近年来，AI科技浪潮席卷全球。在医疗领域，“医疗+AI”也并非新鲜组合。AI诊断是一种利用计算机辅助诊断的新技术，实现了诊断的智能化和自动化。AI诊断依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、临床研究数据和病例等医疗大数据，针对每个患者进行各项评估，为医生提供以证据为基础的疾病诊断和治疗建议。

AI通过对患者指标进行分析解读，可以更好地规划病人的治疗方案，并为医生提供做出好决策所需要的所有信息。

AI诊断行业产业链结构

上游技术层：包括AI算法、芯片、传感器等核心技术的研发，这些技术为AI诊断提供了强大的计算和数据处理能力。例如，AI问诊行业的发展就依赖于深度学习和自然语言处理技术的进步。

中游产品层：专注于AI诊断产品的开发和生产，涵盖医学影像诊断、智能问诊、健康管理等多个领域。这些产品利用上游技术，为患者提供高效、准确的诊断服务。据统计，AI问诊市场规模在近年来快速增长，预计2027年将达到362.5亿元。

下游应用层：将AI诊断产品应用于实际医疗场景，如医院、诊所等。这一环节是AI诊断技术与医疗服务的结合点，直接影响患者的就医体验和诊断效果。

2024中国AI诊断行业市场发展现状及未来前景趋势分析

人工智能可以“收集”眼科医生无法识别的细微信息，通过大数据模型“分析”某种疾病患者视网膜变化，最终完成具有明确标记的疾病检测任务。在发展程度相对较低地区，不是所有医生的水平都达到了极高水平，所以AI将会先超过一部分医生的水平，在这种情况下“AI医生”将在某些地区扮演较为重要的角色，而就顶级医院而言，当AI超过优秀医生能力时，AI将慢慢演变为医生学习及模仿的对象，从而更好地辅助医生的工作。

《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》数据显示，截至2023年10月，国内累计公开的大模型数量达到238个，其中，医疗大模型近50个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。

医疗健康领域是人工智能(AI)极具前景的应用场景之一。特别是在我国，注册执业病理医生面临严重的供需不平衡。据估计，我国实际需要的病理医生数量在9.5万至19万人之间，然而截至2020年，我国在册的病理医生仅有2.04万人，这一显著的需求缺口给医疗系统带来了巨大压力。病理AI技术的出现为解决这一问题提供了新的途径。通过利用AI技术，病理医生的阅片速度可以得到大幅提高，病理诊断效率也将显著增强，从而有效弥补病理医生的数量不足，为病理诊断行业的持续发展注入新的活力。

AI诊断技术主要集中在医学影像分析、病理学和基因组学等方面，其中医学影像分析是最为突出的领域之一。通过深度学习算法，AI能够高效处理和分析大量医学影像数据，如X光片、MRI和CT扫描图像等，识别疾病特征并提供诊断建议。

尽管AI诊断在技术上取得了显著进展，但仍面临数据安全和隐私保护、标准化和监管等挑战。未来，随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，AI诊断有望在提高医疗效率、降低成本和改善患者就医体验等方面发挥更大作用。中国作为全球最大的医疗市场之一，AI诊断技术也备受关注，市场规模同样呈现出快速增长的趋势。专家预计，未来10年中国“AI+医疗”市场规模年均复合增速将超过30%。