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。
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。
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。
2.AI+医疗服务
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。
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诊断相关标的：润达医疗，走在商业化最前列
目前收入主要来源：LIS、BIS系统和昆涞质控软件及质控品等基础信息软件，安装费用150~250万/套，每年收取 平台运营费用。 MAI47，SIMS，POCT等智慧管理数字化产品：随着检验项目的增多和专科检验复杂程度的加深，医院对精细化智慧 管理的需求增强，软件市场的需求和相对应的规模会逐步打开，公司有望持续受益。 质控产品：随着全国医疗机构检验结果互认的进程的推进，医院对质控软件及检验结果互认软件平台的市场需求激增，未来昆涞相关质控软件及质控品市场有望迎来大的市场。
未来盈利来源：AI解读检验报告系统，由公立医院向基层医疗体系的渗透。1~3年：将慧检系统安装进公司深度合作的400+医院机构，同时持续迭代和完善机器学习模型直至完备；与政府合作 搭建医疗健康平台，利用服务向C端延申。 3~5年：将完备的AI模型推广至公司其他合作的医院机构及广大基层医院，持续赋能医疗体系。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
3.AI+医疗器械
AI-ECG：动态心电监测，拓展院内和院外多场景应用
辅助诊断，与心电图机相搭载 。2018年获得美国FDA批准和欧盟CE认证； 2020年2月获得国家药品监督管理NMPA批准 注册； 院内场景和居家场景均可以使用，协助基层 医院突破报告解读产能瓶颈，并完成质控升 级，还可为慢病患者提供便捷的远程服务； 截至2021年底，乐普医疗的AI-ECG心脏中 心已累计应用在超过9100家机构，实现实时 心电服务量4000+万份、累计实时心电服务 量16000+万份，实现动态心电服务量45+万 份，累计动态心电服务量250+万次。
影像AI ：医疗领域中AI应用最为广泛的场景之一
影像识别叠加人工智能技术，是在医疗领域中AI应 用最为广泛的场景之一。医学影像以庞大且相对标 准的数据为基础，叠加智能图像识别等算法的持续 进步，为人工智能医疗在该领域的落地应用打下基 础。 瑞影云++：迈瑞医疗于2019年推出，用于打通超声 远程质控、教学培训、远程会诊以及研讨社区等智 慧医疗场景，已覆盖20+省、自治区、直辖市，未 来将助力国内医疗资源的均衡分布，实现分级诊疗 体系，在智慧医疗方面进行进一步探索。 万里云：美的集团、万东医疗、阿里巴巴旗下重要 的影像生态服务企业，打造以云计算、大数据和人 工智能AI为基石的“智慧影像”整体服务，面向各 级医疗机构提供医学影像SaaS信息化服务、个性化 优质影像诊断运营服务和诊断中心整体解决方案。 万里云智慧医学影像云平台目前服务医院达6200+ 家，累计服务人次突破4000万+例，日均影像数据 传输量50000+例。
AI智能消融：心脏电生理消融手术领域已广泛运用
一种人工智能辅助的、量化的房颤 消融策略——VISTAGE SURPOINT已在欧洲多项研究中证 明了其有效性与安全性，其可以在 安全实施的基础上进一步提升房颤 消融的效果。2022年12月，JACC Clin Electrophysiol杂志发表了一项 在美国的相关验证文章。AI 是一 个可以在射频消融手术中有效预测 损伤深度的消融指数，结合了压力、 功率、时间三个关键参数，准确性 达到 1 mm，提高了消融的有效性 和安全性。
AI放疗：解决物理师短缺，缩小地区医疗资源差异
