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核心观点

AI浪潮来袭，医疗端产业升级紧随其后，把握其中可商业化方向

AI浪潮下带来各行各业产业变革机会。而在人工智能的所有应用中，医疗行业位列首位。据中商产业研究院统计，2020年AI+医疗已占人工智能市场的18.9%，市场规模为66.25亿元，预计2020-2025年CAGR为39.4%。

人工智能也开启医疗健康行业发展的新时代，AI赋能多维触达，提升医药上中下游全产业链。通过AI为传统的医药产业链赋能，带来产业变革，而其价值体现在扩容（新产品）、降本（减少费用）、增效（提高效率）这三个方面。从AI为医药产业链赋能的价值角度，考虑商业化落地的场景、进程以及节奏上看，我们认为AI在医疗端的AI+医疗服务、制造端的AI+医疗器械、研发端的AI+医药研发这三个大方向大有可为。

AI+医疗服务：触达医疗各大终端，商业化走在前列

通过整合现有的医疗资源和技术，人工智能将提高诊断准确率、降低误诊率、优化治疗方案、提升患者满意度等方面发挥关键作用。这将不仅有助于提高整体医疗水平，还将为医疗机构带来可观的经济效益。其中部分场景处于商业化水平领先位置。

• 检验/病理诊断：通过高精度高质量AI识别，帮助医生提高疾病的诊断准确性和速度。

• 院内信息化：通过智能化的病历管理、患者信息管理和医疗资源调度，AI能够提高医疗机构的工作效率。

• AI医疗助理：通过在线医疗平台，AI可以为患者提供远程诊断、病症咨询、药物推荐等服务。

• 医疗解决方案：通过AI技术提高医疗整体运营效率、降低成本，加速行业数字化转型。

AI+医疗器械：拓展器械生命周期，优化人机交互，提升诊断精准度和病人预后效果

AI在医疗器械领域的应用从形式上主要分两类，一类是单独以软件形式，一类是与设备等硬件相结合的形式，广泛应用在疾病的诊断和治疗过程中。

（1）AI+影像设备：将人工智能技术嵌入各类诊断、治疗、监护、康复医学装备中，具体如AI人工智能技术在扫描、图像重建、分析等多方面全流程赋能影像诊断设备，如在消化内镜检查过程中，给医生提供检查导航等功能。

（2）AI辅助诊断：通过分析处理CT/MRI/超声等大型诊断影像数据、组织病理图像数据、生理电信号、DNA测序数据等多种数据辅助医务人员进行临床诊断决策的产品，具体应用包括AI肺结节辅助诊断、AI甲状腺超声辅助诊断、AI宫颈细胞辅助诊断等。

（3）AI辅助治疗：目前主要应用在医疗手术机器人领域以及AI放疗领域。医疗手术机器人术前手术路径规划、术中辅助导航，康复机器人可实现便携式穿戴，重建脑-肢体闭环神经环路，有效解决了目前卒中康复策略患者被动参与、干预手段单一、治疗模式不精准的技术痛点。AI放疗主要是与放疗设备相结合，放疗前规范靶区的勾画，自动化分割图像，正式放疗过程中，对肿瘤及正常器官进行监控，根据器官位置的变化调整治疗位置，使照射野紧紧追随靶区。

AI+医药研发：底层突破降本增效，提高新药研发成功率

目前药物研发和用药安全是AI技术在制药领域的主要应用，尤其是前端的药物发现环节，其中靶点确认、分子生成是当前AI赋能的重点领域，化学反应设计是AI技术应用取得进展的环节之一。

AI制药作为新兴领域，复杂且多学科交叉，技术壁垒、人才壁垒高，当前市场参与者也呈现多元化格局，大型药企包括传统药企和CRO公司，互联网企业以及初创企业都依据各自的优势 快速切入布局当中。

引言

AI浪潮来袭，带来各行各业产业变革机会

ChatGPT的发布引发了一波AI浪潮，而人工智能正站在驱动第四次科技革命的前沿，其强大的发展潜力预示着一个崭新的科技时代即将到来。

AI技术深度融入各行业带来创新突破，为产业升级和创新提供持续动力。从医疗保健、金融科技到智能制造，AI技术在各个领域展示出非凡的创新能力。

人工智能产业链已广泛应用于众多领域，大致可分为应用层，技术层和基础层，共同为产业升级和创新提供持续动力。

AI赋能：引领第四次科技变革浪潮

人工智能产业链

01 医疗AI行业情况

1.1.医疗AI：人工智能核心应用场景，市场规模高速增长

在人工智能的所有应用中，医疗行业位列首位。据中商产业研究院统计，2020 年 AI+医疗已占人工智能市场的18.9%。另据 IDC 统计数据，到 2025 年人工智能应用市场总值将达 1270 亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。从基础层到应用层，医疗AI广阔市场大有所为。

