在醫療健康領域，隨著全球對疾病早篩早診需求的持續提升，AI+診斷服務成為強化公共衛生體系的重要抓手，其在早期癌癥、慢性病等領域的技術突破，推動醫療服務從“被動治療”向“主動健康管理”轉型，與各國優化醫療資源布局、提升基層診療能力的戰略方向高度契合。
AI診斷服務行業正處在一個從“技術可行性證明”向“制度化付費落地”跨越的關鍵節點上。過去數年，行業的核心敘事是“算法能看什么病”——肺結節的檢出率、糖網的識別精度、病理切片的分析效率。
中研普華研究院撰寫的《2026-2030年中國AI+診斷服務行業全景調研及發展趨勢預測報告》顯示：AI輔助診斷第一次獲得了全國性、制度化、可持續的付費基礎。當國家醫保局將AI輔助診斷項目納入全國統一醫保目錄，當病理類價格立項指南明確將“人工智能輔助診斷”列為擴展項，行業的商業模式正在從“項目制試點”向“常態化收費”遷移。
一、市場發展現狀
AI診斷服務行業當前最顯著的特征，是支付端的制度性突破與臨床端的規模化滲透同時發生。
支付端的破冰是理解當前行業走向的第一把鑰匙。國家醫保局正式將多項AI輔助診斷項目納入全國統一醫保乙類目錄，由醫保基金按比例支付，全國數百家三甲醫院同步落地實施。這一政策的意義在于：AI輔助診斷第一次具備了全國性、制度化、可持續的付費基礎，行業商業模式開始跑通。
但支付端的突破需要被審慎理解。國家醫保局隨后對“醫療AI進醫保”的說法進行了澄清：AI輔助診斷屬于原有服務的擴展方式，服務產出相同則不能重復計費。一套AI幫醫生看了片子，最后還是出一份診斷報告，醫保不會因此自動多付一份錢。這意味著，AI診斷的付費邏輯不是“憑空創造一筆新收費”，而是“在原有收費框架內獲得合理的位置”。
臨床端的滲透則在加速推進。首都醫科大學附屬北京天壇醫院研發的“小君醫生2.0”覆蓋頭CT近百種疾病，報告生成時間縮短至一分鐘以內，診斷準確率接近八成，部分復雜病例識別超過住院醫甚至高年資醫生水平，已在全國十余個省市四十余家醫療機構應用，形成“AI寫初稿、醫生審核定稿”的新工作流程。北京協和醫院的罕見病輔助診療全流程智能體遺傳變異分析精準度達到極高水準，協作效率較人工大幅提升，已推廣至數百家醫院。
競爭格局的演變印證了這一判斷。訊飛醫療科技2025年實現營收顯著增長，其“智醫助理”已覆蓋全國三十一個省份、八百余個區縣、超過七萬家基層醫療機構，累計提供AI輔診建議超過十億次。德適生物基于自主研發的醫學影像基座大模型，技術許可業務收入實現數倍增長，毛利率達到較高水平，標志著醫療AI企業正從“設備+軟件”單點交付向“模型平臺+技術許可”的復合模式升級。
二、市場規模
討論AI診斷服務的市場規模，需要同時把握兩個層面的信息：全球市場的增長節奏，以及中國市場正在發生的增長邏輯切換。
從全球視角觀察，AI診斷市場的擴張態勢是明確的。AI在醫療診斷中的應用正在從影像分析向遺傳分析、臨床決策支持、風險預測和分層等多個方向擴展。
中國市場的敘事呈現出更為鮮明的結構性特征。
但比總量增速更值得深入分析的，是增長邏輯正在發生的結構性切換。過去數年，AI診斷服務的收入來源高度集中在“大型三甲醫院的試點采購”——醫院用科研經費或信息化預算購買AI軟件，作為“技術示范”而非“臨床剛需”。這種模式的增長天花板是可見的：有能力且有意愿進行AI試點的醫院數量有限，且采購行為具有一次性特征。
當前正在發生的切換是：增長動力正在從“試點采購”轉向“制度化使用”。醫保支付路徑的打通意味著AI診斷從“可有可無的增值功能”升級為“可以納入常規診療流程的基礎配置”。這種切換的意義在于，它從根本上改變了需求的持續性。當醫院能夠為AI輔助診斷服務獲得合理的收費支持，采購決策的邏輯就從“值不值得投入”轉變為“不用會不會落后”。數據顯示，AI輔助系統可使醫生閱片效率顯著提升，早期癌癥誤診率下降。這種效率提升在DRG/DIP支付改革的大背景下具有特殊價值：當醫院面臨病組成本控制的壓力時，AI帶來的效率提升直接轉化為運營效益。
