2026 中国病理 AI 产业应用白皮书:从技术研发到临床合规的全链路洞察

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本文性质：基于公开资料的整理汇编

本报告基于国家卫健委政策文件、行业白皮书、学术期刊调研及媒体报道等公开资料整理编写，所有数据与观点均标注来源。文内 [1][2] 等上标数字对应文末“参考资料”列表。

一、执行摘要

近年来，在政策推动和大模型技术突破的双重驱动下，中国医生对人工智能（AI）工具的使用率快速上升，整体渗透水平已显著高于全球平均。[1][2] 多份问卷与行业白皮书显示，一方面，约七成以上的中国临床医护在工作中已实际使用某种形式的 AI 工具，近九成医生个人接触和使用过大模型工具；另一方面，约半数以上医院完成了 AI 系统或大模型在影像、导诊等场景的部署，呈现从试点向规模化落地过渡的趋势。[1][5][10]

医生整体态度以“谨慎乐观”为主：多数医生认可 AI 在提高诊疗效率、减轻文书与行政负担、降低误诊风险等方面的价值，并愿意尝试或继续使用；同时，也对算法偏差、数据安全、责任划分与伦理等问题保持高度警惕。[8][9][11] 基于多份全国性调研与政策、行业报告，本文归纳出中国医生使用 AI 的现状、典型场景、态度与痛点，并对未来趋势做出判断。

二、数据来源与研究范围

本调研主要基于以下几类公开资料与问卷研究：

爱思唯尔《未来医生白皮书（2025）》，对 109 个国家 2 206 名临床医护开展调查，其中中国样本 481 人，用于刻画全球与中国临床医护 AI 使用率对比。[1][2]
“医学界–医米调研”，2025 年 3 月与 11 月两轮问卷，覆盖 2 426 名不同职称、不同级别医院的中国医生，系统分析“医生如何使用 AI 大模型”。[5][7]
学术期刊调查，例如《中国全科医学》发表的《全科医师对 AI 辅助诊疗系统的认知与需求调查》，纳入 382 名来自 27 个省（区、市）的全科医师，重点考察一线基层与综合医院全科医生的认知、意愿与功能需求。[9]
行业与政策白皮书：包括《2023 年中国 AI 医疗助理行业概览》《中国 AI 医疗行业白皮书》以及《中国医疗人工智能发展报告（2023）》等，用于刻画医院层面的部署情况及政策环境。[4][10][8]
媒体和个案报道：如全国人大网关于“让 AI 当好基层医生的助手”的两会报道，以及极客公园对三甲医院医生在临床实践中对 AI 信任困境的采访等，用于补充质性描述。[3][6]

调研时间范围主要集中在 2023–2026 年，重点关注生成式大模型普及之后医生使用行为与态度的变化。[3][5][6]

三、整体使用率与渗透情况

3.1 医生个人层面的使用率

在全球范围，2025 年的调查显示，已有约 48% 的受访临床医护在工作中使用 AI 工具，相比前一年 26% 几乎翻倍。[1] 在同一份报告中，中国临床医护的 AI 使用率达到约 71%，显著高于美国和英国等发达国家，说明中国医生在将 AI 引入临床实践方面整体更为积极。[1][2]

“医学界–医米调研”进一步显示，在中国医生群体内部，“AI 大模型”的个人使用渗透率接近九成，说明绝大多数医生至少在个人学习、信息检索或科研中主动使用过通用或医学大模型工具，而不仅限于科室统一部署的系统。[5][7]

3.2 医院与科室层面的部署情况

从机构层面看，医米调研指出，约半数受访医生所在医院已引入某种形式的 AI 工具，最常见的场景包括智能导诊、智能问诊和医学影像辅助分析等。[5][7] 行业研究与媒体报道提到，国内已有上千家医院部署了不同类型的医疗 AI 系统，虽然成熟度和覆盖程度差异较大，但整体已从“零星试点”进入“较大规模铺开”阶段。[4][6]

