2025AI浪潮下医生科研模式变革深度洞察报告.pdfVIP

摘要(ExecutiveSummary)

本报告基于对梅斯医学平台内891位一线医学科研工作者的深度调研，旨在揭示人工智

能（AI）浪潮下，中国医生科研模式正在发生的深刻变革。我们发现，AI已不再仅仅是工具，

它正在重塑科研的底层逻辑，催生出一种高效的“人机协作”新范式，并为整个科研领域带

来前所未有的战略机遇。

核心洞察(KeyInsights)

先行者范式已现，预示未来趋势：

科研产出与AI使用频率呈强正相关。在高产出学者这一先行群体中，人机协同已成常态，

AI也率先从“备用工具”进化为高效科研的“常规武器”，这清晰地预示了未来医学科研的

主流模式。

认知广泛，应用存“鸿沟”：

超89%的医学科研工作者认可AI价值，但应用仍普遍停留在“浅层、碎片化”阶段。从“知

道”到“依赖”的转化，被工具的专业性、易用性及合规性三大门槛所阻碍，市场亟需为医学

科研场景“量身定制”的AI解决方案。

药企新机遇，产业价值重塑：

医生科研模式的变革，正加速外部创新源的涌现，并催生出新一代的学术意见领袖

（KOL）。这要求药企必须重估其外部创新合作、医学事务及市场准入策略，与掌握核心医

生资源和AI技术的平台合作，已成为获取竞争优势的关键。

政策双轮驱动，合规与创新并行：

中国的AI政策，已从顶层设计进入区域“抢跑”和产业落地的快车道。以“数据要素”为核

心、以“人工智能+”为发展模式，并鼓励垂直行业大模型的政策导向，为合规、专业的医疗

AI平台创造了前所未有的发展机遇。

本报告将为所有关注智慧医疗未来的药企管理者、投资人、医疗机构及科研人员，提

供一幅清晰的现状图景。

目录

第一章：调研背景与科研工作者画像

第二章：科研工作者AI使用行为深度分析

2.1性别画像：行为略有差异，顾虑各有侧重3

2.2科室画像：洞察垂直领域情况4

2.3地域画像：认知无鸿沟，资源有差距6

2.4AI使用的“知易行难”7

2.5科研压力是AI应用的核心“催化剂”8

2.6不同水平研究者的AI应用情况9

第三章：AI工具使用现状分析

3.1科研工作者常用AI工具11

3.2需求与期望的精准共鸣：AI正成为科研工作流的“破局点”17

第四章：拥抱与踌躇：科研工作者对AI的态度与未来展望

第五章：前行之路的规范与指引：AI科研政策环境分析

5.1全球视野：FDA“AI加速器”引领的颠覆性监管变革22

5.2中国战略：自上而下的“人工智能+”国家行动22

5.3地方实践：真金白银的产业“抢跑赛”23

5.4人才基石：为“AI+医药”注入源头活水24

第六章：报告的局限性与未来展望

第一章

调研背景与科研工作者画像

Medsci梅斯

改善医疗质量

人工智能的浪潮正以前所未有的深度，重塑医学科研的每一个角落。为了捕捉这场变革的真

实脉搏，我们面向中国医学科研的核心群体发起了一项专题调研。

本次回收的891份有效问卷，为我们精准地勾勒出了一幅AI科研“先行者”的集体画像：

891位101个

有效受访者覆盖城市

他们，是奋战在中国医疗体系金字塔尖的核心中坚力量。从职称上看，他们是经验丰富的主治

医师与副主任医师；从机构上看，他们高度集中于代表着临床与科研最高水平的三甲医院。从

地域上看，他们遍布全国101个城市，主力军汇聚于北京、广东、江苏等医疗科研高地；从科室

上看，他们的实践覆盖了从心血管、神经到内外妇儿的广阔领域。

第一章：调研背景与科研工作者画像1

Medsci梅斯

改善医疗质量

正是这批受访者“高知、高职、高阶”的鲜明特征，决定了本次调研的结论不仅是对现状的真实

反映，更是对未来趋势的一次高价值预判。

第一章：调研背景与科研工作者画像2

第二章

科研工作者AI使用行为

深度分析

2.1性别画像：行为略有差异