隨著自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的不斷演進(jìn)，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將越來越廣泛，涵蓋病理研究、藥物研發(fā)、基因檢測(cè)、疾病篩查、輔助診斷、影像分析、精準(zhǔn)醫(yī)療等幾乎所有醫(yī)療環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療水平提升、增加醫(yī)療服務(wù)可及性以及降低醫(yī)療成本。近期，DeepSeek的大幅降低訓(xùn)練成本，同時(shí)開源模式能夠?qū)崿F(xiàn)本地化部署，更好的保障數(shù)據(jù)隱私及安全性，更是加速推動(dòng)醫(yī)藥企業(yè)及醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁抱AI。

　　未來，隨人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和群眾醫(yī)療健康需求持續(xù)提升，AI醫(yī)療領(lǐng)域有望進(jìn)一步擴(kuò)容。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，2020年我國AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模約為66億元，預(yù)計(jì)2020-2025年CAGR為39.4%，到2025年增長(zhǎng)至349億元。

　　以下內(nèi)容我們就將聚焦AI醫(yī)療行業(yè)，對(duì)AI醫(yī)療所涉及的行業(yè)內(nèi)涵、現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈情況及發(fā)展前景等相關(guān)內(nèi)容展開梳理分析。當(dāng)前AI醫(yī)療行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀怎樣？驅(qū)動(dòng)AI醫(yī)療行業(yè)加速落地的因素有哪些？當(dāng)下市場(chǎng)火熱的DeepSeek的出現(xiàn)，又將給醫(yī)療行業(yè)帶來怎樣的變革？以及從產(chǎn)業(yè)鏈的視角，AI醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈情況如何？在當(dāng)前市場(chǎng)發(fā)展情形下，有哪些方向值得市場(chǎng)關(guān)注？相關(guān)企業(yè)發(fā)展情況如何？同時(shí)，基于進(jìn)一步發(fā)展的視角，AI醫(yī)療行業(yè)后續(xù)的發(fā)展空間有多大？立足以上問題，我們?yōu)榇蠹乙灰皇崂矸治觥?/p>

　　AI醫(yī)療，即人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，是指通過運(yùn)用一系列尖端的人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等，對(duì)醫(yī)療行業(yè)的各個(gè)方面進(jìn)行深入的智能化改造和管理升級(jí)。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅限于提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，還包括優(yōu)化資源配置、降低醫(yī)療成本、提升患者體驗(yàn)等多個(gè)維度。AI醫(yī)療的發(fā)展不僅推動(dòng)了醫(yī)療技術(shù)的革新，也為患者帶來了更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI醫(yī)療有望在未來解決更多的醫(yī)療難題，為全球健康事業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。

　　AI醫(yī)療影像是指利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，快速識(shí)別與分析醫(yī)學(xué)影像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的診斷與病灶識(shí)別的智能化方法。該領(lǐng)域技術(shù)成熟度較高，市場(chǎng)需求旺盛，且應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，涵蓋了從早期篩查到疾病診斷和治療監(jiān)測(cè)的全過程，未來有望不斷擴(kuò)大覆蓋范圍，包括眼科、超聲科、病理科、皮膚科、腦電圖室等。

　　AI醫(yī)療影像發(fā)展趨勢(shì)：橫向擴(kuò)張低覆蓋率的臟器市場(chǎng)，縱向構(gòu)筑診療一體化體系。自2020年7月，國家加速AI醫(yī)療影像三類醫(yī)療器械證審批和發(fā)放，主要的產(chǎn)品研發(fā)和應(yīng)用聚焦在心血管、肺部、腦血管、骨骼、眼底等幾個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。未來新老玩家將繼續(xù)開拓影像診斷的其他臟器市場(chǎng)，如乳腺、冠脈、肝臟等覆蓋率低、實(shí)用性強(qiáng)、臨床價(jià)值高的產(chǎn)品，以及提供多臟器一體化診斷服務(wù)；另一方面，影像治療類產(chǎn)品也將成為老玩家的聚焦的第二增長(zhǎng)曲線，構(gòu)建診斷治療一體化的服務(wù)體系。

　　AI醫(yī)療影像產(chǎn)業(yè)鏈上中下游協(xié)同發(fā)展。AI醫(yī)療影像領(lǐng)域上游主要由軟件開發(fā)商構(gòu)成，如聯(lián)影智能、推想醫(yī)療等，它們利用算力處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，開發(fā)針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景的用戶友好軟件系統(tǒng)，并通過與硬件設(shè)備融合、合作或直接銷售軟件實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。中游則匯聚了GE、西門子、邁瑞等傳統(tǒng)醫(yī)療硬件制造商，它們?cè)贏I軟件開發(fā)方面能力較弱且自主研發(fā)成本高昂，傾向于與軟件企業(yè)合作。例如，2021年GE醫(yī)療與多家軟件企業(yè)建立了戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，共同推動(dòng)醫(yī)療影像技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。

　　數(shù)據(jù)、算力、算法模型是核心技術(shù)壁壘，入院能力強(qiáng)的頭部企業(yè)優(yōu)勢(shì)顯著。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的積累、算力積累、算法開發(fā)與模型訓(xùn)練是技術(shù)層面的核心工作內(nèi)容，其中精準(zhǔn)標(biāo)注的大量圖像數(shù)據(jù)是算法改進(jìn)和訓(xùn)練的基礎(chǔ)。入院較強(qiáng)企業(yè)在于醫(yī)療結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)期合作中，受接受程度、中標(biāo)幾率以及獲取標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等多方面都具備顯著優(yōu)勢(shì)。

　　隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域正展現(xiàn)出較大的應(yīng)用潛力。AI憑借對(duì)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，借助先進(jìn)的大模型技術(shù)，能夠顯著提升疾病診斷的準(zhǔn)確性。通過對(duì)各類臨床癥狀、檢驗(yàn)報(bào)告等數(shù)據(jù)的快速處理與分析，AI可以在短時(shí)間內(nèi)為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的診斷建議，大大縮短診斷所需的時(shí)間，從而提高診斷效率。

　　不僅如此，AI還能夠在疾病早期階段就發(fā)出預(yù)警。通過對(duì)患者長(zhǎng)期的健康數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，包括日常健康指標(biāo)、生活習(xí)慣等信息，AI可以敏銳地捕捉到身體細(xì)微變化所蘊(yùn)含的疾病風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，在疾病尚未出現(xiàn)明顯癥狀時(shí)，就提醒醫(yī)生和患者采取相應(yīng)的預(yù)防措施，為疾病的早期干預(yù)爭(zhēng)取寶貴時(shí)間。

　　在成本控制方面，AI的應(yīng)用有助于降低醫(yī)療成本。它減少了因人工診斷失誤可能導(dǎo)致的重復(fù)檢查、過度治療等額外費(fèi)用，同時(shí)提高了醫(yī)療資源的利用效率，讓有限的醫(yī)療資源能夠服務(wù)更多患者。

　　此外，AI還是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療和遠(yuǎn)程醫(yī)療的重要載體。在個(gè)性化醫(yī)療方面，AI依據(jù)患者的個(gè)體基因數(shù)據(jù)、疾病史、生活方式等多維度信息，為患者量身定制專屬的治療方案，使治療更加精準(zhǔn)有效。而在遠(yuǎn)程醫(yī)療領(lǐng)域，AI能夠輔助醫(yī)生遠(yuǎn)程診斷患者病情，打破地域限制，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者也能享受到優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，進(jìn)一步提升整體醫(yī)療服務(wù)的可及性和覆蓋范圍，大幅提高診斷效率和能力，為醫(yī)療行業(yè)帶來全新的變革與發(fā)展機(jī)遇。

　　AI醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人分為手術(shù)機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人、輔助機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人，2022年中國手術(shù)機(jī)器人和康復(fù)機(jī)器人占整體市場(chǎng)占比高達(dá)75%，其中，國外品牌產(chǎn)品占據(jù)超過80%的高端市場(chǎng)份額，國產(chǎn)替代空間廣闊。

　　AI手術(shù)機(jī)器人：依托AI圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)以及實(shí)時(shí)感知技術(shù)，手術(shù)機(jī)器人在術(shù)前憑借對(duì)醫(yī)學(xué)影像的深度分析，構(gòu)建患者個(gè)體化3D模型，為外科醫(yī)生制定精確手術(shù)策略。術(shù)中，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與力反饋控制技術(shù)，機(jī)器人能依據(jù)組織力學(xué)特性和手術(shù)進(jìn)程，自主規(guī)劃?rùn)C(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)亞毫米級(jí)精準(zhǔn)定位，完成復(fù)雜手術(shù)操作，同時(shí)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)整，保障手術(shù)安全性與高效性。

　　康復(fù)機(jī)器人：融合了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)采集患者的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)及生物電信號(hào)，如表面肌電信號(hào)、關(guān)節(jié)角度等，通過深度數(shù)據(jù)挖掘和自適應(yīng)控制算法，精準(zhǔn)評(píng)估康復(fù)訓(xùn)練效果，自動(dòng)調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)，實(shí)現(xiàn)康復(fù)訓(xùn)練的個(gè)性化、智能化與精準(zhǔn)化。其臨床應(yīng)用優(yōu)勢(shì)顯著，能替代醫(yī)師的機(jī)械重復(fù)操作，精準(zhǔn)控制治療過程，結(jié)合反饋系統(tǒng)和交互式設(shè)計(jì)，還支持遠(yuǎn)程及集中化康復(fù)治療，為患者提供全周期康復(fù)解決方案。

　　耗材及服務(wù)將成為手術(shù)機(jī)器人主要收入來源和競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。全球手術(shù)機(jī)器人收入結(jié)構(gòu)，短期以設(shè)備銷售為主，長(zhǎng)期耗材將成為主要收入來源。行業(yè)初期，由于機(jī)器人手術(shù)量未達(dá)到一定規(guī)模，手術(shù)機(jī)器人企業(yè)收入以機(jī)器人本身的銷售為主。未來手術(shù)機(jī)器人的商業(yè)模式，耗材及服務(wù)將成為企業(yè)的主要收入來源。

