AI医疗健康与生命科学2025趋势报告：英伟达揭示三大方向与挑战

即便步入2025年，人工智能在医疗健康与生命科学领域依旧保持着极高的热度。从生成式AI、大模型等新一代技术在临床价值验证中的积极探索，到各类AI应用在医疗健康与生命科学中的百花齐放，创新实践正蓬勃开展，市场规模持续攀升。据甲子光年预测，2025年中国AI医疗市场规模将突破1157亿元，并有望在2028年增长至1598亿元。

行业飞速发展的同时，一个核心问题也摆在产业各方面前——当AI与医疗健康及生命科学的融合已取得显著成果时，未来行业将朝着哪些方向演进？

为此，英伟达通过调研600余位专业人士，发布了《医疗健康和生命科学领域AI现状及2025年趋势》报告。

需要强调的是，为确保调研的客观性和全面性，受访对象涵盖了不同领域和职位。在领域方面，英伟达访谈了医疗技术、工具和诊断行业、数字医疗健康、制药和生物技术、方案购买方和提供方四类从业人员，覆盖了医疗健康与生命科学的完整产业链。同时，受访者包括企业高管、临床医生、技术设备方案人员及学术人员等，使调研结果既客观完整又丰富多元。

然而，由于行业和视角差异，部分观点存在分歧，因此本文主要聚焦报告的整体发展现状和行业趋势进行解读。

影像诊断位列AI用例之首

医疗影像和诊断、临床决策支持、疾病诊断和风险预测是当前医疗健康与生命科学的三大AI应用场景。

其中，医疗影像和诊断以47%的占比居首，临床决策支持占比43%，疾病诊断和风险预测占比40%。

截至英伟达报告

这些应用成为榜单前三的主要原因之一，是能够缓解医疗资源紧缺和分布不均等问题。以医疗影像诊断为例，国家卫健委数据显示，我国偏远地区的疾病误诊率是城市的2-3倍，表明基层医疗机构的诊断水平仍有差距。即便在城市大型医院，医生资源也面临短缺。据《中国卫生健康统计年鉴2022》和国家统计局推算，2021年中国影像科医生配置仅0.17人/人，资源严重不足。叠加影像数据解读难度大、耗时长、工作量庞大以及诊断主观性、早期病灶识别难等痛点，医疗影像诊断仍存在误诊和漏诊风险。类似问题也出现在其他科室。AI技术则能有效应对这一挑战，推动医疗公平。

具体而言，在诊断方面，AI不仅能高效处理大量图像和数据，提升诊断效率，还能通过高精度分析提高准确率，降低漏诊和误诊风险。在治疗方面，AI驱动的临床决策支持系统可为医生提供实时、精准的诊疗建议，帮助应对复杂病例，辅助做出更科学决策，从而提升诊疗水平和患者预后。此外，AI还能通过挖掘电子健康记录、检测数据及生活方式信息等，构建疾病预测模型，协助医生实现早筛早诊、疾病预测和随访管理，优化医疗资源分配。

如果说需求的紧迫性是这些应用场景与AI融合的“驱动力”，那么海量数据积累则是其“燃料”。无论是院内影像和检验数据，还是日常健康信息（如血糖监测、睡眠数据），都规模庞大，为AI技术的落地和迭代奠定了坚实基础。

因此，这三大应用场景中，AI落地最为迅速并已取得阶段性成果。以AI+医疗影像诊断为例，截至2024年5月，我国已有85款AI医疗影像产品获批三类证，覆盖眼部、肺部、骨科、心血管、乳腺、宫颈等多个部位的疾病诊断。

未来5年受AI影响的三大领域，虚拟医疗健康助手赫然在列

关于未来5年内AI影响最大的领域，51%的受访者认为是先进的医疗影像和诊断，34%选择虚拟医疗健康助手，29%则看好精准医疗（针对患者个体特征定制治疗）。

截至英伟达报告

其中，AI+医疗影像诊断作为成熟领域，虽已取得心脑血管、肺部等疾病辅助诊断成果，但临床期待更高——一方面拓展疾病范围，另一方面追求能力进阶。例如，当前部分AI诊断仅能定性分析（判断是否患病），未来借助大模型和生成式AI，有望实现定量分析（如病程判断），持续拓宽应用边界。