随着人工智能AI在医疗领域的深入应用，药物研发与医学影像等细分市场呈现出强劲的增长态势。据动脉网数据统计，2020年中国医疗AI市场规模已达到66.25亿元，结合AI辅助新药研发和AI助力肿瘤诊疗等市场赛道估算，预计2020-2025年复合年增长率（CAGR）为39.4%，2025年将突破300亿元。

1.2.医疗AI历史足迹：厚积薄发，期待成果落地

AI医疗经历较长的验证期后，迎来快速兑现。我国对于医疗AI的研究始于1980年代，经过了算法由雏形初现到快速迭代、深度学习拓展等阶段，在多年沉淀后迎来注册审批与市场过渡阶段。

2020年前，由于商业路径不清晰、落地场景未被验证、临床价值不足等原因，医疗AI的价值市场认知不足，但截至目前，已有49个AI医疗器械获得NMPA颁布的Ⅲ类证，多家医疗AI企业具备可落地的软件和可兑现的收入，医疗AI迎来快速发展阶段。

1.3.医疗AI价值：多维触达，赋能医药全产业链

医药产业链按上中下游划分可分为：

• 上游：医药研发、中药材、医药中间体等原材料；

• 中游：各类生物药、化学药、中药、医疗设备及器械制造；

• 下游：医药机构、零售终端、线上诊疗、医药流通等。

而每一条产业链都有需要提升空间：

• 上游研发端：研发效率、研发周期、研发费用等；

• 中游制造端：生产效率、新产品迭代、生产成本等；

• 下游医疗端：流通效率、医院管理效率、医疗资源分布、患者医疗可及性等。

而人工智能开启医疗医疗健康行业发展的新时代。AI技术对于研发、制造、医疗终端消费等多个场景都能够实现触达和价值赋能。从技术维度看，AI从供给端改变了医疗领域的发展轨迹和运行模式；从市场维度看，人工智能技术为现有医疗工作带来流程改进与效率提升。

1.4.医疗AI商业化探讨：价值、模式与壁垒

通过AI为传统的医药产业链赋能，带来产业变革，而其价值体现在扩容（新产品）、降本（减少费用）、增效（提高效率）这三个方面。而商业模式分为平台服务、硬件设备、软件服务三个方向，各自有各自的核心壁垒。

1.5.医疗AI重点关注：有商业化落地的方向

医疗AI始终需要走向商业化，体现其应用价值。目前，从AI为医药产业链赋能的价值角度，考虑商业化落地的场景、进程以及节奏上看，我们认为医疗AI在以下三个大方向大有可为，并且已经有成功的商业化成果。

02 AI+医疗服务

2.1.AI检验/病理诊断：高精度高质量AI识别，重塑医疗体系

AI检验诊断：检验医学是现代医学的重要组成部分，临床决策所需信息70%来自检验 ，而以数据挖掘、机器学习（machine learning， ML）、专家系统为支撑的 AI 技术正在成为强大的辅助工具。AI可以自动验证报告，进行初步审核；全实验室智慧互联，质量控制将更为精细、快速、简便，节约质控成本的同时，提高检验质量。

病理学AI的临床应用

AI病理诊断：计算机视觉、分子病理学、基因组学和生物信息学的快速进步促进了计算病理学的发展。计算病理学允许研究人员和临床医生以前所未有的方式，通过量化癌症组织病理学提取大量的生物学和临床相关信息。AI算法提供了从大量数据中提取信息的框架，因此支持的计算病理学有望改变未来癌症的诊断、研究和治疗方式。

AI+检验商业落地的不同阶段

2.2.院内信息化：政策加持，蓬勃发展

需求推动，医疗信息化野蛮生长。医疗行业进入大数据时代，传统的医院管理、医保收支结算、质控等环节对于数据处理的需求快速增加，各类企业在洞察到医院业务发展面临的痛点，在不同的细分领域内探索，逐步在电子病历、各科室数据互通、医院评级、药房自动化等领域形成可落地的应用，院内信息化逐步形成独立赛道。

受益于政策，医疗信息化发展迎春风。

2.3.院内信息化：信息化加持下的院端应用

医院作为我国医疗服务体系的核心，目前仍然处于智能化管理的初级阶段。随着医疗信息化、大数据、人工智能等技术进步，医院数字化转型进程加速，通过人工智能加速医疗机构管理变革的时刻悄然来临。

2.4.院内信息化：相关应用场景

通过智能化的病历管理、患者信息管理和医疗资源调度，人工智能能够为医疗机构赋能，为患者缩短诊疗流程，提高效率。根据十四五规划，下一步到2025年，二级医院需实现电子病历应用3级到4级的升级，三级医院则需达到5级及以上。预计会带来大量现有系统的升级换 代以及新系统建设的增量需求，医院 IT 建设需求有望加速释放。

