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不知不觉之间，AI成了医疗中的“刚需”，它正在改写5000亿元医疗影像市场的底层逻辑。

“大家离不开它了，因为AI已经真真正正成为了我们的生产工具。”中山大学肿瘤防治中心副院长孙颖在2025联影创新大会上这样说。

“我们医院是要求48小时出影像报告，有一天我说怎么这个报告还没出来？我一去问，他们说AI坏了，这个医生也不写报告了，他等着修好了以后再写报告。”听了这个故事，现场很多人都忍不住笑了。

在笑声背后，AI通过影像设备早就与临床工作密不可分了。科研信息分析公司爱思唯尔近期报告显示，中国临床医护人员使用AI工具的比例超过三分之一，全球平均水平也达到了26%。

比如：在中山大学肿瘤防治中心，放疗的12个流程里有9个加入了AI元素，剩下的3个实现了自动化。

医疗影像是医生的“眼睛”。临床70%的诊断需要医疗临床影像检查支持。这一领域也一直是“AI+”竞争的高地。

实际上，2016年以来，医疗影像AI产品在国内几经沉浮，一度因商业化难以解决被唱衰，融资规模缩水超60%。此后的几年，藉由疫情期间检查需求量激增且需减少接触等因素，这类产品反弹成为最成功的AI+医疗典范，不仅有望获得医保支持还在准入上占尽先机。

动脉智库的统计数据显示，截至2024年，仅中国，拿到药监部门签发的三类医疗器械证的AI产品就有160多个。其中，绝大多数都与影像检查相关。

同时，大型医疗设备企业也在卷医疗影像AI产品。比如：联影集团旗下的联影智能，自2017年成立以来已经推出了100多款AI影像产品，覆盖筛查、诊断、科研、手术规划等多个场景，被3000多家医院用到了临床上。跨国巨头GE医疗（通用电气医疗系统）也在FDA拿到了81个相关产品的认证。

与前一阶段，专注专科领域产品不同，如今医疗AI更注重生态，主流玩家都在致力于将原本分散的功能整合起来。这一趋势，也有望进一步打破医院内部、医院之间的数据壁垒，推进医疗设备市场格局、临床诊疗模式发生颠覆性的改变。

医疗影像圈不卷AI不行了

如果说，1895年，德国科学家伦琴无意间发现了X射线，是拉开了医疗影像市场的序幕，那AI的加入，无疑是将这个市场推向了新高。

“AI是联影的机会。”就在联影集团的创始人薛敏说这话的几个月前（2017年10月），该集团刚刚注资3亿元成立了人工智能子公司，也就是联影智能。当时医疗影像AI刚从概念向临床落地。

8年后，AI竟然真把看似坚不可摧的医疗设备市场撞出了一道不小的裂缝。

医疗影像设备，除了大众熟知的CT机、超声仪、MRI（核磁共振仪），还有包括DR（数字化X射线摄影）、DSA（数字减影血管造影系统）等。

业界统计数据显示，2024年全球医疗影像市场规模已超过500亿美元，到2020年有望增至700亿美元以上，也就是将成为一个超过5000亿元人民币规模的市场。在中国，2019年至2023年，相关市场的年复合增长率超过10%，2024年可达1300亿元以上。

数据参考前瞻经济学人、中研网、华商情报网等/虎嗅制图

因为涉及多学科交叉，医疗影像设备产业技术门槛高、监管严格，市场格局一直非常稳定。GE医疗、飞利浦医疗、西门子医疗（业界通常将这三家简称GPS）在全球占据90%的市场。在中国，相当长时间里，GPS是绝对霸主。一项行业数据显示，一直到2018年，除了少数低端设备领域，GPS及其子公司在中国的销售收入，还都牢牢占据前三的位置。

现在这样的局面已经在改变。就在今年的中国国际医疗器械博览会（简称CMEF，始创于1979年，是国际领先医疗器械盛会）上，人们惊叹于国产设备的进展神速，即便是高端、超高端赛道，如光子CT、超长PET/CT、全身核磁共振仪等，都有国产品牌的身影了。

近年来，在高端医疗设备领域，中国已经推出了多个“全球首个”，包括联影医疗的全球首台零噪声DSA（数字减影血管造影系统）、全球首款5.0T人体全身磁共振系统，赛诺威盛的全球首创大孔径全身螺旋垂直CT，东软医疗的全球首台16cm超高清螺旋CT等等。