　　在醫(yī)療信息化數(shù)據(jù)平臺(tái)領(lǐng)域，先進(jìn)的信息技術(shù)能夠整合來自不同系統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，如醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）中的運(yùn)營(yíng)與管理數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)（LIS）中的實(shí)驗(yàn)室結(jié)果、影像存檔與通信系統(tǒng)（PACS）中的影像數(shù)據(jù)，以及電子健康記錄（EHR）等，共同構(gòu)建一個(gè)全面而統(tǒng)一的醫(yī)療信息平臺(tái)。提升了數(shù)據(jù)的可用性和互操作性，使得跨機(jī)構(gòu)、跨地區(qū)的數(shù)據(jù)共享和分析變得更加便捷。

　　臨床決策支持（CDSS）是一種利用人機(jī)交互的醫(yī)療信息技術(shù)系統(tǒng)，深度融合人工智能理論。它超越了傳統(tǒng)知識(shí)庫查詢模式，通過整合系統(tǒng)的臨床醫(yī)學(xué)知識(shí)庫與患者病歷信息，經(jīng)AI優(yōu)化構(gòu)建最佳實(shí)踐庫，據(jù)此為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的臨床診斷與治療決策支持，顯著提提升醫(yī)療決策的科學(xué)性與效率。CDSS已進(jìn)入規(guī)模化應(yīng)用階段，于三級(jí)醫(yī)院覆蓋面較廣，二級(jí)及以下公立醫(yī)院仍具備較大的市場(chǎng)潛力。

　　2017年之前：此階段為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)突破階段，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得重大突破，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)影像分析的進(jìn)步，AI算法在各類疾?。ㄈ橄侔⒎伟⑿难芗膊〉龋┑挠跋裨\斷中逐漸顯現(xiàn)出高于常人的準(zhǔn)確率，AI與醫(yī)療開始進(jìn)入初步結(jié)合階段；

　　2018-2022年：伴隨AI應(yīng)用的逐步深化，AI+醫(yī)療開始進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用階段。一方面，AI與硬件設(shè)備的結(jié)合逐步深化，部分診斷設(shè)備開始在無醫(yī)生監(jiān)督背景下運(yùn)行；另一方面，AI應(yīng)用領(lǐng)域逐步推廣，諸如健康記錄、個(gè)性化醫(yī)療、疾病預(yù)測(cè)與防控等多個(gè)領(lǐng)域也開始嘗試與AI模型結(jié)合，2020年起疫情的出現(xiàn)則極大加速了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地（圖像識(shí)別被廣泛應(yīng)用于新冠肺炎檢測(cè)識(shí)別）；

　　2023年至今：2023年大模型的出現(xiàn)對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的直接影響在于，過往AI應(yīng)用的精度得到了大幅提升。自2023年初GPT-4發(fā)布以來，醫(yī)療公司開始探索其在電子健康記錄分析、病人數(shù)據(jù)管理和醫(yī)療文獻(xiàn)綜述等方面的應(yīng)用。此后，在傳統(tǒng)AI應(yīng)用領(lǐng)域，大模型也開始展現(xiàn)出較傳統(tǒng)AI模型更高的預(yù)判精度，各行業(yè)龍頭對(duì)于AI+醫(yī)療投入力度持續(xù)加大。

　　1、全球人工智能解決方案市場(chǎng)處于快速發(fā)展階段，醫(yī)療保健板塊是人工智能最大的應(yīng)用領(lǐng)域

　　全球人工智能解決方案市場(chǎng)快速發(fā)展。近年來，人工智能大模型在數(shù)據(jù)、算法和算力等關(guān)鍵要素的共同推動(dòng)下，呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，從自然語言處理逐步擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)視覺、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域，增強(qiáng)了人工智能的泛化性、通用性，開啟了人工智能發(fā)展新范式。在技術(shù)進(jìn)步、有利的政府政策以及各行業(yè)需求增加的推動(dòng)下，全球人工智能解決方案市場(chǎng)正在快速發(fā)展。全球人工智能解決方案市場(chǎng)規(guī)模由2018年的433億美元增至2022年的1,395億美元，CAGR為34.0%，并預(yù)計(jì)將由2023年的1,870億美元進(jìn)一步增長(zhǎng)至2030年的14,142億美元，CAGR為33.5%。中國人工智能解決方案市場(chǎng)規(guī)模由2018年的35億美元增至2022年的139億美元，CAGR為40.8%，并預(yù)計(jì)將由2023年的185億美元進(jìn)一步增至2030年的1,683億美元，CAGR為37.0%。

　　人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，能夠?yàn)槎鄠€(gè)環(huán)節(jié)賦能。AI（Artificial intelligence）在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用潛力巨大，可以為生命科學(xué)研究、藥械研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像、輔助診斷、健康管理等多個(gè)環(huán)節(jié)賦能，有助于提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，改善患者的就醫(yī)體驗(yàn)，并推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)向智慧醫(yī)療新時(shí)代發(fā)展。

　　2、海外AI+醫(yī)療應(yīng)用逐漸向制藥領(lǐng)域深化，國內(nèi)AI+醫(yī)療更偏向于健康管理領(lǐng)域

　　當(dāng)前時(shí)點(diǎn)，海外AI+醫(yī)療應(yīng)用逐漸向制藥領(lǐng)域深化。近期英偉達(dá)于GTC大會(huì)上推出醫(yī)療保健項(xiàng)目GenAI，聚焦醫(yī)療場(chǎng)景的25個(gè)新的微服務(wù)（包括小分子建模工具、OpenFold蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)模型，以及與Recursi on開發(fā)的用于靶點(diǎn)和藥物發(fā)現(xiàn)的Phenom-Beta模型等），醫(yī)療保健是此次GTC大會(huì)重視度最高的行業(yè)，也是英偉達(dá)重點(diǎn)押注的下一個(gè)賽道。無獨(dú)有偶，美國制藥巨頭禮來公司宣布已經(jīng)與OpenAI達(dá)成合作，將利用大模型開發(fā)新型抗菌藥物。

　　國內(nèi)AI+醫(yī)療則更偏向于健康管理領(lǐng)域。美年健康24年初與潤(rùn)達(dá)醫(yī)療、華為云等達(dá)成合作，推出基于生成式AI的數(shù)智健管師——“健康小美”，期望能有效提升健康預(yù)防和疾病管理的效率，為個(gè)人和體檢機(jī)構(gòu)帶來全新的健康管理體驗(yàn)。除醫(yī)療類公司外，AI模型公司也在健康管理領(lǐng)域積極參與，商湯科技預(yù)計(jì)在2024年世界人工智能大會(huì)上推出自研醫(yī)療大模型，可幫助患者在院內(nèi)實(shí)現(xiàn)全流程高效就醫(yī)，并在院外化身患者的“隨身AI智慧健康管家”，實(shí)現(xiàn)全周期個(gè)人健康管理。

　　目前醫(yī)療AI的技術(shù)架構(gòu)已開始從深度學(xué)習(xí)向大模型方向轉(zhuǎn)移，2017年谷歌公司首次提出基于自注意力的Transformer架構(gòu)，奠定了預(yù)訓(xùn)練大模型的算法基礎(chǔ)；2018年基于Transformer的算法框架，谷歌和OpenAI分別搭建了GPT與BERT大模型，使得預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流。由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具備復(fù)雜性、多樣性和高維性，單一文本模態(tài)的技術(shù)應(yīng)用較為受限；而預(yù)訓(xùn)練大模型在單模態(tài)的基礎(chǔ)上演化出了語音、圖像、視頻等多模態(tài)，打通了自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺之間的壁壘，為醫(yī)療AI技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。

　　助力醫(yī)療產(chǎn)業(yè)升級(jí)的多模態(tài)AI大模型分為五個(gè)類別：圖學(xué)習(xí)大模型（LGMs）可用于預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、分析基因組學(xué)及設(shè)計(jì)藥物，助力制藥領(lǐng)域的藥物研發(fā)和生產(chǎn)工藝提升；語言條件多智能體大模型（LLMMs）可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診療、智能導(dǎo)診和手術(shù)機(jī)器人，助力醫(yī)療器械領(lǐng)域的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和智能化網(wǎng)絡(luò)升級(jí)；多模態(tài)大模型（LMMs）可用于識(shí)別醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)并挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力商業(yè)領(lǐng)域分析健康大數(shù)據(jù)，構(gòu)建信息化平臺(tái)；大型語言模型（LLMs）可用于回答醫(yī)學(xué)問題、提供醫(yī)學(xué)建議；視覺大模型（LVMs）及視覺-語言大模型（VLMs）可用于識(shí)別醫(yī)學(xué)圖像、生成圖像注釋，三類模型均可提供AI輔助診斷、AI輔助治療的醫(yī)療服務(wù)。AI大模型的應(yīng)用將極大提高醫(yī)藥產(chǎn)品質(zhì)量和醫(yī)療服務(wù)水平，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的智能化升級(jí)。

　　在產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程中，已誕生多款用于醫(yī)藥健康領(lǐng)域的AI大模型實(shí)例。LLaVA-Med是微軟公司推出的視覺-語言大模型，其利用Pubmed提取大量影像學(xué)圖像進(jìn)行醫(yī)學(xué)概念對(duì)齊，再使用GPT-4生成的醫(yī)學(xué)指令掌握開放性對(duì)話語義，模擬從零學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識(shí)的過程。LLaVA-Med可根據(jù)X光、CT、MRI等影像學(xué)圖像推測(cè)患者的疾病狀況，并針對(duì)圖像相關(guān)的問題生成自然語言回答；該模型可推動(dòng)AI輔助診斷領(lǐng)域的智能化升級(jí)，有效提高疾病診斷的精度和效率。

