1、動脈網VCbeat動脈智庫VBinsight20242024數字醫療年度創新白皮書醫療大模型開啟“百模大戰”，數字醫療單筆融資創紀錄 正文正文目錄目錄 CHAPTER 1.CHAPTER 1.20242024 數字醫療產業變化數字醫療產業變化 .1 1 1.1.白皮書所研究數字醫療的定義及其發展.2 1.2.一級市場資本數據：.3 1.3.新三板掛牌、IPO 及并購.10 1.4.政策數據：數字醫療獲高度重視，政策推動融入方方面面.14 1.5.審批數據：人工智能醫療器械大幅增長，數字療法增速持平.16 CHAPTER 2.CHAPTER 2.20242024 數字醫療數字醫療“六問六問”.2

2、323 2.1.大模型的陸續落地，為醫療帶來了哪些實際變化？.24 2.2.趨于成熟的影像人工智能，還能有哪些新突破？.28 2.3.醫療信創開始集中落地，能為醫療信息化帶來新增量？.30 2.4.MXR 會引發醫療健康場景創新革命嗎？.32 2.5.數據要素 x 醫療健康在 2024 年取得突破了嗎？.34 2.6.在應用場景中發揮價值，數字療法可以逆轉走勢嗎？.36 CHAPTER 3.CHAPTER 3.20242024 數字醫療創新案例解讀數字醫療創新案例解讀 .3939 3.1.騰訊健康領銜醫療大模型落地實施.40 3.2.醫渡科技“AI 中臺”授人以漁助力醫院進入大模型時代.42

3、3.3.GE 醫療為中國醫療裝備數字化創新打造“加速跑道”.44 3.4.京東健康從場景實際需求出發，完善大模型場景拓展.46 3.5.杉木 SHANMUAGI 時代，“家庭醫生”入口的最完美形態.48 圖表圖表目錄目錄 圖表 1：本白皮書所研究的數字醫療定義及范圍.2 圖表 2：面向患者的五類數字醫療技術.3 圖表 3：國內數字醫療行業投融資不完全統計（2023.122024.10）.4 圖表 4：2024 年與 2023 年同期國內數字醫療一級市場對比.5 圖表 5：國內數字醫療一級市場融資事件數（左）及融資額（右）按半年分（2023.122024.10）.6 圖表 6：國內數字醫療行業融

4、資事件數按月份（2023.122024.10）.6 圖表 7：國內數字醫療行業融資額按月份（2023.122024.10）.7 圖表 8：國內數字醫療行業融資按技術分類.8 圖表 9：國內數字醫療大額融資事件不完全統計.9 圖表 10：國內數字醫療行業融資按輪次分.9 圖表 11：國內數字醫療行業融資事件數按輪次及技術分.10 圖表 12：我國中央政府數字醫療政策不完全統計（2023.122024.11）.14 圖表 13：國內人工智能醫療器械獲批三類證不完全統計（2024.12024.11）.16 圖表 14：國內 2024 年通過創新醫療器械快速審批程序獲批三類證的人工智能醫療器械.18

5、圖表 15：國內已獲批“數字療法”不完全統計（2023.122024.10）.19 圖表 16：國內 2024 年通過二類創新醫療器械快速審批程序的數字醫療產品.21 圖表 17：2024 年國內發布醫療大模型不完全統計.24 圖表 18：國內發布中醫大模型不完全統計.28 圖表 19：2024 年國內醫療信創招標部分信息.32 圖表 20：年度創新優秀案例.38 圖表 21：騰訊健康醫療大模型應用場景一覽.41 圖表 22：醫渡科技“數據中臺+AI 中臺”雙中臺模式.43 圖表 23：GE 醫療上海創中心.45 圖表 24：杉木 SHANMU的“感知”系列全自動生化儀.49 12024數字醫

6、療Chapter.1產業變化 2 1.1.1.1.白皮書所研究白皮書所研究數字醫療的定義及其發展數字醫療的定義及其發展 在過往的兩年中，動脈智庫開展了對國內數字醫療（Digital Health）進展的定期研究。在這個過程中，我們確定了對于數字醫療的研究框架，并對數字醫療的定義及范圍做出了定義?？傮w而言，數字醫療被公認是通過利用包括人工智能、移動互聯網、物聯網、虛擬現實及醫療信息技術在內的一系列新興數字技術手段，基于軟件載體，以數據驅動為核心，對核心醫療全流程起到賦能優化，從而將衛生系統從以提供者為中心的模式轉變為以患者為中心的數字醫療生態系統，進而提高包括患者、醫療服務提供方以及醫療系統管理

7、方能力和體驗的過程。面向醫療系統的運營解決方案是指醫院或衛生系統范圍內的醫療信息化解決方案，用于管理從系統集成、互聯互通到收入周期管理等非臨床但關鍵的運營功能，一般包括系統集成及互聯互通、安全及數據管理、業務分析、數據管理和收入周期管理等子系統。針對醫療服務提供方的醫療系統臨床解決方案主要為醫生和其他醫療保健專業人員協助提供臨床護理，并為醫療服務提供方提供數據支持，使其可以更好了解患者情況，做出更好的臨床決策。該方案大體可分為四個不同方向的子系統：臨床文檔和影像（電子病歷、影像存檔和通信、數字病區、臨床文檔優化）、臨床決策支持（各種人工智能輔助診斷及輔助支持）、通信支持及遠程醫療等。面向患者的

8、數字醫療技術則根據產品及干預類型可分為五類，分別為數字健康、數字監測、數字護理支持、數字診斷評估和數字治療干預。這些數字醫療技術雖然也可能包含面向醫生、支付方和醫療系統的功能，但其最終用戶/受益者主要是患者。圖表 1：本白皮書所研究的數字醫療定義及范圍 3 從數字健康到數字治療干預，它們對于臨床的影響依次遞增。因此，在預期收益/報銷、監管審查、循證證據等方面的要求也隨之提高。相對地，這也是一種強有力的背書，一旦通過監管，支付方的支付意愿也更強。同時，這些面向患者的數字醫療技術可以實現向上升級，只要其可以提供更為強有力的循證證據以滿足新層級的監管要求。對于具有多種功能的數字醫療技術分類取決于這些

9、多功能模塊中風險最高的部分所屬的分類，這也將決定確保產品安全性和有效性所需的監管水平。1.2.1.2.一級市場一級市場資本數據：資本數據：醫療健康產業投融資事件一直是醫療行業參與者的重要關注點。我們以2023 年 12 月至 2024 年 10 月為分析區間，通過對動脈智庫投融資數據的挖掘和清洗，篩選出了 74 起有效的國內數字醫療相關投融資事件，從而為 2024 年數字醫療產業不斷變化的趨勢做出解讀。為便于統計，我們在對投融資數據處理時遵循以下原則：所涉及的融資事件僅包括從天使輪到 IPO 以前的風險投資事件，不包括并購事件或二級市場融資。將天使輪、種子輪、種子 VC 等合并為天使輪；所有帶

10、 A 的輪次合并為 A 輪；所有帶 B 的輪次合并為 B 輪；所有帶 C 的輪次合并為 C 輪；D 輪及以后 IPO以下的輪次合并為 D 輪及以上；“其他”包括私募股權融資、戰略融資、債券融資、捐贈、眾籌及未公開具體輪次等。本報告數據樣本時間自 2023 年 12 月 1 日至 2024 年 10 月 31 日，若在 10月 31 日之后公布的數據，不計入本報告的統計范圍。圖表 2：面向患者的五類數字醫療技術 4 本報告金額計量統一換算成人民幣（美元按照 1:7.15 匯率換算為人民幣，港元按照 1:0.9 匯率換算為人民幣）。將融資額為數百萬/千萬/億/十億統一劃定為 1 百萬/千萬/億/十

11、億。在圖表中統計的融資事件僅包括披露融資金額數據的事件，不包括未披露融資金額數據的融資事件。根據動脈智庫數據的不完全統計，國內數字醫療領域在統計期間共有 73 家企業完成投融資事件共 74 起，僅有 1 家企業在一年內完成超過一次融資。其中，披露了投融資金額的投融資事件有 54 起，投融資總額達到 77.05 億元。百川智能在 2024 年 7 月完成的 50 億元融資是研究區間數字醫療領域單筆融資金額最大的融資事件。事實上，這也是自 2022 年動脈智庫開始制作年度白皮書以來最大額的單次融資事件。圖表 3：國內數字醫療行業投融資不完全統計（2023.122024.10）5 與去年同期相比，國

12、內數字醫療一級市場的活躍度有所降低。在 2022 年 12月至 2023 年 10 月期間，國內數字醫療領域共有 91 家企業完成投融資事件 105起。其中，有多達 11 家企業在一年內完成了不止一次融資，更有 3 家企業在一年內完成了多達 3 次融資。從這幾個核心指標而言，去年的數據都要優于今年同期。唯一例外的是總融資金額根據披露了投融資金額的 59 起事件，去年統計區間的投融資總金額達到 34.3 億元，不如今年的 77.05 億元。不過，如果去除百川智能高達 50 億元的融資后，今年披露投融資金額的投融資總額將大幅下降至 27.05 億元，仍然低于去年的數據。圖表 4：2024 年與 2

13、023 年同期國內數字醫療一級市場對比 6 將統計期間的融資事件按時間進行劃分，統計區間上半年（2023 年 12 月 1日-2024 年 5 月 31 日）數字醫療一級市場共有投融資事件 47 起，累計完成融資 18.13 億元；下半年則僅有 27 起投融資事件，但累計完成融資 58.92 億元。當然，如果去除百川智能的 50 億超高融資，下半年的融資總額也將回落至 8.92億元?？傮w來說，上半年國內數字醫療一級市場活躍度高于下半年，這一特征與去年保持一致。另外，今年僅有 1 月融資事件數超過兩位數，對比之下，去年統計區間有多達 6 個月的融資事件數超過兩位數，本年度統計區間國內數字醫療一級

14、市場活躍度減低的趨勢較為明顯。如果將統計周期縮小到按月劃分，今年 1 月融資事件數最多，共有 12 起，其次則是去年 12 月和今年 5 月，均有 9 起投融資事件。從過往的統計來看，年末年初往往是投融資事件較為集中的時段。圖表 5：國內數字醫療一級市場融資事件數（左）及融資額（右）按半年分（2023.122024.10）圖表 6：國內數字醫療行業融資事件數按月份（2023.122024.10）7 按單月融資額計算，由于百川智能超高融資的緣故，今年 7 月融資額是最多的單月，高達 51 億元之多。隨后則是今年 1 月和去年 12 月，分別為 9.52 億元與 4.21 億元。這一趨勢與國內醫療

15、健康大環境接近一致。根據動脈智庫對過去數年時間國內醫療健康領域各季度投融資數據的統計，國內醫療健康融資額在 2024 年較上一年下滑約四成。事實上，從 2022 年 Q1 開始，國內醫療健康融資額就在逐季度下滑。不過，也并非沒有好消息。國外數字醫療一級市場正在逐漸恢復熱度。根據國外研究機構的報告，今年頭 3 個季度各項指標仍然不如去年全年，不過，按照頭三個季度的發展趨勢，全年指標有望與去年持平。即使在最差的情況下，相比去年的降幅也會比去年同期大幅降低，顯示出明顯的止跌趨勢。雖然并不能確定這一走勢何時可以傳導到國內，但對于國內數字醫療從業者來說，至少這是一個好消息。與以往一樣，我們將這些融資企業

16、大致按照其所采用的技術領域劃為信息化、人工智能、大模型、數字療法、物聯網、腦機接口、XR 和區塊鏈等大類別。其中，人工智能統計中包含了大模型，為說明大模型的熱度額外將大模型進行了單獨統計。同理，物聯網統計中也包含了腦機接口和 XR。需要說明的是，不少企業涉及多種技術類別。比如，不少人工智能企業同樣也在信息化領域耕耘，不少信息化企業實際上也具有物聯網和數字療法的能力。為方便統計，我們也將其在各個領域分別計算一次。因此，所累加數量會大于融資事件數。圖表 7：國內數字醫療行業融資額按月份（2023.122024.10）8 在今年的統計中，信息化是融資事件數最多的，共有 53 起完成融資的企業主要業務

