AI医疗应用场景

 

投资术

HI，又和大家见面啦！“投资术”栏目，主要为大家介绍实用的投资方法，投资理论本篇的主题是：AI医疗应用场景随着如GPT-AI在内的人工智能技术不断更新迭代，医疗AI也向着更加智能化发展，中国市场虽起步较晚，但处于高速增长期。

当下AI医疗有哪些应用场景呢？开卷有益，阅读愉快！文 | 招商证券#AI医疗想象空间

在《超越想象的GPT医疗》一书开篇中描绘了一个虚构场景，面对患者病情突然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和GPT-4对话，完成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权，后续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验。

生动的描述，让人切实感受到了AI为医疗行业带来的想象空间ChatGPT为核心的生成式AI爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，我们认为AI将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化医疗AI的应用起源于20世纪70年代，随着如GPT-AI在内的人工智能技术不断更新迭代，医疗AI也向着更加智能化发展。

最早的医疗AI应用集中于临床知识库，但受限于当时成本高昂和互联网基础设施有限，并未得到广泛应用此后随着机器学习、NLP等技术普及，AI手术机器人、AI制药、CDSS等应用领域逐渐成熟落地，并涌现了如IBM Watson、DeepMind等知名医疗AI应用系统。

国内医疗AI起步较国外晚，但发展迅速，20世纪80年代我国开始医疗AI的研究，1978年北京中医医院开发了国内首个辅助诊疗系统“关幼波肝病诊疗程序”，2010年以后医疗AI真正在国内蓬勃发展，阿里、百度、腾讯等头部互联网企业均设立医疗AI部门，2023年生成式AI成为新热点，百度文心一言首个应用落地医药行业，医疗AI应用不断深入创新。

01AI全面赋能医药健康领域根据Global Market Insights报告，2022年全球医疗AI市场规模超过50亿美元，并预计将以超过29%的年均复合增速增长至2032年700亿美元从市场结构看，药物发现和医学影像是AI应用最广的两个领域，合计占比超过50%，随着制药工业发展和AI技术迭代，预计2032年AI药物研发市场规模将超过205亿美元。

中国市场起步较晚，处于高速增长期根据IQVIA数据，2021年中国AI医疗市场规模不足40亿元，主要以智慧病案、信息系统和CDSS等应用为主，而在国外较成熟的医学影像和AI制药占比较低未来10年，预计中国医疗AI市场空间将以超30%的复合增速增长，AI医学影像（CT、X光、病理、超声等）和AI制药将成为增长最快的细分市场。

政策支持，医疗AI产业体系逐渐完善2016年3月，AlphaGo击败李世石成为AI领域的重要里程碑，此后世界各国开始重视AI发展，并发布符合自身国情的AI扶持政策美国在2016年接连出台《白宫为人工智能的未来做好准备的报告》和《美国国家人工智能研究战略计划》两份重量级报告，加速人工智能在医疗等各领域的应用。

中国政府高度重视AI+医疗产业发展，2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能放在战略层面进行系统布局，聚焦AI与医疗等交叉学科应用，随后各级政府也陆续出台多项政策法规支持我国医疗AI产业发展，涉及产业、人才、审评审批及商业化等各个维度，逐渐建立起符合我国现状的医疗AI产业体系规范。

医疗AI技术经过数十年发展，应用领域百花齐放，我们根据不同终端用户，将医疗AI分为to医院、to药企和to个人用户三大类其中医院作为医疗行为的主要发生场所，AI应用场景丰富、在商业化落地上亦相对成熟，因此本篇报告作为招商医药团队医疗AI系列专题第一篇报告，将重点聚焦AI在医院端的使用情况。

关于AI在医院端的应用，在本文开头所提到的医学住院实习生克里斯腾·陈所经历的虚构场景中，也侧面回答了大众关注了两个焦点问题关于AI能否承担医疗责任，我们认为仍需要医生进行二次确认：“通常，在取信GPT-4的回答之前，他们会先进行二次核查。

GPT-4让她感觉自己的能力得到了扩展相较于仅仅依赖自己的大脑、尚未实现的传染病会诊承诺或医院的电子病历，她感到更加安心”关于AI是否会替代医生，我们认为AI将为医生带来效率的提升和帮助实现更多更有意义的工作的开展：“有了GPT-4，她就有更多时间督促其他即将出院的患者关注预防性护理的重要性。