面向医院的国产医疗大模型开始进入实际接入阶段。相关行业报告称，到 2025 年底，全国已有数百家医院接入国产医疗大模型（如 DeepSeek 等），用于临床决策支持、文书生成等场景，显示出大模型在医院内部系统中嵌入的趋势。[11] 这类部署通常集成在医生工作站、电子病历或院内知识库中，而非以单独 App 形式存在。[3][8]

3.3 基层与三甲医院的差异

中国医疗资源高度集中在三甲医院，三甲医院数量不到全国医院总数的一成，却承担了超过一半的诊疗量，因此在资金与信息化基础上更有条件率先引入影像 AI、智能问诊等系统。[4][8] 行业报告与案例表明，三甲医院在放射、病理、心电等高工作量科室的 AI 使用更为普遍，而基层机构更多在导诊、随访、慢病管理等环节试水 AI 工具。[4][8]

全国人大代表在基层调研时提到，社区和乡镇层面的诊所医生已经在使用语音病历、辅助诊断等 AI 智能体应用，帮助整理资料、分析疑难病例，反映出基层医生对“可用、好用”的轻量级 AI 工具有真实需求。[3] 不过，从覆盖率和功能深度来看，基层医疗机构整体仍落后于大城市三甲医院。

四、典型使用场景与工作流程嵌入

4.1 临床决策支持与诊断辅助

在临床一线，医生使用 AI 的典型场景包括：医学影像分析、药物相互作用识别、多学科会诊信息整合及诊断建议生成等。[1][4] 调研显示，大约三成医生已使用 AI 识别药物相互作用，约两成医生使用 AI 进行 X 光、CT、MRI 等医学影像的辅助判读，以及获取复杂病例的多学科综述或辅助诊断意见。[1]

针对全科医生的调查表明，在辅助诊治环节，受访全科医师最期待且最常使用的功能包括“快速精准影像结果评估”“处方审核提醒”“个体化推荐用药”等，比例均在六成以上，说明在基层和综合医院门诊场景中，AI 主要围绕“安全用药”和“减轻认知负担”发挥作用。[9]

4.2 医学信息检索与循证支持

医米调研指出，医生个人使用 AI 大模型的首要用途是医学信息检索，包括查询临床指南、文献摘要、诊疗路径参考等，体现出大模型在“知识助手”角色上的重要性。[5][7] 在实际工作中，多数医生会先将问题以自然语言输入大模型，再结合自己的专业判断与传统数据库检索结果做综合评估，而不是直接接受模型给出的结论。[6]

相关媒体报道也反映出，在门诊量大、指南更新快的现实压力下，医生难以及时、系统地阅读全部新文献，希望借助 AI 完成初筛与信息整合工作，再由医生进行把关，这为循证医学的落地提供了新的工具路径。[1][6]

4.3 医疗文书与行政事务减负

医生普遍反映，对 AI 帮助最大、最容易落地的领域，是病历书写、随访记录、患者说明书和各类行政表格的生成与整理。[1][5] 全球调查显示，一部分医生已经使用 AI 撰写患者信件、生成临床病案记录以及协助保险预授权申请，意在减少重复性文书劳动。[1]

在中国基层诊所的个案中，医生通过语音方式录入病情，AI 系统自动生成结构化病历和初步诊断建议，显著提升了书写效率并降低漏记风险。[3] 全科医生调查同样显示，“语音转文字录入”和“回顾患者历史就诊记录”是最受欢迎的系统功能之一，反映出大家对“智能文书助手”的实际需求。[9]

4.4 导诊、问诊与患者管理

在院前和就诊初期，AI 导诊和问诊系统已在不少医院上线，通过患者自助填写症状、既往史，系统给出初步分诊建议并生成问诊小结供医生参考，从而缩短面对面问诊时间，提高门诊吞吐量。[4][10] 行业白皮书指出，导诊、问诊及用药推荐等模式，能有效减少医生在重复性问题上的时间投入，缓解“少数三甲医院承担全国大部分诊疗量”的结构性矛盾。[4][10]

在转诊与随访管理方面，全科医师对“健康教育内容个体化推送”“自动提醒患者按随访时间预约复诊”“利用智能设备远程监测患者指标”等功能的需求比例均在七成左右，显示出 AI 在慢病管理和家庭医生签约服务中的潜在价值。[9]

