1、截至2024年12月初，共有100个人工智能医学软件产品获得二类证及三类证;AI+医疗企业商业化进程加速，调整产品策略，选择申请二类证尽快占领市场。
2、AI大模型在医疗领域的应用产品百花齐放，覆盖了药物研发、专病专科、患者问诊、中医药、医学影像、病历文本分析及质控、辅助决策等多个关键场景，产品数量已超过百种。
3、根据亿欧测算，2024年AI大模型在医疗领域的市场规模预计为5.79亿元。同赛道内，软件企业竞争日益激烈，部分产品价格陷入内卷。
4、2024年，随着资本对于AI大模型在医疗领域商业化落地能力评估回归理性，医疗科技企业开始积极寻求商业化路径，尽快解决企业内资金问题。同时，企业积极将AI大模型在医疗领域应用的产品和服务推向国际市场，以获取更大的产业空间。
AI大模型在医疗应用场景、技术要求以及应用标准等层面，相关政策都指导和要求
截至2024年12月初，共有100个人工智能医学软件产品获得二类证及三类证
根据亿欧数据统计，截至2024年12月初，共有100个人工智能医学软件产品拿到二类证和三类证，目前拿证的产品中，大部分产品为医学影像产品，结合亿欧线下基层医疗机构调研情况，目前人工智能医学影像软件产品已深入渗透基层医疗机构中，提升了基层医疗机构的检查水平。
在产品对应的针对心脑血管疾病的软件产品数量较多。由于心脑血管疾病发病急，且对人体危害大，是目前企业研发的助攻产品方向。同时，在2024年，针对肝脏部位的软件产品也有所提升，根据亿欧数据统计，其主要产品类型包括肝脏局处性病变图像辅助分诊评估和肝肾外科手术计划软件两大类。
AI+医疗企业调整产品策略，选择申请二类证以加速商业化进程
对比三类证，二类证的优势主要为审批时间较短，有助于企业快速拓展市场。二类证的审批时间通常需要3-7个月左右，一些地区为了提高审批效率，会出台相应的政策措施来缩短审批时间。相较于三类证通常要3年的申请周期，申请二类证能够让企业能更快地获得产品上市许可，更快进入市场，避免因漫长的审批过程而错过市场机会。
获得二类证后，产品可以在更多的场景下进行销售和推广。例如，除了大型医院外，还可以进入基层医疗机构、体检机构、独立影像诊断中心等。以医学影像为例，这些机构对医学影像诊断的需求不断增长，但可能无法承担高昂的三类证产品费用或不需要算法对病变部位进行自动识别，并提供明确的诊断提示，而二类证产品正好满足了他们的需求，从而帮助企业拓宽销售渠道。
多家企业获得算法备案，其中大部分企业将算法直接应用于自身的APP或小程序，服务
截至2024年底，共有46家企业获得大健康相关的算法备案，这些算法主要应用于互联网问诊场景，报告解读等辅助诊断场景。根据亿欧数据统计，目前应用于智能对话场景，即医学知识领域答复场景的算法备案，共26个;应用于文本生成场景，即病例结构化，报告解读场景的算法备案供17个。
随着备案数量的不断增加，医药健康领城在算法技术方面已经达到了一定的成熟度，这些企业具备了将算法技术应用于实际医疗服务的能力。随着越来越多的企业获得算法备案，医药行业的技术竞争也在加剧，46家企业的备案情况是医药行业数字化转型的一个缩影，表明行业正在积极拥抱数字化，以提高服务质量和降低成本。
AI大模型的应用提升了医疗机构以及相关企业在算力成本上的投入
随着AI大模型在医疗领域的应用越来越广泛，对于高性能计算资源的需求也随之增加。各医疗机构以及相关企业需要强大的算力来处理和分析大量的医疗数据，以支持A!模型的训练和推理过程，同时也认识到了算力对于提升医疗服务质量和效率的重要性，并且愿意为此支付相应的成本。
AI大模型在医疗领域的应用产品百花齐放，产品数量已超过百种
