現出強勁的競爭實力。例如，聯影醫療在AI醫學影像分析領域具有強大的技術積累和市場占有率，其AI輔助診斷工具已裝機量超500家三甲醫院。此外，邁瑞醫療、開立醫療等企業也在AI醫療設備領域取得了顯著進展。

三、投資趨勢預測

AI醫療商業價值釋放方向

據中研普華《2025-2030年AI+醫療行業市場發展現狀及投資趨勢咨詢報告》預測未來幾年，AI醫療的商業價值將逐步釋放，醫療資源分布式重構、制藥工業范式革新、健康管理服務升級等將成為重要方向。以醫療資源分布式重構為例，通過AI技術實現醫療資源的優化配置和高效利用，將有效緩解醫療資源供需矛盾，提高醫療服務效率和質量。同時，AI在制藥工業中的應用也將推動藥物研發周期的縮短和成本的降低，為醫藥行業帶來新的增長點。

“AI+醫療”解決方案全球市場前景

“AI+醫療”解決方案全球市場有望突破千億美元，細分板塊如AI+多組學、AI+精準診斷、AI+醫療設備等享受估值溢價。這些細分領域的發展將為投資者提供豐富的投資機會。例如，在AI+多組學領域，通過AI技術對基因、蛋白質等多組學數據進行深度挖掘和分析，將為精準醫療提供有力支持;在AI+精準診斷領域，AI技術將提高診斷的準確性和效率，為患者提供更好的醫療服務體驗。

投資者關注領域

對于投資者而言，高算力AI平臺、個性化醫療方案、遠程醫療等領域是值得關注的投資方向。這些領域在AI+醫療行業市場中具有較大的發展潛力和市場前景。同時，國內AI醫療企業也將成為投資者關注的熱點。隨著國產替代進程的加速和國內企業技術實力的不斷提升，國內AI醫療有望在AI+醫療行業市場中占據更重要的地位。例如，騰訊、百度等科技巨頭紛紛布局AI醫療領域，通過自研AI大模型為醫療行業提供智能化解決方案;聯影醫療等國內醫療設備企業也在AI醫學影像分析領域取得了顯著進展。

四、政策環境分析

中國政府政策支持

中國政府高度重視AI+醫療行業的發展，出臺了一系列政策措施支持AI醫療的創新與應用。例如，《新一代人工智能發展規劃》等政策文件明確提出將AI醫療列為戰略性新興產業，并通過專項基金、稅收優惠等方式推動技術研發與產業化。此外，國家衛健委等部門還發布了《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》等文件，為AI醫療的應用提供了合規路徑和政策支持。

各國政府政策支持

各國政府也紛紛出臺政策支持AI醫療的發展。例如，美國政府通過設立專項基金、建設研發平臺等方式推動AI醫療技術的研發和應用;歐盟則通過制定相關法規和標準來規范AI醫療的應用和發展。這些政策措施為AI+醫療行業提供了良好的政策環境和發展機遇。

五、技術應用分析

AI在醫療領域的應用場景與效率

AI在醫療影像分析、電子病歷處理、輔助診斷等場景的準確率突破90%門檻，單例處理效率提升3-5倍。這些應用場景的拓展和效率提升將為AI+醫療行業帶來更高的市場價值和更廣泛的應用前景。以醫療影像分析為例，通過AI技術實現病灶的自動檢測和定量分析，將大大提高醫生的診斷效率和準確性;在電子病歷處理方面，AI技術可以實現病歷的自動化錄入和結構化處理，減輕醫生的工作負擔并提高病歷的利用率。

量子計算與AI的結合

量子計算與AI的結合將為醫療數據分析提供更強大的計算能力，解決復雜的醫療問題。隨著量子計算技術的不斷發展和成熟，其在醫療領域的應用前景將越來越廣闊。例如，在藥物研發方面，量子計算可以模擬藥物分子與生物大分子的相互作用過程，從而加速新藥的發現和優化;在疾病診斷方面，量子計算可以提高診斷的準確性和效率，為患者提供更好的醫療服務體驗。