就连全球仅有西门子医疗一家有的光子计数CT，刚进入中国仅仅两年左右，也有多家本土企业展示出了相关产品。其中，联影医疗采用同一技术路线的产品，据透露已经在走审批流程了，有望成为国内第二款光子计数CT。

这些设备也并不是观赏的“花瓶”，它们在实实在在地改变市场格局。统计数据显示，2024年医疗影像设备的主流市场包括：DR、CT机、MRI、超声仪等，国产品牌在全国各地的中标总金额，都挤进了前三。其中，DR市场中，排在前三的全部都是国产品牌，且它们的总和占比达到了42%。

在细分赛道，联影医疗在次高端CT领域超过了跨国巨头西门子医疗成了“销冠”，占有33%的市场份额；在高端CT领域也仅次于GE医疗位居第二位，占据23.2%的市场份额。其他多个国产品牌，如：东软医疗、赛诺威盛、深圳安科、万东医疗等，也都在CT机总销售收入排到了TOP10之列。

客观来说，在硬件技术方面，基于上百年的积累，GPS的领先地位仍然坚固，在全球市场也还是主导者。不过，随着硬件卷到了极致再难有突破，巨头们也不得不卷AI+了。正如薛敏所说，这给后来者提供了打破固有格局的机会。

就在去年12月份，联影集团又向联影智能增资2亿元，持股比例达到24.08%。在今年的联影创新大会上，薛敏又一次表示将会进一步在AI领域加大投入，并将与各界广泛合作，尤其是与头部医院，目标是“共创中国医疗大模型”。

在这些企业“整机系统+智能平台”的攻势下，医疗机构的智能化生态的变局还将进一步加剧。

影像只是开始，医院正全面冲向AI

AI已经改变了医疗。

在效率上，Al大幅提高了诊疗效率。比如在前述提到的中山大学肿瘤防治中心，依托AI和一体化放疗设备，原本按周算的放疗，现在只需24分钟了。

为了进一步方便医生，科技公司、医疗设备供应商都在持续改进技术。以联影最新推出的元智医疗大模型为例，它融合文本、影像、视觉、语音、混合等多模态大模型能力，可根据不同医疗需求孕育出各类医疗智能体。在智能体的赋能下，根据胸部CT平扫影像，便可自动检出肺结节、骨折等37种胸部常见异常；原本要25分钟完成的病历报告，现在也只需要5分钟。

除了效率，医院的能力也提高了，弥补了硬件的差距。

“对常规影像不能够诊断的疾病，我们可以进行诊断了。”河南省人民医院副院长王梅云透露，类似阿尔茨海默病、帕金森这样的疾病，原本只有PET-MA、特异性分子探针可以诊断。现在在AI的帮助下，用磁共振仪也可以诊断了。

已有研究显示，深度学习技术可以通过CT图像生成高保真的合成PET图像（正电子发射断层成像），后者是一种更加昂贵的、对技术和人员要求更高，且需要注射放射性示踪剂的检查设备。

如果可以用CT代替PET，费用可以从几千元降到百元级甚至更低；PET/CT叠加AI ，检查用时可从10分钟缩短至3分钟，示踪剂剂量减少近70%。

这也让更多基层医院有了“上桌”的机会。

就是医疗影像互认这一点，医疗卫生主管部门推动了不下20年。其中主要的原因就是基层很多医疗设备、人员技术能力不过关。“一旦患者屏气没有做好，扫描时忘了把口袋里的钥匙拿出来，都会造成伪影。”联影医疗CT事业部产品总监蒋睿心表示，这都会影响图像质量和诊断质量。

这种影像报告如果拿到三甲医院，只能是重新拍了。这也就造成了辗转在北上广多家大医院的患者和家属们，不得不拎着越来越多的影像片子奔走，劳神费力还浪费钱。

现在加载了“天眼”的CT设备不再需要人来摆正患者，AI重建算法，也可以在更低剂量下获得更清晰的图像，并且减少伪影。

检查互认的情况明显好转了。据王梅云介绍，她所在区域，地市级影像检查检验互认率已经达到80%以上。

这些解决了患者就医的痛点，无疑也提高了医院的竞争力。从医院的角度看，在今天的市场环境下，更高的效率和更好的诊疗水平，也意味着更多生存和发展的机会。在一些竞争激烈的领域，不用AI的医生会不会被取代还不好说，不用AI的医院肯定是危险了。从这个意义上讲，AI+医疗既是医院们乐于拥抱的，也是不得不拥抱的。