17、涉及信息化。這并不難理解，基于本白皮書研究的數字醫療主要以軟件方案為主的范圍，以及業務需要集成的特點，大多數相關企業都具備信息化搭建能力。同時，相對其他技術類型，信息化基本也是各企業占比較高且較穩定的收入來源。在當下的投融資環境中，這種能力也更容易得到資本的青睞。緊隨其后的則是人工智能，有 51 起融資事件涉及的企業主要業務包含人工智能。其中，融資企業主要業務涉及大模型的融資事件達到了 13 起，且貢獻了融資額最高的紀錄。這也代表了當前數字醫療一級市場的特點。人工智能在醫療流程中的參與愈發廣泛，越來越多的數字醫療企業開始在業務中加入人工智能，其對醫療的賦能也愈發明顯，在一級市場也得到高度青睞，

18、打上人工智能的標簽往往能夠完成融資目標。此外，從統計來看，基于大模型的生成式人工智能在近一兩年異軍突起，在醫療流程中得到了越來越多的應用，這也是一個非常明顯的趨勢，值得注意。有 25 起完成融資企業的業務包含物聯網。其中，涉及 XR 的有 6 起，相比往年有明顯增加，考慮到今年總的融資事件數比往年更少，這一增長更為明顯，顯示 MXR（醫療 XR）的應用成熟度和關注度比往年更進一步。腦機接口則有 2起，與往年相比變化不大。排在物聯網之后的則是數字療法，雖然熱度不如以往，但仍有 12 起。在這之后的其他數字醫療技術，如 3D 打印和區塊鏈則相對較少涉及，分別只有 2 起和 1 起。在 54 起披露

19、了融資金額的融資事件中，有 16 起大于等于 1 億元的大額融圖表 8：國內數字醫療行業融資按技術分類 9 資事件，僅比去年的 18 起略少，若按所占總融資事件數的比例算則比去年更多。在金額上更是占據了絕對比例這 16 起融資事件的融資總額達到了 71.1 億元，在今年融資金額中占比高達 92.3%。這比去年大額融資事件所占總融資金額90.1%的占比進一步提升。這表明在相對較為冷淡的一級市場，資本正進一步向熱門項目集中。這些大額融資事件中，涉及醫療信息化的最多，共有 12 起。人工智能次之，共有 9 起，其中大模型有 3 起，但在融資金額上，人工智能貢獻了主要的融資金額。物聯網則有 5 起，其

20、中還包括 1 起 XR。在今年的統計中，天使輪融資事件是最多的，共有 19 次；其他輪次和 A 輪圖表 9：國內數字醫療大額融資事件不完全統計 圖表 10：國內數字醫療行業融資按輪次分 10 分別為 16 次和 15 次，分列二、三位；B 輪融資事件有 11 次。從融資事件輪次不難看出，數字醫療大部分仍然處于中早期發展階段，與以往的情況大體相當。不過，與去年相比，今年的 C 輪融資達到 8 次，甚至比去年的 6 次更多?？紤]到總融資事件數明顯少于去年，今年 C 輪融資事件數的增加也能在一定程度上說明數字醫療企業的成長狀況。具體到細分領域來看，人工智能標簽下共有 14 次融資事件處于天使輪，隨著

21、輪次的增加融資事件數逐步減少，從 A 輪 9 次到 B 輪 7 次，再到 C 輪 6 次。盡管往年已有不少醫療人工智能企業逐步走向商業化，但隨著人工智能技術的進步和適用范圍的拓寬，仍有不少新興的人工智能企業迅速發育。在方興未艾的大模型領域，天使輪和 A 輪共有 7 起，顯示大模型的商業化仍然處于較早階段。其他領域也呈現類似的情況，早期輪次占比最多，隨著輪次的增加逐步減少。值得一提的是，今年有 4 家企業（傅利葉智能、強聯智創、Intalight 賽煒和惠每科技）完成了共計 5 起 D 輪及以后融資事件。這些企業能否在來年登陸二級市場值得關注。1.3.1.3.新三板新三板掛牌、掛牌、IPOIPO

22、 及并購及并購 2024 年，共有 2 家國內數字醫療企業在新三板掛牌，分別是巨鼎醫療和慧影醫療。2023 年 12 月 28 日，巨鼎醫療（深圳市巨鼎醫療股份有限公司）在新三板掛牌上市。這家企業立足于智慧醫療大健康領域多年，主要提供醫學影像和智慧醫療綜合解決方案，如醫用干式膠片及配套打印終端的研發、生產及銷售，同時也提供智能云影像集成服務平臺、一站式銀醫通、醫院智慧服務平臺、醫保便民服務解決方案等產品及服務。巨鼎醫療是我國重要的醫用膠片研發、生產企業，以計算機科學和新材料科學為基礎，應用物聯網、人工智能、5G 和高分子技術開發具有自主知識產權的醫學軟硬件及耗材產品。目前，巨鼎醫療擁有 3 項

23、二類醫療器械注冊證。其業務覆蓋國內 30 余個省級行政區，服務 3000 多家醫療機構（其中包含超 900 家三級醫院）。巨鼎醫療的醫學影像業務的產品實際使用方圖表 11：國內數字醫療行業融資事件數按輪次及技術分 11 為醫院。其通過向客戶提供醫用干式膠片等產品以及醫學影像信息化增值服務，以實現業務收入和盈利。智慧醫療業務的產品實際使用方為醫院或地方政府醫療衛生部門。巨鼎醫療主要以項目為載體，通過自主研發集成項目所需的軟硬件產品，為醫院等醫療機構客戶提供包括方案設計、軟硬件開發、系統集成、運維服務等智慧醫療解決方案，從而實現收入和盈利。根據 2024 半年度報告，“經銷為主，直銷為輔”是巨鼎醫

24、療主要的銷售模式。其中，醫學影像業務主要采取代理商經銷模式，并根據終端醫院所處地區是否實施集采政策分為傳統經銷模式和配送經銷模式，針對醫院終端客戶所采用的銷售模式主要是傳統經銷模式，不過，隨著部分省市對醫用干式膠片集采政策的實行，配送經銷模式收入占比將逐年提升。智慧醫療業務則采用直銷與經銷相結合的銷售模式，其中直銷模式主要為公司、銀行、醫院三方合作的“銀醫合作”模式。2024 上半年，巨鼎醫療實現營業收入 3.19 億元，同比下降 4.57%，凈虧損253.18 萬元，相比去年同期凈利 1187.89 萬元止盈轉虧。2024 年 1 月初，巨鼎醫療與中泰證券簽訂輔導協議，沖刺北交所 IPO。目

25、前，其仍處于 IPO 輔導進程中?；塾搬t療（匯醫慧影）于 1 月 8 日掛牌新三板。這家醫學影像人工智能領域的代表企業一直以醫學影像為切入口，基于計算機視覺和深度學習等核心技術，以云計算、大數據等新型構架自主研發出了 AI 輔助診斷產品及平臺、人工智能科研平臺、智能影像數據中臺三大產品體系，并為全球醫療機構、衛生管理部門等提供醫學影像智能化整體解決方案。據公開轉讓說明書顯示，根據公開資料顯示，慧影醫療手握 29 項發明專利，已經獲批 2 項三類醫療器械注冊證、12 項二類醫療器械注冊證及 1 項歐盟 CE 認證。其產品體系支持骨密度檢測，骨折、肺結節的輔助診斷及乳腺、胰腺、肝臟、前列腺等多臟器

26、醫學影像的存儲傳輸及處理功能，另有主動脈夾層手術規劃智能產品正在履行注冊程序?；塾搬t療的產品研發覆蓋疾病篩查、輔助診斷、治療決策全流程。其中，于 2021 年獲批的骨折X 射線圖像輔助檢測軟件更是彼時國內同類產品首次獲批。根據慧影醫療 2024半年度報告，慧影醫療在上半年實現營業收入約 2450.23 萬元，較上年同期3065.56 萬元下滑 20.07%；但毛利率大幅提升，從去年同期 65.7%大幅提升至80.3%；凈虧損則為 347.94 萬元，同比上年同期 1227.8 萬元凈虧損大幅收窄71.66%。根據慧影醫療 2024 半年度報告顯示，慧影醫療的產品收費模式主要分為兩種，即產品買斷

27、的一次性收費和按使用量或使用周期持續性收費。前者為主要的收入來源，主要向醫院銷售軟件或軟硬件一體化產品，根據客戶需求提供相應類型的產品及模塊，進行安裝部署后按買斷式銷售一次性收取費用。后者則為正積 12 極推行的模式結合2023年我國醫療體系改革政策以及人工智能影像行業發展趨勢，慧影醫療開始積極參與區域內互認互通的醫療服務平臺建設，將其作為未來業務拓展的重點。該模式下，其將參與建設政府機構主導的區域內醫療機構共享服務平臺，區域內多家醫療機構批量接入服務平臺。企業可以以此為切入點將數字智能膠片等 AI 產品部署在多家醫療機構，各醫療機構按實際使用量向公司付費。由此，企業可在特定區域內批量化地獲得

28、區域內客戶，大幅提高客戶開拓效率。目前，慧影醫療已在重慶市、鄂爾多斯市和北京市等城市摸索該模式，區域服務平臺內已經接入了部分醫院或已完成了服務平臺基礎構建，預計 2024年區域內機構將開始實際使用公司的數字智能膠片等 AI 產品，從而產生新的持續性收入。2024 年，國內共有一家數字醫療企業成功 IPO，且選擇在納斯達克上市，在當下中美大環境下頗為引人矚目來自北京的飛天兆業（北京飛天兆業科技有限責任公司）以每股 4 美元發行 225 萬股普通股，計劃募資 900 萬美元。飛天兆業主要開發和商業化專門用于放射性粒子植入治療（一種通過在患者體內放置放射源來殺死癌細胞和縮小腫瘤的治療癌癥患者的放射療

29、法）以殺死癌細胞和縮小腫瘤的近距離放射治療計劃軟件。其主導產品飛天治療計劃軟件包括用于治療多種惡性腫瘤的近距離放射治療計劃軟件，可模擬并計算術前計劃、治療過程以及放射性粒子植入完成后的治療效果。作為一種可修改和可擴展的近距離放射治療計劃軟件，它還可與開放更高級功能（例如 3D 打?。┑膶Ｓ兴惴ㄏ嘟Y合，以適應患者個性化需求的不同部署模型。根據公開信息顯示，在手術過程中，飛天治療計劃軟件可以確定目標體積、處方劑量和劑量限制，以保護處于危險中的器官，并為癌癥患者的近距放射治療制定安全、有效和準確的劑量分配計劃。醫生可以精確破壞惡性腫瘤細胞并減少對周圍健康組織的輻射暴露，從而改善治療效果。招股書介紹認

30、為，根據日常使用經驗，飛天治療計劃軟件可以在絕大部分情況下在不到 60 分鐘內快速完成從圖像采集到生成最佳治療計劃的整個過程，同時允許在患者接受治療時重新計劃。這種對患者治療計劃進行迭代調整的過程可能會成為未來大多數接受內部放射治療的惡性腫瘤癌癥患者的治療趨勢。目前，飛天兆業的粒籽植入放射治療計劃軟件已獲得 1 項三類醫療器械注冊證。除了軟件系統產生的收入，飛天兆業還可以生成數據并 3D 打印物理引導模具，以應用于患者定位腫瘤和協助進行近距離放射治療。這種向個體患者銷售 3D打印醫療輔助用品模具也是其收入的組成部分。根據招股書，截至 2023 年 12 月 31 日，飛天兆業已將其系統出售給

31、27 個省份共 119 個城市的 212 家醫院。其在 2022 年、2023 年的營收分別為 69.78萬美元和 62.86 萬美元；運營利潤分別為 2.7 萬美元和-30.7 萬美元；凈利潤則為 8.4 萬美元和-24.1 萬美元。此外，值得一提的是，截止 2023 年底，飛天兆業 13 的員工數僅有 11 人，是一家相當“迷你”的上市企業。無論是在新三板掛牌還是 IPO 登陸二級市場，三家企業都與醫療影像息息相關，其中兩家主要業務明確與人工智能相關。這在一定程度上或許也可以再次說明人工智能，尤其是影像 AI 對醫療領域的助力。根據動脈智庫的不完全統計，2024 年，數字醫療領域有一起值得