AI大模型在医疗领域的应用产品呈现出多样化趋势，覆盖了药物研发、专病专科、感者问诊、中医药、医学影像、病历文本分析及质控、辅助决策等多个关键场景，极大地推动了医疗服务的效率和质量提升。
通过跨界融合创新，AI大模型在医疗领域的应用正在推动行业智慧化升级
不同主体的联合开发模式体现了跨领域合作在医疗领域技术创新中的重要性。医疗机构、科研团队和企业各自拥有不同的资源和优势，通过合作可以互补，加速技术的研发和应用。这种多元化的合作模式可以保进技术的快速选代和创新。医疗机构提供临床求和数据，科研团队提供理论研究和技术支持，企业则负责产品化和市场化，有助于实现从实验室到市场的快速转化。
互联网企业积极布局，旨在加速AI大模型在医疗领域的发展和应用
随着应用场景和商业化进程的推进，行业门槛提升，互联网企业选择与医疗机构和医药企业合作，提升AI医疗大模型的专业程度。
2024年AI大模型在医疗领域的市场规模预计为5.79亿元
对比亿欧发布的2023医疗健康A1大横型行业研究报告，亿欧智库针对2024年的市场规模做了更加保守的推断，主要原因从市场竞争、投融资以及数据安全三方面进行了分析。
AI大模型在医疗领域的企业图谱
2024年，AI大模型在医疗领域的企业正经历快速扩张，并积极寻求商业化路径
随着资本对于A1大模型在医疗领域商业化落地能力评估回归理性，医疗科技企业开始积极寻求商业化路径，尽快解决企业内资金问题。
AI大模型应用于医学影像:AI技术已成为医学影像领域的“标配”，AI技术在医学影像中的价值已得到全面认可
AI大模型应用于医学影像:AI大模型技术降低了企业对于相关软件研发的准入门槛
AI大模型的发展特别是在多模态学习和复杂推理能力上的提升，因为通用大模型提供了一个广泛适用性和卓越泛化能力的基础平台，垂直的医学影像行业可以通过微调或定制化的模式快速构建出满足特定行业需求的行业大模型，减少垂类模型在训练阶段对算力和数据量的需求，使得其他企业或组织的准入门槛有所降低。
联影智能:以AI创新力连接全球，全面加速海外布局进程
联影智能将出海作为未来发展战略方向之一，不断提升出海“软硬件”实力，在加强海外专利布局、海外获证、搭建本土化人才团队等方面持续发力。
除此之外，联影智能正与一批全球顶尖医疗机构、科研院所深度协同创新，通过联合研究项目、学术交流等方式开展各类科研合作，开发新产品，为后续业务开展打好坚实铺垫，例如联影智能与北京安贞医院、伦敦帝国理工学院共同合作“基于人工智能的心血管病多模态影像诊断体系研究”，通过“技术研发一功能整合一临床应用”的全链条合作，中英两国优势互补和深度合作，有效地将医疗人工智能技术创新与临床需求紧密结合，有助于公司在海外市场建立品牌信任和影响力。
联影智能:从 1.0小模型蝶变 2.0大模型，引领医学人工智能新浪潮
联影智能在基于传统算法的A“小模型”已进入较为成熟的阶段，在这个过程中积累的场景与落地经验、模型基础与模型能力、海量数据与标注等，都为大模型的智能蝶变打下坚实的基础。未来，在联形集团生态联动、资源共享的强大优势下，联影智能将更具快速变革、高质量创新的竞争力，将致力于大模型产品的开发与落地应用，于大模型时代，引领智能未来。
深睿医疗:以独有的“影像+文本”双AI引擎引领行业发展
深睿医疗是国家高新技术企业，成立于2017年3月，在北京、上海、杭州均设有独立运营公司，致力于通过计算机视觉(CV)、自然语宫处理(NLP)以及大横型、AIGC等新一代人工智能技术为各级医疗机构提供多横杰通用医疗AI解决方案，助力高质量高水平发展。近年来，深睿医疗的业务取得了爆发式的增长，产品遍布全国30多个省市，为数千家医疗机构提供从A]辅助诊断、智能筛査、临床决策、患者服务到医疗大数据治理。
科学研究、医生培训、能力建设等全链路的人工智能服务。