　　Med-PaLM2是谷歌公司研發(fā)的大型語言模型，用于回答醫(yī)學(xué)問題并給出專業(yè)建議。Med-PaLM2可通過多個(gè)路徑提升推理能力，針對(duì)醫(yī)學(xué)咨詢給出專家水平的答復(fù)，在接近90%的疾病、用藥、副作用等臨床相關(guān)問答方面優(yōu)于臨床醫(yī)生，同時(shí)獲得醫(yī)生和患者群體的高度認(rèn)可。Med-PaLM2的出現(xiàn)為醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域提供強(qiáng)大靈活的問答系統(tǒng)平臺(tái)，驅(qū)動(dòng)AI輔助治療的智能化升級(jí)。

　　國內(nèi)醫(yī)療AI大模型多處于研發(fā)內(nèi)測(cè)或定向體驗(yàn)階段，由于技術(shù)尚未成熟且醫(yī)療行業(yè)具備特殊性，AI大模型當(dāng)前的適用范圍較為受限，預(yù)計(jì)未來有較大的可拓展空間。其中靈醫(yī)智慧大模型是百度自研的大型語言模型，算法方面基于百度文心大模型，內(nèi)置多項(xiàng)增強(qiáng)技術(shù)提升準(zhǔn)確性和多樣性；算力方面基于百度智能云千帆算力資源，不斷進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化底層參數(shù)；數(shù)據(jù)方面使用Token訓(xùn)練語料，包括300萬例多模態(tài)影像數(shù)據(jù)、6億條健康科普內(nèi)容及70萬條臨床研究信息。靈醫(yī)大模型具備智能健康管家、智能醫(yī)生助手和智能企業(yè)服務(wù)三大解決方案，其中智能健康管家為患者提供導(dǎo)診、問診和健康咨詢等就醫(yī)引導(dǎo)；智能醫(yī)生助手為醫(yī)生提供臨床決策支持、病歷草稿生成和文獻(xiàn)速覽等工作幫助；智能企業(yè)服務(wù)為藥企提供運(yùn)營(yíng)助手、職業(yè)培訓(xùn)和創(chuàng)新營(yíng)銷等服務(wù)。靈醫(yī)大模型可滿足患者、醫(yī)生和企業(yè)客戶各自的需求，具備醫(yī)藥健康全產(chǎn)業(yè)鏈的支持能力。

　　AI智慧醫(yī)療的發(fā)展動(dòng)力主要源于信息技術(shù)的進(jìn)步、社會(huì)醫(yī)療需求的增長(zhǎng)以及政策的推動(dòng)。

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)使得醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠存儲(chǔ)和分析海量的患者數(shù)據(jù)，從而提供更精準(zhǔn)的診斷和治療建議。云計(jì)算平臺(tái)則為醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和共享提供了強(qiáng)大的支持，使得醫(yī)療服務(wù)更加靈活和高效。人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，正在被用于開發(fā)智能診斷工具、預(yù)測(cè)疾病發(fā)展趨勢(shì)以及個(gè)性化治療方案。

　　新的生成式AI帶來新市場(chǎng)空間。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大模型作為一種新興工具，專門用于處理和生成自然語言文本。這些模型通過集成高級(jí)文本情感分析等元信息，能夠極大地豐富神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)集，并實(shí)現(xiàn)信息的高度融合。特別是在數(shù)據(jù)量龐大且多元的醫(yī)療領(lǐng)域，大模型展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。從判別式AI向生成式AI的轉(zhuǎn)變，基于深度學(xué)習(xí)的影像AI本質(zhì)上屬于判別式AI，其分類效果依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。隨著注意力機(jī)制的突破和知識(shí)體系的引入，大模型以其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和龐大的參數(shù)量，展現(xiàn)出更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和生成能力。在醫(yī)療領(lǐng)域，判別式AI主要用于分類、檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)，核心在于判斷輸入數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)預(yù)定義類別，例如疾病類型或病變程度。而生成式AI則專注于生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似分布的新數(shù)據(jù)實(shí)例。理論上，成熟的生成式AI能夠超越判別式AI的應(yīng)用范圍，處理一些判別式AI難以應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景。例如，一個(gè)融合了醫(yī)學(xué)知識(shí)、病例數(shù)據(jù)和推理邏輯的生成式AI在影像識(shí)別上的實(shí)際效果，可能優(yōu)于僅基于深度學(xué)習(xí)的影像AI。

　　2、需求端：人口老齡化和慢性病患者數(shù)量的增加，導(dǎo)致對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)

　　智慧醫(yī)療能夠通過遠(yuǎn)程監(jiān)控、智能穿戴設(shè)備等手段，為老年人和慢性病患者提供更加便捷和連續(xù)的醫(yī)療服務(wù)。此外，智慧醫(yī)療還能夠通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)，減少醫(yī)療資源的浪費(fèi)。

　　醫(yī)療資源不足及公眾健康意識(shí)的提高，公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)對(duì)AI醫(yī)療的需求將顯著增長(zhǎng)。當(dāng)前，我國醫(yī)療資源的地域分布不均，城鄉(xiāng)之間、發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間的差異顯著。農(nóng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)療設(shè)施簡(jiǎn)陋，醫(yī)療人員短缺，難以滿足當(dāng)?shù)鼐用竦幕踞t(yī)療需求。與此同時(shí)，隨著人口老齡化的加速和公眾健康意識(shí)的增強(qiáng)，患者數(shù)量不斷增加，對(duì)醫(yī)療資源的需求持續(xù)上升，導(dǎo)致現(xiàn)有醫(yī)療資源更加緊張，醫(yī)院常常超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，患者等待時(shí)間延長(zhǎng)，就醫(yī)體驗(yàn)受到負(fù)面影響。同時(shí)通過健康科普宣傳，人們?cè)絹碓街匾暯】倒芾?，主?dòng)了解健康知識(shí)，追求健康生活方式，如定期體檢、合理飲食和適量運(yùn)動(dòng)。面對(duì)疾病，患者不僅期待傳統(tǒng)治療方法，更渴望獲得高效、精準(zhǔn)、個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。

　　AI醫(yī)療以其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力、數(shù)據(jù)處理能力和創(chuàng)新能力，為解決醫(yī)療資源不足提供了新途徑。在影像診斷領(lǐng)域，AI能夠快速準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生診斷，提升診斷效率；在臨床決策支持方面，AI能夠根據(jù)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)為醫(yī)生提供診斷建議和治療方案，幫助醫(yī)生做出更科學(xué)的決策，減少誤診和漏診；在健康管理領(lǐng)域，AI通過分析個(gè)人健康數(shù)據(jù)，為患者提供個(gè)性化的健康管理方案，實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)防和干預(yù)。這些優(yōu)勢(shì)使得公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)能夠在有限的醫(yī)療資源下，為更多患者提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)，滿足公眾不斷增長(zhǎng)的健康需求，因此對(duì)AI醫(yī)療的需求必將顯著增加。

　　智慧醫(yī)療作為一種創(chuàng)新的醫(yī)療模式，得到了政策上的支持和資金上的投入。同時(shí)，市場(chǎng)機(jī)制也在推動(dòng)智慧醫(yī)療的發(fā)展，隨著技術(shù)的進(jìn)步和成本的降低，智慧醫(yī)療解決方案的商業(yè)價(jià)值逐漸顯現(xiàn)，吸引了越來越多的投資者和企業(yè)參與其中。

　　自2016年起，我國就開始出臺(tái)政策，以促進(jìn)人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在從宏觀層面推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的快速發(fā)展，提升服務(wù)效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。這些政策旨在幫助醫(yī)院正確理解和應(yīng)用前沿技術(shù)，引導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速成長(zhǎng)。政策制定通常會(huì)依據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的當(dāng)前狀況和未來走向，制定具有前瞻性和指導(dǎo)性的政策。這些政策不僅指明了醫(yī)療信息化的總體目標(biāo)和分階段任務(wù)，還涵蓋了建設(shè)內(nèi)容、技術(shù)規(guī)范和實(shí)施步驟等核心要素。對(duì)于公立醫(yī)院而言，遵循政策要求是他們的首要任務(wù)。

　　政策與提效兩大購置動(dòng)力支持下，目前國內(nèi)已經(jīng)孕育了一大批醫(yī)療人工智能產(chǎn)品，嵌入了醫(yī)療領(lǐng)域中的絕大多數(shù)場(chǎng)景。

　　1、DeepSeek的技術(shù)突破，深度契合醫(yī)療行業(yè)實(shí)際需求，為商業(yè)價(jià)值釋放奠定基礎(chǔ)

　　結(jié)構(gòu)性矛盾如同深埋于醫(yī)療體系肌體內(nèi)的病灶，長(zhǎng)期困擾著全球醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而，危機(jī)往往也孕育著變革的契機(jī)。正是這些難以克服的結(jié)構(gòu)性矛盾，催生了對(duì)技術(shù)革命的迫切需求，而DeepSeek等新一代AI大模型技術(shù)的出現(xiàn)，恰逢其時(shí)。DeepSeek(深度求索)作為一家專注于人工智能技術(shù)研發(fā)的公司，其技術(shù)對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的影響。通過人工智能、大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，DeepSeek可以為醫(yī)療行業(yè)帶來多方面的變革和提升。DeepSeek立足于解決醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)、提升醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量的務(wù)實(shí)創(chuàng)新。

　　DeepSeek的技術(shù)突破，并非僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室層面，而是深度契合醫(yī)療行業(yè)的實(shí)際需求，具備極強(qiáng)的醫(yī)療適配性，為商業(yè)價(jià)值的釋放奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

　　DeepSeek通過智能化手段幫助醫(yī)生從海量數(shù)據(jù)中快速提煉關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療決策的飛躍。診斷效率的提升：DeepSeek能夠整合患者病史記錄、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果及影像學(xué)數(shù)據(jù)（如X光片、CT、MRI等），快速生成初步診斷路徑，為醫(yī)生提供“可能性排名+檢查建議”的智能化表格；急診中的應(yīng)用：在多發(fā)傷或復(fù)合傷場(chǎng)景中，DeepSeek能優(yōu)化急救資源分配，如手術(shù)室安排、搶救人員調(diào)配，提升急診成功率。

