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核心觀點(diǎn)

AI浪潮來襲，醫(yī)療端產(chǎn)業(yè)升級緊隨其后，把握其中可商業(yè)化方向

AI浪潮下帶來各行各業(yè)產(chǎn)業(yè)變革機(jī)會(huì)。而在人工智能的所有應(yīng)用中，醫(yī)療行業(yè)位列首位。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計(jì)，2020年AI+醫(yī)療已占人工智能市場的18.9%，市場規(guī)模為66.25億元，預(yù)計(jì)2020-2025年CAGR為39.4%。

人工智能也開啟醫(yī)療健康行業(yè)發(fā)展的新時(shí)代，AI賦能多維觸達(dá)，提升醫(yī)藥上中下游全產(chǎn)業(yè)鏈。通過AI為傳統(tǒng)的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能，帶來產(chǎn)業(yè)變革，而其價(jià)值體現(xiàn)在擴(kuò)容（新產(chǎn)品）、降本（減少費(fèi)用）、增效（提高效率）這三個(gè)方面。從AI為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能的價(jià)值角度，考慮商業(yè)化落地的場景、進(jìn)程以及節(jié)奏上看，我們認(rèn)為AI在醫(yī)療端的AI+醫(yī)療服務(wù)、制造端的AI+醫(yī)療器械、研發(fā)端的AI+醫(yī)藥研發(fā)這三個(gè)大方向大有可為。

AI+醫(yī)療服務(wù)：觸達(dá)醫(yī)療各大終端，商業(yè)化走在前列

通過整合現(xiàn)有的醫(yī)療資源和技術(shù)，人工智能將提高診斷準(zhǔn)確率、降低誤診率、優(yōu)化治療方案、提升患者滿意度等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。這將不僅有助于提高整體醫(yī)療水平，還將為醫(yī)療機(jī)構(gòu)帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。其中部分場景處于商業(yè)化水平領(lǐng)先位置。

• 檢驗(yàn)/病理診斷：通過高精度高質(zhì)量AI識別，幫助醫(yī)生提高疾病的診斷準(zhǔn)確性和速度。

• 院內(nèi)信息化：通過智能化的病歷管理、患者信息管理和醫(yī)療資源調(diào)度，AI能夠提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的工作效率。

• AI醫(yī)療助理：通過在線醫(yī)療平臺(tái)，AI可以為患者提供遠(yuǎn)程診斷、病癥咨詢、藥物推薦等服務(wù)。

• 醫(yī)療解決方案：通過AI技術(shù)提高醫(yī)療整體運(yùn)營效率、降低成本，加速行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

AI+醫(yī)療器械：拓展器械生命周期，優(yōu)化人機(jī)交互，提升診斷精準(zhǔn)度和病人預(yù)后效果

AI在醫(yī)療器械領(lǐng)域的應(yīng)用從形式上主要分兩類，一類是單獨(dú)以軟件形式，一類是與設(shè)備等硬件相結(jié)合的形式，廣泛應(yīng)用在疾病的診斷和治療過程中。

（1）AI+影像設(shè)備：將人工智能技術(shù)嵌入各類診斷、治療、監(jiān)護(hù)、康復(fù)醫(yī)學(xué)裝備中，具體如AI人工智能技術(shù)在掃描、圖像重建、分析等多方面全流程賦能影像診斷設(shè)備，如在消化內(nèi)鏡檢查過程中，給醫(yī)生提供檢查導(dǎo)航等功能。

（2）AI輔助診斷：通過分析處理CT/MRI/超聲等大型診斷影像數(shù)據(jù)、組織病理圖像數(shù)據(jù)、生理電信號、DNA測序數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)輔助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行臨床診斷決策的產(chǎn)品，具體應(yīng)用包括AI肺結(jié)節(jié)輔助診斷、AI甲狀腺超聲輔助診斷、AI宮頸細(xì)胞輔助診斷等。

