AI医疗远程患者监护（RPM）的国产替代正在传感器与AI算法自主化等关键环节稳步推进，但整体仍处于初级阶段。核心进展体现在：国内企业在生物传感器（如PPG、ECG芯片）、基于中国人群数据训练的AI诊断算法以及低功耗蓝牙芯片等领域已具备自主研发能力，但进口替代率尚未达到主导水平，尤其在高端传感器和通信芯片方面仍依赖进口。
传感器自主化：从依赖到突破
RPM依赖可穿戴设备采集生理数据，核心是生物传感器。国内企业在PPG（光电容积描记）和ECG（心电图）芯片上已实现自主设计，部分产品达到医用级精度。然而，高端传感器（如高灵敏度PPG、多导联ECG芯片）的国产替代率仍较低，多数依赖进口品牌。官方资料指出，医疗数据（包括可穿戴设备的连续数据输出）是AI医疗的第一驱动力，而理解这些数据比获得数据更重要。
AI算法：中国人群数据是壁垒
AI诊断算法是RPM的“大脑”。国内企业正利用中国人群的医疗数据（如儿童构音障碍早筛语音数据等）训练本土化模型，以提升诊断准确性。官方资料强调，医疗数据属于患者隐私，医院、企业需通过协议获取数据，并做好物理隔离（数据不出院，模型出院）。这种模式限制了数据流通，但促进了针对中国人群的算法优化。当前，AI医疗整体水平被类比为自动驾驶的L1到L2阶段，远未达到L3。
通信芯片与低功耗挑战
低功耗蓝牙（BLE）芯片是RPM设备的关键通信组件。国内企业在BLE芯片设计上已有突破，但高集成度、超低功耗芯片仍由海外厂商主导。国产替代需在功耗、稳定性和兼容性上进一步验证。
常见问题
国产RPM传感器与进口差距多大？
国内PPG、ECG芯片已实现自主，但高端产品（如医用级多导联ECG芯片）的精度和稳定性仍有差距，进口替代率较低。
AI算法自主化面临哪些数据难题？
医疗数据权属复杂，医院、患者、政府多方参与。企业需通过协议获取数据，且训练数据需“物理隔离”，这限制了数据规模，但促进了本土化模型开发。
国产BLE芯片能否满足RPM需求？
国产BLE芯片已可满足基础RPM设备需求，但在超低功耗、抗干扰等指标上，高端产品仍依赖进口。