她将病患的病历复制到手机上……以发现病患护理计划中可能存在的漏洞果不其然，它发现了一名 逾期未做结肠镜检查的患者、一名胆固醇偏高需使用他汀类药物治疗的患 者，以及一名有高风险心脏病但已经有5年未检查血脂水平的患者。

”医疗AI在院内应用既覆盖医生诊疗的过程，也包括医院信息化建设医院是医疗行为的高频发生场所，处于医保支付和患者需求的交点，在日常经营过程中产生海量数据，是发展AI技术的基础AI技术可用于患者诊疗全过程，覆盖多部位、多病种，起到降本增效，提升就医体验、合理配置优质资源的作用，同时院内信息化建设也不仅仅只满足于信息的产生、储存和交互，而朝着智能化、一体化趋势发展。

02智能导诊应用广泛，AI诊断临床价值高以AIGC为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊疗相比于传统导诊系统，AIGC技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据，运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医师，解决临床“挂错号，走错科”问题，满足个性医疗需求。

对于医院来说，智能导诊系统/机器人能减轻医护人员的重复性工作，起到降本增效作用，此外还可以通过AI技术合理安排门诊分级分流，促进医疗资源有效利用，助力分级诊疗政策实施目前智能导诊系统/机器人已经广泛应用于各级医院的门诊终端，助力智慧医院建设，以新疆医科大学附属肿瘤医院为例，该院共建设6台全流程AI智能导诊机器人，全流程AI智能导诊机器人在2021年1月至2023年4月期间累计完成交互139万余次，门诊充值金额490万余元，应用效果明显。

根据《中华检验医学杂志》文章，临床决策所需信息有70%以上来自于检验诊断，检验科具有数据量庞大，自动化程度高的特点，为AI技术落地创造有利条件AI技术与检验医学结合具有较高的临床价值，广泛应用于辅助报告解读、推荐检验项目、疾病预测及治疗等领域，能极大提高临床诊断结果的可靠性和准确性，AI+诊断也成为目前研究最为火热的医疗AI应用领域之一，包括AI检验、AI医疗影像等使用场景。

AI+检验：检验医学数据量庞大，AI赋能应用广泛检验医学的发展经历了手工检验、半自动化和全自动化检验到实验室流水线多个时代，随着实验室自动化和信息化建设程度提高，智能化成为检验医学学科新发展趋势基于人工智能技术平台，可以实现检验实验室自动采样，自动转运，自动质控，根据患者临床症状和历史检测信息自动推荐检验项目，对检验结果自动审核与辅助解读，进行疾病预测与治疗，助力精准医疗，最终实现无人值守的智能检验实验室。

AI+病理：病理医生供给缺口大，AI有望成破局关键病理诊断是大部分疾病尤其是癌症诊断的“金标准”，但相比于检验科、影像科诊断，病理科诊断流程复杂、自动化程度低、诊断时间长，“显微镜+病理组织切片”为特点的传统人工诊断模式工作量大且误诊率高。

以人工智能技术为核心的智慧病理在病理切片数字化（数字病理）基础上，依托海量数据形成的数据集，以深度学习技术找出数据集的内在共性，对可疑靶区做出勾画、渲染，辅助病理医生判读切片，有效促进诊断效率和质量，提升病理行业数字化水平。

从供需看，我国病理诊断供给紧张情况预计长期存在，AI技术有望成破局之计我国癌症患者基数大，呈逐年上升趋势，病理诊断需求快速上升，但同时国内病理医生数量严重不足（根据安必平年报，截至2021年末我国病理医生需求量 约为14.17万人，而现有病理医生仅2.1万人，缺口高达12万人），病理科在 院内重视程度低，优秀病理医生培养周期长，病理医生工作量大，医生供给缺口大，资源分布不均，临床需求难以满足。

病理AI有望成为破局关键，根据安必平年报，AI辅助病理诊断能减少医生65-75%的“筛阴”读片工作，使得医生可以聚焦注意力于关键位点，提升诊断准确率和特异度，可以有效解决目前病理科资源不足现状从市场规模看，根据2020年世界病理学大会报告，病理检验市场规模将从2019年303亿美元增长至2024年444亿美元，CAGR为6.1%，而 Markets and Markets 研究显示，2021年全球数字病理市场规模为 7.36 亿元，预计2026年将突破13.71亿美元，CAGR为13.2%，增速快于行业平均增速。

