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医疗AI的真实世界研究，正在成为临床医生的一条全新科研赛道
医疗AI的商业化路径最近有了一些新突破。
监管层面，NMPA对AI医疗器械的审评体系已基本成型，截至2025年12月初，累计约207款AI医疗器械获三类证，2025年内新增约41款，行业连续三年年批40+款；
支付层面，国家医保局启动79家医院真实世界数据评价试点，为AI辅助诊疗和数字疗法的医保准入提供循证定价依据，AI诊断服务也开始在多地打通收费与报销路径。
79家医院进入国家真实世界数据（RWD）评价首批试点，标志着医疗AI行业正在发生一场根本性的范式转移——从"谁的算法更先进"转向"谁在真实世界中创造了可证明的价值"。这场转移正在为临床医生打开一个全新的科研机会窗口。
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拼算法的时代，正在过去
2020年到2025年间，中国医疗AI行业的故事几乎只有一个版本：算法竞赛。
推想、数坤、深睿、鹰瞳——这些企业向医院和投资人讲的核心永远是同一组数字：准确率99%、AUC 0.95、漏诊率低于1%。医生在这个过程中是什么角色？被动的使用者。 AI产品部署到医院，医生用它看片子、写报告，觉得"还不错"或者产品"吃灰"，两种情况都不会产生学术产出。
但2025年9月，游戏规则变了。
国家医保局印发《关于开展真实世界医保综合价值评价试点工作的通知》（医保办发〔2025〕15号），要求从七个维度——临床有效性、安全性、经济性、公平性、可及性、创新性、患者体验——对上市后的医药产品进行全面评估。
2026年1月，31个省份的79家医疗机构被遴选为首批"国家可信评价点"。
2026年4月，12个AI辅助诊断项目纳入医保乙类目录，全国837家三甲医院落地执行。
这意味着AI企业过去五年建立的核心竞争力：“更高的准确率、更多的三类证”正在快速贬值。新的核心竞争力变成了：谁能产出高质量的真实世界证据。
而产出真实世界证据这件事，医生天然站在C位。
真实世界证据需要正确的患者入排、规范的诊疗操作、完整的随访记录、严谨的数据分析。每一环都离不开临床医生。
这就是范式转移的核心：医生从"被动的产品使用者"变成了"主动的证据生产者"。
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79家医院，不只是一个名单
很多人看到79家医院签约的新闻，第一反应是"又多了一个试点"。但把医保办发〔2025〕15号文的时间表展开看，这79家医院的定位远不止于此。
国家医保局在2025年9月的文件中设定了清晰的三阶段时间表：
2026年1月，国家医保局进一步将79家医疗机构组建为"国家可信评价点网络"，作为数据规范供给和评价体系运转的核心节点；文件同时明确，对数据规范上传的定点医药机构将在价格政策配置上予以倾斜。
也就是说，这些医院产出的RWD评价结果，将成为AI产品能不能继续留在医保目录里的核心依据。
对医生来说，这个变化意味着三件事：
第一，从"数据提供者"变成"研究主导者"。 过去企业做临床试验，医生提供数据和患者，研究方案由企业设计，论文署名企业主导。但在RWD评价体系中，医院是"可信评价点"，数据在医院的系统中，研究方法学由医保局指导——医生有机会成为研究的设计者和主导者，而不是执行者。
第二，从"参与企业课题"变成"承接国家级任务"。 RWD评价是国家医保局主导的政策任务，79家医院是被官方遴选的执行单位。医生参与其中，不只是在做"企业的科研"，而是在执行"国家的真实世界评价"。这个身份差异在学术评价体系中的含金量完全不同。
第三，从"事后参与"变成"全流程嵌入"。 传统的AI临床试验是"产品做完了，找医生做验证"。但RWD评价是持续性的——产品进入医保后的每一个月、每一年的使用数据都在被采集和评估。这意味着医生的参与不是一次性项目制，而是持续性、系统化的研究工作。
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证据驱动时代，医生的科研机会在哪里
由浅入深，医生围绕AI医疗可以出现许多新的科研选题方向。
机会一：承接AI产品的"后准入"真实世界研究
2026年4月，12个AI辅助诊断项目进入医保乙类目录。但医保局已经明确，这些产品将持续接受"七维度综合评估"，评价结果将影响支付标准和续约决策。
AI企业需要证明自己的产品在真实临床环境中确实创造了价值。而最有效的证明方式，就是在权威医院开展严格设计的多中心真实世界研究。
典型案例：深睿医疗DeepFAN（Nature Cancer, 2026年4月）
CT 普及使肺结节检出增多，现有 AI 诊断模型存在特征融合不足、缺少临床验证等短板。研究研发 Transformer 架构 DeepFAN 肺结节诊断模型，经大样本病理数据训练及多中心临床试验验证，模型诊断精度优异，优先依托全局特征判读。该模型可显著提升低年资医师诊断水平与诊断一致性，规范肺结节诊疗，缩减无效随访。
清楚展示"证据驱动"时代医生的价值：洪楠教授作为牵头PI，主导了从研究设计到临床实施的全流程，最终在顶级期刊发表了高影响力论文。
机会二：AI+真实世界研究的交叉学科选题
真实世界研究与AI的融合，正在催生一个全新的交叉学科领域。这意味着医生可以挖掘的选题远不止"验证某个AI产品有没有用"这么简单。
已出现的交叉研究方向包括：
