当前，医疗健康行业面临诸多挑战，如人口老龄化导致慢性病增加、医疗体系“不可能三角”突出、优质医疗资源供需失衡、药物研发周期长且成本高。而人工智能技术，尤其是生成式AI的发展，为该行业注入新机遇，能提升医疗决策精准度、优化服务流程、加速药物研发等。
在行业发展机遇方面，人口老龄化使医疗服务需求剧增，2024年底我国60周岁及以上老年人口占比22.0%，诊疗人次达101.1亿，但医疗资源分配不均。AI技术加速迭代，生成式AI推动医疗行业大模型发展，2024年底已有101个医疗领域AI应用相关模型和算法备案。同时，政策持续护航，多项文件推动AI在医疗领域应用，完善相关标准和审批政策。
AI在医疗健康行业应用广泛，涵盖智慧医疗、医药创新、健康管理等领域。智慧医疗中，智能导诊与预问诊提升诊前效率；医学影像分析辅助诊断，AI系统能精准识别病灶；临床决策支持系统助力医生诊疗；组学研究推动个性化治疗；智慧病案管理优化病历生成与患者管理；医学研究与教学中，AI辅助文献分析和模拟临床场景。
医药创新方面，AI在药物研发与设计、筛选及ADMET性质预测、临床试验设计与优化等环节发挥作用，加速研发进程，降低成本。
健康管理领域，AI实现健康监测与评估、提供健康指导与干预、优化智能健康保险服务。
未来，“人工智能+医疗健康”有诸多趋势。多模态数据融合推动精准医疗；智能医疗助手革新服务体验；AI驱动生物医药研发范式变革；云边端融合拓宽应用版图；AI设备普及开启主动健康新模式。
总之，人工智能深刻影响医疗健康行业，虽面临挑战，但未来将持续推动行业向更智能、高效、个性化方向发展。
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