32、一提的并購。2024 年 2 月，青鳥軟通（山東青鳥軟通信息技術股份有限公司）被央企通用技術環球醫療并購。環球醫療通過并購獲得了青鳥軟通 51%股權，成為青鳥軟通的控股股東。業界普遍認為，本次并購可最大限度發揮環球醫療的“醫療+金融”資源優勢、青鳥軟通的“科技+運營”管理優勢，達到優勢互補的雙贏效果。未來雙方將積極探索數字化技術與醫療康復、疾病預防、健康養老深度結合的一體化醫養結合服務的發展模式，構建居家-社區-機構相融合的智慧醫養服務體系，打造央企智慧醫養新品牌。青鳥軟通是國內智慧健康養老的頭部企業，在線上康養信息化和線下康養綜合服務一體化融合發展上具備豐富的經驗。早在 2012 年開始，青

33、鳥軟通就開始涉足養老行業。2015 年，青鳥軟通在新三板掛牌，并入選首批創新層。2017 年是智慧養老高速發展的一年，青鳥軟通開發的智慧養老平臺也正式上線。在真實、豐富的一線場景支撐下，青鳥軟通的智慧康養平臺研發團隊對客戶需求的挖掘、痛點的把握等方面擁有較大優勢。經過近八年的發展，青鳥軟通的智慧養老平臺主要有面向政府客戶的全域智慧康養平臺和面向養老服務 B 端的匯養通SaaS平臺，養老業務形成了“養老信息化平臺”與“養老服務”并駕齊驅的發展格局。目前，其全國業務布局覆蓋十幾個省份，服務超過 300 家區縣智慧養老平臺，累計智慧化改造家庭養老床位超 4 萬張。作為并購方的環球醫療則是以醫療健康為

34、主業的央企控股上市公司，旗下包括 60 余家醫療機構，共計 1.6 萬張床位?；谶@些支撐，環球醫療希望通過標準化建設和數字化手段打造醫療-養老-家庭三床聯動的智慧醫養運營管理體系的重任。以在我國老齡化不斷加速的背景下，滿足整個社會對加快健全醫養體系和擴大醫養服務覆蓋提出的迫切要求。在此之前不久，關于發展銀發經濟增進老年人福祉的意見于 2024 年 1 月正式印發，也是我國發布的首個支持銀發經濟發展的專門文件，并已在智慧健康養老等重點領域明確支持力度。14 1.4.1.4.政策數據：政策數據：數字醫療數字醫療獲高度重視獲高度重視，政策推動融入政策推動融入方方面面方方面面 數字醫療快速發展的前提

35、是需要一個良好的數字醫療治理體系，對于政策框架提出了較高的要求。一個明確而有力的政策框架可以支持醫療參與各方都能夠明確各自的責任范圍并做出決策，從而支持和維持整個衛生系統的結構、信心和透明度。與此同時，我國的治理特點以及政府對人民健康的重視決定了醫療領域，政府政策對于數字醫療的發展而言極為重要。這是因為公立醫療在我國醫療服務中占據絕對比重，且帶有政府背景的醫保也是主要的支付方。我國對數字經濟保持高度重視，也正將其視為未來經濟驅動的重要引擎。這都體現了政策在我國數字醫療發展中的重要作用。圖表 12：我國中央政府數字醫療政策不完全統計（2023.122024.11）15 16 根據動脈智庫數據的不

36、完全統計，從 2023 年 12 月 1 日至 2024 年 11 月 8日，我國中央政府在這期間發布了 44 條與數字醫療密切相關的重要政策。這些政策主要圍繞數字醫療整體規劃布局、利用數字醫療賦能具體場景、加快管理機構及醫療機構平臺信息化、標準化、一體化建設，探索數字醫療新應用場景、數字醫療新技術審評審批及應用，利用數字醫療為患者帶來便利，利用數字技術推動醫療體系高質量發展等多個方向展開。1.5.1.5.審批數據：審批數據：人工智能人工智能醫療器械醫療器械大幅增長大幅增長，數字療法數字療法增速持平增速持平 對于在臨床醫學上提出預期用途的數字醫療企業來說，產品獲得審批才能夠獲準進入市場，進而開

37、始商業化。因此，獲得醫療器械注冊證是一個頗為重要的節點。在這方面，人工智能醫療器械在近年來隨著審評審批流程的不斷優化完善，審批體系趨于成熟，帶動了這一領域產品注冊準入的快速發展。圖表 13：國內人工智能醫療器械獲批三類證不完全統計（2024.12024.11）17 從 2024 年 1 月 1 日至 2024 年 11 月 30 日，國內共有 41 款人工智能醫療器械獲得了三類醫療器械注冊證，低于去年同期 47 款的水平?？紤]到往年 12 月的審批特點，不大可能在接下來的一個月完成反超。不過，這也是連續第二年審批數量超過 40 款，說明了近年來人工智能醫療器械的審批加速趨勢。從 2018 年第

38、一張人工智能醫療器械獲得三類證至今，審批量一直保持著高速增長。截至目前累計已有 162 款人工智能醫療器械獲得三類證。這其中，聯影集團在 2024 年取得了豐收，共有 7 款人工智能醫療器械獲批三類證，是今年人工智能醫療器械獲批三類證最多的企業，這也使其歷年獲批的數量達到 16 張，是目前人工智能醫療器械獲批三類證最多的企業。目前，共有 4 家企業有超過 10 款人工智能醫療器械獲批三類證。除了聯影集團外，數坤科技、推想醫療和深睿醫療也排名前列。這四家企業構成了國內 AI影像企業第一陣營，累計有 53 款人工智能醫療器械獲批三類證，占比 32.7%。18 2024 年獲批的人工智能醫療器械中，

39、有 3 款是通過創新醫療器械快速審批程序獲批，體現了我國人工智能醫療器械的創新性。深睿醫療的“顱內動脈瘤 CT 造影圖像輔助檢測軟件”主要用于頭頸動脈 CT血管造影圖像的顯示、處理、測量和分析，可對顱內 3mm 及以上動脈瘤進行輔助檢測。其最大的創新點在于采用頭頸血管中心線提取和血管分割技術，大大提高了顱內動脈瘤檢出的敏感性，對于改善患者生活質量、提高患者生存率具有重要意義。致遠慧圖的“眼底病變眼底圖像輔助診斷軟件”是首個基于多病種算法設計的眼底圖像輔助診斷軟件。與單病種算法相比，該產品采用單一網絡模型即可判斷是否存在眼底異常，進而對多種常見眼底疾病進行識別。該產品可以輔助醫生實施多種眼底疾病

40、綜合檢查，與單病種輔助診斷產品相比，其適用范圍更廣，可進一步提升基層醫療機構常見眼底病診斷能力，促使更廣泛人群能夠接受早期檢查和診療，減少視力損傷和致盲性疾病的發生，降低相關疾病帶來的社會負擔。聯影智能旗下“顱內動脈瘤 CT 血管造影圖像輔助檢測軟件”則主要用于頭頸動脈 CT 血管造影圖像的顯示、處理、測量和分析，可對顱內 3mm 及以上動脈瘤進行輔助檢測。由于采用基于深度學習的頭頸血管分割分段技術和多尺度動脈瘤檢測技術，產品可有效提高顱內動脈瘤的診斷準確性和效率，對提升患者生存率具有重要意義。值得一提的是，這 3 款創新產品中除了聯影智能顱內動脈瘤 CT 血管造影圖像輔助檢測軟件為 2023

41、 年進入創新醫療快速審批程序，其他兩款分別于 2020年（致遠慧圖）、2021 年（深睿醫療）就已進入創新醫療器械快速審批程序。這也顯示了醫療器械，尤其是創新醫療器械的獲批著實不易。在 2023 年，共有 7 款人工智能醫療器械進入了創新醫療器械快速審批程序，但在今年的三類創新醫療器械公示中，并沒有新的 AI 影像類醫療器械。隨著近年來 AI 影像的持續突破，加上可用數據集的限制，AI 影像可供突破的領域越來越少，創新的難度的確變得越來越大。不過，去年進入創新醫療器械快速審批程圖表 14：國內 2024 年通過創新醫療器械快速審批程序獲批三類證的人工智能醫療器械 19 序的 7 款產品在今年只

42、有一款獲批，加上往年尚未獲批的幾款創新醫療器械陸續獲批，未來我們仍將陸續看到 AI 影像的突破。除了人工智能，主要用于屬于數字治療及干預的數字療法也在近年備受關注。不過，到目前為止，國內數字療法尚沒有官方的定義和標準。圖表 15：國內已獲批“數字療法”不完全統計（2023.122024.10）20 根據對公開信息的不完全統計，2024 年共有 40 款符合公認數字療法定義的軟件醫療器械獲批，創下近年來的新高。截至 2024 年，已有 128 款“數字療法”通過監管審批拿到醫療器械證。盡管如此，當前國內“數字療法”的產品種類高度集中，絕大部分集中在認知障礙和眼科領域，同質化現象較為嚴重。我國監管

43、機構也在探索建立相關的“數字療法”評價體系。主要負責數字療法科技成果在醫療器械領域轉化應用的人工智能醫療器械創新合作平臺數字療法工作組在總結中也提到正在梳理精神疾病相關數字療法的安全有效性評價考慮因素，著手開展制定精神疾病數字療法醫療器械技術審評思路和相關原則，擬定數字療法醫療器械相關性能指標等評價要素和方法。同時，工作組正計劃推動數字健康標準化技術委員會的成立工作，以加快推進數字健康范圍內相關產品標準的共性、特性技術研究和標準制定工作。其在未來還將繼續進行數字療法產品測試驗證平臺的搭建工作，著手開展相關產品的性能測試工作，以完成數字療法產品技術驗證等研究報告的調研和編寫工作。迄今為止，我們所

44、說的“創新醫療器械”都是以國家藥監局公布的三類創新醫療器械為主。在三類創新醫療器械中，人工智能醫療器械基本代表了數字醫療。不過，這并不是全部，除了三類創新醫療器械，還有更多的二類創新醫療器械如滄海遺珠般少為人知，依然代表了醫療器械的創新方向。舉例來說，部分不將輔助診斷作為人工智能主要用途的人工智能醫療器械，以及通常屬于二類醫療器械的數字療法而言，二類創新醫療器械有著重要的意義。因此，在今年的研究中，我們也加入了對各省級藥監局所審批的二類醫療器械的統計。早在 2000 年頒布的醫療器械監督管理條例中就明確了醫療器械的分類 21 分級管理，二類醫療器械由省級藥監部門負責審批，風險性更大的三級醫療器

45、械則由國家藥監部門負責審批。在創新醫療器械上同樣遵循相應的模式。2014 年2 月，原國家食藥監局制定了創新醫療器械特別審批程序（試行），并于 2014年 3 月起開始實施。其中，第十一條就明確指出，若申請的創新醫療器械被界定為第二類或第一類醫療器械，應由相應的省級或者設區市級監管部門參照該程序進行后續工作和審評審批?；诖?，各地也開始參照國家局的創新醫療器械程序制定相應的更符合當地實際狀況的創新醫療器械審批程序。目前，已有多個省份設立了二類創新醫療器械快速審批程序?；趪宜幈O局對創新醫療器械的要求，各省對于二類創新醫療器械的認定也大體相似。以數字醫療大省浙江的浙江省第二類創新醫療器械特別審

46、查程序為例，對于二類創新醫療器械提出了三點要求：第一、產品具有技術創新和領先優勢；第二、申請人已完成申報產品的前期研究并具有基本定型產品，研究過程真實和受控，研究數據完整和可溯源。第三、產品具有顯著的臨床應用價值。對于如何界定所申請的二類醫療器械是否具有技術創新和領先優勢，該程序也做出了詳盡的解釋，只要滿足下列四條中任意一條即可：（一）申請人通過其主導的技術創新活動，在中國依法擁有產品核心技術發明專利權，創新醫療器械特別審查申請時間距專利授權公告日不超過 5 年。（二）依法通過受讓取得在中國發明專利權或其使用權，創新醫療器械特別審查申請時間距專利授權公告日不超過 5 年。（三）核心技術發明專利

47、的申請已由國務院專利行政部門公開，并由國家知識產權局專利檢索咨詢中心出具檢索報告，報告載明產品核心技術方案具備新穎性和創造性。（四）申報產品主要工作原理或作用機理為國內首創，產品性能或者安全性與同類產品比較有根本性改進,技術為國內領先。據高端醫械院數據中心不完全統計，截至 2024 年三季度，各省共有 63 款圖表 16：國內 2024 年通過二類創新醫療器械快速審批程序的數字醫療產品 22 二類創新醫療器械進入了各省的創新醫療器械快速審批程序。其中，產品類別為“醫用軟件”的僅有 4 款。這并不難理解，近年來崛起的 SaMD（軟件醫療器械）在醫療器械中本就屬于創新，再在這一創新門類中進一步創新

