【梅斯医学】AI浪潮下中国医生科研模式变革深度调研报告

近日，梅斯医学发布了一份名为《AI浪潮下中国医生科研模式变革深度调研报告》的行业研究报告。这份报告基于对891位一线医学科研工作者的深度调研，揭示了人工智能技术如何深刻影响和改变中国医生的科研模式。报告指出，AI技术不仅重塑了科研的底层逻辑，还催生了高效的“人机协作”新范式，为科研领域带来了前所未有的战略机遇。其中包含了对科研工作者AI使用行为的深度分析、AI工具使用现状、科研工作者对AI的态度与未来展望等多个维度的深入探讨，提供了一幅清晰的现状图景，对药企管理者、投资人、医疗机构及科研人员而言，报告中有很多有价值的内容值得关注和深思。

在人工智能(AI)的浪潮中，中国的医学科研领域正在经历一场深刻的变革。AI不再是单纯的工具，而是重塑科研底层逻辑，催生出高效的“人机协作”新范式，为科研领域带来前所未有的战略机遇。这项变革的核心，是AI与医学科研工作者的深度融合，它预示着未来医学科研的主流模式。

AI的使用频率与科研产出呈强正相关。在高产出学者群体中，人机协同已成常态，AI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。然而，尽管超过89%的医学科研工作者认可AI的价值，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。

药企面临着新机遇，产业价值正在重塑。医生科研模式的变革加速了外部创新源的涌现，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。

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，提供了一幅清晰的现状图景。

在性别画像中，男性科研工作者倾向于更快地成为高频深度用户；而女性科研工作者则展现出更广泛的初始接纳度，但更多地停留在“偶尔使用”的探索阶段。这揭示了市场需要为处在不同AI采纳阶段的科研工作者，提供更具针对性的引导和支持。

在科室画像中，医学科研工作者的AI核心诉求高度集中，同时不同学科也展现出鲜明的特色需求。三大共通核心诉求为选题建议、自动写作和数据分析。此外，消化科和风湿免疫科对于“数据分析”的需求远超基础层面，外科对图表自动化的需求尤为显著。

地域画像显示，AI辅助科研的概念已穿透地域壁垒，在各级城市医生中均有超过89%的认知度。但在资源与技能层面还是有“数字鸿沟”。一线城市科研工作者平均同时使用2-3种AI工具，普遍对AI的认可度更高，大多已进入思考“如何用得更好、更合规”的3.0阶段。二三线及以下城市科研工作者主要依赖1-2种AI工具，对AI抱有相对消极的态度，普遍停留在“如何找到好工具”的2.0阶段和“如何开始用”的1.0阶段。

高达89%的科研工作者了解或听说过AI可以辅助科研，但高频使用仍然不多，主流用户的使用频率停留在“每周1-2次”。AI更多是“备用”工具，而非“常规”武器。医学科研工作者普遍认可AI的潜力，但在将其完全融入日常工作流中时，仍表现出犹豫和保守。从“知道”到“依赖”的鸿沟依然巨大。

单位的科研考核压力与AI工具的使用频率存在显著的正相关关系。简单来说，医生感受到的科研压力越大，他们越倾向于高频率地使用AI工具来辅助工作。AI已成为医生应对科研任务、缓解“被迫”科研压力下的重要生产力工具。

科研工作者的学术产出与他们使用AI的频率呈现出非常强的正相关关系。高产出的科研工作者几乎都是AI工具的高频用户，AI已经深度融入高效科研的工作流之中。

AI的浪潮并未简单地创造一个“新世界”来颠覆“旧世界”，而是为整个医学科研的专家生态带来了深刻的“重塑”与“扩容”。一方面，顶尖专家正利用AI变得更强大。另一方面，AI极大地降低了高水平科研的门槛，催生了庞大的“增量KOL”群体。这对药企的启示是，传统的专家合作策略需要从“掐尖”思维，转向“生态”思维。

在科研工作者的AI工具箱中，国产AI已占据绝对主导地位，约高达72.3%的使用占比。极致的“便捷性”是首要入口，优越的“专业回答质量”是核心价值。医学科研工作者在选择AI工具时，展现出一种高度务实的复合型需求。

如果有专为医学科研设计的AI系统，科研工作者最想要的功能是数据分析、自动写作、选题建议和中英互译。这四大痛点高度集中，而当被问及最期望的AI功能时，答案与上述完美对应。这并非偶然，而是当前科研生态压力下的必然结果。

调研数据显示，科研工作者在面对AI浪潮时，展现出一种深刻的二元性心态：一方面，约70%的受访者对AI带来的“效率革命”抱有极大乐观；另一方面，超过半数的人对潜在的学术不端和内容准确性等风险保持高度警惕。

美国食品药品监督管理局(FDA)今年宣布将人工智能(AI)技术引入药品和食品安全审查流程，以大幅提升审批效率。局长Marty Makary博士与疫苗及基因治疗部门负责人Vinay Prasad博士在《美国医学会杂志》(JAMA)撰文，公布这项改革蓝图的同时，直指困扰美国医疗体系的深层矛盾。这项改革的核心目标就是借鉴新冠疫苗的紧急审批经验，试点“数周内完成审查”的闪电模式，这与传统耗时数月甚至数年的审批周期相比，无疑是一场革命。

中国已将人工智能提升至国家级顶层战略的高度。自2024年“人工智能+”被首次写入政府工作报告以来，一系列高规格的会议和文件，为产业发展注入了强大的国家意志。2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确指出要“大力推进人工智能规模化商业化应用”，并特别强调要聚焦民生领域，其中“在医疗领域，人工智能辅助诊断系统可以快速分析医学影像和病历数据，帮助医生提高诊断准确率和效率”被作为重点场景示例。

任何产业的长期发展，最终都依赖于人才。与算力、数据等“硬资源”相比，复合型人才是“AI+医药”生态中最稀缺、最核心的战略资产。中国正从最基础的教育层面，为这一前沿交叉领域系统性地培养生力军，其深远影响将直接惠及医药行业的每一个参与者。

本报告基于特定时间点的调研数据，力求客观呈现现状。我们必须承认，AI技术与用户的演变速度极快，这构成了本报告的时效性局限。同时，样本亦无法穷尽所有细分领域的差异。然而，正是这种“不确定性”和“快速迭代”的特性，让我们对未来充满了更确切的期待。它预示着当前“科研工作者”与“工具”的简单关系必将重塑。我们有理由相信，随着AI技术的不断成熟和研究场景的深度融合，AI将作为“智能合伙人”、“研究助理”和“灵感催化剂”，深度嵌入科研的全生命周期。我们正在见证一个由人机协同驱动的、更高效、更开放、更富创造力的新科研范式的诞生。而推动这一范式健康、快速地到来，正是我们共同的使命与责任。这篇文章的灵感来自于《AI浪潮下中国医生科研模式变革深度调研报告》，除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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