国内AI病理仍处于初级阶段，大部分获批产品为二类证，仅有91360公司在2023年3月获批国内首张宫颈细胞学领域的AI三类医疗器械注册证从应用领域看，企业在数据积累丰富、疾病规模较大的细胞病理布局较多，而在分子病理和组 织病理领域介入较少，宫颈癌（50%）、乳腺癌（43.8%）和消化道癌是研发最 多的三类疾病领域。

2.3、AI+医疗影像：产品获批加速，新冠肺炎检测提升认可度AI医疗影像应用相对成熟，产品上市数量较多AI 医疗影像将人工智能技术应用于医学影像诊断，能够快速、低成本对 CT、MR、DR 和超声影像图片精准 诊断，实现对肿瘤、心脑血管疾病和慢性疾病的辅助筛查、辅助评估和辅助诊 断。

根据刘士元教授调研报告，目前 AI 影像辅助筛查软件在肺结节筛查、冠脉后处理等科室中应用比例较高，其次为脑卒中和肋骨检测，而在其他科室中的渗透率仍然较低，未来有较大提升空间根据Global Market Insights数据，全球AI医疗影像市场规模占医疗AI 市场的25%，仅次于AI制药为第二大细分市场，2021年全球AI医疗影像市场空间为15亿美元，预计将以30%的复合增速增长至2030年169亿美元。

中国AI医疗影像起步较晚但发展迅速，截至2023年3月，共有51款AI医疗影像产品获批三类注册证，涵盖CT、MR、DR等影像设备，涉及肺部、眼底、心脑血管、骨科和儿童发育评估等产品，其中心脑血管疾病筛查产品数量最多，达到21个，而肝部、乳腺等部位产品仍稀缺。

新冠疫情期间，多款AI医学影像软件获批用于肺炎病灶的定量分析和疗效评价，提升临床肺炎诊断和治疗效率，AI影像软件的认可度得到提升03AI医疗器械方兴未艾，应用场景丰富相较于新兴人工智能企业，本就身处医疗行业的公司可以充分发挥产品力优势，将AI技术搭载在医疗器械上，实现诊中/治疗医疗器械高端化、数字化、精准化，AI+诊疗器械、AI+医疗机器人等产品为当前热门细分领域。

AI+诊疗器械：实现诊疗精准化，破解医疗资源的结构性矛盾AI+诊疗器械的核心价值在于提升诊中/治疗的精准化程度，并能够有效破解地 区间医疗资源分配不均、医生水平参差不齐的矛盾根据 Global Info Research 数据，全球有 4,000 万的医护人员，但仅有约 2%的医护人员掌握超声技能，大 部分基层医生不具备专业超声科医生的诊断能力，而 AI+超声诊断系统能够辅 助基层医生顺利完成诊断工作。

AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛医疗机器人已有 30 余年发展历史，是医疗行业前沿应用领域，具有交互性、精 确性和稳定性等特点，能有效满足差异化的临床需求根据应用场景不同，AI 医疗机器人分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中康 复机器人和手术机器人应用最广，二者合计市场占比近 70%。

手术机器人属于三类医疗器械，技术壁垒高，是 AI+医疗机器人领域最具前景 的细分赛道之一，主要包括骨科手术机器人、血管介入手术机器人、腔镜手术 机器人等复健机器人通过与身体器官“协作”，提升患者康复质量，改善老年 人及残障人士生活质量。

04医疗信息化建设持续推进，智能化趋势渐显受政策监管、医疗协同和医院内部精细管理等内外因素要求，医疗信息化建设 快速发展2018 年起，政策层面对医疗信息化建设提出强制要求，信息化建设 纳入医院考核指标，电子病历、智慧医院服务和医院信息互联互通等信息化评 级体系建设对 AI 赋能医院基建提出具体要求，而分级诊疗、医联体建设进一步 凸显医院信息化水平重要性，信息化程度成为衡量医疗机构水平的重要指标；带量采购、DGRs/DIP 医保控费、公立医院改革等措施则倒逼医院提升内部经 营和管理效率，降本增效成为医院经营重要课题。

