中经联播讯（张力 陈一夫 崔威汉）2026年开年，人工智能（AI）与医疗健康的融合正在经历一场从“概念”到“价值”的深刻蜕变。从顶尖学术期刊的连番突破，到省级政府的专项推进；从资本市场的高歌猛进，到基层诊室的悄然应用——中国AI医疗正以前所未有的速度，跨越商业化与临床信任的“三重门”。
每周有超过2.3亿人在AI平台上询问健康问题，全球AI医疗健康市场规模预计在2026年达到560亿美元。在这场关乎人类健康的全球竞逐中，中国正凭借政策红利、技术突破与海量数据，力图占据一席之地。
政策暖风：从顶层设计到省级“施工图”
2026年初，国家层面的战略部署开始加速转化为地方政府的实际行动。2月24日，江苏省政府召开“人工智能+医疗健康”推进工作专题会议，省长刘小涛明确提出，要将人工智能技术融入医疗健康服务与治理的全领域全过程。
会议传出消息，江苏将聚力建设高质量数据集，推动“三医”协同和跨部门数据共享，实现居民全生命周期医疗健康数据的高效汇集。同时，将加快垂类大模型研发，形成一批临床专病专科垂类大模型和智能体应用，并加强算力中心建设，为AI医疗提供底层支撑。
这一地方动作正是国家政策落地的缩影。2025年底，国家卫健委等部门已印发相关实施意见，明确到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集，到2030年基层诊疗智能辅助基本实现全覆盖。更值得关注的是，国家医保局近期推动的“个人医保云”试点，将整合可穿戴设备数据，构建覆盖全人群、全周期、全场景的智慧医保新范式，为AI医疗的数据互通和支付闭环打开了想象空间。
技术破壁：中国“智”医登上顶刊
如果说政策是催化剂，那么技术突破则是AI医疗爆发的内核。2026年2月，中国科研团队的两项成果引发了全球关注。
2月19日凌晨，国际顶级期刊《自然》同期在线刊发了上海交通大学医学院附属新华医院的两项重磅研究。其中，由孙锟教授、余永国教授与上海交大人工智能学院团队联合研发的罕见病循证推理诊断系统“DeepRare”，首创“中枢-分身”可溯源Agentic AI架构，让AI诊断从“黑盒”变为“透明诊室”。
这一系统最大的突破在于可解释性——它不再是只给结论的“黑箱”，而是像人类医生一样，通过“假设-验证-自我反思”的慢思考，给出每一步的“证据链” 。数据显示，仅依靠临床表型信息时，DeepRare首位诊断准确率达57.18%，较此前国际最佳模型提升23.79个百分点；引入基因测序数据后，复杂病例诊断准确率突破70.6%。
“DeepRare是交大献给世界、以科技造福人类的礼物。”中国科学院院士、上海交通大学校长丁奎岭如此评价。2月28日，在第19个国际罕见病日当天，团队正式启动了“全球万人临床验证计划”，计划利用数万例复杂病历进行极限压力测试，让这项技术从论文走向真实的临床深水区。
产业井喷：市场规模剑指三千亿，资本用脚投票
技术突破直接点燃了资本热情。2026年开年仅13个交易日，AI医疗指数大涨逾11%，迪安诊断、宝莱特等个股年内暴涨超过60%。
这背后是巨大的市场想象空间。据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1% 。企查查数据显示，截至2026年1月，国内现存AI医疗相关企业10.8万家，2025年全年新注册2.48万家，同比增长22.38%，创近十年新高。
在具体赛道上，AI医学影像已成为最成熟的商业化应用，占据产业“半壁江山”。AI阅片时间较人工缩短53%，检出率提升17.6%。联影医疗“元智”大模型可支持300余种影像处理任务，精准度超95%；迈瑞医疗则连续推出覆盖乳腺、妇产、心脏等领域的超声AI解决方案。此外，AI制药赛道也迎来效率革命，英矽智能已将候选药物发现时间从4.5年缩短至12-18个月。
与此同时，医疗器械审批明显加速。截至2025年12月，国内累计已有207款人工智能医疗器械获三类证，行业连续三年年度审批量超40款。
落地生花：从大三甲到村卫生室
在技术光环之外，AI医疗正悄然改变普通人的就医体验。
在四川大学华西医院，AI随访系统覆盖43个临床科室，累计服务患者50万人次，智能外呼近80万人次。在首都医科大学附属北京天坛医院，AI能在3分钟内完成急性缺血性卒中影像学评估，将术前决策时间缩短一半。在浙江景宁畲族自治县的偏远山村，78岁的骨质疏松患者通过巡回诊疗车上的“云诊室”，让县级专家结合AI分析结果实时调整用药方案。
在河北南皮县，沧州市第四医院正探索建设“数智县域医共体”，将三甲医院的专病诊疗经验系统化、标准化下沉至基层。数坤科技董事长毛新生表示：“AI不是简单替代医生，而是通过体系化能力，把优质医疗资源真正送到基层。”
理性审视：繁荣背后的挑战与边界
然而，在资本狂热与技术突破的另一面，AI医疗的商业化进程仍面临严峻考验。
2025年业绩预告显示，部分热门AI医疗标的依然亏损。金域医学预计连续亏损，讯飞医疗科技2025年上半年归母净利润为-0.74亿元，润达医疗前三季度亏损1.63亿元。有投资者坦言：“有些标的完全是被概念裹挟上涨，基本面是欠缺的。”
更为根本的挑战在于临床信任与法律边界。国家传染病医学中心主任张文宏近期“拒绝将AI引入电子病历”的发言引发热议，他指出，若医生从实习期就依赖AI，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力。
北京大学第三医院专家强调，AI更多起到辅助作用，开具处方是具有法律责任的医疗行为，AI可以提供支持和建议，但处方仍应由接诊医师开具并经人工核验。在法律层面，医疗机构始终是AI辅助诊疗的第一责任人。
数据隐私亦是红线。业内已形成共识，要强化数据治理，遵循“患者隐私信息最小化”原则。四川大学华西医院在数据采集中重建匿名化主索引，浙江大学医学院附属邵逸夫医院则利用区块链保证数据的真实完整。
未来已来：从“单点突破”到“全周期管理”
站在2026年的春天，中国AI医疗正站在从基础设施建设到价值创造的关键转折点。中国工程院院士杨胜利指出，未来医学将走向三大变革：从“相关性”走向“因果性”，让AI从“黑盒”变为可信任的临床伙伴；从“实验科学”走向“预测科学”；从“单点突破”走向“全周期管理”。
中信证券研报认为，2026年AI医疗的逻辑发生了根本性变化——支付方更加明确，支付力更强，商业化确定性有望增强。
随着上海交大“全球万人临床验证计划”的启动、江苏省“人工智能+医疗健康”实施方案的推进、以及数百款AI医疗器械的临床应用，一场以智能之力拓宽生命科学认知边界、重塑医疗普惠路径的变革，正在加速照进现实。
