医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，医疗服务的可及性和质量直接影响到人民群众的健康水平和生活质量。人工智能技术，特别是以大模型为代表的生成式AI的迅猛发展，为医疗健康注入了新的机遇。AI已经逐步深入医疗健康的各个领域，成为连接医疗机构、科研机构、制药企业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。
在此背景下，阿里云研究院发布《医疗健康行业AI应用白皮书》。这也是研究院结合中央广播电视总台《赢在AI+》节目推出的AI应用系列白皮书的第一期，全面呈现人工智能在医疗服务、医药创新和健康管理三大方向的30多个细分场景的应用。
AI推动医疗服务升级
医疗服务是AI在医疗健康行业中应用最成熟的方向之一。目前，AI已在智能导诊与预问诊、医学影像分析与辅助诊疗、组学数据驱动的精准治疗、智慧病案管理及医学研究支持等场景落地应用，显著提升了医疗服务的效率与质量。在影像分析领域，AI能快速精准识别影像中的异常，有效辅助医生提升诊断效率和准确性。大模型的发展也有力推动了病历自动化处理和生成、患者病情报告总结等，显著提升了医生工作效率。智慧医疗已展现出强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注的重点领域。
AI加速医药创新发展
生成式人工智能（GenAI）正在迅速集成到生命科学价值链中，贯穿科学研究、药物发现、临床开发、制造和供应链等环节，显著提升生产力、降低成本并加速产品上市。在医药研发领域，AI展现出较高的适配性与应用潜力：一方面可以进行大规模虚拟筛选，快速识别潜在活性化合物，并预测其安全性与有效性，有效降低早期研发成本与风险；另一方面也能辅助临床试验设计，并提高执行效率。然而，AI预测的化合物仍必须经过严格的实验验证，临床试验的整体设计与执行尚无法完全脱离专业人员的深度参与。尽管如此，行业普遍预期AI技术有望将新药研发周期从传统的10-15年缩短至5-8年，为制药企业创造显著的商业价值。
AI重塑健康管理生态
中国疾病预防控制中心2023年发布的数据显示，超过70%的中国人正处在亚健康状态，预防性医疗保健的重要性逐步凸显。目前健康管理主要覆盖运动、慢性病、睡眠、营养及生命体征监测等多个领域，人工智能技术通过高效监测、深度分析与智能整合各环节健康信息，能够基于个体健康数据和生活习惯，生成个性化的健康管理方案，显著提升管理效果和可操作性。基于AI的智能健康监测设备及配套数据分析技术已较为成熟。然而，由于个体差异和健康影响因素的复杂性，使得AI在疾病预防和个性化健康干预的精准度仍有待提高。随着技术的进步，AI有望提供更精细化的定制服务，创造更大的健康与商业价值。
AI+医疗健康应用的五大趋势
在技术迭代与医疗需求升级的双重驱动下，AI与医疗健康的深度融合正加速推进，引领行业向智能化、个性化和高效化演进：
一是多模态数据融合已成必然之势，通过构建多维度跨模态理解的患者画像特征图谱驱动精准医疗进阶；
二是智能医疗助手将深度融入患者诊疗全程，革新医疗服务体验；
三是AI加速药物从靶点识别到候选药物筛选的整个过程，助力药物发现和个性化治疗策略的制定，推动生物医药研发范式变革；
四是云边端融合将拓宽医疗应用的版图，推动优质医疗资源覆盖更广泛的地区；
五是智能设备和医疗机器人的推广和普及，将开启主动健康管理和智能服务的新生态。
阿里云为医疗健康行业客户的
AI场景应用提供端到端的解决方案
阿里云为医疗健康行业企业提供覆盖AI算力基础设施、AI开发平台到模型服务的全栈式能力体系及可复用、可扩展的解决方案，助力医疗健康行业AI应用开发和数智化转型。
一是为医疗健康行业模型的训练和推理提供AI基础算力。包含AI Stack训推一体机及大规模GPU集群，专为AI训练优化的高性能计算（HPC）服务、海量存储和高性能网络，并适配行业常用调度器、软件、框架等工具，为业务研发工作者提供一站式的生命科学行业AI基础设施；
二是提供一站式、开箱即用的AI开发与管理平台。涵盖数据全生命周期管理（安全数据存储、脱敏、标准化工具）、模型开发与训练（支持主流框架、分布式训练、AutoML）、模型评估与迭代、以及模型部署与监控等，并内置可解释AI工具等，大大降低医疗健康 AI开发和部署的技术门槛。
三是提供灵活、易集成的模型即服务。阿里云自主研发的通义大模型，为医疗健康行业提供全模态高效精准的模型服务调用。医疗企业可通过API调用通义全尺寸、多模态模型，应用在临床辅助诊断、健康报告解读、病历OCR识别等多个领域。Qwen系列开源模型，能有效满足医疗健康在基础模型上进行行业微调、训练垂直领域模型的诉求，促进AI能力与现有医疗信息系统的无缝集成，加速AI在临床、研发和健康管理场景的落地应用。
