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雷达卡
本篇报告核心解决以下问题：1）AI、AIGC当下发展处于什么阶段？AI+医疗行业发展历程如何？2）AI在医疗产业链的应用能力如何？生成式AI如何赋能医学影像、药品研发、医疗信息化及其他服务领域？3）AIGC+医疗产业链投资机会有哪些？
1、AI+医疗行业发展历程
AI及AIGC发展历程：人工智能从理论发展分为四个阶段：规则导向、机器学习、深度学习、自主学习阶段，目前处于深度学习阶段；从应用成熟度可分为三个阶段：弱人工智能阶段（ANI）、强人工智能阶段（AGI）、超人工智能阶段（ASI），目前处于ANI阶段；从应用类型可分为四种：感知式AI与分析式AI应用较成熟，决策式AI近年来发展迅速，生成式AI迎来突破。生成式AI，即AIGC，较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本，未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造。此外，AIGC将赋能多领域，加速人机共生的建设，迎接更多机遇与挑战。
AI+医疗行业发展历程：2000年-2015年国外研究聚焦临床知识库之外的AI应用，如手术机器人、电子病历等，而中国仍以更多类疾病的医学专家系统为主，发展相对缓慢；2016年起，国内AI+影像行业快速发展，CDSS产品逐渐成熟；2018年之后，国内AI+医疗进入稳定发展阶段，智慧病案等产品陆续推出，国产手术机器人研究加速。
AI+医疗行业商业模式：1）医疗器械类包括AI医疗影像、CDSS及AI医疗机器人，其中AI医疗影像领域受监管政策及资本支持等因素驱动而快速增长，所在赛道商业模式较为丰富，据艾瑞咨询预测，2023年AI医疗影像市场规模将首次超越CDSS，成为AI医疗核心软件中市场占有率最高的产品；2）非医疗器械类包括AI药品研发、医药数据平台、智慧病案及AI在线诊疗。
2、AI在医疗产业链中的应用能力及展望：
①AI+医疗之医学影像领域：
生成式AI在筛查及辅诊之上拓展更多应用场景：国内AI+医学影像主要应用于辅助临床诊断和早期筛查，核心为计算机视觉和深度学习。生成式AI模型将主要应用于1）通过图像生成模型加强医学影像的质量和生成效率，有利于打破影像设备成像原理和技术限制，降低不当操作从而造成误诊、漏诊的概率；2）快速生成大量合成医学影像，用于训练机器学习模型、打破在罕见疾病领域及特定成像技术中的真实医学影像数量有限的限制：3）可利用临床数据预测疾病进展，生成全生命周期的个性化诊疗报告。
建议关注已拥有获批上市AI+医学影像产品的公司：多款AI+医学影像产品获批第三类医疗器械，相关技术与产品性能趋于稳定，推动AI医学影像发展加速。2020-2022年5月，中国共计32款产品取得医疗器械三类证而获批上市，其中眼底与肺部两个分类的获批产品较多，侧面证明AI医疗影像产品技术及性能趋于稳定，达到市场准入要求，后续将继续从应用过渡到商业化，建议关注已拥有获批上市产品的公司如乐普医疗、迈瑞医疗、鹰瞳医疗、腾讯医疗等。
②AI+医疗之药品研发领域：
药物研发周期↓、研发成本↓、研发成功率↑，利用生成式AI设计新型分子或蛋白质类药物：1）目前AI制药企业布局集中于药物发现及临床前研究环节，药物发现分为靶点发现及验证及候选化合物发现，从技术上来看，虚拟筛选和端到端的化合物生成分别代表AI在效率和创新上的优化效果。据TechEmergence报告显示，AI制药与传统制药流程相比，研发周期缩短约40%-60%，研发成功率提升至14%，AI研发每年可为药企节约540亿美元；2）2022年7月，DeepMind公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）利用AI系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖地球上所有已知蛋白质；与AlphaFold针对已知蛋白质序列预测蛋白质结构不同，生成式AI模型可以生成全新的蛋白序列或结构，这将在较大程度上拓展用于药物研发的初始蛋白结构库，针对特定效果调整属性的生成，加速药品研发流程。
建议关注已布局AI制药的CXO企业及互联网平台：目前已布局相关AI业务的CXO企业包括药明康德、成都先导、药石科技、泓博医药等，已布局AI制药的互联网平台包括腾讯、阿里巴巴、华为、百度、平安科技等。
③AI+医疗之医疗信息化领域：
国内医疗信息化快速发展，商业模式多样化，AI在院内信息化中的应用场景较为多元：1）国内各医疗信息化系统加速应用，助力降本增效，行业入局者主要包括医疗硬件企业、通用信息化企业、传统医疗信息化企业、新型医疗技术企业、互联网巨头、大型综合企业等，竞争格局较为分散；2）AI可赋能院内信息化较多应用场景，原有医疗信息化系统的产品升级包括智慧预约系统、智慧电子病历、单病种质控、不良事件预警；AI+院内信息化增量场景包括智慧病案、CDSS、智慧科研平台。
建议关注多领域布局的企业以及细分领域龙头：1）从业务布局的完整度来看，前四位分别是万达信息、卫宁健康、东华软件以及东软集团；2）电子病历是近年医疗信息化的主要竞争赛道之一，作为医疗信息化升级的重要抓手，电子病历应用水平评级促进市场快速增长，根据IDC数据，嘉和美康在国内电子病历系统市场连续八年排名第一。
④AI+医疗之其他服务领域：
1）谷歌推出医疗大型语言模型Med-PaLM 2，在医学考试问题上的表现相当于“专家”的水准，准确率超过85%，比前一代的结果高出18%，但由于医疗信息敏感性等问题，预计相关应用落地仍需一定时间；2）微软旗下Nuance推出面向医疗工作者的临床笔记应用程序，可在病人就诊后几秒钟内自动生成临床笔记草稿，由环境人工智能(ambient A.I.)和OpenAI最新模型GPT-4共同驱动，目前该应用已有超55万名医生使用；3）百度推出面向B端药企的垂类对话机器人GBIBot，实现文心一言与GBI专业数据库的有机结合，该应用目前仅面向药企等生物医药行业B端客户；此前百度于2023年2月完成对GBI的并购，作为中国医疗信息数据提供商，GBI拥有SOURCE全球药品数据库、METRIX研究人员数据库、DEVINT医疗器械数据库共三款数据库，百度与GBI在数据、算法、洞察、资源等多方位实现互补。
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