根據中研普華研究院撰寫的《2026-2030年中國AI+診斷服務行業全景調研及發展趨勢預測報告》顯示：
三、產業鏈解構
AI診斷服務產業鏈的結構正在經歷深刻重組。傳統的“上游數據—中游算法—下游醫院”的線性結構，正在被“數據層—模型層—場景層—支付層”的網狀結構所替代。
上游環節的核心命題是“數據質量與算力效率”。 AI診斷的上游不僅包括傳統的傳感器和影像設備，更關鍵的是高質量醫療數據集和專用AI算力。在這一底層基礎設施的支撐下，研發一個高質量垂直專用模型的門檻被極大降低。這意味著，上游的競爭已經從“誰的算法更強”升級為“誰能提供可被規模化調用的模型基礎設施”。
但數據環節的挑戰同樣突出。醫療數據的高質量獲取面臨著數據孤島、隱私合規和標注成本的三重約束。中研普華在產業鏈分析中指出，跨疾病、跨機構的數據差異要求模型進行持續訓練和細分優化，而這一過程的成本和時間投入構成了中小企業的實質性門檻。
中游環節的競爭格局最為復雜，三類玩家的角色博弈正在重塑行業版圖。 第一類是傳統醫療設備巨頭(聯影、邁瑞等)，它們的優勢在于硬件入口和醫院渠道，正在將AI能力深度嵌入設備本身，從“賣設備”向“賣智能解決方案”延伸。第二類是獨立的醫療AI公司(推想、數坤、深睿等)，它們在特定細分場景中建立了算法優勢，但面臨著一個結構性挑戰：當設備商將AI能力內化為產品的一部分，單純售賣軟件許可的收入空間在收窄。第三類是信息化平臺企業(訊飛醫療、金域醫學等)，它們的優勢在于對醫院工作流的深度理解和系統集成能力。
下游應用終端的場景分化正在加速，支付邏輯的突破是價值兌現的關鍵。 三甲醫院仍然是AI診斷最大的應用場景，但建設重點正在從“有沒有AI”轉向“AI能不能融入日常診療流程”。基層醫療機構則是政策明確傾斜的方向，縣域醫共體、分級診療持續推進的背景下，基層醫院最缺的并非設備，而是高水平診斷能力，而AI恰恰能夠以最低邊際成本復制三甲醫院經驗。
一個值得特別關注的變量是收費模式的遷移。醫保覆蓋政策正在推動盈利模式的升級：醫院端的SaaS訂閱制、按使用量付費正在成為主流，替代傳統的一次性采購模式，企業現金流穩定性大幅提升。這種模式遷移對中游企業的能力要求是根本性的：從“項目交付能力”延伸到“持續運營能力”。
四、未來展望
展望AI診斷服務行業的未來走向，幾條趨勢線具有較高的確定性，同時也存在若干決定行業分化的關鍵變量。
趨勢一：從“影像輔助”向“全流程診斷”縱深推進。 當前AI診斷的主要應用集中在醫學影像輔助診斷領域，這一場景的標準化程度高、數據相對豐富、驗證路徑清晰。但政策的方向已經明確指向更深層的臨床場景。五部門實施意見要求“推廣醫學影像智能診斷服務”，“鼓勵二級及以上醫院醫學影像智能輔助診斷從單病種向單個器官多病種發展”。從“看片子”到“做決策”，AI需要跨越的不僅是技術門檻，更是臨床信任的門檻。
趨勢二：基座大模型重構AI診斷的開發邏輯與價值分配。 傳統醫療AI受限于“一病一模型”的獨立開發路線，研發周期長、數據消耗大且部署成本極高，導致行業在過去十年間僅覆蓋了有限的檢測項目。基座大模型的出現正在從根本上改變這一局面。德適生物的iMedImage®擁有千億級參數，全面覆蓋多種醫學影像模態與臨床專科，使研發一個高質量垂直專用模型的最低數據需求大幅降低，開發周期顯著縮短。
趨勢三：從“付費路徑打通”到“價值證明”的關鍵跨越。 醫保支付路徑的打通是起點而非終點。國家醫保局的澄清傳遞了一個清晰的信號：AI診斷的付費不是“憑空多收一筆錢”，而是在原有收費框架內獲得合理位置。這意味著，AI診斷服務的長期價值兌現，取決于它能否證明自己“節約的成本超過自身的成本”。
審視AI診斷服務行業的競爭終局，不屬于單純的“算法領先者”，也不屬于單純的“數據擁有者”，而屬于那些能夠在模型能力、臨床嵌入深度和支付適配性之間建立系統性協同的企業。AI診斷服務的本質，不是“給醫生配一個更聰明的助手”，而是“讓診斷能力變得可復制、可及、可持續”。
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