AI+放疗计划：放疗计划的制定只是属 于肿瘤治疗的环节之一，想要真正将专 家从繁重的工作任务中“解放出来”， 则需要在每个环节都能提高工作效率。 这当中不仅包括放疗，同时还包含治疗 后的实时反馈，以及下次治疗之间的治 疗跟踪。 AI+放疗设备：2020年2月，瓦里安宣布 其Ethos™智慧放疗平台获得FDA批准上 市。Ethos智慧放疗平台可以实现自适应 放疗，根据肿瘤形状、细胞特征以及周 围器官改变而移动的肿瘤位置来进行调 整，整个疗程中的每一次治疗都依据患 者最新的肿瘤信息进行，极大避免了在 1个疗程治疗中后期对已经痊愈的健康 组织的伤害，最大限度保护正常组织。
AI医疗机器人：手术机器人、康复机器人纷纷推出
一种手术机器人基于立体视觉技术 进行检测跟踪，术前可为外科医生 提供个性化手术方案，术中可以自 主规划运动路径及范围，实现机械 臂的精准定位与控制，提升手术精 准度及效率。
人工智能技术对康复理疗装备的加 持，促进患者的主动参与和积极配 合，客观评价康复训练的强度、时 间和效果，使康复治疗更加系统化 和规范化，满足患者的长期康复医 疗需求。
4.AI+医药研发
AI制药：底层突破降本增效，提高新药研发成功率
AI制药的发展是一个随着底层基础理论从“0”到“1”的发展过程，随着理论到实践的突破性应用，AI制药的发展经历 了几次“AlphaGo”般重大突破发展时期。AI制药的快速发展集中在2018伊始，国外以谷歌DeepMind，国内以英矽智能为 首的公司相继为业内熟知，2020年行业进入加速发展期，资本开始大量涌入赛道，催化公司发展，业内合作纷纷建立。 相较于传统的药物发现过程，AI赋能在临床前发现阶段缩短药物研发周期，根据Exscientia的数据，可平均节约药物合成 时间40~60%，降低研发成本，并提高研发成功率12%~14%。例如国内的AI制药龙头公司，英矽智能在临床前发现阶段 的靶点发现到先导化合物的优化，只需要约18个月完成，总体投入不超过270万美金，而这个过程过去往往需要五年甚至 更长，并需要投入数亿美金。
AI制药商业模式：回归创新药企本质，管线推进显真价值
AI制药公司的商业模式可分为三类：1）软件供应商：提供算法进行软件产品授权，医药专业性较低，产品溢价低可快速 切入市场并创造营收，如OpenEye、Chemical Computing Group等计算机公司采取此模式；另外也有一些公司采取向软件 整合延申，提供“电脑内服务”如Atomwise等。2）AI+CRO：提供新药研发服务，集中在临床前靶点发现、先导化合物 发现，更加偏向CRO模式，临床前阶段进行向外授权，用一定新药研发风险换取较多上行空间收益，如Exscientia、Absci 等。3）AI+Biotech：自研新药研发并推进临床研究，偏向创新药企模式，专业性高，进入门槛高，可在临床一定阶段向 外授权或自主商业化，创造更高价值，如薛定谔、英矽智能、Relay Therapeutics、BenevolentAI、Cyclica等。
而采用多种商业模式，从软件授权到新药研发“端到端”AI赋能制药的公司，以薛定谔、英矽智能为代表。底层AI自主 的新药研发，随着临床管线的推进，AI赋能制药实际价值得以显现，切实加快药物研发，解决未满足临床需求。
AI+CRO：如雨后春笋，2018~2021迎来创业潮
从成立时间上看，中国分别在2018年和2021年分别迎来了一波创业潮。技术领域上，主要还是集中在AI+小分子领域。另外，中国AI CRO公司 最大的创业背景仍然来自高校和研究机构的成果转化，是AI制药创新发展的源动力和引擎。
AI+CRO：药明康德AI布局——成立HitS事业部+投资AI初创企业
药明康德HitS事业部立足DEL技术，注重数字化平台的建设，基于行业领先的实验DEL数据集和经过验证的机器学习模型库，创新性地将DEL 技术和机器学习相结合，形成以人工智能为基础的新型DNA编码化合物库平台，助力于肿瘤等疾病的创新型药物的开发。根据2022年报，药明 康德拥有领先的 DNA 编码化合物库（DEL）和苗头化合物发现平台，服务客户超过 1500 家，DEL 化合物分子数量超过 900 亿个，6000 个独 有的分子支架，35000 个分子砌块。2022 年，一家客户利用公司的 DEL 技术进行苗头化合物筛选，该项目已成功进入临床。这是公司第一个有 公开发布信息的通过 DEL 筛选的苗头化合物进入临床，也是对公司技术平台的重要验证。
——（报告出品方：华安证券）
部分报告节选：