（3）AI輔助治療：目前主要應(yīng)用在醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人領(lǐng)域以及AI放療領(lǐng)域。醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人術(shù)前手術(shù)路徑規(guī)劃、術(shù)中輔助導(dǎo)航，康復(fù)機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)便攜式穿戴，重建腦-肢體閉環(huán)神經(jīng)環(huán)路，有效解決了目前卒中康復(fù)策略患者被動(dòng)參與、干預(yù)手段單一、治療模式不精準(zhǔn)的技術(shù)痛點(diǎn)。AI放療主要是與放療設(shè)備相結(jié)合，放療前規(guī)范靶區(qū)的勾畫，自動(dòng)化分割圖像，正式放療過程中，對腫瘤及正常器官進(jìn)行監(jiān)控，根據(jù)器官位置的變化調(diào)整治療位置，使照射野緊緊追隨靶區(qū)。

AI+醫(yī)藥研發(fā)：底層突破降本增效，提高新藥研發(fā)成功率

目前藥物研發(fā)和用藥安全是AI技術(shù)在制藥領(lǐng)域的主要應(yīng)用，尤其是前端的藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，其中靶點(diǎn)確認(rèn)、分子生成是當(dāng)前AI賦能的重點(diǎn)領(lǐng)域，化學(xué)反應(yīng)設(shè)計(jì)是AI技術(shù)應(yīng)用取得進(jìn)展的環(huán)節(jié)之一。

AI制藥作為新興領(lǐng)域，復(fù)雜且多學(xué)科交叉，技術(shù)壁壘、人才壁壘高，當(dāng)前市場參與者也呈現(xiàn)多元化格局，大型藥企包括傳統(tǒng)藥企和CRO公司，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及初創(chuàng)企業(yè)都依據(jù)各自的優(yōu)勢 快速切入布局當(dāng)中。

引言

AI浪潮來襲，帶來各行各業(yè)產(chǎn)業(yè)變革機(jī)會(huì)

ChatGPT的發(fā)布引發(fā)了一波AI浪潮，而人工智能正站在驅(qū)動(dòng)第四次科技革命的前沿，其強(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿︻A(yù)示著一個(gè)嶄新的科技時(shí)代即將到來。

AI技術(shù)深度融入各行業(yè)帶來創(chuàng)新突破，為產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新提供持續(xù)動(dòng)力。從醫(yī)療保健、金融科技到智能制造，AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域展示出非凡的創(chuàng)新能力。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈已廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，大致可分為應(yīng)用層，技術(shù)層和基礎(chǔ)層，共同為產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新提供持續(xù)動(dòng)力。

AI賦能：引領(lǐng)第四次科技變革浪潮

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

01?醫(yī)療AI行業(yè)情況

1.1.醫(yī)療AI：人工智能核心應(yīng)用場景，市場規(guī)模高速增長

在人工智能的所有應(yīng)用中，醫(yī)療行業(yè)位列首位。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計(jì)，2020 年 AI+醫(yī)療已占人工智能市場的18.9%。另據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，到 2025 年人工智能應(yīng)用市場總值將達(dá) 1270 億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。從基礎(chǔ)層到應(yīng)用層，醫(yī)療AI廣闊市場大有所為。

隨著人工智能AI在醫(yī)療領(lǐng)域的深入應(yīng)用，藥物研發(fā)與醫(yī)學(xué)影像等細(xì)分市場呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長態(tài)勢。據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年中國醫(yī)療AI市場規(guī)模已達(dá)到66.25億元，結(jié)合AI輔助新藥研發(fā)和AI助力腫瘤診療等市場賽道估算，預(yù)計(jì)2020-2025年復(fù)合年增長率（CAGR）為39.4%，2025年將突破300億元。

1.2.醫(yī)療AI歷史足跡：厚積薄發(fā)，期待成果落地

AI醫(yī)療經(jīng)歷較長的驗(yàn)證期后，迎來快速兌現(xiàn)。我國對于醫(yī)療AI的研究始于1980年代，經(jīng)過了算法由雛形初現(xiàn)到快速迭代、深度學(xué)習(xí)拓展等階段，在多年沉淀后迎來注冊審批與市場過渡階段。

2020年前，由于商業(yè)路徑不清晰、落地場景未被驗(yàn)證、臨床價(jià)值不足等原因，醫(yī)療AI的價(jià)值市場認(rèn)知不足，但截至目前，已有49個(gè)AI醫(yī)療器械獲得NMPA頒布的Ⅲ類證，多家醫(yī)療AI企業(yè)具備可落地的軟件和可兌現(xiàn)的收入，醫(yī)療AI迎來快速發(fā)展階段。

