今天分享的是：阿里云：2025医疗健康行业AI应用白皮书
报告共计：40页
《阿里云：2025医疗健康行业AI应用白皮书》核心内容总结
一、医疗健康行业面临的挑战与AI带来的机遇
当前，医疗健康行业面临诸多挑战。人口老龄化加剧，慢性病发病率上升，我国医疗体系“不可能三角”问题突出，即便宜、高效和服务难以兼顾，优质医疗资源供不应求，基层医疗能力薄弱，患者就医体验有待提升。同时，疾病谱变化快，药物研发周期长、成本高、成功率低。
在此背景下，人工智能技术，尤其是生成式AI的发展为医疗健康行业注入新机遇。AI能快速分析海量医疗信息，支持精准医疗决策，减轻医护人员压力，缓解医疗资源紧张；推动医疗服务自动化、智能化，优化预约挂号、诊疗等环节，提升患者就医体验；助力生物分子结构预测与生成，加快靶点识别和药物分子设计，提升临床试验效率，缩短新药研发周期、降低成本。
二、AI在医疗健康行业的应用现状
（一）应用场景广泛覆盖
AI已深入医疗健康全产业链，覆盖制药、治疗、个人健康管理等多个环节。在智慧医疗领域，有智能导诊、医学影像分析、临床决策支持等场景；医药创新方面，涉及蛋白质结构预测、药物研发与设计等；健康管理领域包括健康监测、慢性病管理等。
（二）各领域应用进展
- 智慧医疗：智能导诊与预问诊在部分医院和互联网平台应用，如浙江“安诊儿”医疗服务智能体；医学影像分析在肺部、心脑血管等领域较为成熟，如阿里巴巴达摩院的早期筛查模型PANDA诊断准确率达99.9%；智能化临床决策支持系统（CDSS）开始被医院采用，辅助医生诊断治疗。
- 医药创新：蛋白质结构预测技术如AlphaFold3取得进展，可生成分子联合三维结构；靶点识别与验证通过生成式AI模型加速，如Insilico Medicine的项目发现多个潜在靶点；药物分子设计与优化借助大模型生成新分子结构，强生等企业已开展相关合作。
- 健康管理：健康监测与评估通过可穿戴设备和大模型结合实现，如杉木科技的系统进行早期预判；慢性病管理平台整合多源数据，提供个性化建议；智能健康保险在核保、理赔等方面应用，如泰康保险的智能核保机器人。
三、AI在医疗健康行业的发展趋势
（一）技术融合深化
多模态数据融合驱动精准医疗进阶，整合影像、病历、基因等数据，构建患者画像特征图谱，如肿瘤精准治疗中的“分子-影像-病理关联模型”。
（二）服务模式革新
智能医疗助手深度融入诊疗全程，在慢性病管理中解释病情、提醒用药、调整方案，还能与不同患者无障碍沟通，提升服务体验。
（三）研发范式变革
AI加速生物医药研发，大模型整合生物数据，从靶点识别到候选药物筛选全流程优化，降低临床试验失败风险。
（四）应用版图拓展
云边端融合实现医疗数据实时处理，支撑远程医疗等场景；AI设备普及开启主动健康新模式，智能穿戴设备与医疗机器人提升服务质量效率。
四、阿里云的助力
阿里云为医疗健康行业提供全栈式AI能力体系，包括弹性算力基础设施、一站式AI开发与管理平台，以及通义千问系列大模型支持，助力行业AI应用开发和数智化转型。
总体而言，AI在医疗健康行业应用前景广阔，部分场景已达较高成熟度，未来随着技术进步、政策支持和监管完善，将带来革命性变化。
以下为报告节选内容