　　個(gè)性化治療方案優(yōu)化：DeepSeek結(jié)合患者的基因信息、生活習(xí)慣和病史，推薦精準(zhǔn)的藥物組合或聯(lián)合療法，并實(shí)時(shí)更新醫(yī)學(xué)指南（如2024年ESC心衰指南）；案例：在心衰治療中，DeepSeek可提醒醫(yī)生及時(shí)采用新型藥物（如SGLT2抑制劑），并優(yōu)化復(fù)雜患者的聯(lián)合用藥方案，減少不良反應(yīng)。

　　疑難病例的跨學(xué)科支持：DeepSeek整合多學(xué)科文獻(xiàn)與權(quán)威指南，輔助醫(yī)生解決罕見病或復(fù)雜病例的診斷難題；案例：骨科醫(yī)生可通過模型獲取手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及術(shù)后康復(fù)要點(diǎn)；在罕見病診斷中，DeepSeek結(jié)合多組學(xué)數(shù)據(jù)揭示疾病分子機(jī)制，為靶向治療提供依據(jù)。

　　科研與學(xué)術(shù)方面：從浩瀚文獻(xiàn)到高質(zhì)量論文的全流程賦能，DeepSeek以智能化能力提升醫(yī)生科研效率和學(xué)術(shù)成果質(zhì)量；文獻(xiàn)檢索與知識(shí)整合：DeepSeekV3模型基于海量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，快速提煉研究領(lǐng)域的前沿進(jìn)展和核心觀點(diǎn)，節(jié)省80%以上的文獻(xiàn)篩選時(shí)間；案例：腫瘤科醫(yī)生可快速掌握免疫治療領(lǐng)域的最新趨勢(shì)，集中精力設(shè)計(jì)創(chuàng)新臨床研究方案。數(shù)據(jù)分析與科研設(shè)計(jì)：DeepSeek支持多源數(shù)據(jù)整合分析（如影像、基因、隨訪數(shù)據(jù)），并勝任復(fù)雜統(tǒng)計(jì)學(xué)問題（如生存分析、Meta分析）；科研設(shè)計(jì)：模型可推薦研究類型、樣本量估算及統(tǒng)計(jì)分析方法，優(yōu)化設(shè)計(jì)科學(xué)性。論文撰寫與潤(rùn)色：DeepSeek-R1模型在邏輯推理和文本生成方面表現(xiàn)卓越，可優(yōu)化論文結(jié)構(gòu)、語言及摘要模板；案例：醫(yī)生可獲得詳細(xì)修改建議或直接生成優(yōu)化版本，非英語母語醫(yī)生還能借助DeepSeek翻譯高質(zhì)量英文稿件，提升國際影響力。

　　患者管理方面：從單向溝通到雙向互動(dòng)的智能化轉(zhuǎn)型，DeepSeek推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)向智能化、個(gè)性化的雙向互動(dòng)模式轉(zhuǎn)型。醫(yī)學(xué)概念的通俗化解釋：通過自然語言處理，DeepSeek將復(fù)雜醫(yī)學(xué)術(shù)語轉(zhuǎn)化為患者易懂的語言，減少信息不對(duì)稱；案例：兒科醫(yī)生可用模型解釋疫苗接種的必要性，提升家長(zhǎng)意愿。個(gè)性化隨訪與康復(fù)計(jì)劃：DeepSeek根據(jù)患者病情階段定制隨訪提醒和康復(fù)方案，指導(dǎo)術(shù)后康復(fù)訓(xùn)練并預(yù)警可能并發(fā)癥。跨年齡層溝通策略：DeepSeek生成差異化溝通內(nèi)容。老年患者：簡(jiǎn)潔語言和大字體用藥指南；兒童患者：互動(dòng)式健康科普故事或動(dòng)畫，寓教于樂。

　　醫(yī)療管理與教學(xué)方面：效率提升與模式創(chuàng)新的雙重突破。醫(yī)院流程優(yōu)化：DeepSeek分析就診流程數(shù)據(jù)，識(shí)別瓶頸并提出改進(jìn)建議，如優(yōu)化排班、縮短等待時(shí)間；案例：急診科通過動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析調(diào)整人員配置，提升救治效率。醫(yī)學(xué)教學(xué)升級(jí)：DeepSeek自動(dòng)生成符合最新指南的培訓(xùn)課件，并設(shè)計(jì)模擬案例，確保內(nèi)容權(quán)威性和時(shí)效性；個(gè)性化教學(xué)：根據(jù)學(xué)員進(jìn)度調(diào)整內(nèi)容和難度，提升教學(xué)效果。

　　通過深度整合DeepSeek等智能化工具，醫(yī)生群體有望在工作效率的顯著提升與專業(yè)技能的持續(xù)深耕之間，找到最佳的平衡點(diǎn)，最終為每一位患者提供更加優(yōu)質(zhì)、更加高效、更加人性化的卓越醫(yī)療服務(wù)，共同譜寫人類健康事業(yè)發(fā)展的新篇章。

　　2、DeepSeekAI的技術(shù)優(yōu)勢(shì)：四大路徑釋放商業(yè)價(jià)值，重塑醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)

　　DeepSeekAI的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將沿著以下四大路徑，逐步釋放商業(yè)價(jià)值，深刻改變醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的格局。

　　醫(yī)療資源分布式重構(gòu)：利用AI技術(shù)，構(gòu)建“區(qū)域中心+社區(qū)節(jié)點(diǎn)”的“1+N”分布式醫(yī)療服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層。基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)AI診斷終端普及：在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署AI診斷終端，提升基層醫(yī)生的診斷能力，實(shí)現(xiàn)常見病、多發(fā)病的就近診療，緩解大醫(yī)院就診壓力。私立醫(yī)院運(yùn)營(yíng)成本顯著降低：通過自動(dòng)化報(bào)告生成、智能分診等AI應(yīng)用，私立醫(yī)院運(yùn)營(yíng)成本有望降低22%，提升運(yùn)營(yíng)效率和盈利能力。

　　制藥工業(yè)范式革新：DeepSeekAI技術(shù)將滲透到藥物研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，革新制藥工業(yè)范式?；衔锖Y選效率指數(shù)級(jí)提升：利用AI技術(shù)，將化合物篩選效率提升40倍，大幅縮短新藥研發(fā)周期。臨床試驗(yàn)患者精準(zhǔn)匹配：AI技術(shù)可以將臨床試驗(yàn)患者匹配精度提高至89%，縮短研發(fā)周期6-8個(gè)月，加速新藥上市進(jìn)程。藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)加速：利用AI分析生物數(shù)據(jù)和分子結(jié)構(gòu)，加速藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和藥物分子設(shè)計(jì)，為新藥研發(fā)提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：AI能夠優(yōu)化臨床試驗(yàn)方案，提高試驗(yàn)效率和成功率，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。藥物生產(chǎn)工藝優(yōu)化：AI可以用于優(yōu)化藥物生產(chǎn)工藝，降低生產(chǎn)成本，提高藥品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

　　健康管理服務(wù)升級(jí)：以Deepseek為基座的大模型AI技術(shù)將推動(dòng)健康管理服務(wù)從被動(dòng)式、粗放式向主動(dòng)式、個(gè)性化、精細(xì)化升級(jí)。心血管事件風(fēng)險(xiǎn)提前預(yù)警：通過可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，AI系統(tǒng)可以提前14天預(yù)警心血管事件風(fēng)險(xiǎn)，為用戶爭(zhēng)取寶貴的預(yù)防和治療時(shí)間。個(gè)性化健康方案動(dòng)態(tài)調(diào)整：AI系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶健康數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣，動(dòng)態(tài)調(diào)整個(gè)性化健康方案，調(diào)整頻率可達(dá)分鐘級(jí)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更有效的健康干預(yù)。主動(dòng)式健康監(jiān)測(cè)與干預(yù)：AI主動(dòng)監(jiān)測(cè)用戶健康數(shù)據(jù)，并在風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)前進(jìn)行干預(yù)，例如主動(dòng)推送健康提醒、預(yù)約體檢等。虛擬健康顧問：提供7x24小時(shí)在線健康咨詢和指導(dǎo)，解答健康疑問，提供情緒支持。

　　醫(yī)保支付體系優(yōu)化：DeepSeek將助力醫(yī)保支付體系實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理和智能化升級(jí)。精算模型精度大幅提升：AI精算模型可以納入10,000+臨床變量，將保費(fèi)定價(jià)誤差率降至0.3%，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和保費(fèi)定價(jià)。欺詐檢測(cè)系統(tǒng)挽回巨額損失：據(jù)案例顯示，AI欺詐檢測(cè)系統(tǒng)每年可挽回?fù)p失超過12億元，有效遏制醫(yī)保欺詐行為，保障醫(yī)保資金安全?；趦r(jià)值的支付模式：將支付與醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效果掛鉤，激勵(lì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更高質(zhì)量、更低成本的服務(wù)。動(dòng)態(tài)醫(yī)保目錄調(diào)整：利用AI分析藥物療效、成本效益等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整醫(yī)保目錄，提高醫(yī)保資金使用效率。

　　DeepSeekAI通過醫(yī)療資源重構(gòu)、制藥工業(yè)革新、健康管理升級(jí)和醫(yī)保體系優(yōu)化四大路徑，全面釋放商業(yè)價(jià)值。其技術(shù)助力基層診療能力提升和私立醫(yī)院效率優(yōu)化，加速藥物研發(fā)與生產(chǎn)流程，提升健康管理的精準(zhǔn)性與主動(dòng)性，同時(shí)優(yōu)化醫(yī)保支付模式，降低成本、提升效率，為醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)帶來高效、智能化的深刻變革。

　　基于大模型驅(qū)動(dòng)的AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、模型層與應(yīng)用層?；A(chǔ)層，除數(shù)據(jù)服務(wù)外，芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域與其他行業(yè)共通，而醫(yī)療數(shù)據(jù)由于其特殊性，數(shù)據(jù)開放度較低，獲取存在一定壁壘，其數(shù)據(jù)的確權(quán)與流通問題尚待解決；模型層，AI算法、框架需要長(zhǎng)期的研發(fā)投入，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭均在加速布局，大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越發(fā)廣泛，解決了一些關(guān)鍵問題；應(yīng)用層，應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測(cè)。