在内外因素共同驱动下，医 院信息化建设投入力度持续加大，而随着医院经营复杂度提高，智能化成为医 疗信息化建设新趋势智慧药房建设如火如荼，AI 提高药管效率智慧药房是一个软硬件结合的智能化药品管理系统，能实现药品的自动化存储、 调配、传送和发放，随着医院药品品种、数量迅速增加以及医疗服务质量标准 逐步提升，智能化药品管理系统应用广泛，成为医院降低运营成本、提升运营 效率和服务质量的重要手段。

在医疗物资智能管理系统产品线不断完善的背景 下，医院智慧药房建设也从自动化朝着“信息化、智能化”方向发展，基于深 度学习、视觉识别技术，AI 智慧药房能够实现智能存储-智能补药-智能发药-智 能复核一站式发药流程，相比传统自动发药机，能进一步提升发药效率和准确 率。

AI 驱动智慧病案提升医院经营效率院内病历系统经历了手写病历、电子病历到智慧病案三个发展历程，手写病历 由于效率低、误差大基本停止使用，电子病历是医院信息化建设的核心，通过 数字化的方式获取、传输、储存、管理和调取临床医疗信息，电子病历在加强 院内信息化管理、消除信息孤岛实现区域医疗信息共享、加强病历质控等方面 具有重要作用，但在非结构化数据录入，数据质控等方面仍存在不足，同时传 统电子病历数据庞杂，在数据挖掘和再利用方面效果有限。

智慧病案是整合 AI 技术的升级版电子病历，利用 NLP 和深度学习技术，可以处理大量非结构化数 据，同时对诊疗过程进行全流程数据核查和质控，将分散化的电子病历进行规 范性重构，建立单病种数据库，辅助临床决策。

05AI 驱动医院管理向智能化、 一体化发展医管系统是利用数字化手段对医院内部运营和业务流程进行管理的信息系统， 传统的信息系统包括 HIS 系统、CIS 系统等，中国医院管理系统建设始于 20 世 纪 80 年代，随着人工智能技术和机器人技术的应用，医院管理逐渐从传统的数 字化向智能化发展。

智慧医疗则是在医院传统 HIS 和 CIS 系统基础上，以人工 智能技术为核心驱动，形成的覆盖临床诊疗、科研支持、医务管理、患者服务 等多个应用场景的医院综合性管理系统，包括临床辅助决策支持系统（CDSS）、 大数据科研分析平台、AI 病历内涵质控系统、智能预问诊系统和智能分诊系统 等多个模块，打通卫健、医院和医保信息流通，有效提高医院的智能化管理水 平。

医疗支付是院内产生数据最多，发生频率最高的活动之一，AI能提升医保付费 效率，增强监管能力，保障基金安全有效使用在DRGs/DIP 付费模式下，人工智能以患者诊疗过程中病历、费用结算和医院进销存数据为基础，对付费行为进行事前提醒、事中监控和事后稽核，对医保支付流程进行全面监控和评价， 提升医保使用效率，促进合理控费。

以 DRGs付费为例，通过AI智能分组器、AI异常费用预警和AI绩效考核等方式，有效提高DRG分组准确性，促进费用 合理使用，全面提升医院经营效率和基金使用效能在监管端，人工智能技术 克服医保审核人力不足等问题，有效增强医保监管和深度审核能力，AI赋能让医保审核纵深到临床场景，同时达到监管和促进诊疗的目的。

国富创新成立于2011年11月，2015年6月完成中国证券投资基金业协会登记备案（登记编号：P1015819），为私募股权、创业投资基金管理人国富创新以中国境内极具成长性的未上市高新技术企业为主要标的，投资于新能源、新材料、半导体、人工智能、生物技术等重点行业。

成功投资案例包括华灿光电（已上市）、瑞联新材（已上市）、美新半导体（MEMS芯片独角兽企业）、高景太阳能（硅片研发领军企业）等【免责声明】公众号所载内容来源于网络，版权归原作者或机构所有，部分文章推送未能与原作者或机构取得联系，若涉及版权问题，请通过微信公众号后台联系我们。

公众号所载内容不代表我司观点，不构成任何投资建议或销售邀约，不涉及任何商业合作

免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186