2024年的医疗AI领域，正经历着变革与挑战并存的时期。新一代大语言模型的崛起，正以前所未有的力量重塑医疗领域，从互联网医疗、医学影像到新药研发，每一个场景都在经历深刻的变革。
然而，尽管前景广阔，但在当前融资环境不佳的背景下，企业无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流要求企业在布局时必须全面考察市场、技术、风险控制和商业化等多个方面。
在政策推动方面，我国自2016年起便围绕AI出台了一系列政策，旨在推动AI技术在医疗领域的应用，提高医疗服务效率和质量。而在效率驱动方面，以影像AI为例，这类AI能够帮助医生处理高强度重复的阅片工作，提高影像科的效率。
随着AI技术的进一步发展和医生对AI技术的认可，越来越多的医院开始主动寻求AI解决方案，以提升内部的精细化管理和科学化运营。
在政策与效率两大动力的支持下，国内已经涌现了一大批医疗人工智能产品，覆盖了医疗领域的绝大多数场景。特别是在医学影像方面，从热门脏器到冷门脏器，都有相应的AI产品在进行辅助诊断。
在病种方面，心脑血管、骨关节、肺结节等是当前最热门的病种，市场上的同类产品超过15种。而冷门病种如肠息肉、泌尿相关等，尽管有潜力，但布局的企业相对较少。
医疗IT方面，电子病历评级仍是医院配置AI的主要动力。高级别的电子病历评级要求医院在数字化建设的基础上实现智能化部署，这意味着他们必须引入AI工具。
在制药AI方面，尽管2024年的发展步伐有所放慢，但英伟达等巨头在AI制药领域的频繁出手，以及MNC与AI新药研发企业之间的合作交易增幅，都显示了AI制药依然充满生机。
大模型的出现，更是为医疗行业带来了前所未有的变革。市面上的医疗垂直模型数量已逾百个，不少头部医院甚至主动要求上线相关平台，探索AI的次世代应用。
然而，大模型要想在医疗领域站稳脚跟，不仅需要技术本身具备充分创新，还需要相应产品高度适配于场景本身，融入医疗体系已有的流程。这意味着，大模型的历练才刚刚开始。