48、顯然并不是一件容易的事。有意思的是，這 4 款分屬上海（2 款）和江蘇（2 款），恰恰也是國內數字醫療發展排名前列的地區。當然，進入創新醫療器械審批程序與最終獲得批準還有一定距離。在 2024年，共有兩款之前進入各省二類創新醫療器械快速審批程序的產品最終獲批二類創新醫療器械，分屬浙江和湖南。其中之一具有人工智能特性，另一款則是典型的 VR 數字療法?；蛟S這也可以說明當前數字醫療創新的方向。2024數字醫療Chapter.2“六問”24 2024 年的數字醫療取得的進展令人嘆為觀止。人工智能在醫療場景中的應用愈發普及，從以前的新鮮事兒已經成為司空見慣的常規。尤其是大模型技術從概念迅速落地，開始覆

49、蓋醫療各應用場景堪稱 2024 年數字醫療的一大亮點。此外，XR 等數字技術的成熟進步也使其逐漸在越來越多的場景落地。那么，2024 年數字醫療究竟發生了哪些顯而易見的變化？我們希望本章可以解答您的問題。2.1.2.1.大模型大模型的的陸續落地陸續落地，為醫療帶來了哪些實際變化為醫療帶來了哪些實際變化？延續過去一年的走勢，生成式人工智能及其背后的大模型依然是數字醫療領域的一大熱點。這種參數規模大（可達數億到百萬億級別）和數據規模大（可達數億至萬億）的預訓練深度神經網絡模型技術被認為可以在醫療服務、患者服務、運營管理、中醫、藥品供應、臨床科研、公共衛生、智慧醫保和健康管理等領域發揮作用。2024

50、 年，大模型逐漸從概念逐漸走向落地，這使得 2024 年也成為大模型集中落地的一年。目前，醫療垂直領域大模型已可涵蓋醫學文本、醫學影像、生命組學及蛋白質工程等多種數據形態。根據不完全統計，涉及醫療的大模型已逾百個，涉及的場景十分廣泛，幾乎覆蓋了所有的科技醫療板塊。圖表 17：2024 年國內發布醫療大模型不完全統計 25 診前環節是當下醫療大模型最常落地的場景，“智能體”（即采用大模型技術的 AI 智能代理）也成為當下描述大模型領域最熱的關鍵詞之一?；诖竽Ｐ偷闹悄荏w能夠模擬醫生與患者進行比以往擬人度高得多的人機對話，根據患者的病情描述，為患者提供初步的預診分診，并智能推薦就診科室和合適的醫生

51、。由于在預問診環節智能體已經提前獲得并總結了患者主訴、既往病史、用藥禁忌等信息。正式就診時，醫生對于患者的病情已有一定了解，便能提出更多針對性的問題，使得醫患交流更加精準和高效，醫生的診療決策更為準確。以騰訊健康為例，就完成了 AI 智能預問診系統的規模落地。這一可自動為接診醫生總結診前報告的人工智能在病歷小結上的準確率已達 87%，月均使用 26 人次已超 2 萬。作為互聯網醫療巨頭的京東健康也在今年推出了用于診前場景的智能健康助手產品“康康”，可以隨時解答用戶健康疑問，并精準、高效地匹配醫療服務資源。除此之外，通過將大模型與可持續監控用戶生理指標的物聯網硬件結合，實現對個人健康狀態更有針對

52、性的管理和疾病風險預測也成為 2024年大模型應用一道靚麗的風景線。比如 杉木 SHANMU 就基于全球最小型化，且在靈敏度、精度、特異性三方面與院內數百萬元級的自動生化儀遵循統一標準的“感知系列”全自動生化分析儀與個性化 AI 病理模型結合，通過預先收集用戶身高體重、年紀、偏好、疾病史、當下癥狀等多個維度的個人數據，再結合每次尿液里的分子、蛋白、標記物的定量結果，可以在糖前期、高尿酸、慢性腎炎和女性激素這個幾個方面進行跟蹤、早期預判和輔助診斷。隨著用戶數據的不斷積累，杉木SHANMU 的“感知系列”垂直病理模型對用戶健康狀況的理解將逐漸深化，所提供的健康反饋也愈發專業與精準，進而有望在未來打

53、造出一個 AGI 時代真正意義的“家庭醫生”。在診中場景，智能體也可以通過學習電子病歷、醫學文獻等數據成為醫生身邊的小助手，列出可能的結果為醫生診斷提供輔助，提升診斷準確性及效率。同時，它可整理診斷錄音并以結構化格式輸出，或對結構化醫療文書進行自動錄入，輔助電子病歷形式質控、內涵質控，減輕醫生在書寫、檢查等環節的負擔。去年 4 月，京東健康上線了國內首個皮膚?？苹ヂ摼W醫院，打造了國內首批皮膚?？苹ヂ摼W醫療服務平臺?；诰┽t千詢大模型，京東健康皮膚?？苹ヂ摼W醫院的 AI 輔診準確率超過 95%，專病隨訪服務患者付費轉化率已達 20%。由于種種原因，國內的診后環節一直缺乏成體系的醫療服務，智能體在

54、診后場景上的落地則有利于化解這一難題。它也可以作為復診輔助工具，在線 724小時回答患者關于病情、藥物副作用、預防措施等方面的問題；也可以作為宣教工具，向患者傳授正確的健康知識和預防措施。不僅如此，一些醫療大模型還可通過對患者的多模態評估數據（包括用戶基本信息、評估結果、問診結果、病歷信息、機器視覺采集的體態評估及可穿戴傳感器收集的數據等）進行分析，提供多元化、個性化的健康管理或康復服務，極大地延伸慢病管理服務的“上下游”，確?；颊呦硎艿礁咂焚|、連續性的醫療服務。在運營管理場景，智能體也已經落地。舉例來說，用戶只需在申請出差時只要簡單提問，就能清晰了解差旅報銷標準；想要查詢科室的運營數據，只需

55、向運 27 營智能體發問便會直接獲取想要的數據。同時，大模型還能夠實時獲取所需的各種深度數據分析與服務，并根據管理者的習慣自動推送其期望掌握的數據。目前，在實際運行中，大模型已逐漸成為提升醫療機構效率和效益的重要技術實現路徑。它可以采用分析報告、管理路徑、策略輸出、目標導航、AI 模擬仿真、AI 運營助理機器人等管理方法和手段對醫療機構經濟運營狀況進行事后分析、問題根因溯源、過程控制、改善評估、未來預測、輔助決策，從而實現全面支撐優化業務流程、合理資源配置、計劃合理制定等方面的戰略管控工作。與影像人工智能時代相比，一個明顯的趨勢是醫療機構自建大模型的熱情高漲。這并不難理解，畢竟醫療機構才最了解

56、自身實際需求。大模型企業也通過提供各種技術手段“授人以漁”降低了大模型開發的門檻，讓醫療機構擁有自主構建大模型應用的能力。比如，醫渡科技就打造了“數據中臺+AI 中臺”雙中臺模式，使醫院可以根據自身需求自主開發智能應用，實現安全、專業、自主的智慧醫院建設。以中山大學附屬腫瘤醫院為例，便通過 AI 中臺自主構建了用于鼻咽癌患者院外個性化服務的大模型，并在科研、患者招募、患者服務等多維度上實現了業務系統智能化升級。在國家衛健委“第二屆全國數字健康創新應用大賽健康醫療大數據主題賽”上，醫渡科技與醫院合作的大模型也獲得了不俗成績。在智慧醫保和公共衛生方面，大模型也已有落地。這類大模型可以對海量的碎片化

57、多模態信息進行分析挖掘，幫助管理機構描繪出一幅業務現狀和趨勢的透視圖，并給出一些業務管理上的建議。醫?；鸨O管大模型就可對醫保多維度數據進行結合分析，在醫?；鸬闹悄軐徍撕捅O控中發揮了巨大的作用。此外，大模型也可通過數據模型和局部群體數據成功預測疾病傳播趨勢和潛在影響。值得一提的是，大模型的激烈競爭也已經卷到了中醫藥。無論是科技巨頭、中醫創新企業，還是研究機構，甚至是地方政府，均已加入這場中醫藥大模型混戰。據不完全統計，2023 年以來，已有數十個中醫藥相關的大模型相繼亮相。這些中醫藥大模型通常具有多個應用場景，主要包括新藥研發、問診導診、輔助診療和康復健康管理。面向康養機構、藥店診所等偏消費

58、場景的大健康養生服務是中醫藥大模型落地最多的場景。這不僅因為中醫大健康養生服務不僅是最有潛在市場規模的場景，也因為此類場景語言交互需求強，和大模型在語義理解、生成交互的技術優勢十分契合。中醫藥輔助診療場景則考驗大模型對多模態數據訓練、處理和圖像識別上的能力，也有非常好的應用前景。此外，中醫藥大模型對新藥研發、中藥產業發展有極大助力，也已有大模型落地。這類大模型能夠幫助研究者完成中醫藥理論證據的挖掘和總結；也可結合相應算法快捷實現藥材與復方的篩選和優化；還可實現中藥研究底層核心數據與中藥全產業鏈關鍵環節的有機結合，在中藥材種植、質量控制、藥物研發等中藥全產業鏈關鍵環節中發揮價值。28 2.2.2

59、.2.趨于成熟的影像趨于成熟的影像人工智能人工智能，還能有哪些新還能有哪些新突破突破？醫療影像人工智能萌芽階段，產品主要圍繞影像數據集較為豐富、標準程度高的肺結節與眼底疾病展開。隨著近 10 年的發展，醫院對于影像人工智能產品的接受程度不斷提升，醫生對于影像人工智能研發的參與程度不斷深入，以及信圖表 18：國內發布中醫大模型不完全統計 29 息化建設帶來的醫療數據的逐步改善，影像人工智能的應用場景正變得日漸廣泛。2024 年，影像人工智能的應用已貫穿篩、診、治、防全流程，應用場景也由放射科向外延伸，開始賦能幾乎所有涉及醫學影像的科室。根據動脈智庫的不完全統計，國內 64 家企業近 450 款人

60、工智能影像產品幾乎覆蓋了人體幾乎所有部位。目前，針對心臟、骨骼、頭頸、肺部等部位的影像人工智能發展較早，已經較為成熟，能實現高精度的多病種輔助診斷。一些過往較少得到關注的冷門賽道也在開發之中，部分產品也已獲證，初步實現商業化。隨著多年信息化建設逐步取得成果，以及數據要素流通的逐漸打通，標準化醫療數據獲取難度相比以往降低。在這種情況下，市場需求開始主導影像人工智能的研發方向，驅動企業圍繞對應疾病進行研發。同時，為更加符合醫生作業流程，影像人工智能正將過往以單一病種為目標的診斷模式向以特定內臟為目標的診斷模式調整。2024 年，針對肝臟的影像人工智能就取得了突破。相較于肺部，人工智能對于肝臟的輔助

61、診斷會遇到一系列困難。這是因為肝臟 CT 掃描效果受諸多因素影響，導致人工智能的應用受到影響。此外，肝臟功能和結構較為復雜，管道結構及管道系統在肝臟內部錯綜復雜，導致影像重疊，增加誤診風險，因而需要人工智能具有更強的分類和識別能力。另一個好消息是，2024 年，多病種人工智能落地上實現了突破，部分獲批的產品打破了過往“一證一病”的慣例，開始包含針對不同病種的功能模塊，并預留擴展功能模塊，通過模塊化的方式將針對不同用途的影像人工智能整合實現多病種用途。這一方式也將給其他具備相應能力的企業以參考。在科室應用上，影像人工智能正在從放射科逐步走向更多科室。以病理、心電等場景為例，同樣存在工作量大、相關