　　大型科技公司基于自己的通用大模型，開發(fā)垂直化服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行賦能，主要代表公司有英偉達(dá)、英特爾、騰訊、百度、阿里等等，比如英偉達(dá)推出了生物醫(yī)藥基礎(chǔ)模型云服務(wù)平臺(tái)BioNeMo，提供生成式化學(xué)、蛋白質(zhì)語言和結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)相關(guān)開源模型，可以進(jìn)行蛋白質(zhì)、DNA和生物化學(xué)數(shù)據(jù)處理，從而加速藥物研發(fā)。醫(yī)藥類企業(yè)具有豐富的生物醫(yī)學(xué)行業(yè)數(shù)據(jù)、用戶資源和細(xì)分領(lǐng)域?qū)I(yè)能力，以調(diào)用接口或基于開源模型自研的方式切入，微調(diào)改進(jìn)自身產(chǎn)品或開發(fā)智能化產(chǎn)品。如FermaAI、Nuance、Wondercise集成Chat-GPT等模型，提供更加快捷智能的生物技術(shù)及制藥咨詢、自動(dòng)生成病例、醫(yī)學(xué)文檔處理、個(gè)人健康管理功能。

　　應(yīng)用層，大模型的應(yīng)用使得多個(gè)領(lǐng)域的新場(chǎng)景涌現(xiàn)，按成熟度由高到低為生命科學(xué)研究領(lǐng)域、藥械研發(fā)領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)影像和圖像領(lǐng)域、醫(yī)療問答和智能問診領(lǐng)域、輔助診療和臨床決策領(lǐng)域、個(gè)人健康管理領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)教學(xué)領(lǐng)域。

　　生命科學(xué)研究領(lǐng)域：AI大模型在該領(lǐng)域發(fā)展較為成熟，起步早，模型數(shù)量多，迭代發(fā)展快。例如，AI大模型可以完成蛋白質(zhì)語言理解和生成的任務(wù)，協(xié)助蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和從頭設(shè)計(jì)合成；可以賦能DNA/ RNA等生命組學(xué)計(jì)算，為病因推斷、疾病預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)醫(yī)療提供新思路；可以作為科研助手輔助生物醫(yī)學(xué)研究開發(fā)工作，優(yōu)化科研流程。由溫州眼視光國際創(chuàng)新中心(中國眼谷)開發(fā)的眼科專用大型語言模型EyeGPT，目前主要應(yīng)用于科研場(chǎng)景以及臨床醫(yī)療輔助等醫(yī)療相關(guān)內(nèi)容，已在研究性論文、病例報(bào)告生成、醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)文章潤(rùn)色、醫(yī)療文檔寫作等方面有較為成熟的落地，未來將進(jìn)一步向眼健康早期檢測(cè)和智能診斷場(chǎng)景拓展。

　　藥械研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用：AI大模型可服務(wù)于藥品和器械從研發(fā)到上市的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗(yàn)、注冊(cè)申請(qǐng)、上市后再評(píng)價(jià)等，實(shí)現(xiàn)提速降本增效。例如，AI大模型可助力藥物研發(fā)早期階段，可以協(xié)助進(jìn)行分子性質(zhì)預(yù)測(cè)和靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)；可以助力藥械注冊(cè)和審評(píng)自動(dòng)化，提升藥械企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的辦公效率；可與生物醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，驅(qū)動(dòng)行業(yè)信息咨詢服務(wù)新發(fā)展。通義醫(yī)療行業(yè)大模型由阿里云研發(fā)，是以通義生成式語言大模型為基底，在通義Qwen整體訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過3萬億tokens基礎(chǔ)上，融入海量醫(yī)學(xué)知識(shí)文獻(xiàn)與醫(yī)療數(shù)據(jù)所訓(xùn)練出來的行業(yè)大模型。通義行業(yè)大模型通過API與交互式問答形式提供服務(wù),并提供用于模型二次訓(xùn)練與評(píng)測(cè)的完整操控平臺(tái)，已經(jīng)開始在行業(yè)應(yīng)用層面探索落地。

　　醫(yī)學(xué)影像和圖像領(lǐng)域：在該領(lǐng)域，AI大模型可以輔助醫(yī)學(xué)影像診斷分析，并可自動(dòng)生成影像診斷報(bào)告。大模型基于醫(yī)學(xué)影像的圖文對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，可以將視覺理解與文本知識(shí)相結(jié)合，以對(duì)話方式解釋醫(yī)學(xué)圖像，回答相關(guān)問題。近期，深睿醫(yī)療顱內(nèi)動(dòng)脈瘤CT造影圖像輔助檢測(cè)軟件通過創(chuàng)新通道獲批NMPA三類證，成為國內(nèi)首個(gè)創(chuàng)新人工智能顱內(nèi)動(dòng)脈瘤CT檢測(cè)系統(tǒng)。本次獲證的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤AI產(chǎn)品也是深睿醫(yī)療Deepwise MetAI智慧影像&大數(shù)據(jù)通用平臺(tái)中睿影輔助診斷系統(tǒng)的重要組成部分。結(jié)合睿影系列的ASPECT評(píng)分、頭頸CTA、腦灌注(CTP)、腦出血等多個(gè)系統(tǒng)，針對(duì)缺血性腦卒中和出血性腦卒兩大臨床應(yīng)用場(chǎng)景。

　　醫(yī)療問答和智能問診領(lǐng)域：AI大模型可以對(duì)話方式回答用戶的醫(yī)療健康問題并支持連續(xù)自由對(duì)話和多場(chǎng)景的功能，并且提升了問診類產(chǎn)品的準(zhǔn)確性和智能化程度。騰訊醫(yī)療大模型包括文案生成、智能問答、病歷結(jié)構(gòu)化和檢索、影像報(bào)告和輔助診斷等場(chǎng)景，為醫(yī)療決策全流程提供更精準(zhǔn)的輔助，助力患者就醫(yī)體驗(yàn)以及臨床醫(yī)生、藥劑師服務(wù)效率和質(zhì)量的雙向提升。此外，基于騰訊醫(yī)療大模型的家庭醫(yī)生助手能夠提升基層服務(wù)能力，暢通醫(yī)患溝通渠道，為醫(yī)生提供更加智能的簽約、咨詢、隨訪、宣教能力，也為居民提供精細(xì)化的健康管理。

　　輔助診療和臨床決策領(lǐng)域：AI大模型可以預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)，并生成診斷和治療建議，為臨床決策提供支持。百度靈醫(yī)大模型使用了千億tokens的訓(xùn)練語料數(shù)據(jù)，包括海量臨床脫敏數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、300萬+例多模態(tài)影像數(shù)據(jù)，6億+條健康科普內(nèi)容，70萬+臨床試驗(yàn)研究信息，實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)生助手從輔助診斷、病歷生成、文獻(xiàn)速覽等方面為醫(yī)生提供服務(wù)。

　　個(gè)人健康管理領(lǐng)域：個(gè)人健康管理領(lǐng)域大模型分布廣泛，模型種類眾多。提供的主要功能有：推動(dòng)個(gè)人健康管理邁向主動(dòng)化、個(gè)性化、智能化；提供營(yíng)養(yǎng)、運(yùn)動(dòng)輔導(dǎo)服務(wù)，多方面支持個(gè)人智能健康管理；提供更擬人化的情感疏導(dǎo)與支持，同時(shí)帶來心理健康評(píng)估、療愈的新工具；生成中醫(yī)藥處方或多維度中醫(yī)養(yǎng)生方案；智慧康養(yǎng)，滿足老年人陪伴、看護(hù)、社交娛樂等多樣化需求。由OPPO打造的運(yùn)動(dòng)健康助手依托健康知識(shí)圖譜訓(xùn)練的大型語言模型andesGPT，再結(jié)合健康大數(shù)據(jù)感知與分析技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)通用大模型的數(shù)據(jù)分析能力，打造運(yùn)動(dòng)健康領(lǐng)域的專屬解決方案。

　　醫(yī)學(xué)教學(xué)領(lǐng)域：模擬不同類型病人，通過提供及時(shí)反饋和個(gè)性化指導(dǎo)，提高學(xué)生知識(shí)和技能。Hippoc ratic AI產(chǎn)品將醫(yī)學(xué)理論知識(shí)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界情境，利用大模型的能力虛擬患者，完成和人類醫(yī)生的對(duì)話，其模擬的患者不僅具有不同疾病、性格、情緒和疾病史，還能為醫(yī)學(xué)生的臨床診斷技能提供反饋評(píng)價(jià)。Hippocratic AI主要提供了Patient simulator（類ChatGPT問答）和flashcard generator兩種功能。Patient simulator提供了心血管、呼吸、腸胃、肌肉骨骼、神經(jīng)學(xué)、內(nèi)分泌、腎臟、生殖8種模擬病人問答，并且在整個(gè)過程中病人還會(huì)表現(xiàn)出憤怒、急躁、焦慮等擬人化情緒，以幫助醫(yī)生適應(yīng)不同類型的病人。Patient simulator還提供了考試、筆記、病例錄入等學(xué)習(xí)功能。

　　從應(yīng)用端看，AI可與醫(yī)療領(lǐng)域各環(huán)節(jié)融合，提升效率，降低成本。其中，藥物發(fā)現(xiàn)、醫(yī)學(xué)影像和醫(yī)療信息化已展現(xiàn)出較大的潛力，或?qū)⑹俏磥鞟I醫(yī)療發(fā)展的重點(diǎn)方向。

　　AI助力藥物研發(fā)降本增效。藥物研發(fā)面臨高成本、長(zhǎng)周期和低成功率挑戰(zhàn)，研發(fā)1種新藥平均需要投入約26億美元，耗時(shí)12至15年，同時(shí)臨床試驗(yàn)成功率不足10%，其根源在于人體系統(tǒng)、疾病和傳統(tǒng)藥物研發(fā)過程高度復(fù)雜。