1.3.醫(yī)療AI價(jià)值：多維觸達(dá)，賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈按上中下游劃分可分為：

• 上游：醫(yī)藥研發(fā)、中藥材、醫(yī)藥中間體等原材料；

• 中游：各類生物藥、化學(xué)藥、中藥、醫(yī)療設(shè)備及器械制造；

• 下游：醫(yī)藥機(jī)構(gòu)、零售終端、線上診療、醫(yī)藥流通等。

而每一條產(chǎn)業(yè)鏈都有需要提升空間：

• 上游研發(fā)端：研發(fā)效率、研發(fā)周期、研發(fā)費(fèi)用等；

• 中游制造端：生產(chǎn)效率、新產(chǎn)品迭代、生產(chǎn)成本等；

• 下游醫(yī)療端：流通效率、醫(yī)院管理效率、醫(yī)療資源分布、患者醫(yī)療可及性等。

而人工智能開啟醫(yī)療醫(yī)療健康行業(yè)發(fā)展的新時(shí)代。AI技術(shù)對于研發(fā)、制造、醫(yī)療終端消費(fèi)等多個(gè)場景都能夠?qū)崿F(xiàn)觸達(dá)和價(jià)值賦能。從技術(shù)維度看，AI從供給端改變了醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展軌跡和運(yùn)行模式；從市場維度看，人工智能技術(shù)為現(xiàn)有醫(yī)療工作帶來流程改進(jìn)與效率提升。

1.4.醫(yī)療AI商業(yè)化探討：價(jià)值、模式與壁壘

通過AI為傳統(tǒng)的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能，帶來產(chǎn)業(yè)變革，而其價(jià)值體現(xiàn)在擴(kuò)容（新產(chǎn)品）、降本（減少費(fèi)用）、增效（提高效率）這三個(gè)方面。而商業(yè)模式分為平臺(tái)服務(wù)、硬件設(shè)備、軟件服務(wù)三個(gè)方向，各自有各自的核心壁壘。

1.5.醫(yī)療AI重點(diǎn)關(guān)注：有商業(yè)化落地的方向

醫(yī)療AI始終需要走向商業(yè)化，體現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值。目前，從AI為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能的價(jià)值角度，考慮商業(yè)化落地的場景、進(jìn)程以及節(jié)奏上看，我們認(rèn)為醫(yī)療AI在以下三個(gè)大方向大有可為，并且已經(jīng)有成功的商業(yè)化成果。

02?AI+醫(yī)療服務(wù)

2.1.AI檢驗(yàn)/病理診斷：高精度高質(zhì)量AI識別，重塑醫(yī)療體系

AI檢驗(yàn)診斷：檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的重要組成部分，臨床決策所需信息70%來自檢驗(yàn) ，而以數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning， ML）、專家系統(tǒng)為支撐的 AI 技術(shù)正在成為強(qiáng)大的輔助工具。AI可以自動(dòng)驗(yàn)證報(bào)告，進(jìn)行初步審核；全實(shí)驗(yàn)室智慧互聯(lián)，質(zhì)量控制將更為精細(xì)、快速、簡便，節(jié)約質(zhì)控成本的同時(shí)，提高檢驗(yàn)質(zhì)量。

病理學(xué)AI的臨床應(yīng)用

AI病理診斷：計(jì)算機(jī)視覺、分子病理學(xué)、基因組學(xué)和生物信息學(xué)的快速進(jìn)步促進(jìn)了計(jì)算病理學(xué)的發(fā)展。計(jì)算病理學(xué)允許研究人員和臨床醫(yī)生以前所未有的方式，通過量化癌癥組織病理學(xué)提取大量的生物學(xué)和臨床相關(guān)信息。AI算法提供了從大量數(shù)據(jù)中提取信息的框架，因此支持的計(jì)算病理學(xué)有望改變未來癌癥的診斷、研究和治療方式。

