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国内
产业头条
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发布日期:
2025/03/07
字号
行研:“AI医疗”产业链解析


01 产业链全景图


02 “AI+医疗”概念

DeepSeek在年初爆火后,给各大行业都带来了不小的冲击。DEEPSEEK通过多模型技术融合,在医疗领域展现出显著的应用潜力。其核心技术依托于深度学习和自然语言处理,致力于开发高效的智能工具,优化医疗工作流程。通过海量数据分析与挖掘,DEEPSEEK能够为医疗行业提供精准的智能决策支持。这 种技术不仅增强了医疗从业者的工作效率,还在一定程度上提高了患者的安全性和医疗质量。
当AI与医疗深度融合后,呈现出智能化、高效化、便捷化的显著特征。在智能化方面,借助大数据与人工智能可实现智能诊断,综合患者各类数据给出个性化方案;智能治疗能依据患者实时数据调整治疗策略;智能管理则可优化医疗资源配置。


03 AI如何实现赋能

03-1 AI赋能就医全流程

AI致力服务于医疗,具体体医疗的6个环节,概括起来就6个字:促、防、诊、控、治、康,如下所示:

03-2 AI赋能医疗产业全环节

包括上游的医疗基础材料、医疗耗材、人工智能软件,中游的医疗设备、诊断设备、康复设备,以及下游的医服端、用户端和研发端。医服端AI医生、辅助临床决策、智慧病历等应用用户端包括智能问诊、院外康复、远程手术等;研发端涉及预测和设计药物、院内医疗设备、医疗垂直大模型等。这种融合使得“患者+医生+工具”三方关系发生转变,有望推动医疗新范式的出现。

03-3 AI提升就医效率

目前,AI在医疗服务中的应用主要集中在提升医疗服务阶段环节的局部效率,但复合型及流程性任务是未来方向。在促进健康、预防疾病、诊断疾病、控制病情、治疗疾病和康复护理等环节,AI应用主要集中在其特定医疗服务节点,能够提升这些具体环节的效率和效果。


04 市场规模

近年来,AI医疗市场呈现出蓬勃发展的态势。《中国AI医疗产业研究报告》数据显示,2023年中国AI医疗行业规模已达到973亿元,其预计到2028年将进一步增长至1598亿元,2022-2028年间的年复合增长率为10.5%。
AI医疗市场的快速增长得益于人口老龄化和医护人员短缺的大环境。随着人口老龄化加剧,对医疗服务的需求日益增长。同时,医护人员数量的相对不足,使得通过AI技术缓解医疗资源供需矛盾变得尤为重要。AI在药物及疫苗研发、基因测序、医学影像、智能医院和医疗机器人等多个领域有着广泛的应用前景,能够提高医疗体系的效率,减轻医务人员的工作负担,并且加速药物和疫苗的研发进度,进而推动整个AI医疗市场的持续扩张。


05 政策端

2019年以来,国内相关部门关于AI在医疗领域的落地政策不断推出、不断细化。


06 下游应用领域介绍(相关龙头标的)


06-1  AI影像

由于老龄化大环境、医疗资源分配不均以及医学影像领域存在较大的缺口等原因,使得医学影像医生承担较大的医疗压力。
根据数据统计,2018年-2023年我国医学影像数据复合年增速在30%左右,而影像科医生复合年增速仅为4%,且以CT报告为例,影像科医生每天需要完成的阅片量在80-100份,一般来说,简单的CT影像阅片可能只需要几分钟,而复杂的病例可能需要更长的时间,可能需要花费30分钟或更长时间。医学影像医生面临较大的工作压力。

政策支持国产医学影像设备发展和人工智能应用,以解决医疗资源短缺问题。人工智能医疗应用场景广泛,随着拿证产品数量增多,整体市场规模初显。现阶段,AI医学影像在医院内、医院外以及出海等渠道均有商业落地产品,随着生态路线的逐渐建立,未来 AI医学影像市场规模将迎来高速增长。据亿欧智库相关统计,2023年 AI 医学影像市场规模为 24亿元,2030年将达到 137.4亿元,年复合增长率为 33.8%。 

AI 医学影像在临床应用中的接受度和使用率正在不断提高,未来有望成为临床诊断和治疗的重要辅助手段。从临床渗透率来看,《2023 年中国人工智能医学影像产品生态路线研究报告》预计2022-2024 年AI 医学影像临床渗透率将从2022 年的20%左右提升到2024 年的30-40%。国内企业在AI 医学影像领域的技术创新和市场拓展方面取得了显著进展。

AI影像核心标的:

联影医疗(688271):2024年发布医疗垂直领域基座模型“uAI影智大模型”,支持跨模态(影像+文本)联合训练,显著降低单病种AI开发成本;uAI影智大模型;与全球超35个国家的50多家机构合作,累计科研发文超1700篇,推动AI模型的迭代。