虚拟健康助手则是近年AI+医疗健康的热门应用。从蚂蚁集团等互联网大厂到京东健康、腾讯健康等平台，从讯飞医疗等信息化厂商到觅健等专病管理平台，各类AI虚拟助手层出不穷。背后原因在于：首先，随着经济水平和健康意识提升，C端用户健康管理需求日益增长；其次，AI虚拟助手可通过“场景化介入”重塑产业链，不仅作为入口抢夺用户，还能通过长期互动提高黏性和复购率。此外，基于持续互动积累的用户健康及用药数据，在脱敏后能赋能个性化健康管理方案，助力医药器械的真实世界研究，反哺创新研发。最后，生成式AI和大模型技术的进步，使主动式全生命周期健康管理成为可能。

因此，国内AI虚拟健康助手快速发展，已呈现同质化趋势，但部分企业凭借自身优势打造差异化产品。例如，蚂蚁集团6月发布的健康助手AQ整合了医保服务、基础健康管理和优质资源；讯飞医疗基于星火大模型打造的晓医擅长模拟临床思维进行复杂症状鉴别诊断；京东健康的大为医生构建了“小病咨询-快速购药”闭环，满足常见病问诊和购药需求。

未来，多模态数据互联互通（如院内与院外数据、可穿戴设备与检验数据融合）将持续受关注。同时，如何挖掘用户真实需求，实现医-药-械-险高效协同，也是行业发展趋势。

至于精准医疗，则是医学界又一焦点。在AI助力下，诊断和治疗水平将持续提升，推动更精准、个性化的医疗实现。

数据，仍是AI+医疗健康/生命科学发展最大拦路虎

AI+医疗健康与生命科学的“美好愿景”面临诸多挑战。

其中，约33%的受访者指出，最大挑战是数据问题，如隐私和自主权；30%认为缺乏预算，30%指出训练数据量不足。这些问题复杂且艰巨，企业或机构需寻找强力伙伴，而英伟达正是这样的队友。

为赋能AI开发，英伟达构建了从底层硬件到顶层应用的完整解决方案。硬件方面，基于先进AI计算平台，提供大规模AI和高性能计算支持。软件层面，推出NVIDIA Clara平台，提供系列工具包，如用于药物研发的BioNeMo、用于医疗设备的Holoscan、用于基因组学的Parabricks及用于医学影像的MONAI。此外，英伟达还推出了NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos，前者用于构建实验室和生物制造设施的“数字孪生”，后者为物理AI系统提供定制世界模型平台。

基于这些技术，英伟达今年初推出NVIDIA Isaac for Healthcare，这是一个用于AI医疗机器人的开发者框架，支持数字原型设计、硬件在环测试、合成数据生成、策略训练和实时部署等。

以NVIDIA Isaac for Healthcare为例，看英伟达如何解决数据不足和预算问题。针对训练数据不足，NVIDIA Cosmos可生成低分辨率、与现实匹配的合成数据，适用于机器人训练；NVIDIA Omniverse则能创建高保真数字孪生，生成逼真合成数据，用于模型微调和强化训练。针对预算不足，通过数字孪生与物理AI融合，Isaac for Healthcare提供全流程支持，降低研发部署成本，缩短周期，并利用真实和合成数据优化机器人性能。

在Isaac for Healthcare中，企业或机构不仅能借助高仿真环境降低成本、加速研发，还能通过数据强化训练策略，提升机器人或器械性能。

截至目前，Isaac for Healthcare已与全球多家龙头企业合作。例如，在NVIDIA GTC大会上，强生表示将利用该平台完成MONARCH平台（机器人辅助支气管镜检查技术）从安装调试到患者互动的设计、模拟与测试，将原本耗时数月或数年的过程缩短至数小时。强生称：“这将帮助团队评估设计方案，进行虚拟测试，并有望革新2026年计划在美国上市的泌尿科MONARCH平台的培训模式，让临床医生在接触患者前于高保真模拟环境中演练复杂场景。”

此前，GE医疗也宣布与英伟达合作，采用Isaac for Healthcare推进自主成像技术创新，重点开发自主X射线与超声应用，通过在虚拟环境中训练、测试和验证产品能力。

此外，为缓解预算压力，英伟达还发布初创加速计划（NVIDIA Inception），为医疗健康与生命科学企业提供产品折扣、技术支持、市场宣传和融资对接。全球已有超过4000家企业加入该计划。

英伟达的赋能不仅限于效率和成本。针对AI模型推理能力和可解释性等挑战，NVIDIA Clara平台提供视觉语言模型Reason，推动放射学和影像学可解释AI发展，并与美国国立卫生研究院合作，捕捉人类专家推理过程，提升医疗AI的透明度和可解释性。

正如前文所述，英伟达通过一整套生态提供完整解决方案。当AI+医疗健康与生命科学的未来已来，英伟达与合作伙伴如何将“未来畅想”落地并描绘行业新图景，我们拭目以待！