62、醫療資源缺乏的問題。這些場景在近年來也取得了突破，獲得了人工智能賦能，或在未來改變這一場景的應用邏輯。騰訊健康就和邁瑞醫療合作，在騰訊 AI Lab 的核心技術及騰訊云綜合解決方案的加持下，共同研發應用于血常規檢測的全自動細胞形態學分析儀（AI 閱片機）。該產品通過融入 AI 算法能清晰還原細胞立體結構和細節，將 AI 閱片準確率達到 95%以上。AI 閱片機還能大幅度提高閱片效率，將醫生平均閱片時間從原來的 25-30 分鐘，縮短到半分鐘以內。作為“醫療+AI”融合創新標桿，這款產品打破了閱片機市場僅有一家進口品牌獨大的局面，填補了國內空白，目前已在全球 400 多家醫院完成裝機。無論是審批

63、數據，還是針對疾病和科室上的突破，都代表了近年來我國醫療人工智能良好的發展勢頭。這也吸引了越來越多的跨國企業開始更多投資本土創新，通過生態鏈合作的方式與國內醫療 AI 創新企業雙向賦能。以 GE 醫療為例，從 2021 年至今根據當地產業布局和自身資源優勢，分別針對供應鏈、影像鏈和 30 數字鏈，先后在北京、無錫、上海打造 3 大創中心。其中，上?！皠撝行摹笔?GE醫療中國首個聚焦數字醫療的創新平臺，也是GE醫療三家創中心之中規模最大、功能最全的創新實體。它聚焦數字醫療技術和應用創新，打造賦能 GE 醫療中國研發的“智慧大腦”。截至目前，GE 醫療上海創中心已與超過 50 家各界伙伴開展合作，

64、僅在人工智能方面，就已引入近 90 款數字化產品/技術進行融合創新、并投入臨床使用，這也將加速本土醫療創新生態的構建，推動數字技術與臨床應用的“雙向奔赴”。2.3.2.3.醫療信創開始集中落地，能為醫療信息化帶來新增量？醫療信創開始集中落地，能為醫療信息化帶來新增量？信創的本質是“消除卡脖子”，實現以基礎軟硬件為核心的全產業鏈替代。整個信創產業鏈由基礎硬件、基礎軟件、應用軟件、信息安全組成，其中，芯片、操作系統、數據庫是最重要環節。我國近年將信創產業納入國家戰略，提出“2+8+N”應用體系，即以黨政為基礎，向事關國計民生的八大關鍵行業、更多消費市場逐步推廣。醫療行業正是其中之一。不過，醫療信創

65、工作雖已開展多年，卻進展甚微。這是因為醫療行業生態具有封閉性的特征，醫療業務之間聯系緊密且復雜，無論從技術儲備還是工程實施都需要整體設計，需要醫療單位投入大量人力財力。信創本身也是一個復雜的系統工程，改造過程中存在大量難題，如醫療業務數據體量巨大造成的遷移困難、信創產品性能和服務參差不齊、系統集成時產品不兼容、醫療信息化廠商的信創實踐經驗不足、信創專業人才緊缺等問題。不僅如此，在信創改造完成后，系統的持續穩定運行、信創產品本身帶來的新型安全問題、信創生態發展不成熟，缺乏統一數據標準等難題都接踵而至。對于穩定運行大于一切的醫療信息化系統來說，上述任何一點都可以徹底打消醫院實施信創的念頭。自 20

66、23 年底開始，醫療領域的信創進程開始陡然加快，政策的推動是首要因素。各地衛健委、疾控中心等開始陸續下發醫療信創指導政策，部分地區還明確了時間規劃，如上海要求市級醫院 2025 年 6 月前完成全面信創升級工作，首批信創醫院在 2024 年 6 月前完成 50%以上的信創升級工作。其次，隨著時間的進展，信創軟硬件技術逐步取得了突破。比如，醫渡科技就與昇騰 AI 聯合推出了滿足私有化對數據安全和隱私保護需求的訓推一體機，既符合信創要求，又能夠滿足算力需求。這些技術的突破也使得信創逐步突破了非核心業務系統的改造，在核心診療業務系統上實現了“真替真用”。2023 年 12月，廈門大學附屬成功醫院、解

67、放軍總醫院（301 醫院）、北京大學第一醫院等相繼完成不同階段的核心系統信創替代工作，為全國醫療機構的信創工作起到了示范效應。以 301 醫院為例，中國人民解放軍總醫院云 HIS 系統基于全國產軟硬件平臺上線，成為全國超大型三甲醫院信息技術應用創新實踐標桿案例。31 政策和技術上的突破也帶來了信創招投標數據的大爆發。2020 年以來，醫療領域信創項目數量和成交金額大幅增長，2020 年至 2022 年三年招投標成交額分別為 1.80 億元、3.58 億元、31.91 億元。雖然 2023 年沒有準確數據，但從行業了解，2023 年醫療信創招投標成交金額及成交件數實現了歷史性爆發式增長，也產生了

68、一些大額訂單。因此，2023 年也被稱為醫療信創元年。根據信創改造處于前列的金融、電信及電力行業的經驗，信創替換一般以 3-5 年為周期分階段進行改造。這也意味著 2024 年醫療行業信創改造節奏將進一步提速。行業普遍認為，未來 3-5 年，醫療信創市場規模將呈現指數級增長，并在 2025 年后進入全面爆發增長階段。2024 年，在 HIT 界最有影響力的 CHINC 和 CHIMA 兩大展會都首次設置“信創專場分論壇”，并專門設置信創展示區，“信創”也成為了 2024 年醫療信息化的一大關鍵詞。根據國家衛健委發布的衛生信息信息技術應用創新指導規范（下文簡稱規范）要求，在實施路徑上，醫療信創工

69、作要在穩定的基礎上，從業務相關性弱的部分開始，實施順序綜合考慮緊迫程度、難易程度和信創產品成熟度等因素。鑒于醫療場景的特殊性和醫療系統的復雜性，不同醫療系統的信創改造程度要求有所不同。具體來看，對個人計算機、基礎外設等硬件進行全面替換，信息系統方面，則根據與診療業務相關程度的高低，進行不同程度的國產化改造：第一類是與診療業務無關的信息系統，如行政辦公類系統、網站類系統，必須全部完成信創改造；第二類是不提供診療服務的核心業務支持系統，如臨床數據中心、運營數據中心、科研數據中心等，除經論證后可保留非信創技術的系統外，其他系統應實現應替盡替；第三類則是面向患者提供診療服務的核心業務系統，如HISLI

70、SRISPACS，則能替就替。相對來說，第三類產品對國外產品的依賴程度較高，尤其是大型高端醫療設備多為進口設備，執行國際標準，其配套的軟件產品和國產基礎設施和基礎軟件平臺的適配度不高，且醫護、醫技、藥事等終端都要使用這些軟件進行日常診療工作，替換難度大。若經評估無法進行信創改造，這些系統需要完成國產密碼適配改造、數據分級分類工作。從目前已公開信創招標項目的建設內容來看，當前醫療機構的信創建設項目與診療業務的相關性較弱，更偏好采購信創電腦、信創云等 IT 基礎設施，以及辦公系統、管理系統、外圍業務平臺、核心業務平臺等應用系統與設備。醫療信創適配遷移工作尚處于初期建設階段的特點十分明顯。盡管如此，

71、不少招標公告也要求提供信創技術運維支持服務，如提供系統安裝、配置優化、故障排查等現 32 場技術支持服務，確保信創底座資源環境穩定運行，產業鏈上下游廠商協助等。這對于信息化企業后續的開發能力也提出了較高的要求，過往信息化企業把持當地醫療信息化市場的格局有可能會發生變化。隨著時間的進展，越來越多核心系統信創成功案例落地，也將會逐步帶動信創向下一個階段進化。以醫療信創工作進展較快的福建省為例，廈門大學附屬成功醫院的國產化替代案例就起到了示范作用，不僅為行業起到了示范先行作用，也為更多處于觀望的醫療機構以信創信心。2.4.2.4.MXRMXR 會引發醫療健康場景創新革命嗎？會引發醫療健康場景創新革命

72、嗎？XR（擴展現實）包括 VR（虛擬現實）、AR（增強現實）及 MR（混合現實），應用于醫療的 MXR（Medical XR）則因其可以高度身臨其境和逼真的方式遠程提供標準化的干預手段和全新類型內容，并根據各種臨床環境量身定制的能力，圖表 19：2024 年國內醫療信創招標部分信息 33 在近年得到了全球各國的高度重視。MXR 被廣泛認為有望在疾病預防、診斷、治療、康復、教育及創新等各個環節解決業務痛點，并在已有的探索中展現出了良好的效果和巨大的潛力。在去年，我國曾發布元宇宙產業創新發展三年行動計劃（20232025 年），其中就提到“積極穩妥推進數字孿生等技術開展臨床研究，支持元宇宙企業與醫

73、療機構加強研發合作”。時間來到 2024 年，MXR 取得了不少突破性進展，尤其是 MXR 與人工智能的交叉融合將當前數據驅動的分析和沉浸式的醫學診斷相結合，逐漸成為醫療領域中一個新興的前沿方向。外科手術領域一直被視為 MXR 在醫療領域理想的應用場景。這是因為傳統手術中供參考的二維圖像存在看不清、看不準和看不到的痛點內鏡圖像基于表面成像，術野狹窄且皮下信息缺失；超聲圖像基于斷面回波成像，噪聲干擾大且三維信息缺失；X 光圖像基于透視投影成像，多組織累積交疊，三維信息缺失等等。MXR 則能基于平面影像數字化重建人體組織器官的 3D 影像，減少醫生對想象的依賴；通過輔助醫生做出決策，大大縮短醫生術

74、中的手術時長，縮短低年資的醫生學習曲線。2024 年，MXR 迎來了實時術中程序和導航上的突破，實現了將 AR 技術應用在臨床上并成功獲 NMPA 批準。MXR 在遠程醫療上也取得了突破。國內部分地區已落地 5G+AR 遠程急救系統，通過語音和視頻提供遠程醫療服務和模擬醫療服務，從而助力縣域醫療機構緩解基層醫療資源不均衡、院前院內信息共享不足、城鄉醫護人員能力差異大等痛點，助力基層醫療服務水平提升。在這個過程中，AR 可以讓遠程會診的專家更加清晰地了解患者的實際情況。不僅如此，MXR 中的 VR 在營造環境的沉浸感和可控性上具有的獨特優勢使其不斷拓展覆蓋范圍，陸續在疼痛管理、心理健康、睡眠障礙

75、、神經系統疾病、眼科等種類的疾病治療中可以發揮出重要的作用。以睡眠障礙為例，心景科技的睡眠障礙輔助治療軟件就在去年成為中國乃至全球首款基于虛擬現實、用于睡眠障礙的二類醫療器械，并在多中心臨床試驗中證明了安全性和有效性。這種針對疾病上的突破在 2024 年得以延續凡聚科技基于 VR 技術的兒童注意力缺陷與多動障礙虛擬現實康復訓練軟件在 2022年進入了浙江省二類創新醫療器械特別審批程序，并終于在今年獲批。這款產品將 VR 技術與神經科學結合，創造性提出“基于主動任務的情境式神經反饋測訓一體化”理論和“基于主動任務的情境式認知行為測訓一體化”理論，為 ADHD 兒童打造了一個全方位沉浸式治療環境，

76、開創了一種全新的干預模式。34 XR 技術在眼科領域的進展也值得一提。在此之前，將 VR 用于兒童弱視、斜視乃至近視訓練已經不是新鮮事，但 VR 頭盔的舒適度存在一定不足。2024 年，一些企業另辟蹊徑，推出了遠望屏產品。這種產品采用 AR 自由曲面技術模擬望遠，讓孩子在近距離屏幕的距離下，就可以看到數米遠的大屏影像。從而把看“近”變成看“遠”，進而實現睫狀肌的調節，延緩長時間近距離用眼導致近視發生發展的速度，可以有效解決孩子上網課，紙質內容讀寫等近距離用眼場景問題。XR 技術醫療新場景在近年來的不斷落地也推動了 2024 年 XR 醫療器械獲批數量的爆發式增長。根據動脈智庫數據對“數字療法”

77、的不完全統計，2024 年竟然有 9 款獲批產品采用了 XR 技術。相比之下，歷年累計獲批采用 XR 技術的數字療法也僅有 8 款?？梢灶A見，隨著各地支持政策的不斷出臺，以及技術與場景結合的不斷成熟，未來一段時間 MXR 還將會迎來進一步的發展。2.5.2.5.數據要素數據要素 x x 醫療健康醫療健康在在 20242024 年取得突破年取得突破了嗎了嗎？數據是人工智能的三大要素之一，近年來人工智能的迅速發展離不開醫療健康數據的發展；反過來，人工智能要想進一步發展，首要條件之一也是解決醫療健康數據目前面臨的掣肘。近年來，我國高度重視數據要素 x，2020 年 4 月，關于構建更加完善的要素市場