AI+檢驗(yàn)商業(yè)落地的不同階段

2.2.院內(nèi)信息化：政策加持，蓬勃發(fā)展

需求推動(dòng)，醫(yī)療信息化野蠻生長。醫(yī)療行業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的醫(yī)院管理、醫(yī)保收支結(jié)算、質(zhì)控等環(huán)節(jié)對于數(shù)據(jù)處理的需求快速增加，各類企業(yè)在洞察到醫(yī)院業(yè)務(wù)發(fā)展面臨的痛點(diǎn)，在不同的細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)探索，逐步在電子病歷、各科室數(shù)據(jù)互通、醫(yī)院評級、藥房自動(dòng)化等領(lǐng)域形成可落地的應(yīng)用，院內(nèi)信息化逐步形成獨(dú)立賽道。

受益于政策，醫(yī)療信息化發(fā)展迎春風(fēng)。

2.3.院內(nèi)信息化：信息化加持下的院端應(yīng)用

醫(yī)院作為我國醫(yī)療服務(wù)體系的核心，目前仍然處于智能化管理的初級階段。隨著醫(yī)療信息化、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)步，醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，通過人工智能加速醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理變革的時(shí)刻悄然來臨。

2.4.院內(nèi)信息化：相關(guān)應(yīng)用場景

通過智能化的病歷管理、患者信息管理和醫(yī)療資源調(diào)度，人工智能能夠?yàn)獒t(yī)療機(jī)構(gòu)賦能，為患者縮短診療流程，提高效率。根據(jù)十四五規(guī)劃，下一步到2025年，二級醫(yī)院需實(shí)現(xiàn)電子病歷應(yīng)用3級到4級的升級，三級醫(yī)院則需達(dá)到5級及以上。預(yù)計(jì)會(huì)帶來大量現(xiàn)有系統(tǒng)的升級換 代以及新系統(tǒng)建設(shè)的增量需求，醫(yī)院 IT 建設(shè)需求有望加速釋放。

在超聲、放射、內(nèi)鏡、病理等檢查科室，智慧預(yù)約系統(tǒng)能夠通過AI自動(dòng)識別患者檢查電子申請單，結(jié)合與檢查相關(guān)的環(huán)境/醫(yī)學(xué)/時(shí)間等多種因素，為患者推薦最合理的檢查預(yù)約時(shí)間，提高就診效率。

智能預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測患者情況，為醫(yī)護(hù)人員提供實(shí)時(shí)反饋，進(jìn)一步提高醫(yī)療質(zhì)量。基于NLP算法，AI能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類醫(yī)療文本信息錯(cuò)誤并上報(bào)，高效及時(shí)發(fā)現(xiàn)高危問題。此外，政策重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)單病種質(zhì)控，覆蓋病種和數(shù)量均增加，利用AI進(jìn)行數(shù)字化和信息化監(jiān)控和上報(bào)是最佳解決方式。

在醫(yī)藥分開為導(dǎo)向、智慧醫(yī)院建設(shè)持續(xù)推進(jìn)的公立醫(yī)院改革背景下，醫(yī)院對醫(yī)療物資智能管理和智慧藥房系統(tǒng)的需求越發(fā)急迫，在軟件系統(tǒng)的管理和控制下，智慧藥房項(xiàng)目通過自動(dòng)發(fā)藥機(jī)、智能針劑管理柜、智能毒麻藥品管理柜、智能預(yù)配貨架、 智能存取貨架等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的自動(dòng)化存儲(chǔ)、調(diào)配、傳送和發(fā)放。通過智 化藥品管理系統(tǒng)對藥房工作進(jìn)行流程再造，提升藥品調(diào)配效率、有效防范人為差錯(cuò)， 實(shí)現(xiàn)藥品庫存效期智能管理，進(jìn)而提升藥事服務(wù)質(zhì)量，改善藥房工作條件，縮短患 者取藥等候時(shí)間，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的智能化管理。

2.5. AI醫(yī)療助理：生成式AI使C端醫(yī)療可及性大大提升

根據(jù)Open AI于2023年3月20日發(fā)布的一篇有關(guān)GPT-4在解決醫(yī)學(xué)挑戰(zhàn)方面的論文展示，GPT-4在官方USMLE（美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試）考試題目上表現(xiàn)出了顯著的進(jìn)步，與GPT-3.5相比，在兩個(gè)考試中的表現(xiàn)提高了30個(gè)百分點(diǎn)以上，性能極大提升。

