作者/慶福

編輯/嘉嘉

牛頓曾言：“如果我比別人看得更遠些，那是因為我站在了巨人的肩上。”而隨著AI技術的進步，中國醫療的正在AI化，技術進步讓無數醫療機構、醫生和研究者得以“看得更遠”“跑得更快”。

其實過去幾年，在AlphaGo、Open Ai、DeepSeek等人工智能技術的持續升溫，中國醫療正在經歷又一輪革命性重塑——向“智能化”升級。

值得注意的是，智慧醫療在賽道上是藍海，同時醫療IT行業開啟新一輪的洗牌，那么究竟怎樣的企業才能在這個市場勢能轉化中獲得青睞？

【1】智慧醫療的“冰與火”：概念火熱難掩盈利困境

如果說Open Ai、DeepSeek的誕生產生了“AI+醫療”的概念，那么如今智慧醫療進入了一個深水區——從“技術探索”走向“價值落地”，AI正在全面深入醫療場景。

在臨床診斷，醫生可以借助AI技術準確分析X光、CT、MRI等影像，擺脫傳統醫療診斷時代必須依靠醫生經驗的限制，不僅極大提高診斷的準確性，更是通過技術抹平城鄉間醫療資源的巨大鴻溝；

在醫院管理上，AI大數據技術能夠幫助醫院管理者實時了解醫院的運營情況，實現醫療資源和患者之間的優化配置；

在患者服務方面，以前的系統更多的是“記下來”和“傳過去”，例如錄入病歷、開具電子處方、傳送檢查報告等基礎工作，但智慧醫療時代，AI系統不僅能夠給患者提供問診導航，更是能預測患者出院后復發風險、推薦個性化用藥方案。

德勤發布的報告顯示：70% 的醫療機構高管認為數字技術平臺投資至關重要。而IDC給出了極高的市場預測：2026年中國醫療IT支出將達920.7億元。

外部預估很美好，行業廠商面臨嚴峻的挑戰。

2025年上半年，衛寧健康營收8.39億元，同比下降31.43%，凈利潤虧損1.18億元。暴跌564.73%；創業慧康虧損8055萬元，營收下降20.6%；萬達信息連續虧損，凈利為-32.5%；嘉和美康營收2.19億，同比下降27.22%，虧損高達1.16億元。

不少廠商出現減持現象：

今年1月，塞力醫療宣布其股東上海盎澤私募基金管理有限公司－盎澤太盈六號私募證券投資基金將減持不超過公司總股本3%的股份；衛寧健康高級管理人員和創業慧康股東均曾減持；8月份，聯影醫療發布公告，其多個股東計劃減持。

而與行業普遍出現虧損、減持不同的是，2025年上半年，東軟新增簽署中山大學孫逸仙紀念醫院、贛州市人民醫院、廣東祈福醫院、遼寧省腫瘤醫院、昆明市經開人民醫院等近 20 個千萬級醫療健康項目訂單。

這就產生了一個疑問：AI+醫療概念這么火熱，也進入了產業化落地階段，但有的企業會面臨虧損，有的企業則能逆勢拿下大單？

【2】破解行業四大痛點，東軟的落地方法論

“在AI醫療正從‘技術探索’走向‘價值落地’深水區的過程中，醫療機構看的不是技術噱頭，而是場景落地能力”，一位醫療行業從業者表示，AI醫療概念美好，但距離場景落地還面臨四大挑戰。

一是數據困境突出，數據是醫療 AI 的核心 “燃料”，目前醫療機構普遍面臨數據難題，高質量數據集嚴重缺乏；

二是模型可解釋性不足，難以建立臨床信任，醫療決策須具備清晰的邏輯與依據，但當前醫療 AI 模型多存在 “黑箱” 問題，缺乏直觀可理解的推理過程；

三是需要一個融合醫護工作流程的載體，傳統集成方式用戶體驗欠佳，操作復雜，醫護上手成本高，導致所有的AI應用 “束之高閣”；

四是AI如何輔助臨床科研效率與臨床有效性，醫學進步依賴于臨床科研的轉化，僅在回顧性數據上表現出高準確率是遠遠不夠的，AI工具必須通過前瞻性臨床試驗來證明其能真正改善臨床結局。