78、化配置體制機制的意見首次將“數據”列為勞動力、土地、資本等生產要素之外的第五大生產要素。2022 年底，中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（數據二十條）則被稱為中國數據基礎制度的四梁八柱，標志著我國政府已在數據戰略上形成了清晰的可執行方案。2023 年，國家數據局成立并正式掛牌，并在今年 1 月正式發布“數據要素”三年行動計劃（20242026 年），提出對包括醫療健康領域在內的 12 個重點領域實施“數據要素”行動的目標。其中，在數據要素 x 醫療健康部分，“數據要素”三年行動計劃（20242026 年）提出下列目標：提升群眾就醫便捷度，探索推進電子病歷數據共享，

79、在醫療機構間推廣檢查檢驗結果數據標準統一和共享互認。便捷醫療理賠結算，支持醫療機構基于信用數據開展先診療后付費就醫。推動醫保便民服務。依法依規探索推進醫保與商業健康保險數據融合應用，提升保險服務水平，促進基本醫保與商業健康保險協同發展。有序釋放健康醫療數據價值，完善個人健康數據檔案，融合體檢、就診、疾控等數據，創新基于數據驅動的職業病監測、公共衛生事件預警等公共服務模式。加強醫療數據融合創新，支持公立醫療機構在合法合規前提下向金融、養老等經營主體共享數據，支撐商業保險產品、療養休養等服務產品精準設計，拓展智慧醫療、智能健康管理等數據應用新模式新業態。提升中醫藥發展水平，加強中醫藥預防、治療、康

80、復等健康服務全流程的多源數據融 35 合，支撐開展中醫藥療效、藥物相互作用、適應癥、安全性等系統分析，推進中醫藥高質量發展。然而，數據要素市場化流轉從政策到落地仍面臨不少的環節?！皵祿亍比晷袆佑媱潱?0242026 年）在具體的組織實施上便提到“推動以賽促用”，通過組織開展“數據要素”大賽來聚焦重點行業和領域搭建專業競賽平臺，加強數據資源供給，激勵社會各界共同挖掘市場需求，提升數據利用水平。支持各類企業參與賽事，加強大賽成果轉化，孵化新技術、新產品，培育新模式、新業態，完善數據要素生態。5 月，國家數據局聯合 16 部委舉辦“2024 年數據要素 x 大賽”，并于 10 月國家數據局成立

81、一周年之際公布了全國總決賽結果。雖然形式上是大賽，但這些賽事包括如何匯聚關聯來自衛生系統、醫保系統等不同來源的數據；如何對數據進行加工，將其作為一個公共的資源提供給參賽隊伍使用；如何對數據安全進行分級分類；以及如何在平臺里配置相應的安全策略并搭配分析場景的專業團隊等，整個運行過程就是未來數據要素流通市場實際運轉的一個雛形。在頂層架構上，大賽則可由多部門共同形成聯合共治的基礎框架，嘗試在大賽的環境中跑通健康醫療數據的數字化使用審批流程，實現過程監測。事實上，共治機制、管理規則、分級分類、技術標準以及專業團隊等要素通過大賽就緒后，一旦保留流程脫離大賽，數據要素 x 醫療健康的公共服務體系的基本框架

82、就初現雛形。在這些大賽中涌現出不少優秀項目，為“數據要素 x 醫療健康”的進一步發展提供了參考。以醫渡科技旗下醫渡云為例，就在多地舉辦的數據要素 x 大賽中取得了不俗的成績：其與北京市朝陽區衛健委共同打造的朝陽區醫療健康大數據平臺項目以及與中南大學湘雅醫院的合作項目“基于數據要素的智慧醫療科研能力開放平臺”就分別在北京和湖南分賽區中榮獲醫療健康賽道二等獎。除了通過以賽促用的方式，數據要素 x 醫療健康的交易探索也取得了一定的進展。在 2023 年，雖然國內已有不少大數據交易所開始運營，但數據要素流通市場整體形式仍較為單一，通過交易所掛牌數據較少，從量和質上都無法滿足數據市場的需求。相較之下，大

83、量的場外數據交易市場活躍，但缺乏有效監管和安全保障。彼時，雖然已有不少交易所將為“醫療衛生”數據設置交易品類，但絕大部分交易所該品類下并無供應商品。這一狀況在 2024 年實現了突破。11 月，上海數據交易所宣布上線了全國醫療機構首批合規、可交易的數據產品。本次掛牌數據來自上海市第一人民醫院眼 36 科、內分泌科、放射科等 10 個科室，包括 20 個重大疾病數據產品和 1 個醫療行政數據產品。隨后，首都醫科大學宣武醫院（簡稱“宣武醫院”）又在 12 月攜手北京國際大數據交易所成功完成了2024年度第一筆公立醫院開展的數據交易業務，為全國醫療健康數據的合規應用樹立了新的標桿。宣武醫院通過北數所

84、將該數據集進行評估和數據資產登記，完成了首筆醫療數據交易。這些數據將應用于國產頸動脈支架產品的研發，從而為患者提供更適宜的治療器材。2025 年，“數據要素”三年行動計劃（20242026 年）將進入第二年，也是較為關鍵的一年。在政策的支持下，我國醫療健康數據要素流通市場或將會迎來更大的突破，實現在有效市場支撐下的數據供需匹配，讓各類數據要素高效安全地流通起來。2.6.2.6.在在應用場景中發揮價值，數字療法可以逆轉走勢嗎應用場景中發揮價值，數字療法可以逆轉走勢嗎？對比前兩年的火熱，數字療法在近年相對“冷靜”了不少，但這或許并非是一件壞事。從 Gartner 的新技術生命周期角度看，任何行業都

85、會經歷價值鏈條重塑與整合，也是新技術發展的必經之路。作為一個融合多種數字技術和行業的新興領域，“泡沫”的去除或許更有助于行業沉淀和積累。通過總結經驗教訓，重新整合核心技術、創新資源后的數字療法行業或許能迎來穩步爬升的復蘇期，真正能夠為醫生和患者提供價值。數字療法在特定場合下的臨床價值毋庸置疑。比如在數字療法最為集中的認知障礙領域目前仍沒有理想的治療手段，傳統藥物療法對這些疾病引起的認知障礙不能夠保證有效。相比之下，認知障礙數字療法從腦科學出發，利用神經可塑性練習并不斷強化大腦功能，通過在多個認知領域（記憶、推理、計劃及注意力集中問題）進行自適應干預來實現這一目標，從而有效改善患者的認知功能。又

86、比如在眼科領域，數字療法在兒童斜弱視領域具有明確的治療原理和方法，該領域也有突出的依從性痛點。數字療法可以融合多種光刺激療法，并通過操作簡單、趣味性強的游戲化設計來提升患兒依從性，幫助患兒在玩游戲過程中完成斜弱視康復訓練。它還可以發揮數據驅動的優勢，通過智能評估患兒訓練結果來匹配最優訓練難度，及智能提醒患兒訓練姿勢等功能，達到精細化、個性化和智能化的目標。同時，通過軟件的居家視力評估和跟進康復過程，也提高了醫療服務的效率和可及性。在進一步結合 XR 等數字技術后，數字療法在近視防控上也正嶄露頭角。VR訓練可以提供包括眼球追隨、掃視、融合和立體視功能訓練。通過眼球追隨、掃視等視覺基本技能、融合功

87、能和立體視功能訓練等多種視功能訓練組合，鍛煉眼外肌協調性，改善眼肌力量的不平衡，提高睫狀肌的調節功能，消除視功能異常 37 對近視增長的影響，達到延緩近視進展的作用。云端系統大數據也可以智能分析生成個性化訓練方案，定時提醒訓練，追溯訓練記錄，幫助養成護眼訓練習慣。此外，AR 自由曲面技術模擬望遠結合基于光線追蹤技術開發的數字離焦技術，以脈絡膜和睫狀肌為治療靶點，融合離焦與調節理論的近視防控思路，在臨床比對中也取得了顯著成效。在慢病管理上，數字療法的臨床價值也得到學術界公認。國際頂刊Nature Medicine就曾在今年以封面文章的形式刊發原創性論文，期中結果顯示在引入數字療法用于規范化乙肝孕

88、產婦隨訪及數據管理后，乙肝病毒母嬰傳播率可降至0.23%。這是國際學術界權威對數字療法與真實世界研究的充分肯定，也是國內乃至全球數字療法的里程碑事件，為證明數字療法有效性提供了有力證據?；ヂ摼W醫療巨頭京東健康在去年獲批的皮膚病數字療法則強調了與互聯網醫療場景的密切結合，可通過智能處理及動態跟蹤皮膚診查圖像，協助醫生準確了解病情、及時調整治療方案；并結合京醫千詢大模型能力，將近百種皮膚疾病的診斷準確率達到 95%，治療方案一致率超過 80%。不過，問題的關鍵在于為數字療法找到合適的應用創新場景，在這些場景中將數字療法的優勢予以展現。這需要政策的推動，先在小范圍形成標桿效應，進而在更大范圍推廣，最

89、終在全國形成示范效應，從而推動數字療法的應用落地。從 2023 年開始，海南率先在老年人認知康復、“2+3”健康服務包糖尿病管理上引入數字療法賦能。2024 年 2 月，海南進一步將“0-6 歲孤獨癥譜系障礙兒童數字療法干預”納入海南 2024 年省級民生實事項目。此外，“2+3”健康服務包中的糖尿病數字療法試點也在真實世界場景中證明了實際價值。根據公布的數據，參與試點的保亭縣參加管理的糖尿病患者在管人數 4909 人，空腹血糖達標率提高 13.1%；陵水縣在管人數 10297 人，空腹血糖達標率提高 14.17%。僅僅幾個月的試點就充分驗證了數字療法在糖尿病管理上的巨大作用。這種數字療法應用

90、場景創新的探索也正在全國鋪開，尤其在認知障礙領域，各地陸續探索在篩查、轉診和干預等環節引入數字療法賦能。隨著數字療法在真實場景中價值的凸顯，國家醫保局也在 11 月印發康復類醫療服務價格項目立項指南（試行），其中很重要的一個改變便是為積極適應人工智能技術在康復領域的應用，在主項目下統一安排擴展項“人工智能輔助”，與人工服務執行同樣價格水平，但不得重復收費。醫院可以選擇培養醫務人員提供康復服務，也可以選擇應用人工智能技術輔助開展康復檢查或訓練。這也為未來數字療法進一步打開支付窗口提供了可能。38 結合本章行業創新邏輯分析、企業實踐舉措，本次白皮書推選出了年度十大結合本章行業創新邏輯分析、企業實踐

91、舉措，本次白皮書推選出了年度十大創新優秀案例，并將在后續章節中對其中部分案例進行詳細解讀。創新優秀案例，并將在后續章節中對其中部分案例進行詳細解讀。圖表 20：年度創新優秀案例 2024數字醫療創新案例解讀3Chapter.3 40 3.1.3.1.騰訊健康騰訊健康領銜醫療大模型落地實施領銜醫療大模型落地實施 自成立以來，騰訊健康一直以 AI、大數據、云計算為核心技術支撐，探索 AI在醫療全場景中的應用。經過 8 年的潛心發展，騰訊健康已將 AI 引入到公共衛生、醫療服務、健康管理、藥物研發、組學分析等領域。目前，騰訊健康醫療 AI及相關產品已落地超過 1300 家機構，涵蓋醫院、藥械企業、科

92、研院校、醫療科技企業等；除了近來火熱的大模型底座及研發、AI 原生工具鏈、醫療影像等 AI核心能力，AI 服務也遍布患者服務、臨床輔助、基因組學、智慧營銷等場景。近兩年來，隨著大模型的興起，一直走在醫療 AI 技術前沿的騰訊健康也迅速跟進，全面提速醫療大模型研發與產業落地，以“產業實用”為核心理念，聚焦實際場景需求，發揮 AI 的個性化、自動化、智能化優勢。以騰訊全棧自研的混元大模型為底座，騰訊健康還依據醫療健康行業的具體需求，搭建了醫療行業大模型，為解決“醫療不可能三角”提供了新思路。為改善患者“排隊 1 小時，問診 2 分鐘”的就診體驗，騰訊健康支持深圳市人民醫院落地了基于大模型的智能預問

