全球发布｜《2026全球AI医疗行业发展蓝皮书》（中英双语版）内附获取方式

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弗若斯特沙利文（以下简称“沙利文”）于2026年8月正式发布中文版《2026全球AI医疗行业发展蓝皮书》（以下简称“蓝皮书”），系统梳理全球及中国AI医疗行业的技术演进、产业链结构、应用场景、市场格局、监管政策与未来发展趋势。蓝皮书涵盖辅助临床诊断、疾病治疗、康复与慢病管理、医院运营、支付保险、科研及药物研发等重点领域，结合代表性企业实践，深入分析AI医疗融入临床流程与实现规模化落地的关键路径，为医疗机构、产业从业者及投资机构提供行业研究与决策参考。

弗若斯特沙利文咨询总监 汪鹏

中文版《2026全球AI医疗行业发展蓝皮书》发布现场照片

英文版蓝皮书(“2026 Blue Book on the Development of the Global AI Healthcare Industry”）将同步于沙利文全球官网上线，并面向全球多渠道开展传播，向国际读者呈现全球及中国AI医疗行业的发展现状、应用实践与产业趋势。本次传播以超过10家国际核心媒体为头部合作方，构建起涵盖美联社等全球顶级通讯社，以及雅虎财经、商业内参、道琼斯市场观察等北美一线财经媒体的传播矩阵。同时，传播网络进一步延伸至德国、法国、英国、意大利、韩国、日本、阿联酋等国家和地区，整合各地权威行业媒体、财经门户及主流新闻机构，整体合作媒体总数超过500家，全球范围内落地新闻发布链接逾900条。

依托沙利文专业的行业研究与全球传播网络，本次发布有助于提升中国AI医疗企业的国际认知度，支持企业拓展海外市场，促进医疗机构、科技企业及投资机构之间的交流合作，为中国AI医疗产业融入全球医疗创新生态创造良好条件。

01

技术与产业链：AI医疗加速形成体系化能力

AI医疗已不再是单一算法或软件工具，而是由医疗数据、算法模型、算力基础设施、医学知识体系与临床场景共同构成的综合能力。随着大模型、多模态数据融合与医学知识增强技术持续演进，AI开始整合医学影像、病理切片、检验结果、电子病历、问诊文本及医学指南等多源信息，能力由异常识别和病灶定位，进一步延伸至信息理解、知识迁移与临床推理。

AI医疗产业链由上游数据、算力与基础设施，中游AI医疗工具与平台，以及下游医疗与科研应用机构共同构成。通过数据沉淀、模型训练、工具转化与场景应用，产业链将分散的医疗数据与专业知识转化为可部署、可验证、可迭代的智能化能力，并逐步形成“数据—模型—应用—反馈”的持续闭环。

来源：沙利文分析

02

AI医疗九大应用领域全景

AI医疗已逐步覆盖疾病监控、疾病诊断、疾病治疗、药物研发、临床开发、康复医疗、知识服务、健康筛查及医疗保险九大领域，应用边界由单一诊疗环节向医疗服务与产业协作全链条延伸。在医疗服务端，AI可用于流行病学分析与疾病风险预测，辅助医学影像、病理及检验诊断，支持治疗决策与手术机器人，并参与康复方案制定、医学知识服务、健康风险评估及医疗保障决策。在医药研发端，AI则逐步进入靶点发现、候选药物筛选、临床试验设计、患者招募、数据管理与报告生成等关键环节。

由此，AI医疗正形成覆盖“预防—筛查—诊断—治疗—康复—支付”的全周期应用体系，并持续向临床研究与产业服务领域拓展。

来源：沙利文分析

03

辅助诊断：医学影像商业化进程领先

AI医疗已逐步覆盖疾病监控、疾病诊断、疾病治疗、药物研发、临床开发、康复医疗、知识服务、健康筛查及医疗保险九大领域，应用边界由单一诊疗环节向医疗服务与产业协作全链条延伸。在医疗服务端，AI可用于流行病学分析与疾病风险预测，辅助医学影像、病理及检验诊断，支持治疗决策与手术机器人，并参与康复方案制定、医学知识服务、健康风险评估及医疗保障决策。在医药研发端，AI则逐步进入靶点发现、候选药物筛选、临床试验设计、患者招募、数据管理与报告生成等关键环节。

由此，AI医疗正形成覆盖“预防—筛查—诊断—治疗—康复—支付”的全周期应用体系，并持续向临床研究与产业服务领域拓展。

AI辅助临床诊断通过异常提示、病灶定位、疾病分型、风险评估及报告生成等功能，帮助医生提高疾病识别效率与诊断标准化水平。目前，医学影像、数字病理及实验室检验构成AI辅助诊断的主要落地方向，其中医学影像因数据标准化程度较高、临床需求明确、监管路径相对清晰，成为商业化进展较快的应用场景。