　　隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，特別是像ChatGPT和Deepseek等通用大語言模型，以及Sora等生成式AI，已經(jīng)在某些情況下展現(xiàn)出超越人類智能的能力，AI處理海量數(shù)據(jù)的能力有望克服傳統(tǒng)方法中的障礙，大幅加速并改善藥物研發(fā)過程。

　　顯著提高早研效率，后期開發(fā)待突破。當(dāng)前，AI制藥應(yīng)用主要集中在藥物早期發(fā)現(xiàn)階段，包括：藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)/確證、蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、核心分子生成、苗頭化合物生成/優(yōu)化和ADMET預(yù)測(cè)等，通過AI計(jì)算獲得初步候選建議，解決臨床前研究試驗(yàn)成本高、周期長(zhǎng)的問題。

　　但是，由于存在種屬/個(gè)體差異、后期數(shù)據(jù)公開少且質(zhì)量不一、評(píng)價(jià)參數(shù)多且復(fù)雜等問題，對(duì)于研發(fā)成本更加巨大的后期開發(fā)，包括：候選化合物成藥性優(yōu)化、藥理毒理、安全性/有效性等臨床前試驗(yàn)評(píng)價(jià)乃至臨床試驗(yàn)評(píng)價(jià)，AI應(yīng)用仍有很大進(jìn)步空間。

　　AI管線值得關(guān)注，新藥研發(fā)成功率有望翻倍。據(jù)智藥局統(tǒng)計(jì)，截至24年初，全球臨床1-3期AI藥物管線期臨床試驗(yàn)成功。

　　此外，據(jù)波士頓咨詢統(tǒng)計(jì)：截至23年底，AI藥物在I期臨床試驗(yàn)中，成功率高達(dá)80%-90%，遠(yuǎn)高于40%-65%的歷史行業(yè)平均水平；在II期臨床試驗(yàn)中，成功率為40%，仍處于歷史區(qū)間上限（30%-40%）；假定其Ⅲ期臨床成功率保持歷史行業(yè)平均水平，則新藥整體成功率將由5%-10%提升至9%-18%。

　　研發(fā)終將迎來“Deepseek”時(shí)刻，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)或?yàn)楹诵谋趬?。從TMDD到AIDD，真實(shí)試驗(yàn)和藥學(xué)專家的經(jīng)驗(yàn)直覺等“隱性知識(shí)”依然是新藥研發(fā)成功的基礎(chǔ)，對(duì)制藥來說AI仍是輔助而非顛覆。新藥研發(fā)面臨數(shù)據(jù)量少、體系和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等帶來的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性問題。同時(shí)，研發(fā)數(shù)據(jù)作為藥企核心資產(chǎn)，通常不會(huì)公開，即使公開也會(huì)埋沒大量的陰性數(shù)據(jù)，對(duì)AI模型建立構(gòu)成阻礙。

　　可以預(yù)見的是，未來AI競(jìng)爭(zhēng)更多在于數(shù)據(jù)，CXO和傳統(tǒng)藥企在經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)上具備優(yōu)勢(shì)，新興AI制藥企業(yè)更熟悉算法和平臺(tái)，二者聯(lián)合將是大勢(shì)所趨。

　　AI醫(yī)學(xué)影像可提升效率，市場(chǎng)需求迅速增加。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像行業(yè)面臨醫(yī)生資源不足且培養(yǎng)周期長(zhǎng)、影像數(shù)據(jù)解讀難度大/效率低等問題。AI醫(yī)學(xué)影像是利用人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像（放射學(xué)影像、超聲影像和病理影像等）進(jìn)行解析和分析，提升閱片效率，降低漏診和錯(cuò)診。

　　根據(jù)億歐智庫，2022-2024年，醫(yī)療機(jī)構(gòu)AI醫(yī)學(xué)影像項(xiàng)目中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)量從186個(gè)增長(zhǎng)至387個(gè)，AI醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用正不斷普及，醫(yī)療機(jī)構(gòu)需求也在快速增加。

　　上市產(chǎn)品以心腦血管&肺部疾病為主，國內(nèi)領(lǐng)先。根據(jù)弗若斯特沙利文，截至2024年6月，國內(nèi)已上市92款包含自動(dòng)檢測(cè)功能的AI醫(yī)學(xué)影像軟件（三類醫(yī)療器械）。從疾病領(lǐng)域看，心腦血管及肺部疾病合計(jì)占70%；而從獲批產(chǎn)品企業(yè)看，國內(nèi)企業(yè)占據(jù)絕對(duì)領(lǐng)先地位。

　　AI醫(yī)療信息化主要是運(yùn)用AI等技術(shù)手段，形成信息化智能管理模式，提升醫(yī)院的管理和診療效率以及患者的就醫(yī)體驗(yàn)，建設(shè)“智慧醫(yī)院”。其中，面向醫(yī)務(wù)人員的智慧醫(yī)療發(fā)展最為成熟，以電子病歷為核心，整合影像、檢驗(yàn)、臨床智能輔助診療等其他系統(tǒng)，建設(shè)互聯(lián)互通的信息系統(tǒng)。

　　電子病歷系統(tǒng)的建設(shè)主要圍繞政策指導(dǎo)展開，2018年國家公布EMRs應(yīng)用水平分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)將電子病歷系統(tǒng)分為了0-8級(jí)，全國醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用平均水平迅速發(fā)展。2024年，將電子病歷分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)修訂為智慧醫(yī)療分級(jí)評(píng)價(jià)新標(biāo)準(zhǔn)，新增“人工智能”要求，包括：方案推薦、輔助判斷、病歷輔助生成等內(nèi)容，AI醫(yī)療信息化落地將進(jìn)一步加速。

　　AI技術(shù)將賦能醫(yī)藥各產(chǎn)業(yè)鏈，包括疾病的輔助篩查與診斷、臨床治療輔助決策、藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)療信息化等方面，市場(chǎng)空間廣闊。相關(guān)人士認(rèn)為醫(yī)療AI未來更注重實(shí)用側(cè)，醫(yī)療影像、輔助診斷、AI制藥等逐步走向成熟期和商業(yè)化階段。

　　AI影像與診斷：圖像處理和識(shí)別等相關(guān)技術(shù)相對(duì)成熟，行業(yè)增長(zhǎng)受制于院內(nèi)AI醫(yī)療服務(wù)收費(fèi)項(xiàng)目數(shù)較少，因此商業(yè)化能力較強(qiáng)以及軟件服務(wù)可以搭載硬件設(shè)備進(jìn)行銷售的公司，或?qū)⒏鼮槭艿绞袌?chǎng)關(guān)注。

　　AI制藥：AIDD有望革新傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式，大大縮短藥物早期發(fā)現(xiàn)時(shí)間，管線豐富、研發(fā)進(jìn)展較快、與藥企合作緊密的企業(yè)，有望受益。

　　CDSS與醫(yī)療信息化：自然語言模型技術(shù)進(jìn)步有望解決結(jié)構(gòu)化病歷信息的難點(diǎn)，從而推動(dòng)CDSS進(jìn)一步發(fā)展，市場(chǎng)上已經(jīng)開發(fā)出語言模型、醫(yī)院端合作基礎(chǔ)較好、病歷信息資源豐富的公司，更易搶占先機(jī)，獲得發(fā)展機(jī)遇。

　　1、 衛(wèi)寧健康：發(fā)布面向醫(yī)療垂直領(lǐng)域的大模型WiNGPT，釋放AI增強(qiáng)的智能化產(chǎn)品能力

　　衛(wèi)寧健康科技集團(tuán)股份有限公司始于1994年，以“科技賦能，提升人們健康水平”為使命，業(yè)務(wù)覆蓋智慧醫(yī)院，智慧區(qū)域衛(wèi)生，互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康等，致力于成為“數(shù)字健康領(lǐng)域值得信賴的服務(wù)提供者”。集團(tuán)總部位于上海，遍布全國10個(gè)研發(fā)基地與20個(gè)分支機(jī)構(gòu)，服務(wù)6000余家醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)用戶，其中三級(jí)醫(yī)院用戶400余家。公司采用“1+X”戰(zhàn)略，涵蓋智慧醫(yī)院、智慧衛(wèi)生及互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)：智慧醫(yī)院：提供覆蓋醫(yī)院各類業(yè)務(wù)及日常管理的信息化產(chǎn)品，支持區(qū)域化信息共享與協(xié)同。智慧衛(wèi)生：以全域健康一體化中樞為核心，打造協(xié)同融合、數(shù)據(jù)聚能的全民健康基座，支撐醫(yī)療與公衛(wèi)協(xié)同、突發(fā)公衛(wèi)應(yīng)急及全民健康治理等場(chǎng)景?；ヂ?lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康：聯(lián)合醫(yī)院、醫(yī)保、商保及藥企，覆蓋醫(yī)療服務(wù)、健康管理、醫(yī)保風(fēng)控等環(huán)節(jié)，構(gòu)建三醫(yī)聯(lián)動(dòng)的閉環(huán)生態(tài)，推動(dòng)盈利模式從軟件實(shí)施向O2O及B+B2C拓展。

　　公司專注于研發(fā)、銷售和技術(shù)服務(wù)一體化，致力于提供醫(yī)療健康衛(wèi)生信息化解決方案，不斷提升就醫(yī)體驗(yàn)與健康水平。業(yè)務(wù)覆蓋智慧醫(yī)院、區(qū)域衛(wèi)生、基層衛(wèi)生、公共衛(wèi)生、醫(yī)療保險(xiǎn)及健康服務(wù)等領(lǐng)域，是中國醫(yī)療健康信息行業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)力的整體方案與服務(wù)供應(yīng)商。自2015年起，公司在夯實(shí)傳統(tǒng)醫(yī)療信息化業(yè)務(wù)的同時(shí)，積極布局“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”創(chuàng)新業(yè)務(wù)，形成“雙輪驅(qū)動(dòng)”戰(zhàn)略，并于2022年升級(jí)為“1+X”戰(zhàn)略?！?”指基于統(tǒng)一中臺(tái)的WiNEX系列產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)字化；“X”指通過衛(wèi)寧數(shù)字健康平臺(tái)WinDHP，構(gòu)建數(shù)字基座，推動(dòng)數(shù)字化產(chǎn)品、數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院及醫(yī)藥險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)等多元健康應(yīng)用場(chǎng)景，打造醫(yī)療數(shù)字化生態(tài)。