93、診系統。舊有的預問診系統只能機械地提供文本選項供患者選擇，基于大模型和自然語言處理內核的智能預問診系統則在人機界面上有巨大提升，不僅將與患者的溝通方式從選擇題變成對話框，更可與患者進行自然、流暢的對話，實現對文字、語音甚至圖片等多模態信息的理解并智能識別予以回應。此外，系統還可模擬?？漆t生問診思路，從患病時間、發病緩急、病因誘因、是否服用過藥物、過敏史等進行全面預問診，結合患者回答智能調整追問問題。智能預問診不僅將顯著改善患者的就診體驗，也將大大提高醫生的工作效率。以往門診醫生需要花至少一半的時間對患者進行病情和病史的詢問，智能預問診系統則可自動為接診醫生總結診前報告。目前，智能預問診系統的病

94、歷小結準確率已達 87%，月均使用人次已超 2 萬。此外，該系統還將為醫院提供智能化數據分析功能，也有助于醫院更好地了解患者需求，收集的數據也將為醫生開展研究工作提供大量數據，持續提升醫療服務質量。除了門診場景，騰訊健康也在重癥場景與邁瑞醫療合作，依托騰訊醫療大模型技術打造重癥大模型，實現目標導向的重癥治療。重癥醫學科作為醫院集中監護和救治重癥患者的專業科室，臨床數據量大、維度多、解讀難，具備相應專業知識和臨床經驗的重癥醫生奇缺。此外，重癥患者病情危重、病種復雜、病情變化快，醫護人員每天需要耗費大量的時間和精力整理病歷和護理記錄。為了解決這些重癥醫學臨床質控的重點和難點，騰訊健康攜手邁瑞醫療攻

95、堅重癥大模型。依托騰訊健康醫療大模型及大模型原生工具鏈等核心技術，再結合 41 邁瑞在重癥醫學的硬件優勢、臨床信息系統及對臨床場景的深刻理解，雙方合作打通病歷、生理參數、醫學影像、檢驗、護理、醫囑等院內數據，在短時間內完成了重癥大模型的構建及訓練。目前，雙方共建的大模型已具備“病歷撰寫、患者個體化病情查詢、重癥知識檢索”等 3 個面向重癥科室的智能應用，可以使用自然語言對患者進行個體化病情查詢和病歷撰寫，不僅顯著提升了醫生處理大量連續變化的臨床數據的效率，還能讓醫護人員花在數據記錄和解讀、病例和病程撰寫的時間大大減少，從繁重的文字工作中解放出來，讓醫療回歸醫療本身。為了進一步加速 AI 賦能醫

96、療應用場景，騰訊健康還在 2024 騰訊全球數字生態大會上公布了“開箱即用”的智能方案以騰訊云為數字底座，向行業提供多元化的大模型原生工具，降低 AI 能力使用門檻，按需選用。無論是希望一體化開發專屬大模型及應用的企業而言、希望利用大模型開發原生 AI 應用的企業，或希望直接嵌入大模型能力快速實現醫療服務全流程升級的醫療機構、藥械企業都可以找到對應的解決方案。從底層解決方案，到上層應用場景，騰訊健康正領銜醫療大模型落地應用，持續賦能醫療健康及生命科學行業。圖表 21：騰訊健康醫療大模型應用場景一覽 42 3.2.3.2.醫渡科技醫渡科技“AIAI 中臺中臺”授人以漁助力醫院進入大模型時代授人以

97、漁助力醫院進入大模型時代 大模型技術的崛起為醫療健康領域翻開了嶄新的一頁，引領醫療行業邁向更加智能化、高效化的新紀元。作為我國智慧醫療領域的頭部企業，醫渡科技基于十多年維度實踐經驗沉淀的可量化知識圖譜，在已有“AI 醫療大腦”YiduCore的基礎上自主研發了醫療垂域大模型，對旗下三大業務大數據平臺和解決方案、生命科學解決方案、健康管理平臺和解決方案起到了巨大的賦能作用。數據是決定算法性能的關鍵因素。截至 2024 年 9 月 30 日，作為醫渡科技核心算法引擎的“AI 醫療大腦”，YiduCore 累計處理和分析了 55 億份經授權的醫療記錄。這些記錄中沉淀的醫學知識圖譜覆蓋了超過 10 萬

98、個醫學實體，疾病知識圖譜已基本涵蓋所有已知疾病，加之多個體系化的專病數據集，使得醫渡科技能夠更深入地分析和理解各種疾病的復雜特性，為未來更精準的醫療研究和創新打下了堅實的基礎。在此基礎上，醫渡科技基于超過 5000 億經過精細化清洗和配比的訓練TOKEN 語料持續進行醫療垂直領域大語言模型的研發和訓練，并在綜合考慮行業應用成本以及模型基本能力需求后聚焦 70B 參數的模型訓練。醫渡科技自研大模型是國內首家實現國內外主流芯片訓推全鏈路適配的大模型，且已通過國家網信辦算法備案，在行業測評中屢獲殊榮。2024 年 5 月，由上海 AI 實驗室和上海市數字醫學創新中心推出的權威評測平臺 MedBenc

99、h 評測中，醫渡科技大模型在醫學知識問答、醫學語言理解、醫療安全和倫理三大關鍵維度均位列第一，從而使其整體綜合得分位列第一。在 9 月揭曉的由國家衛健委組織的大模型分導診能力評測中，醫渡科技大模型又再次排名第一，顯示了扎實的技術實力。目前正是大模型從概念到關鍵應用落地的階段。醫渡科技也積極推動大模型技術落地醫、藥、險、患者等多業務場景，并成功推進了醫療智能體的技術演進。2024 年，醫渡科技基于自研大模型的私人健康顧問“開心健康科技”小程序免費開放，可為用戶提供個性化的健康問答、導診咨詢、報告結果解讀、兒童發熱咨詢和健康評估等專業服務，并量身定制健康建議及計劃。這一服務與醫渡科技“惠民?！睒I務

100、深度結合，面向超過 500 萬名醫渡科技“惠民?！庇脩籼峁┙】禉n案、健康隨訪等專享服務。醫渡科技還在?？拼竽Ｐ皖I域積極探索，已與中山六院打造了首個結直腸癌?？拼竽Ｐ?，亦聯合積水潭醫院、清華大學發布了“心血管指南解讀智能體”。在糖尿病、口腔正畸、鼻咽癌、肝癌等多個?？祁I域，醫渡科技大模型也取得了顯著進展。此外，為了破解自建大模型門檻過高的難題，讓最懂需求場景的人擁有自主構建大模型應用的能力，醫渡科技還通過構建大模型基礎設施和“AI 中臺”工具，形成“數據中臺+AI 中臺”雙中臺模式，使醫療機構不僅能夠運用 AI 技術，更具備 43 自主研發和制造 AI 智能體的能力，從而實現“授人以漁”的目標。

101、醫院可以根據自身需求自主開發智能應用，實現安全、專業、自主的智慧醫院建設。以中山大學附屬腫瘤醫院為例，便通過 AI 中臺自主構建了用于鼻咽癌患者院外個性化服務的大模型，并在科研、患者招募、患者服務等多維度上實現了業務系統智能化升級。醫渡科技與醫院合作的大模型相關項目也在國家衛健委“第二屆全國數字健康創新應用大賽健康醫療大數據主題賽”中斬獲佳績其與重慶醫科大學合作推出的“生成式醫學人工智能模型評估方案”及與南昌大學第一附屬醫院合作推出的“基于大模型的就醫導診模型評估”項目均榮獲二等獎，獲得權威認可。未來，醫渡科技還將繼續投入并優化醫療垂類大語言模型，推動自研大模型在各個醫療生態場景的落地，幫助醫

102、療機構具備夢寐以求的大模型能力，同時進一步加深對各重點疾病領域的研究與分析，提供更加精準和高效的醫療解決方案。其在醫療垂直類大模型做出的創新探索入選數字醫療領域的年度創新案例當之無愧。圖表 22：醫渡科技“數據中臺+AI 中臺”雙中臺模式 44 3.3.3.3.GEGE 醫療醫療為中國醫療裝備數字化創新打造為中國醫療裝備數字化創新打造“加速跑道加速跑道”作為全球領先的醫療科技、診斷藥物和數字化解決方案提供者，GE 醫療服務全球患者和醫療機構已有超過 125 年歷史，并在 2023 年于美國納斯達克獨立上市。在超過百年的發展中，創新已經成為 GE 醫療的企業基因。自 1897 年第一臺 X 光機

103、服務中國患者以來，GE 醫療開啟了在華發展的百年歷程，不僅已在國內擁有六大生產基地（內含七大工廠）也尤其注重培育本土研發約 1800 人的本土研發團隊自 2011 年起主導研發并已上市超過 140 款創新產品。2021 與 2022 年，GE 醫療分別在北京、無錫啟動了兩個“創中心”，“一創一聚焦”分別依托自身的優勢資源，打造針對供應鏈和影像鏈的孵化平臺。在 2023年初獨立上市后，GE 醫療開啟了創新新征程，將中國戰略升級為“全面國產、無界創新、合作共贏”，首次提出“無界創新”戰略理念，聚焦于中國式現代化發展對于科技創新、重疾防治、基層醫療等方面的具體需求，整合全球創新資源、攜手本土各界伙伴

104、，讓醫療科技切實惠及醫患、應對醫療資源挑戰。這其中，近年來方興未艾的數字化創新得到 GE 醫療高度重視。數字化被認為是賦能醫療設備研發的“智慧大腦”，可以讓醫療設備全棧全鏈，變得更加簡捷高效，從而為醫患雙方帶來高質量、高效率的優質醫療服務。這一戰略需要打造數字化創新生態，從而將更多的應用更快地實施整合。2023 年 11 月，GE 醫療中國第三家“創中心”在上海浦東張江正式揭幕，成為 GE 醫療打造數字化創新生態的載體。上?！皠撝行摹笔?GE 醫療中國首個聚焦數字醫療的創新平臺，也是 GE 醫療三家創中心之中規模最大、功能最全的創新實體，被認證為浦東大企業開放創新中心成員。它將聚焦數字醫療技術

105、和應用創新，持續以數字化創新賦能 GE 醫療在華的 1800 位研發工程師，打造賦能 GE 醫療中國研發的“智慧大腦”、扶持專精特新的孵化載體、加速數字醫療成果轉化的一站式平臺。上?！皠撝行摹敝荚诖蛟旄咝f同的創新生態合作，尤為注重政府協同和生態建設。GE 醫療在生態鏈中發揮其鏈主身份及其專業所長，識別、評估并召集優質的創新企業聚集在上海及長三角區域。地方政府給予“創中心”及其入駐企業在政策、物理空間、企業服務、資本對接及項目對接等層面提供平臺支持；GE 醫療則針對入駐企業提供從產品定義、產品研發、市場推廣、商業化、企業業務及資本對接等全鏈條的賦能服務。不同于其他跨國創新中心，GE 醫療“創中

106、心”始終以結果為導向。因此，GE 45 醫療更加關注從產品層面賦能合作企業，以產出融合的商業化產品；希望通過其專業的市場洞察、技術儲備及品牌優勢，精準協助企業定義并快速推出成功的臨床應用及產品；進而將合作企業的技術優勢整合到 GE 醫療的產品內，并借助 GE醫療的品牌力以及商業網絡將產品快速推向市場。在此過程中，GE 醫療將充分協助企業在品牌、渠道、商業化及資本層面積累更多的資源。GE 醫療上?！皠撝行摹睊炫埔荒暌詠?，已有醫準智能、度影醫療、瑞龍諾賦、錦瑟醫療、中電金信、東超科技、深睿醫療、銳達儀表、原影醫療、復星杏脈共10 家企業入駐，涉及包括人工智能、高級視覺、信息化及醫生資源等數字醫療領