截至2026年6月，中国已上市134款三类人工智能医学影像辅助诊断软件，覆盖血管及心血管、肺部、脑血管及神经、骨科、眼底等多个疾病领域。产品能力也由早期的异常识别与病灶检出，逐步向疾病分型、风险评估、治疗规划及随访管理延伸。

与此同时，AI诊断大模型正在突破单病种、单模态和固定任务边界，通过整合影像、病理、检验、病历和问诊信息，推动辅助诊断由单一数据识别向多源信息整合与临床综合推理升级。

注：根据“图像辅助”、“影像辅助”关键词与公司名称检索。

来源：政府官网，沙利文分析

04

场景深化：AI加速融入医疗服务全流程

在疾病治疗领域，AI正与术前规划、术中影像导航及手术机器人等技术深度融合，辅助完成病灶定位、路径规划、风险识别与治疗策略优化，推动治疗决策由经验依赖向数据与实时反馈驱动转变。

来源：沙利文分析

在康复及慢病管理领域，AI通过可穿戴设备、智能终端和远程管理平台，持续采集患者动作表现、生理指标与疾病变化，支持风险识别、异常预警、个体化干预及长期随访，推动医疗服务由单次干预向院内外协同和连续管理延伸。

来源：公司官网，沙利文分析

在医疗机构运营与支付端，AI进一步进入智能导诊、预问诊、资源调度、供应链管理、设备运维、质量控制、医保审核及商业健康保险等场景；

在临床开发领域，AI Agent正由单点工具向流程协同延伸，逐步覆盖方案设计与成功率预测、研究中心筛选、患者招募、临床运营、数据管理与统计分析、医学监查、终点评估、药物警戒及医学写作等关键环节。通过连接研究设计、前期准备、项目执行与研究结束阶段，AI有助于提高临床研究的数据质量、执行效率与风险管理能力。

来源：公司官网，沙利文分析

在医疗生态中，AI还可辅助医学知识检索、循证决策、真实世界研究、临床试验及药物研发，加速医学证据生成与临床转化。

来源：公司官网，沙利文分析

05

全球格局与监管：差异化路径与全生命周期治理

美国依托成熟的医疗信息化基础与市场化支付体系，形成以监管准入、真实世界验证和商业推广为核心的发展路径；欧洲在公共医疗体系及严格的数据治理框架下，更加强调可信、安全与审慎落地；中国则凭借大规模医疗需求、持续完善的数字化基础及医院主导的创新场景，形成“场景牵引、数据迭代”的发展特征。

不同地区的产业基础与商业化路径虽有差异，但监管方向正逐步趋同。随着生成式AI和持续学习模型发展，监管重点正由单一产品准入，延伸至算法迭代、数据安全、真实世界表现、上市后监测与责任追溯，推动AI医疗进入覆盖开发、验证、部署及持续更新的全生命周期治理阶段。

06

深度见解：AI医疗正由单点算法竞争转向系统能力较量，临床融合与规模化落地将决定企业长期价值

AI医疗已从早期的算法验证阶段，迈入产品注册、院内院外部署及规模化落地的新周期。未来竞争的焦点，将不再局限于单一算法的精度高低，而是转向临床场景入口、数据闭环、模型持续迭代、系统集成、合规治理及商业化适配的综合较量。

能够将AI模型真正嵌入医院业务流程、诊疗设备入口和支付服务场景，并通过真实世界应用持续验证和优化临床价值的企业，才有望建立长期竞争壁垒。归根结底，未来AI医疗的核心竞争力在于技术、临床与产业体系的协同整合，而非单点技术优势。

《2026全球AI医疗行业发展蓝皮书》通过对技术演进、产业链结构、应用场景、全球格局、监管政策、发展挑战及代表性企业实践的系统梳理，为医疗机构、AI医疗企业、投资机构及产业各参与方提供行业参考与趋势判断依据，共同推动AI医疗在安全可控、责任清晰、临床价值明确的前提下走向规模化应用。

关于沙利文医疗健康事业部

沙利文医疗健康事业部在医疗健康领域拥有专业的分析能力和丰富的项目经验。依托沙利文全球智库资源和大中华区跨行业业务发展平台，沙利文医疗健康事业部在生命健康产业投融资服务有着独特核心优势。沙利文医疗健康事业部在中国拥有广泛的企业客户，并在过去28年里建立了庞大的客户网络，积累大量生命科学各细分领域的项目经验。

项目类型包括知识中心服务（深度内容宣传、品牌活动宣传）、国际化战略服务（出海策略、行业评估、全球品牌宣传、出海管线价值评估）、Pre-IPO服务（DCF估值、商业计划书服务）、IPO上市服务（行业顾问、临床稽查、募投撰写）、市场调研及战略咨询等，并与国内外知名的资讯平台及投融资机构合作，为企业提供生命科学专业细分领域行业一站式解决方案，受到投资者的广泛关注。

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