深睿医疗:打造文本、影像等多模态数据的一站式人工智能平台
随着新一代AI技术的不断发展，大模型将在医疗大健康领域深入应用并发挥重要作用。深睿医疗基于现有的资源和优势即:
1)基于高比例的优质医疗数据源;
2)针对医疗影像的计算机视觉和模式识别算法积累;
3)与医疗机构进行深度的业务融合，能够理清结合大模型后的业务流程;
4)已经建立起明确的医疗责任划分机制，依托“影像+文本”双AI引擎，将大模型深度应用在产品研发中，不断拓宽AI在医疗领域的应用场景，深睿医疗将大模型技术引入医疗的垂直领域，对现有的影像AI和医疗大数据中台产品进行全线赋能，通过研发医疗数据的通用大模型，打造文本、影像等多模态数据的一站式人工智能平台，更好地支撑临床智能化的建设。
数坤科技:推进医疗AI技术革新，打造未来医疗服务新纪元
数坤科技，作为全球领先的医疗AI技术公司，拥有自研千亿级参数规模的医疗垂域大模型，并依托千卡GPU计算集群处理PB级文本和图像数据。公司自主研发的多个大模型产品以及技术平台覆盖人体多个关键部位，支持多模态影像筛查与诊断，显著提升医疗服务效率和准确性。数坤科技的AI产品和解决方案已在全球近4000家医疗健康机构得到应用，服务人次亿计，合作伙伴布全球。
凭借14项NMPA第三类医疗器械注册证书、4项欧盟MDRCE认证以及2项美国FDA认证，数坤科技证明了其在A医疗领域的领先地位和技术实力，持续推动医疗健康产业的创新突破。
数坤科技:通过先进的AI大模型技术提升医疗服务效率和质量
医疗场景的医生数字助理和健康场最的健康私人医生共同构成了一个全面、智能、个性化的医疗健康服务平台。
AI大模型应用于药物研发:AI大模型在生物医药领域的核心价值被验证
AI大模型通过深度学习和先进的算法，能够处理和分析大量生物数据，加速新药的发现和优化过程，从而为制药产业带来革命性的变化。AI技术在2024年诺贝尔奖中的突出表现，尤其是其在蛋白质设计领域的革命性进展，凸显了AI大模型在精准预测和药物设计中的核心优势，标志着AI在生物医药领域的巨大潜力和未来发展方向。
AI大模型应用于药物研发:在面临商业化难题时，企业积极拓展业务线或出海寻求突破
AI制药软件的销售模式正逐渐与药企研发里程碑紧密结合，通过阶段性付歌和成果导向策略，确保软件在提高研发效率和成功率方面的价值得到体现。同时，跨国药企通常会使用自研的AI软件与第三方AI+制药企业的软件算法对同一研发管线的效果进行对比，以优化研发流程和提高成功率。
但AI大模型在制药领域应用过程中，涉及商业化的过程遇到了一些挑战，如AI技术在研发流程中的效果有限、难以获取核心研发数据以及收益滩以覆盖研发成本等问题。面对这些难题，AI制药企业目前主要有两种应对策略:一是开拓硬件产品，推出AI辅助决策的自动化实验室，以提升收入;二是软件产品出海，即通过将软件产品推向国际市场来拓展业务和收入来源。
AI大模型应用于医疗信息化:帮助医生高效为患者提供准确、快速、个性化的诊断和建议
AI大模型应用与医院信息化建设能够提高诊疗效率和准确性，减轻了医生的工作负担，通过智能化诊疗和个性化治疗方案改善患者管理，优化了医院资源配置，提升了患者服务体验，并推动了医学教育的创新。这些应用不仅提高了医疗服务的整体质量，还为患者提供了更加精准和便捷的医疗服务。
AI大模型通过精准画像患者并制定个性化治疗方案，同时提供智能导诊、症状自查和就医指导等服务，有效提高了患者管理效率并改善了患者体验。
未来趋势:中国企业积极将AI大模型在医疗领域应用的产品和服务推向国际市场，以获取更大的产业空间
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