五、医生态度、使用意愿与信任问题

5.1 总体意愿：谨慎乐观为主

全科医生问卷显示，约 78% 的受访者愿意尝试或继续使用 AI 辅助诊疗技术，仅少数持明确拒绝或强烈保留态度，整体意愿水平较高。[9] 在“医生与 AI 的关系”问题上，超过一半的全科医生认为二者应“相辅相成”，说明多数人将 AI 视为辅助工具而非替代者。[9]

医米调研亦指出，医生普遍认可大模型与医疗 AI 在提高诊疗效率、辅助诊断、处理科研资料等方面的价值，尤其强调“节省时间”和“提升工作自主性”。[5][7] 在全球调查中，多数临床医护认为临床 AI 工具能够帮助节省时间、增加决策支撑并为患者提供更多护理方式选择，中国医护对这一点尤为看好。[1]

5.2 主要顾虑与阻力

尽管整体态度积极，医生在问卷中也集中表达了对医疗 AI 的担忧。全科医生调查显示，超过七成受访者担心“过度依赖 AI 诊疗”，约六成认为涉及伦理问题和算法诊断偏差隐患，过半担心数据安全和医疗事故责任划分困难。[9] 这说明在一线医生看来，“可信度”和“责任界面”是影响使用意愿的关键因素。

报道指出，国内医疗 AI 落地面临的现实挑战之一，是“很多医生不知道如何信任 AI”。[6] 一些三甲医院医生表示，尽管理论上认可 AI 的潜力，但对其循证依据的充分性、指南更新的时效性以及算法在复杂病例中的可靠性仍有疑问，在缺乏透明证据链和分级证明体系时，难以在重大决策上完全依赖系统。[6][11]

此外，部分调研总结出，缺乏本地化部署（数据留院内）、医学知识库和指南更新不及时，也是制约技术深入使用的重要现实因素，导致一些医生“知道有系统，但不敢或不愿高频使用”。[5][7]

六、分人群与分场景的使用特点

6.1 不同科室与职称

从科室看，放射、影像、病理、心电等依赖大规模结构化或图像数据的科室，是 AI 使用最早、程度最高的领域，影像辅助诊断几乎成为医疗 AI 的“标配”场景。[4][10] 相比之下，内科、外科、儿科等综合临床科室对 AI 的使用更多集中在导诊、辅助诊断建议、用药审核和随访管理上，单点应用较多，尚未形成完全贯通流程的闭环系统。[1][9]

从职称看，不同级别医生对 AI 的期待侧重点有所区别。中青年医生往往更熟悉手机 App 与大模型工具，倾向于在文献检索、科研写作、病例整理等方面高频使用，而高年资主任医师则更多把 AI 视为“第二意见”或“查漏补缺”的工具，在复杂病例决策时保持更高警惕。[5][6]

6.2 基层全科与专科医生

针对全科医生的调查显示，基层和综合医院全科医师在 AI 功能需求上高度一致，均强调对“未分化症状的风险提示”“系统性思维导图辅助诊断”和“紧急情况警示”等功能的强烈需求，体现出全科工作中对广谱安全与快速分诊的重视。[9] 约 37% 的全科医生建议优先将“发热”纳入 AI 辅助诊疗系统的首批重点疾病，凸显其在基层首诊中高度普遍而又风险多变的特征。[9]

对于三甲专科医生，报道中可以看到，他们更加关注 AI 在复杂影像模式识别、罕见病鉴别、术前规划等高难度任务中的辅助价值，以及在大规模科研数据挖掘中的应用潜力。[4][6] 这类使用对算法可靠性与可解释性的要求更高，也更依赖严谨的临床验证与循证证据。

七、政策与产业环境对医生使用的影响

7.1 国家政策与标准体系

自 2020 年以来，中国在新一代人工智能特别是医疗 AI 方面密集出台指导意见与标准建设文件，如《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等，为医疗 AI 的安全可控和互联互通提供顶层框架。[4][8] 《中国医疗人工智能发展报告（2023）》提出，要从价格与医保支付、数据管理规范、质量监管与效果评价等多方面完善产业生态，以降低医院和医生在引入 AI 时的制度性阻力。[8]