在超声、放射、内镜、病理等检查科室，智慧预约系统能够通过AI自动识别患者检查电子申请单，结合与检查相关的环境/医学/时间等多种因素，为患者推荐最合理的检查预约时间，提高就诊效率。

智能预警系统能够实时监测患者情况，为医护人员提供实时反馈，进一步提高医疗质量。基于NLP算法，AI能够及时发现各类医疗文本信息错误并上报，高效及时发现高危问题。此外，政策重点强调单病种质控，覆盖病种和数量均增加，利用AI进行数字化和信息化监控和上报是最佳解决方式。

在医药分开为导向、智慧医院建设持续推进的公立医院改革背景下，医院对医疗物资智能管理和智慧药房系统的需求越发急迫，在软件系统的管理和控制下，智慧药房项目通过自动发药机、智能针剂管理柜、智能毒麻药品管理柜、智能预配货架、 智能存取货架等设备，实现药房药品的自动化存储、调配、传送和发放。通过智 化药品管理系统对药房工作进行流程再造，提升药品调配效率、有效防范人为差错， 实现药品库存效期智能管理，进而提升药事服务质量，改善药房工作条件，缩短患 者取药等候时间，实现药房药品的智能化管理。

2.5. AI医疗助理：生成式AI使C端医疗可及性大大提升

根据Open AI于2023年3月20日发布的一篇有关GPT-4在解决医学挑战方面的论文展示，GPT-4在官方USMLE（美国执业医师资格考试）考试题目上表现出了显著的进步，与GPT-3.5相比，在两个考试中的表现提高了30个百分点以上，性能极大提升。

在USMLE考试中GPT-4得分超过80分

作为测试，我们通过向ChatGPT（GPT-4）提供真实高血压案例进行咨询，发现ChatGPT能够给出基本的回答，并提供相关依据。可以看出，ChatGPT的回答和建议具有很强的可读性和专业性，使患者对医疗的可及性大大增强。

GPT-4对于高血压案例的回答

2.6. AI医疗助理：AI赋能智能化医疗，互联网医疗再升级

AI有望与互联网医疗产业链多业态融合，赋能完整的“医+药+险”闭环。在线问诊市场增长迅速，互联网医院发展深化；医药电商行业渗透率不断突破，B2C、O2O、B2B三大业务模式协同发展；医疗信息化需求推动行业增长；互联网商保技术赋能提升产业链价值。整体而言，各方面驱动力共同推动医疗产业创新和发展。

2.7. AI医疗助理：新政策出台，互联网数字化推进发展

政策推动规范医药电商，放宽处方药网售限制。互联网医疗政策逐渐清晰，允许互联网医院、在线复诊等。医保政策优化互联网医疗支付结构，减轻患者负担。多地将线上复诊及购药纳入医保。疫情期间，部分地区允许第三方平台对接医保。

2023年，国务院出台的《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》提出发展“互联网+医疗健康”，推进医疗大数据共享，强调数据安全。

2.8. AI医疗助理：互联网巨头牵头，智慧医疗推动高质量发展

2022年中国互联网医疗TOP6公司情况

2.9. AI医疗解决方案：大数据综合服务赋能医疗行业

2019年中国医疗行业内医疗信息化投资总额为人民币1,456亿元，预计到2024年将增长至人民币3,567亿元，复合年增长率达19.6%。其中生命科学公司CRO投资（38%），生命科学公司数字营销投资（28%）和医院IT投资（25%）占比较高。

中国医疗大数据解决方案市场2015年的规模（根据健康医疗大数据解决方案服务供应商的销量而计算）为人民币18.67亿元，到2019年增长为105.42亿元，2015-2019年复合年增长率为54.2%；预计到2024年将增长至人民币577亿元，预计复合年增长率达40.5%。医疗大数据解决方案整体渗透率（指医疗大数据解决方案的销售收入占中国医疗信息化投资总额的百分比）有望从2019年的7.2%增长到2024年的16.2%。

2.10. AI医疗解决方案：医渡科技，医疗综合解决方案提供商

医渡科技是一家基于大数据和人工智能(AI)技术的医疗解决方案提供商。它为 医疗行业 的各种参与者提供服务，如医院、制药公司、生物技术公司、研究机构、保险公司、医生、患者、监管机构和政策制定者等。业务类型覆盖大数据平台和解决方案，生命科学解决方案，以及健康管理平台和解决方案。

YiduCore是医渡科技的核心AI医疗解决方案，它具备强大的数据处理能力、丰富的医疗知识和疾病模型以及特定场景的运行和服务能力。通过整合和分析医疗数据，YiduCore为客户提供结构化、标准化的数据和洞察，从而推动各种应用场景下的数据驱动型医疗解决方案，帮助客户实现目标结果。

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