　　衛(wèi)寧健康2023年10月發(fā)布面向醫(yī)療垂直領(lǐng)域的大模型WiNGPT，該解決方案在第五代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器上以可以實(shí)現(xiàn)最佳性能運(yùn)行，運(yùn)行速度可加快6.3倍，加快了人工智能驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療信息整合解決方案的更好實(shí)施。2024年，為推進(jìn)醫(yī)療數(shù)據(jù)要素發(fā)展及落地，公司醫(yī)療大模型WiNGPT通過國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“深度合成算法”備案，《基于醫(yī)療大模型增強(qiáng)的臨床輔助決策》數(shù)據(jù)產(chǎn)品在上海數(shù)據(jù)交易所完成登記并上架；WiNEXCopilot病歷質(zhì)控助手、智能語音查房助手、病歷文書助手、超聲質(zhì)控助手等產(chǎn)品已在北京大學(xué)人民醫(yī)院、天津市海河醫(yī)院、上海市肺科醫(yī)院、上海市同濟(jì)醫(yī)院等項(xiàng)目中落地，充分釋放AI增強(qiáng)的智能化產(chǎn)品的能力。

　　為了擴(kuò)大不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的產(chǎn)品在安全性、可靠性、性能和兼容性等方面驗(yàn)證范圍，目前核心產(chǎn)品已完成上海信創(chuàng)綜合服務(wù)中心適配，并獲得上海信創(chuàng)工委會(huì)認(rèn)證。公司積極與華為、聯(lián)通、移動(dòng)、電信等企業(yè)加深信創(chuàng)合作，提升醫(yī)療信創(chuàng)云PG電子官網(wǎng)的良好兼容適配，推動(dòng)醫(yī)療信創(chuàng)云項(xiàng)目實(shí)踐落地并支撐業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行，助力醫(yī)療信創(chuàng)生態(tài)更加高效、可靠、安全的發(fā)展。

　　業(yè)績(jī)符合預(yù)期，體外診斷業(yè)務(wù)成收入第一大板塊。公司2024年前三季度營(yíng)業(yè)收入294.8億元，同比增長(zhǎng)8.0%，其中第三季度營(yíng)業(yè)收入89.5億元，同比增長(zhǎng)1.4%；歸母凈利潤(rùn)30.8億元，同比下滑9.3%。2024年前三季度公司收入分產(chǎn)品線%，占營(yíng)業(yè)收入的比重達(dá)38.7%，其中化學(xué)發(fā)光業(yè)務(wù)增速超過20%。醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)2024年前三季度收入為59.7億元，同比增長(zhǎng)11.4%，其中超聲高端及超高端型號(hào)增長(zhǎng)超過30%。生命信息與支持業(yè)務(wù)2024年前三季度收入為108.9億元，同比下降11.7%，其中種子業(yè)務(wù)微創(chuàng)外科增長(zhǎng)超過45%。

　　海外市場(chǎng)持續(xù)發(fā)力，高端客戶持續(xù)突破。2024年前三季度公司收入294.8億元，其中國際收入120.2億元，同比增長(zhǎng)18.3%。單三季度公司海外收入為41.1億元，同比增長(zhǎng)18.6%，按照區(qū)域拆分，單Q3歐洲市場(chǎng)收入同比增長(zhǎng)近30%，亞太區(qū)市場(chǎng)收入同比增長(zhǎng)超30%，拉美市場(chǎng)同比增長(zhǎng)近25%。公司海外收入維持較快增長(zhǎng)主要是由于持續(xù)突破海外高端戰(zhàn)略客戶和中大樣本量實(shí)驗(yàn)室，且種子業(yè)務(wù)包括動(dòng)物醫(yī)療、微創(chuàng)外科、AED等逐步放量。截至2024Q3公司在生命信息與支持業(yè)務(wù)的高端客戶超65家、體外診斷的高端客戶超200家、醫(yī)學(xué)影像的高端客戶超100家，并推動(dòng)高度客戶的橫向突破。

　　深耕智慧醫(yī)療，致力于“設(shè)備+IT+AI”智能醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)的搭建。公司的“三瑞”數(shù)智化方案持續(xù)升級(jí)迭代。“瑞智聯(lián)”：截至2024年前三季度公司在國內(nèi)實(shí)現(xiàn)裝機(jī)醫(yī)院超過1000家，國際市場(chǎng)累計(jì)簽單項(xiàng)目數(shù)量超過600個(gè)，其中前三季度國內(nèi)新增裝機(jī)近400家，國際新簽項(xiàng)目超過200個(gè)?！叭鹩霸?+”影像云服務(wù)平臺(tái)：截至2024年前三季度公司在國內(nèi)實(shí)現(xiàn)累計(jì)裝機(jī)14300套，其中前三季度新增裝機(jī)近3700套。智檢實(shí)驗(yàn)室：截至2024年前三季度公司已經(jīng)裝機(jī)醫(yī)院超過440家，其中80%為三級(jí)醫(yī)院。

　　成都先導(dǎo)成立于2012年，聚焦小分子及核酸新藥的發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化，是DNA編碼化合物庫（DEL）領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)。2021年9月，公司同騰訊AI Lab合作共同設(shè)計(jì)開發(fā)了一款分子骨架躍遷算法（GraphGMVAE），其篩選JAK1抑制劑結(jié)果已發(fā)表于ACS Omega上。

　　公司基于AI模型主要聚焦兩個(gè)方向的研究：利用已經(jīng)積累的DEL篩選項(xiàng)目的大量數(shù)據(jù)集，構(gòu)建靶點(diǎn)-萬億化合物的親和力預(yù)測(cè)模型，賦能高質(zhì)量苗頭化合物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)；聚焦AI分子生成和評(píng)估、高精度結(jié)合自由能計(jì)算以及AI成藥性評(píng)估，結(jié)合公司搭建的高效化學(xué)合成和高通量化合物檢測(cè)平臺(tái)，建設(shè)DEL+AI+自動(dòng)化的“設(shè)計(jì)-合成-測(cè)試-分析”（DMTA）分子優(yōu)化的能力平臺(tái)，干濕結(jié)合加速化合物優(yōu)化環(huán)節(jié)，賦能新藥優(yōu)化環(huán)節(jié)。

　　聯(lián)影智能是聯(lián)影醫(yī)療控股股東聯(lián)影集團(tuán)旗下的AI醫(yī)療公司，聯(lián)影集團(tuán)持股24.1%。聯(lián)影智能以全棧全譜的醫(yī)學(xué)影像AI賦能臨床、科研及影像設(shè)備。聯(lián)影醫(yī)療與聯(lián)影智能深入?yún)f(xié)同合作，已在全線設(shè)備產(chǎn)品中融入AI應(yīng)用，通過高效的診斷輔助和數(shù)據(jù)處理能力，優(yōu)化醫(yī)療設(shè)備的使用體驗(yàn)，并提升影像和放療設(shè)備性能及成像質(zhì)量。依托與聯(lián)影智能的業(yè)務(wù)協(xié)同，聯(lián)影醫(yī)療正從傳統(tǒng)設(shè)備制造商轉(zhuǎn)型為智慧影像解決方案提供商。聯(lián)影醫(yī)療將憑借“設(shè)備+AI”的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步鞏固行業(yè)龍頭地位，構(gòu)建更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

　　全棧全譜AI布局，多維度賦能醫(yī)療場(chǎng)景。聯(lián)影智能的全棧全譜醫(yī)學(xué)影像AI能力貫穿成像、篩查、隨訪、診斷、治療的完整工作流，覆蓋XR、CT、MR、MI等多模態(tài)場(chǎng)景。聯(lián)影智能的業(yè)務(wù)分為三個(gè)方向：賦能臨床：業(yè)務(wù)占比約60-70%，利用AI幫助醫(yī)生進(jìn)行臨床任務(wù)和決策，目前主要在影像科落地。截至2024年底，聯(lián)影智能已推出超100款醫(yī)療AI產(chǎn)品，共獲得12張NMPA三類證，21張NMPA二類證，13款應(yīng)用獲CE認(rèn)證，15款應(yīng)用獲FDA認(rèn)證。賦能科研：業(yè)務(wù)占比約20%，即協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行科研工作。賦能設(shè)備：業(yè)務(wù)占比約10%，即與聯(lián)影醫(yī)療合作，助力影像設(shè)備的智能化升級(jí)與性能提升。目前，在國內(nèi)影像AI的應(yīng)用方面，聯(lián)影智能具備較強(qiáng)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，其獲證數(shù)量遠(yuǎn)超GPS等國際同行。

　　軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，共建“設(shè)備+AI”一體化競(jìng)爭(zhēng)力。聯(lián)影醫(yī)療和聯(lián)影智能形成了軟硬件協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，引領(lǐng)全球“醫(yī)療設(shè)備+AI”的技術(shù)創(chuàng)新。例如，聯(lián)影智能將AI算法直接嵌入聯(lián)影醫(yī)療的影像設(shè)備，實(shí)現(xiàn)患者智能擺位、掃描參數(shù)智能優(yōu)化、圖像重建加速等功能，提升成像效率和質(zhì)量。相關(guān)人士認(rèn)為，AI可加強(qiáng)影像設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)力與議價(jià)能力，“影像診療+AI”帶來的市場(chǎng)增量將一部分體現(xiàn)在聯(lián)影醫(yī)療的設(shè)備收入中。目前，AI及智能化應(yīng)用已覆蓋聯(lián)影醫(yī)療的全產(chǎn)品線。憑借與聯(lián)影智能的協(xié)同合作，聯(lián)影醫(yī)療已形成“設(shè)備+AI”一體化競(jìng)爭(zhēng)力。在政策驅(qū)動(dòng)設(shè)備更新與AI應(yīng)用滲透率提升的背景下，聯(lián)影醫(yī)療的收入有望持續(xù)快速增長(zhǎng)。