107、域，并在一年內產出頗為可觀的成果。醫準智能是最先入駐 GE 醫療上?！皠撝行摹钡钠髽I之一，其與 GE 醫療基于深度學習算法共同研發的 Senographe Crystal Nova AI 乳腺機，是國內首臺全流程人工智能乳腺機，可以實現從掃描質控到輔助診斷的全流程自動化。在掃描過程中，屏幕上會實時提示掃描的擺位是否準確，從圖像采集端的源頭提升乳腺癌篩查的質量；掃描完成后會自動進行基于 AI 進行輔助診斷，不僅節約醫生 60%閱片時間，提升工作效率，而且準確率達到三級醫院中年資醫生水平，極大減少基層乳腺癌篩查的誤診漏診。在產品上市后，GE 醫療與醫準智能共同推進基層落地及商業化。至今為止，Nov

108、a AI 已在基層完成 21.3 萬人次的適齡婦女篩查，合作產品遠銷超過 60 個國家和地區。未來，GE 醫療將繼續投資于中國創新，并進一步在孵化創新，幫助更多國內“專精特新”企業快速成長，與“中國智造”攜手合作走上世界舞臺。圖表 23：GE 醫療上海創中心 46 3.4.3.4.京東京東健康健康從場景實際需求出發，完善大模型場景拓展從場景實際需求出發，完善大模型場景拓展 作為國內互聯網醫療行業的領軍企業，京東健康對人工智能如何與互聯網醫療場景結合有著長遠的思考，在大模型技術之前，京東健康的醫生助診系統就早已上線，通過在優化診前問詢、處方續簽和用藥管理等環節引入人工智能，幫助醫生提高診療準確性

109、和效率。2023 年 7 月，基于京東集團“靈犀”通用大模型，京東健康發布了醫療大模型“京醫千詢”，并提速推進產品和解決方案的全面 AI化部署，形成了面向消費者、醫生專家、醫療機構和企業伙伴的產品和解決方案矩陣，完成了業內最完善的大模型場景拓展和業務布局。自身在互聯網醫療上對于人工智能巨大的賦能需求讓京東健康尤為重視在真實世界應用中讓大模型發揮價值。因此，京醫千詢大模型一經推出就在京東健康現有的互聯網醫療場景中歷練，并在實際落地應用中不斷快速迭代。在短短一年時間中，京醫千詢深度清洗、合成、積累了超過 1TB 的高質量數據，涵蓋醫學出版物、專家共識、臨床指南、文獻，以及檢驗檢查等醫學多模態數據，

110、大大提升了大模型在醫療領域的知識深度與推理能力。超過線上 140 余個科室的醫生、藥師、營養師和心理醫生全程參與大模型的構造，為模型訓練提供專業的數據指導意見和評測標準。與此同時，京醫千詢通過自主任務決策調用領域專家模型、健康精準搜索，多系統共同提升大模型的精準診斷和治療建議能力。此外，在推動醫療領域各場景智能化發展的同時，京醫千詢還嚴格遵循應用場景的合規要求，對醫療風險進行有效的分級和差異防控以滿足行業監管的要求。這都使得京醫千詢的能力迅速提升。今年 7 月，京醫千詢大模型以綜合得分 92.4分的成績在面向中文醫療大語言模型的開放評測平臺 MedBench 榜單上位居第一。根據互聯網醫療場景

111、中的實際需求，京醫千詢優先選擇將大模型落地到面向醫生的輔助問診、復診系統以及面向患者管理部分的應用場景上。面向醫生，京東健康持續打造京醫千詢專家服務智能體。在提升效率方面，通過輔助和替代重復性、低價值、流程化工作，讓醫生的精力聚焦到最重要的工作中；在降低成本方面，通過數字人等技術，輔助醫生提升對異地患者、行動不便患者的遠程醫療服務能力。此外，京醫千詢專家服務智能體還提供了多種集成、被集成能力，降低對醫生的干擾。這其中，最值得一提的莫過于 AI 對于皮膚疾病領域診斷及治療的賦能。去年 4 月，京東健康上線了國內首個皮膚?？苹ヂ摼W醫院，打造了國內首批皮膚?？苹ヂ摼W醫療服務平臺?；诰┽t千詢大模型，

112、京東健康皮膚?？苹ヂ摼W醫院的 AI 輔診準確率超過 95%，專病隨訪服務患者付費轉化率已達 20%。在 9 月舉行的 2024 年中國國際服務貿易交易會上，京東健康皮膚?？漆t院作為唯一的互聯網醫療代表榮獲“業態創新服務示范案例”，成為醫 47 療 AI 的優秀實踐者。在醫院場景中，京東健康以智慧服務為切入點，通過醫院服務流程的智能化改造重塑患者的就診流程。從智能就醫規劃、智能分診、智能導診、預就診到云陪診，多元產品組合為患者提供明確就醫指導的同時，有效與院內資源整合，以提升醫院資源利用率，降低服務成本，提升服務滿意度。2023 年 12 月，京東健康與溫州醫科大學附屬第一醫院達成戰略合作，由雙

113、方聯合研發的“基于大語言模型的診前數字醫生”入選 2024 年度中國醫院信息網絡大會（CHIMA2024）醫院新興技術創新應用典型案例。雙方將共建“未來醫院智慧服務”，未來打造全國領先的新一代智慧醫院的智慧服務系統。京東健康在 C 端智能體上也有多項探索：面向大眾用戶的一站式醫療智能體“康康”希望能夠成為用戶身邊免費提供服務的“智能醫生”，可對健康咨詢、在線問診、找醫生醫院、體檢報告解讀、買藥秒送、上門檢測、體檢預約等服務實現全覆蓋?？焖僭谏缃蝗ψ呒t的 ABC 健康小程序以智能手機做為監測設備，結合人工智能和大數據等技術，為用戶提供手機測量血壓、血氧、皮膚中醫體質及聲音健康等日常健康狀態監測功

114、能，實現免費便捷的日常健康狀況監測。AI 心理陪伴師“聊愈小宇宙”則是京東健康心理服務近年來第三次升級，通過迭代已具備推理、知識、人格、人際和道德的擬人能力，通過個性化角色定制，實現在與人交流過程中的共情體驗。未來，京東健康還將持續基于自身豐富互聯網醫療實踐場景所形成的海量數據推動大模型落地和迭代，進而反哺互聯網醫療，聚焦醫療服務鏈條上的關鍵參與者，從關鍵參與者的真實痛點角度形成創新人工智能產品矩陣。這種大模型落地醫療場景中的探索入選數字醫療領域的年度創新案例實至名歸。48 3.5.3.5.杉木杉木 SHANMUSHANMUAGIAGI 時代，時代，“家庭醫生家庭醫生”入口的最完美形態入口的最

115、完美形態 杉木 SHANMU于 2021 年成立于英國倫敦，歷時四年自研“感知系列”產品一款鼠標大小的全自動生化分析儀。用戶在正常如廁時，尿液溫度會激活生物分析儀，微流控芯片組將微升級的尿液與試劑逐一進行混勻、生化反應及光學測定，“無感”“連續”“無創”進行超過 10 種代謝分子和數種蛋白的絕對定量檢測分析，隨后，再基于杉木 SHANMU的深度學習垂直病理模型分析代謝指標和疾病之間的相互作用，用戶可于 10 分鐘內在手機 APP 上獲得醫療級的 AI健康分析報告。杉木 SHANMU的“感知系列”是目前全球最小型化的全自動生化分析儀，在靈敏度、精度、特異性三方面與院內數百萬元級的自動生化儀遵循統

116、一標準。杉木 SHANMU的個性化 AI 病理模型預先收集了用戶的身高體重、年紀、偏好、疾病史、當下癥狀等多個維度的個人數據，再結合每次尿液里的分子、蛋白、標記物的定量結果，可以在糖前期、高尿酸、慢性腎炎和女性激素這個幾個方面進行跟蹤、早期預判和輔助診斷。隨著用戶數據的不斷積累，杉木 SHANMU的“感知系列”垂直病理模型對用戶健康狀況的理解將逐漸深化，所提供的健康反饋也愈發專業與精準。這一技術創新和模式創新徹底顛覆了人類與疾病的感知方式，構成了一個AGI 時代真正意義的“家庭醫生”。試想一下，未來幾年，我們可以跟在電影里的未來場景一樣，不用擔心自己和家人的健康狀態。杉木 SHANMU的產品能

117、夠深入監測人體組織液的分子、蛋白、細胞甚至腫瘤標記物，跟用戶的當下感受、藥物作用、飲食作息以及其他健康數據來源構成一個個性化的病理模型。它可以時刻跟蹤和感知用戶的每個健康狀態，從而使人們不需要擔心自己和家人突然患病或者疾病進一步惡化，進而使得每個生命周期都可以被比人類醫生更強大的“AI 醫生”精準捕捉和分析。杉木 SHANMU的“感知系列”在各個應用場景發揮了作用。慢病及女性健康管理：在糖尿病早期和高尿酸血癥患者中，達格列凈和苯溴馬隆等作為常用藥物，通過抑制腎臟對葡萄糖的重吸收和促進尿酸排泄發揮作用。杉木 SHANMU通過定量監測尿液中的葡萄糖（GLU）、尿酸（UA）來評估代謝數量，減少對指尖

118、采血的依賴，為患者提供無創且高依從性的監測方式，從而有效管理血糖和尿酸水平。在月經周期，其通過監測雌二醇（E2）和孕酮（P）水平幫助女性預測和管理經期；在備孕期間通過分析促黃體生成素（LH）和促卵泡生成素（FSH）水平確定最佳受孕時機，提高懷孕成功率；在懷孕期間則持續監測人絨毛膜促性腺激素（hCG）和孕酮（P）水平，預防宮外孕和流產風險。49 “腎病 CGM”管理：慢性腎?。–KD）是不可逆的慢性病，全球超過 8.5 億人患有不同程度的慢性腎病。在慢性腎病中研究最廣泛的三種生物指標是 eGFR、UACR 和 UPCR，也是 CKD 定義和分級標準。三者是腎病并發癥（包括進展為腎衰竭、心血管疾病

119、和死亡率）的最強風險預測因子。杉木 SHANMU提出了全球首款“腎病版 CGM”的產品。該產品不僅能精準定量 UACR 和 UPCR 等指標，還能通過指標組合加上年紀、性別、用藥來推測 eGFR。不僅如此，在 CKD 的合并癥（如高血壓、糖尿病等）方面，它也能提供精準預判。尿液標記物：在疾病早期篩查領域，尿液作為一種無創人體組織液，不受體內穩態機制的影響，能更早地揭示疾病跡象，成為疾病早篩的理想載體。在應用場景上，杉木 SHANMU在疾病早期進行無創無感的高頻檢測，及時發現早期健康風險，減少疾病晚發現而導致的難以治愈的風險。研究證實尿液標志物可以在早期反映多種疾病在組織水平的功能變化，并在阿爾

120、茨海默癥、抑郁癥、癌癥、冠心病及糖尿病等多種疾病的研究中都取得顯著進展，從而揭示潛在治療靶點，推動疾病的早期診斷和個性化治療。AlphaFold，一項革命性的人工智能技術，已經成功預測了超過 2 億個蛋白質的結構，為生物學領域帶來了前所未有的洞見。Anthropic 公司創始人阿莫迪提出，借助AI的力量，科學發現的步伐可以加速至原來的 10 倍。這意味著在未來 5 至 10 年內，我們有望實現過去 50 至 100 年才能達到的生物學成就。杉木SHANMU 作為 AGI 時代家庭醫療入口，是“家庭醫生”最完美形態，提供無創、連續的健康監測商業化場景，采集人體大量實時的定量數據，在AI的加持下，

121、杉木 SHANMU將為每個家庭提供真正意義的“家庭醫生”。圖表 24：杉木 SHANMU的“感知”系列全自動生化儀 50 免責申明：本報告的信息來源于已公開的資料和訪談，動脈智庫對信息的準確性、完整性或可靠性不作保證。本報告所載的資料、意見及推測僅反映動脈智庫于發布本報告當日的判斷，過往表現不應作為日后的表現依據。在不同時期，動脈智庫可能發布與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。動脈智庫不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，動脈智庫對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。版權申明：本文檔版權屬于動脈智庫/北京蛋黃科技有限公司，未經許可擅用，蛋黃科技保留追究法律責任的權利。動脈智庫：動脈智庫關注全球醫療健康產業與信息技術相關的新興趨勢與創新科技。動脈智庫是醫健產業創投界的戰略伙伴，為創業者、投資人及戰略規劃者提供有前瞻性的趨勢判斷，洞察隱藏的商業邏輯，集合產業專家、資深觀察者，盡可能給出我們客觀理性的分析與建議。研究人員:陳鵬 高級研究員