而AI在临床的大范围应用，也会加速医疗模式的重构。

来自：视觉中国

“我们的教育必须是面向未来的。”上海健康医学院院长、上海市分子影像学重点实验室主任黄钢公开直言。这就需要精准把握医疗发展的趋势。

黄钢以未来核医学（医疗影像分支）发展为例指明了三个趋势，诊疗一体化，也就是“所见即所治”，是其中一项。他指出，影像不只是诊断的手段，更是治疗本身。比如在肿瘤治疗中，示踪剂与治疗核素结合，就可以直接实现从分子影像到治疗的闭环。

此外，在影像精度达到分子水平的趋势下，肿瘤的靶向治疗，乃至整个疾病治疗的逻辑都会发生改变。“诊断平稳提升，治疗会异军突起。”黄钢说。

在当下的靶向治疗中，即便是驱动基因阳性的患者，也可能出现用药无效的情况，以现在的诊断能力，只能是患者服药后才能知道是否有效。即便用药有效的患者，也可能会很快耐药。当影像检查达到分子水平，就可以在服药前判断药物是否会起效，一旦出现耐药，也可重新设计药物，以延长治疗效果。

届时，疾病也将由现在的肺癌、肠癌、乳腺癌等，转变为按照靶点来分类、治疗。比如：HER2阳性的患者，无论肿瘤发生在哪个部位，都可以用相应的药品去治疗。这样也可以更有效地避免漏诊。“病理的分类、治疗的分类、临床病人的分类，都会产生颠覆性的结果”。

这一趋势已在临床牛刀小试了。

在AI的帮助下，医疗影像设备可以获得动态的、立体的图像，也可以一次捕捉多个器官的图像。这样的医疗设备也不是单独作战。医疗设备厂商提供的产品，不再是单机，而是“系统”。在手术中，医生就可以语音指挥影像设备抵达指定位置，拍下实时情况；也可以更准确地确定病灶范围，不至于损伤神经，也不至于切得太少需要二次手术。

同时，医疗设备厂商还在尝试融合“医疗影像链”，也就是将CT、MRI、PET等影像融合在一张片子上，由此在肿瘤学、神经学和心脏病学等临床实践中，有望更有效率地完成诊疗。

这些也指向对复合型人才的需求。黄钢所在的上海健康医学院为上海医疗卫生系统输送超2/3影像技术人才。他们已经开设了“AI+”相关课程，在为未来医院做准备了。“如果能够把握未来5到10年的热点，我们未来培养的五届学生至少会有一个强手。”黄钢说。

这些强手或许也是全球未来医疗的希望所在。

就在4月21日，国家医保局又发布通知，要在有条件的地区开展医保影像云索引上传试点工作，相关经验还将复制推广。大有在地方建立影像云数据共享中心之意。

一个多月前（3月6日）全国两会期间的一次记者会上，国家发展和改革委员会主任郑栅洁曾提到，要实施医疗卫生强基工程，为人口较多的县乡两级配齐急需的医疗设备，健全高水平医学人才向县乡下沉等机制，力争实现“小病不出市县、日常疾病在基层解决”。

叠加数据安全升级等现实，业界认为，本土医疗设备企业、医疗影像AI企业的机会来了。

只是，要想真正拿到利好，挑战也不容忽视。且不说，AI本身还面临幻觉、偏见、数据孤岛、落地场景有限且常常与临床实践不匹配等问题，就是医疗设备本身也有来自市场和产业链的挑战。

事实上，在本土龙头和医疗影像AI高歌猛进的同时，相关市场的竞争越来越激烈，但在集采扩围、医疗反腐持续升级等政策的影响，整个大型医疗设备市场处于低迷状态，这使企业们面临空前的压力。

可以看到，2021年初，本土老牌医疗器械企业万东医疗被美的集团收入麾下了；跨国巨头GE医疗过去一年在全球的排名下降一位，中国市场疲软是主因；联影2024年的营收103亿元，也同比下降了9.73%，净利润同比下降36.08%，这是该公司2018年以来首次出现营收净利润双双下滑。

尽管，2025年以来，市场情况也有好转的迹象，但是，受到地缘政治的影响，部分核心零部件和关键原材料，如：MRI的射频线圈、监护仪的高精度传感器、CT设备的X射线探测器、超声设备的压电晶体材料等依然依托全球供应链，这给本土龙头敲响了警钟。

人工智能热潮虽“渐欲迷人眼”，硬核的技术积累、工艺和创新能力提升，或许还是决胜的关键。