2024年的医疗AI（AI）领域迎来了新的机遇与挑战。随着大语言模型和生成式AI的迅猛发展，医疗行业的多个环节正经历前所未有的变革。以往的互联网医疗、医学影像和新药研发等场景，均在新一代AI的影响下焕发出新的生机。然而，尽管潜力巨大，如何真正将这些技术转化为实际的商业经济价值，却成为行业面临的重大难题。在当前融资形势愈发艰难的背景下，AI企业一定对场景、技术、风险控制以及商业模式做全面评估，才能在竞争非常激烈的市场中立足。

　　医疗AI的进化：政策与提效的双重驱动力医疗AI的发展可归结为政策驱动和提效驱动两大动态。在AI技术发展的初期，政策驱动是其落地的主要的因素。政府有关部门不断推出前瞻性政策，以推动医疗信息化进程，明确医疗AI的应用方向。这些政策不仅设定了医疗技术的发展目标与要求，还促进了医院在AI技术应用方面的积极性。例如，自2016年以来，中国多项政策相继出台，意在提升医疗服务的效率与质量。

　　与此同时，早期提效驱动也逐渐显现出其重要性。AI技术的实施不仅依赖于政策的支持，更需要企业自行从临床和运营流程中发现痛点，以便为医院提供切实可行的解决方案。影像AI作为最早成熟的应用之一，正是在这种自下而上的需求中发展壮大。慢慢的变多的医生开始主动寻求AI公司，需求进行定制化方案以提升工作效率，这是医疗机构在完成政策要求后自发向智能化迈进的重要表现。

　　医疗AI产品的多样化布局在政策与提效的双重推动下，国内医疗AI市场已孕育出了一批强有力的产品。这一些产品覆盖了医学影像、医疗IT、制药AI等多个领域。依据数据显示，已有64家企业推出436个医疗AI产品，其中，影像诊断AI的数量和应用正在迅速增长，尤其是心脏、骨骼和肺部等领域的多病种辅助诊断表现尤为显著。随市场需求的不断升温，企业正积极布局这些热门病症，推动影像AI技术的成熟。

　　在医疗IT领域，AI的引入不仅提高了医疗效率，还帮助医院实现更高等级的电子病历管理。近日，中国医学科学院阜外医院成为国内首家取得8级电子病历评级的医院，显示出医疗信息化发展的新高度。未来，更多医院将为了达到高等级评级而积极引入AI技术，形成市场新一轮的竞争。

　　制药AI的成长与挑战对于制药行业而言，自2020年以来，AI的应用经历了爆发式增长，尤其是进入临床阶段的创新药项目数量的激增，标志着制药AI的逐步成熟。然而，进入2024年后，制药AI的发展似乎出现放缓的趋势。根据最新数据，虽然新增管线与临床研究的数量在增加，但许多既有项目却面临撤回或停止的风险。这一现象表明，尽管AI在制药领域的应用前景广阔，真实的操作中的高风险与高投入依然是巨大的挑战。

　　在全球范围内，英伟达等科技巨头的投资行为显示了该领域的热情与潜力。通过资本的加持，制药AI仍然展现出持续发展的空间，尤其是在新药研发及AI驱动的相关医疗企业合作方面的增长。

　　生成式AI的崛起与前景生成式AI的加快速度进行发展为医疗行业打开了新的尝试之路。至今已出现的多个医疗专用大模型在辅助决策、质量控制和患者服务等领域开始大量应用。尽管现阶段大模型的开发与应用多集中在少数顶尖医院，但随技术的不断成熟和推广，辅助工具的潜力正在得到更广泛认可。

　　然而，推动大模型全面落地依然面临一系列困难。从基础设施建设到数据整合，再到应用局限性，各种挑战需要行业共同努力去克服。尤其是对大多数医院来说，成为大模型的使用者并不简单，资金和资源的限制将考验它们的应变能力。

　　其中，基础设施建设是重要的短板。大多数医院的现有计算资源尚不足以满足大模型的需求，尤其是图形处理上的能力不够。而传统的医疗IT应用结构无疑使得生成式AI的落地面临更加大的挑战。因此，需要企业针对医院的需求，开发出更具针对性的应用，才能真正的完成AI的价值。通过解决基础设施、数据处理与应用开发中的问题，可望为医疗AI的广泛应用铺平道路。

　　总结与展望随着政策的逐步完善与市场需求的升温，医疗AI正朝着智能化、自动化的方向加快速度进行发展。虽然当前面临不少挑战，但行业的整体前景依然光明。未来，随着医疗AI技术不断成熟，产业链各方的协作日益紧密，我们有理由相信，医疗行业将因AI而实现质的飞跃。在这个伟大的转型过程中，从能力提升到效率升级，医疗人工智能所带来的变化将深刻影响每一个人的健康生活。

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