　　公司調(diào)整股權(quán)激勵(lì)目標(biāo)，關(guān)注長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)。公司將2025年的營(yíng)業(yè)收入不低于128億元或歸母凈利潤(rùn)不低于12億元調(diào)整為營(yíng)業(yè)收入不低于115億元或歸母凈利潤(rùn)不低于6億元，將2026年的營(yíng)業(yè)收入不低于140億元或歸母凈利潤(rùn)不低于15億元調(diào)整為營(yíng)業(yè)收入不低于123億元或歸母凈利潤(rùn)不低于9億元。調(diào)整后的目標(biāo)符合現(xiàn)實(shí)要求，關(guān)注長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)。

　　公司深化AI布局，降本增效。美年健康持續(xù)推出專精特新體檢項(xiàng)目與健管服務(wù)，在此基礎(chǔ)上，公司與華為等合作發(fā)布國內(nèi)首個(gè)健康管理AI機(jī)器人“健康小美”，已在26家分院開啟重點(diǎn)功能使用，試運(yùn)營(yíng)效果良好。公司2024年推出“AI智能血糖管理創(chuàng)新產(chǎn)品”，采用“三師共管”模式，依托2.3億條數(shù)據(jù)支持的血糖管理系統(tǒng)，為每位用戶定制“一人一策”的專業(yè)個(gè)性化血糖管理方案。

　　公司抓住AI+醫(yī)療爆發(fā)機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)數(shù)智新質(zhì)生產(chǎn)力躍升。美年健康充分發(fā)揮預(yù)防醫(yī)學(xué)龍頭企業(yè)的價(jià)值，包括規(guī)模效應(yīng)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、多元化場(chǎng)景和20年的行業(yè)Knowhow積累，充分抓住AI+醫(yī)療爆發(fā)的市場(chǎng)機(jī)遇，利用大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)，從低頻單一的年度體檢服務(wù)升級(jí)成動(dòng)態(tài)持續(xù)的健康管家，降低個(gè)性化醫(yī)療、主動(dòng)健康服務(wù)的邊際成本。公司持續(xù)強(qiáng)化AI人工智能技術(shù)與醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域的深度賦能與創(chuàng)新應(yīng)用，做到醫(yī)療普惠，打造“健康中國”在AI時(shí)代的美年標(biāo)桿。

　　公司持續(xù)深化數(shù)據(jù)價(jià)值，“AI+醫(yī)療”賦能精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。公司充分發(fā)揮醫(yī)療健康數(shù)據(jù)流量?jī)?yōu)勢(shì)，深化數(shù)據(jù)價(jià)值。以扁鵲智能體檢管理SAAS云平臺(tái)、實(shí)驗(yàn)室信息管理LIS系統(tǒng)、影像歸檔和通信PACS系統(tǒng)為基礎(chǔ)，持續(xù)提升服務(wù)效率和客戶體驗(yàn)滿意度，構(gòu)建“體檢兩小時(shí)，服務(wù)365天”的健管新業(yè)態(tài)。發(fā)布AI智能銷售助手“美年小星”，輔助銷售人員提升接待能力與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率，強(qiáng)化專業(yè)能力與產(chǎn)品信息更新速度。

　　隨著數(shù)據(jù)互聯(lián)互通建設(shè)的逐步完善以及認(rèn)知智能技術(shù)的逐步成熟，我國AI醫(yī)療市場(chǎng)呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2020年我國AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模約為66億元，預(yù)計(jì)2020-2025年CAGR為39.4%，到2025年增長(zhǎng)至349億元。

　　從國內(nèi)AI醫(yī)療行業(yè)下游需求分布看，目前AI醫(yī)療在輔助側(cè)及數(shù)據(jù)側(cè)應(yīng)用廣泛，其中CDSS（臨床決策支持系統(tǒng)）占比最高，為29.8%。未來AI醫(yī)療應(yīng)用將更注重實(shí)用側(cè)，包括AI醫(yī)療影像、AI制藥等。

　　AI醫(yī)療的商業(yè)模式較為多元化，包括將產(chǎn)品打包售賣給醫(yī)療機(jī)構(gòu)，直接向患者用戶收費(fèi)、與保險(xiǎn)公司合作等。在患者支付端，目前各省市醫(yī)療機(jī)構(gòu)端關(guān)于AI醫(yī)療的服務(wù)項(xiàng)目數(shù)并不多，主要有宮頸細(xì)胞學(xué)計(jì)算機(jī)輔助診斷、計(jì)算機(jī)三維重建技術(shù)（3DE）和青光眼視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層計(jì)算機(jī)圖像分析等。未來隨著AI醫(yī)療產(chǎn)品商業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，將會(huì)出現(xiàn)更多AI醫(yī)療收費(fèi)項(xiàng)目。

　　根據(jù)ARK近期發(fā)布的《BigIdeas 2025》，利用人工智能來“操作”數(shù)據(jù)將顛覆診斷、藥物發(fā)現(xiàn)和治療，到2030年，整個(gè)行業(yè)的表現(xiàn)將提升幾個(gè)數(shù)量級(jí)。AI將徹底改變多組學(xué)工具、藥物研發(fā)、分子診斷，并顯著改善藥物的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。如AI將使DNA等生物信息的讀取和寫入成本分別降低100倍和1000倍；AI將使藥物開發(fā)成本降低4倍，并將研發(fā)投入的回報(bào)提高5倍；AI將使癌癥篩查的效率提高20倍，并且將市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大10倍；AI藥物的商業(yè)價(jià)值將比標(biāo)準(zhǔn)藥物高20倍，比同類最佳的精準(zhǔn)藥物高2.4倍。未來AI有望改變測(cè)序、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、化學(xué)合成等底層技術(shù)基礎(chǔ)，在藥物研發(fā)、癌癥診斷、疫苗開發(fā)、虛擬細(xì)胞、器官芯片、影像識(shí)別、數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，醫(yī)療將成為AI最為深遠(yuǎn)的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　人民網(wǎng) 黃鈺 陳葉欣近日，有網(wǎng)友稱河北省三河市多家商鋪更換招牌顏色，紅色等底色被“禁用”，一張招牌變?yōu)榫G色的蜜雪冰城照片廣泛傳播并引發(fā)熱議。4月8日至10日，人民網(wǎng)《人民直擊》記者走訪三河市燕郊高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)。

　　“這是一條適合新手徒步愛好者出行的好線路?！薄皫奕?，做親子徒步很合適?！薄暗搅思倨趤磉@里徒步要慎重，人很多，山上堵人，山下堵車的。平時(shí)來更合適。”……近日，成都龍泉山上的一條徒步旅行線路在社交平臺(tái)上火了。

　　特朗普又開始威脅：對(duì)墨西哥加關(guān)稅！關(guān)稅暴漲40倍，有美國電商撐不住了：一半雇員或被解雇！金價(jià)再暴漲！美債繼續(xù)波動(dòng)，是誰在拋售？

　　據(jù)新華社4月11日?qǐng)?bào)道，美國總統(tǒng)特朗普10日威脅說，如果墨西哥沒有按照美墨兩國間1944年的一份協(xié)議按量向美南部的得克薩斯州供水，將對(duì)墨實(shí)施包括懲罰性關(guān)稅在內(nèi)的制裁措施。

　　湖南壺瓶山突現(xiàn)“白晝?nèi)缫埂保苓吷虘簦洪L(zhǎng)這么大第一次見，天幕驟黯三分鐘需開燈照明#媒體精選計(jì)劃 #湖南 #壺瓶山 #商戶

　　#用簡(jiǎn)單的方法留住春天的味道 #擁抱春天的風(fēng)景 #吃糖果視頻大全兒童 #愛吃愛喝愛美食 #好吃又好玩的糖果 @熱點(diǎn)

　　二級(jí)演員程紅，被撤職！詳情披露：參加歐洲巡演期間，到巴黎、布魯塞爾、鹿特丹等地違規(guī)公款旅游

　　4月11日，蘭州市紀(jì)委監(jiān)委通報(bào)4起違反中央八項(xiàng)規(guī)定精神典型問題。其中披露，蘭州大劇院原院長(zhǎng)助理程紅，因存在違規(guī)公款旅游等問題，已被撤職。

　　剛剛，京東宣布：2000億元！盒馬、永輝等零售巨頭集體出手：幫助外貿(mào)企業(yè)擴(kuò)寬內(nèi)銷渠道

　　近日，商務(wù)部組織有關(guān)商協(xié)會(huì)、大型商超和流通企業(yè)座談，研究更好發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，幫助外貿(mào)企業(yè)擴(kuò)寬內(nèi)銷渠道。同時(shí)通過“內(nèi)外貿(mào)一體化”政策幫助外貿(mào)企業(yè)開拓國內(nèi)市場(chǎng)。在政策號(hào)召下，各家企業(yè)迅速行動(dòng)。

　　去年8月，廣東一名50多歲的女性小學(xué)教師被男友殺害一事引發(fā)網(wǎng)友的廣泛關(guān)注。4月9日，記者從被害女教師文女士?jī)鹤雨愊壬帿@悉，此案一審或?qū)⒂诮陂_庭。

　　受到特朗普關(guān)稅政策的持續(xù)沖擊，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三，歐洲主要車企的股價(jià)普遍下挫。當(dāng)前，英國、德國等多家車企已經(jīng)陸續(xù)宣布暫停發(fā)貨、閑置工廠等應(yīng)對(duì)措施。CNBC 蔣鈺：當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三，歐洲汽車巨頭的股價(jià)繼續(xù)受到了特朗普關(guān)稅政策影響，延續(xù)了近期的跌勢(shì)，截至收盤普遍下挫。

　　在閱讀此文之前，麻煩您點(diǎn)擊一下“關(guān)注”，既方便您進(jìn)行討論和分享，又能給您帶來不一樣的參與感，感謝您的支持文、編輯小婁2022年12月29日這天，消失在大眾視野許久的央視主持人朱軍在社交平臺(tái)上更新了一則內(nèi)容。