這些行業面臨的挑戰，也是東軟競爭優勢和增長的核心秘籍：

智慧醫療的主陣地還是在于醫療，AI只是輔助性的革新工具，能不能落地，能不能解決醫療業務問題，在于對醫療場景的理解力。

很多企業對醫療健康領域理解力不足，導致AI與用戶的工作場景融合嚴重不足，“外掛式” 增加醫護操作負擔，“集成式” 需重構流程且兼容舊系統難，醫護上手成本高。

在這方面東軟占據先天優勢，從1997年開始深耕醫療信息化領域，能從AI原生和業務原生入手，建設無感融合AI，知道如何利用AI去改造升級醫療系統的各個環節，實現1+1＞2的效應。

此外，東軟通過AI升級的多場化能力——能全面的賦能升級原來的IT解決方案，使得系統更智能；醫保監管和醫院監管等智能體，對醫院的卓越運行和管理決策有了更好的支撐，解決醫院負擔過重等；建立了科學研究的平臺，通過一系列工具平臺組合來大幅增強科學研究能力。

可以說東軟帶給醫院的是一整套智能化解決方案，而不是某一醫療環節上的修修補補。

在臨床上，東軟以洞察數據平臺、飛標影像標注平臺、探索人工智能平臺為核心，旨在解決醫學科研復雜、門檻高、效率低等問題，支持各類科研模型的分享與封裝導出，這些標準化科學研究單元能力，可以供科研人員按需搭配，從狹義的科研課題到廣義的面向臨床和醫院運營的全面科學研究。

而在最核心的數據，東軟智慧醫療實現數據統一實時匯聚，覆蓋臨床、管理、科研全要素，構建181個數據模型，建立2000余項數據質量規則和50余項安全規則保障醫療數據的準確合規。還與中國醫科大學附屬盛京醫院、武漢大學中南醫院、華為技術有限公司簽署戰略合作協議，實現AI醫療的迭代升級。

也正因如此，東軟智慧醫療產品能夠實實在在地賦能醫療體系，而不只是冠以“AI”的噱頭。

東軟財報數據顯示：東軟智慧醫療累計助力79家醫院客戶通過國家電子病歷系統功能應用水平高級別，過級數量及過級率等指標均穩居行業首位。

這樣的落地能力，也讓東軟在醫院預算延遲、政府財政縮減的大背景下，能夠獲得醫療機構青睞。

【3】從解決方案商到“健康社會運營者”的角色升維

如果按照發展進程來看，現在的智慧醫療因技術上的限制還處在起步階段，那么未來的智慧醫療將如何發展？智慧醫療的終極形態究竟如何？

司庫財經認為，智慧醫療的終極形態必須具備“去中心化”與“前置化”這兩大特征。

只有這樣才能改變傳統的醫療模式，打破城鄉、家庭醫院之間的界限，改變傳統醫療體系中，優質資源高度集中于大城市、大醫院，導致患者就醫路徑長、基層醫療機構能力薄弱的困境。

患者、醫院可以通過遠程診療、智能輔助診斷、云端健康管理等系統實現線上連接：

患者在家門口甚至家中即可獲得專業、高效的醫療服務。醫療行為不再局限于醫院圍墻之內，而是延伸至社區、家庭、移動終端，實現“醫療場景無處不在”。

同時AI也將讓醫療前置化發展，從“治療”轉向“預防”與“預警”——即通過AI預測模型、健康大數據分析、可穿戴設備等手段，將醫療干預節點從“病發后”提前至“病發前”。

從中我們不難看到，屆時智慧醫療將不僅是一項業務，一個解決方案，更會像“水電煤氣”一樣，成為居民生活不可或缺的基礎設施。

這是未來智慧醫療的趨勢，隨著AI算法與真實世界數據的深度融合，智慧醫療將進一步提升在疾病預測、公共衛生預警、群體健康管理等領域的服務能力，讓醫療系統更具前瞻性與主動性。

這勢必需要國內AI醫療企業加速布局，轉變自己的角色，從醫療服務提供商變為大眾健康需求的基礎設施。

未來智慧醫療將如同今天的互聯網一樣，成為社會運轉的底層支撐，擁有廣闊的發展前景，但這需要企業必須具有深厚行業積淀、全生態產品布局與持續技術創新，只有三種素質兼備的企業才能成長為中國健康社會基礎設施的重要建設者與運營者。