国家医保局公开征集的十大选题方向本身已经证明真实世界研究本身已经成为国家层面的课题资助方向，不再只是企业的商业需求。以下方向将是国家重点支持的研究领域：
基于真实世界数据的药品/医疗器械综合价值评估方法学
AI辅助诊断在不同临床场景中的有效性验证
AI产品的上市后安全性监测
AI对医疗资源配置效率的影响
AI产品的成本-效果分析
机会三：借AI东风扩大学术影响力
对医生而言，科研产出直接与职称晋升、学术声誉和科室发展挂钩。而医疗AI的真实世界研究恰好踩中了一个关键的时间窗口。
为什么是现在：
政策红利期：2025-2027年是RWD评价体系从搭建到应用的核心窗口，早期参与的研究将获得国家层面的关注和政策支持；
证据稀缺期：AI辅助诊断刚进入医保，高质量的真实世界证据极度稀缺——谁先产出，谁就占据学术话语权高地；
期刊偏好：Nature Cancer、Cell子刊Med等顶级期刊已经在积极发表"AI+真实世界"主题的论文，说明学术出版界认可这个方向的创新性。
以三甲医院放射科为例，科室年均CT检查量约5万例，其中肺结节病例约1万例。很多三甲医院为医疗AI可信评价哨点单位，具备天然的数据资质与研究条件，非常适合开展AI真实世界研究。
科室可依托3–5年积累的数万例肺结节CT数据，联合深睿、推想、数坤等主流AI厂商，参考成熟的MRMC方法学，结合本科室临床实际，设计前瞻性的AI辅助诊断效能评估研究。
通过研究尝试去回答以下问题：
AI辅助诊断在本科室的假阳性/假阴性率改善了多少？
不同年资医生的改善幅度差异？
AI辅助下，平均每例阅片时间缩短了多少？
AI辅助是否降低了不必要的穿刺活检率？
AI辅助对患者随访依从性的影响？
每一个都是高质量RWE选题，每一个都有潜在的临床和政策价值。
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先行者的甜头
事实上，医生主导的AI真实世界研究已经在发生了，2025年下半年以来，顶刊发表频率明显加速。这预示着"AI+真实世界研究"正在成为医学SCI发表的新热点赛道。
而对企业来说，与医疗机构的合作模式也在从“卖产品”转向“共建证据”，
从政策端，关于这类研究已在提供一定的科研资助：
国家医保局2024年公开征选课题中包含"医保若干重点问题的大数据真实世界研究"，为RWD研究提供了国家级课题资助渠道；
国家自然科学基金2025年申报指南中，人工智能与医学融合方向是重点支持领域；
上海发放"6亿元算力券""3亿元模型券"，对医疗AI企业给予最高50%的成本补贴，间接降低了医院参与AI研究的合作成本；
深圳建设医疗高价值垂类数据集，试点行业可信数据空间。
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医生可以怎么做
如果你是一名有志于科研的医生，下一步取决于是否在试点范围的医院。
如果你在79家医疗AI可信评价点位医院之中：
医保局已为79家定点评价医院划分了专项研究任务，明确了药品、耗材、医疗服务等各领域的评估方向。科室可主动对接医院科研处、医保办，摸清院内RWD评价任务分工，精准对接本科室可参与的研究方向与项目机会，抢占院内核心科研资源。
同时，要盘活科室现有临床资源，将日常AI辅助诊断的临床应用落地为科研成果。若科室已常态化使用AI诊疗工具，可依托医院成熟的真实世界数据平台，结合科室临床需求，设计前瞻性或回顾性研究，系统评估AI工具在实际诊疗中的应用效果，形成完整科研成果。
在与AI设备厂商合作过程中，要把握临床端核心优势。临床科室掌握核心诊疗场景、真实病例数据与学术资源，是企业完善产品证据链的核心合作方。合作时需主动争取项目主导权、数据使用权以及论文核心署名权，保障科室科研权益。
如果你不在79家医疗AI可信评价点位医院之中：
目前国内11个RWD试点省份均在持续扩容试点范围，依托监测哨点机制开放多元的科研参与通道。科室可主动了解本省RWD试点扩容、哨点医院申报相关政策，抢抓政策扩容机遇，争取参与省级真实世界研究项目。
即便无官方试点资质，也可自主开展高质量AI真实世界评估研究。依托科室常年积累的临床病例数据，针对日常使用的AI诊疗产品开展独立效果评估。这类自主研究无需依赖企业经费支持，学术独立性更强，成果认可度更高。
此外，可重点关注国家医保局、国家自然科学基金等官方平台发布的RWD相关课题申报信息，主动申报专项科研课题，争取官方科研经费与项目支撑，为科室AI临床研究赋能。
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总结
医疗AI行业正在经历一场根本性的范式转移：从“技术驱动”到“证据驱动”。
这个变化发生的很快，有显著的自顶向下推动的特征——由国家医保局的政策设计（RWD评价体系、乙类目录准入、七维度评估框架）在两年内集中推动。
对临床医生而言，这场转移打开了一个前所未有的科研机会：
政策层给了任务和资源（79家可信评价点、医保局课题征选、国家自然科学基金支持）；
企业层有强烈需求（需要高质量RWE来应对"后准入"评价）；
学术层有发表空间（顶刊正在积极接收AI+真实世界研究主题论文）；
数据层有基础设施（医院的HIS/EMR/LIS/PACS积累了海量可用的临床数据）。
四股力量同时到位，这样的机会窗口在医学领域并不常见。
医疗AI的真实世界研究，正在成为临床医生的一条全新科研赛道。
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