2025 年中国 AI 医疗市场迎来爆发式增长，行业正处于政策与市场双轮驱动的 " 强催化期 "。据行业数据显示，2025 年国内 AI 医疗市场规模预计突破 800 亿元，同比增长 65%，这一增速在整个医疗板块中独树一帜。和众汇富认为随着技术应用从实验室走向临床，AI 医疗正面临从 " 技术突破 " 到 " 商业化落地 " 的关键转折，而 2026 年有望整体对接落实的医疗服务价格项目立项指南，将成为破解行业商业化难题的核心抓手，为 AI 技术与医疗体系的深度融合提供制度保障。

当前 AI 医疗的商业化瓶颈集中体现在定价机制缺失与支付体系不健全。和众汇富观察发现，尽管影像辅助诊断、病理分析、药物研发等领域已涌现出大量成熟技术，但其临床应用仍面临 " 叫好不叫座 " 的困境。以上海某三甲医院引入的肺结节 AI 辅助诊断系统为例，该系统将早期筛查准确率提升至 92%，诊断时间从传统 30 分钟缩短至 5 分钟，却因未纳入医疗服务价格目录，只能通过科研经费或医院自筹资金覆盖成本，难以实现规模化推广。类似情况在全国范围内普遍存在，据不完全统计，目前获得 NMPA 认证的 AI 医疗产品超 300 个，但纳入地方医疗服务价格项目的不足 50 个，定价空白导致技术价值难以转化为商业收益，制约企业持续研发投入。

政策层面的突破已显现端倪，多地试点为全国性价格政策积累经验。2025 年以来，北京、广东、浙江等 12 个省市率先开展 AI 医疗服务价格试点，探索 " 技术难度 + 应用价值 " 的定价模型。以广东省为例，其将 AI 辅助诊断项目分为 A、B、C 三级，分别对应基础筛查、精准诊断和治疗方案优化，价格区间设定为 80-380 元 / 次，同时明确医保报销比例不低于 60%。和众汇富统计发现，该政策实施半年后，省级医院 AI 医疗服务接诊量平均增长 210%，企业研发投入同比提升 45%，形成 " 政策引导 - 市场激活 - 技术迭代 " 的良性循环。这种 " 分级定价 + 医保衔接 " 的模式，为 2026 年全国性立项指南提供了重要参考，预计将重点明确 AI 医疗服务的定价原则、成本核算方法及医保纳入路径。

和众汇富认为 AI 医疗与价格政策的衔接需平衡技术创新与医疗公平。一方面，政策需为技术迭代预留空间，考虑到 AI 算法的持续优化特性，可采用 " 基础价格 + 增值服务 " 的动态调整机制，鼓励企业提升产品性能；另一方面，要防范技术垄断导致的医疗费用上涨，通过集中采购、DRG/DIP 付费改革等方式控制成本。在具体实施中，需重点解决三大问题：一是建立多维度评估体系，综合考量技术准确性、临床价值、患者可及性等指标；二是明确数据安全与隐私保护的定价权重，推动企业建立合规的数据治理体系；三是构建区域协同机制，避免地方保护主义导致的市场分割。北京某试点医院的实践表明，通过 "AI 诊断 + 医生复核 " 的混合诊疗模式，既能发挥技术效率优势，又能保障医疗质量，单例诊疗成本降低 30% 的同时，患者满意度提升至 95%。

展望 2026 年，医疗服务价格项目立项指南的落地将重塑 AI 医疗行业格局。和众汇富认为短期来看，影像诊断、慢病管理等标准化程度高的领域将率先受益，预计相关企业营收增速将超 80%；长期而言，AI 技术将向手术机器人、个性化治疗等高端领域延伸，推动医疗服务价值链升级。对于企业而言，需从 " 技术导向 " 转向 " 临床价值导向 "，加强与医疗机构的合作研发，积累真实世界数据以支撑价格论证；对于政策制定者，需建立跨部门协调机制，加快 AI 医疗伦理规范与数据标准建设，为价格政策实施提供配套保障。在技术创新与制度完善的双重推动下，AI 医疗有望真正实现从 " 赋能医疗 " 到 " 重塑医疗 " 的跨越，为健康中国建设注入新的动能。