近年來，AI科技浪潮席卷全球。在醫療領域，“醫療+AI”也并非新鮮組合。AI診斷是一種利用計算機輔助診斷的新技術，實現了診斷的智能化和自動化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數據和病例等醫療大數據，針對每個患者進行各項評估，為醫生提供以證據為基礎的疾病診斷和治療建議。

AI通過對患者指標進行分析解讀，可以更好地規劃病人的治療方案，并為醫生提供做出好決策所需要的所有信息。

AI診斷行業產業鏈結構

上游技術層：包括AI算法、芯片、傳感器等核心技術的研發，這些技術為AI診斷提供了強大的計算和數據處理能力。例如，AI問診行業的發展就依賴于深度學習和自然語言處理技術的進步。

中游產品層：專注于AI診斷產品的開發和生產，涵蓋醫學影像診斷、智能問診、健康管理等多個領域。這些產品利用上游技術，為患者提供高效、準確的診斷服務。據統計，AI問診市場規模在近年來快速增長，預計2027年將達到362.5億元。

下游應用層：將AI診斷產品應用于實際醫療場景，如醫院、診所等。這一環節是AI診斷技術與醫療服務的結合點，直接影響患者的就醫體驗和診斷效果。

2024中國AI診斷行業市場發展現狀及未來前景趨勢分析

人工智能可以“收集”眼科醫生無法識別的細微信息，通過大數據模型“分析”某種疾病患者視網膜變化，最終完成具有明確標記的疾病檢測任務。在發展程度相對較低地區，不是所有醫生的水平都達到了極高水平，所以AI將會先超過一部分醫生的水平，在這種情況下“AI醫生”將在某些地區扮演較為重要的角色，而就頂級醫院而言，當AI超過優秀醫生能力時，AI將慢慢演變為醫生學習及模仿的對象，從而更好地輔助醫生的工作。

《2023醫療健康AI大模型行業研究報告》數據顯示，截至2023年10月，國內累計公開的大模型數量達到238個，其中，醫療大模型近50個，涉及患者問診、醫生助手、藥物研發、健康科普等多個領域。

醫療健康領域是人工智能(AI)極具前景的應用場景之一。特別是在我國，注冊執業病理醫生面臨嚴重的供需不平衡。據估計，我國實際需要的病理醫生數量在9.5萬至19萬人之間，然而截至2020年，我國在冊的病理醫生僅有2.04萬人，這一顯著的需求缺口給醫療系統帶來了巨大壓力。病理AI技術的出現為解決這一問題提供了新的途徑。通過利用AI技術，病理醫生的閱片速度可以得到大幅提高，病理診斷效率也將顯著增強，從而有效彌補病理醫生的數量不足，為病理診斷行業的持續發展注入新的活力。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國AI診斷行業市場深度調研及投資策略預測報告》顯示：

AI診斷技術主要集中在醫學影像分析、病理學和基因組學等方面，其中醫學影像分析是最為突出的領域之一。通過深度學習算法，AI能夠高效處理和分析大量醫學影像數據，如X光片、MRI和CT掃描圖像等，識別疾病特征并提供診斷建議。

盡管AI診斷在技術上取得了顯著進展，但仍面臨數據安全和隱私保護、標準化和監管等挑戰。未來，隨著技術的進一步成熟和應用場景的拓展，AI診斷有望在提高醫療效率、降低成本和改善患者就醫體驗等方面發揮更大作用。中國作為全球最大的醫療市場之一，AI診斷技術也備受關注，市場規模同樣呈現出快速增長的趨勢。專家預計，未來10年中國“AI+醫療”市場規模年均復合增速將超過30%。

在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國AI診斷行業市場深度調研及投資策略預測報告》。