行业白皮书还提到，人工智能辅助诊断已被纳入医疗服务价格构成，部分应用探索医保付费路径，从经济层面提高了医院大规模应用 AI 的可行性，间接推动医生将 AI 视作“正规医疗资源”而非实验性工具。[10][11]

7.2 产业发展与产品形态

中国医疗 AI 产业经历了从“单点算法产品”到“平台化解决方案”再到“医疗大模型与智能体”的演进，产品形态也从早期的影像判读系统扩展到导诊、问诊、病历质控、随访管理等多个环节。[4][10] 越来越多厂商将大模型嵌入医院信息系统之中，通过统一接口服务不同科室，医生在日常使用中甚至不需要明确感知“正在使用 AI”，而是将其视为系统的一部分，这有助于降低使用门槛和心理负担。[3][11]

与此同时，产业界与医疗机构开始强调“循证化 AI”，即对 AI 系统的诊断性能、对患者结局的影响等开展系统临床试验与真实世界研究，并构建可追溯的证据链，为医生提供可以信赖的依据。[6][11] 这一趋势有望缓解医生在“如何信任 AI”上的根本性顾虑。

八、存在的主要问题与挑战

尽管使用率快速提升，中国医生在使用 AI 过程中仍面临多重挑战：

信任与责任：医生担心算法偏差导致误诊，而责任归属尚不清晰，尤其是在 AI 建议与医生决策不一致时如何记录和评估对错。[6][9]
数据安全与隐私：部分系统需访问或脱敏大量病历数据，医生和医院对数据出院、跨机构流转的安全性仍存在疑虑。[8][9]
指南与知识更新：如果 AI 所依赖的知识库和指南更新滞后，其建议可能不符合最新循证证据，反而削弱医生对系统的信任。[5][6]
系统可用性与集成度：部分 AI 产品尚未与医院现有信息系统深度集成，使用流程割裂、界面不友好，导致医生“愿意用但用不顺手”。[4][10]
基层资源与培训：基层医疗机构在硬件投入、网络条件和人员培训上相对薄弱，医生对 AI 的操作技能和理解程度不均衡，影响实际使用效果。[3][9]

九、未来趋势与对策建议

9.1 发展趋势判断

从现有数据来看，中国医生使用 AI 呈现“从尝鲜走向日常化、从工具走向伙伴化”的趋势：一方面，个人层面的大模型使用已接近“几乎人人尝试”，医院层面的系统部署也在快速扩张；另一方面，医生开始在更复杂的诊断决策和长期管理任务中探索 AI 的价值，而不仅限于简单的流程优化。[1][5][6]

随着政策对价格与医保支付、标准与监管框架的进一步完善，以及“循证化 AI”产品的出现，医生对 AI 的信任基础有望持续增强，AI 在临床决策支持、个体化治疗方案推荐、远程监护和慢病管理等领域的作用将更加突出。[4][8][11]

9.2 针对医生使用的建议

结合现有调研，可以提出若干方向性建议：

提升 AI 素养：在住院医师规范化培训、继续教育中系统加入 AI 基础知识、使用方法与风险认知训练，帮助医生建立合理的期望与使用边界。[9][6]
强化系统可解释性：鼓励企业和科研机构研发具备证据溯源、推荐理由展示和指南版本标注功能的 AI 系统，让医生清楚“为什么给出这个建议”。[6][11]
完善责任与合规框架：通过法律法规与行业规范明确“人机协同”下的责任划分和记录要求，减轻医生在使用 AI 时的法律顾虑。[8][11]
深化与工作流集成：在产品设计上以医生工作流程为中心，减少额外点击和复制粘贴，使 AI 功能自然嵌入现有系统和日常操作中。[4][10]
关注基层场景：优先在基层常见病、多发病和慢病管理领域提供性能成熟、部署轻量、支持离线或边缘计算的解决方案，真正成为基层医生可依赖的“助手”。[3][9]