在USMLE考試中GPT-4得分超過80分

作為測試，我們通過向ChatGPT（GPT-4）提供真實(shí)高血壓案例進(jìn)行咨詢，發(fā)現(xiàn)ChatGPT能夠給出基本的回答，并提供相關(guān)依據(jù)?？梢钥闯?，ChatGPT的回答和建議具有很強(qiáng)的可讀性和專業(yè)性，使患者對醫(yī)療的可及性大大增強(qiáng)。

GPT-4對于高血壓案例的回答

2.6. AI醫(yī)療助理：AI賦能智能化醫(yī)療，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療再升級

AI有望與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈多業(yè)態(tài)融合，賦能完整的“醫(yī)+藥+險(xiǎn)”閉環(huán)。在線問診市場增長迅速，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院發(fā)展深化；醫(yī)藥電商行業(yè)滲透率不斷突破，B2C、O2O、B2B三大業(yè)務(wù)模式協(xié)同發(fā)展；醫(yī)療信息化需求推動(dòng)行業(yè)增長；互聯(lián)網(wǎng)商保技術(shù)賦能提升產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值。整體而言，各方面驅(qū)動(dòng)力共同推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展。

2.7. AI醫(yī)療助理：新政策出臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化推進(jìn)發(fā)展

政策推動(dòng)規(guī)范醫(yī)藥電商，放寬處方藥網(wǎng)售限制?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療政策逐漸清晰，允許互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、在線復(fù)診等。醫(yī)保政策優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療支付結(jié)構(gòu)，減輕患者負(fù)擔(dān)。多地將線上復(fù)診及購藥納入醫(yī)保。疫情期間，部分地區(qū)允許第三方平臺(tái)對接醫(yī)保。

2023年，國務(wù)院出臺(tái)的《關(guān)于進(jìn)一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的意見》提出發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”，推進(jìn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)安全。

2.8. AI醫(yī)療助理：互聯(lián)網(wǎng)巨頭牽頭，智慧醫(yī)療推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展

2022年中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療TOP6公司情況

2.9. AI醫(yī)療解決方案：大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)賦能醫(yī)療行業(yè)

2019年中國醫(yī)療行業(yè)內(nèi)醫(yī)療信息化投資總額為人民幣1,456億元，預(yù)計(jì)到2024年將增長至人民幣3,567億元，復(fù)合年增長率達(dá)19.6%。其中生命科學(xué)公司CRO投資（38%），生命科學(xué)公司數(shù)字營銷投資（28%）和醫(yī)院IT投資（25%）占比較高。

中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案市場2015年的規(guī)模（根據(jù)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)供應(yīng)商的銷量而計(jì)算）為人民幣18.67億元，到2019年增長為105.42億元，2015-2019年復(fù)合年增長率為54.2%；預(yù)計(jì)到2024年將增長至人民幣577億元，預(yù)計(jì)復(fù)合年增長率達(dá)40.5%。醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案整體滲透率（指醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案的銷售收入占中國醫(yī)療信息化投資總額的百分比）有望從2019年的7.2%增長到2024年的16.2%。

2.10. AI醫(yī)療解決方案：醫(yī)渡科技，醫(yī)療綜合解決方案提供商

醫(yī)渡科技是一家基于大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)技術(shù)的醫(yī)療解決方案提供商。它為 醫(yī)療行業(yè) 的各種參與者提供服務(wù)，如醫(yī)院、制藥公司、生物技術(shù)公司、研究機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司、醫(yī)生、患者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政策制定者等。業(yè)務(wù)類型覆蓋大數(shù)據(jù)平臺(tái)和解決方案，生命科學(xué)解決方案，以及健康管理平臺(tái)和解決方案。

YiduCore是醫(yī)渡科技的核心AI醫(yī)療解決方案，它具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的醫(yī)療知識和疾病模型以及特定場景的運(yùn)行和服務(wù)能力。通過整合和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，YiduCore為客戶提供結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)和洞察，從而推動(dòng)各種應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型醫(yī)療解決方案，幫助客戶實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果。

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