安必平(688393):安必平与腾讯AI Lab合作开发的宫颈细胞学人工智能辅助诊断系统已完成多中心的科研评价和临床试验。该系统通过AI完成大部分筛阴工作,显著提高了诊断效率和准确性,已标注视野图像超100万,标注细胞超260万,在9个医学中心的第三方测试中均有较高的特异度。

祥生医疗(688358):公司已取得“祥生SonoAI人工智能超声影像辅助诊断软件”、“乳腺疾病人工智能超声诊断软件”和“颈动脉人工智能超声诊断软件”3项软件著作权登记证书, SonoAI目前已经启动美国FDA注册工作 。

理邦仪器(300206):2024年3月,理邦仪器发布公告称与Global Health Labs, Inc合作开发以开发一款人工智能驱动的经济型手持超声设备,供中低收入国家的未经超声专业训练的社区级卫生工作者使用,以识别产前、围产期妇女的关键高危妊娠风险,估测胎龄等胎儿健康状况,帮助提升中低收入国家的妇女儿童健康水平。

迪安诊断(300244):2024年,迪安诊断与华为云正式签署AI健康管理合作协议,基于盘古大模型,共同开发基于健康管理领域的垂类模型,应用场景包括根据体检报告和可穿戴设备数据提供健康促进书和预测分析、疾病风险评估、功能医学检测后的AI报告解读等。 

达安基因(002030):旗下云康充分发挥互联网人工智能的软硬件资源优势,通过数字病理切片扫描及云端AI系统,为客户提供远程病理会诊服务及标准化病理科规划建设、远程病理会诊、区域病理中心构建、新技术平台建设、人才培养、学科建设等一体化解决方案。随着云康AI病理的不断发展,云康在两癌筛查及科室全面升级建设等方面的应用场景不断拓展。云康将持续聚焦智慧病理创新探索,推出更多AI病理服务,助力病理医生开展临床精准诊断。


06-2  AI基因测序

简介:

基因测序是对于脱氧核苷酸(DNA)通过基因测序设备进行其碱基排列顺序的测定。主要测定包括腺嘌呤,胸腺嘧啶,胞嘧啶和鸟嘌呤四种碱基的排列顺序,从而解读所蕴藏的DNA遗传密码。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性,个体的行为特征及行为合理,基因测序技术有助于锁定个人病变基因,提前预防和治疗。 
AI在基因测序领域的主要应用如下:
(1)提高测序效率与准确性:AI 算法能快速处理海量基因数据,识别基因序列中的模式和变异。如基于深度学习的算法对大量基因样本的分析速度远超传统方法。 
(2)助力疾病诊断:通过分析患者基因数据,AI 系统可预测疾病发生风险,识别疾病相关基因标记,在疾病发生前采取预防措施。对于已患病的情况,能辅助医生更准确地诊断疾病类型和严重程度。
(3)加速药物研发:AI 可分析基因数据预测药物疗效和副作用,模拟药物与基因靶点的相互作用,筛选有潜力的药物候选物,缩短研发周期,提高成功率,还能定制个性化药物治疗方案。

AI基因测序核心标的:

华大智造(688114):发布AI 大模型产品——αLabStudio 智能实验室管理平台,全面布局时空组学和单细胞组学。采用先进的机器学习和深度学习算法,能够处理大规模的实验数据,提供实时分析与可视化功能,帮助科研人员更高效地设计实验、分析结果,并在发现异常时快速调整实验条件。

贝瑞基因(000710):两大AI平台赋能基因测序报告解读,助力遗传病诊断及肿瘤检测。①NLPearl:遗传疾病人工智能临床决策支持系统NLPearl系统采用深度神经网络技术,结合患者临床表型和Enliven系统提供的变异位点注释信息,并采用知识推理技术,提示患者表型和基因型关系,对变异在不同个体上可能产生的影响进行合理评估。NLPearl能将百万人群基因大数据与人工智能技术相结合,对任意口语化的临床表型进行推断分析,准确率达90%以上。 ②CNVisi:CNV智能解读报告。CNVisi可利用人工智能深度学习算法,挖掘20+权威公共数据库、百万自有CNV大数据以及20多万份CNV-seq临床实践报告,构建7大临床解读知识库,精准注释解读。

华大基因(300676):打造“三位一体”的生成式生物智能范式。2024年9月,公司CEO赵立见在新品发布会上正式提出“生成式生物智能范式GBIALL”的全新理念,并发布面向临床的基因检测多模态大模型GeneT、面向用户的基因组咨询平台ChatGeneT,以及智能化的疾病防控系统13311i。


06-3  AI信息化辅助

临床决策支持系统助力病种质控, AIGC拉升效率。CDSS(临床决策支持系统)是一种计算机应用系统,主要通过运用相关的临床知识、患者基本信息以及病情信息,帮助医生加强医疗决策与行动,从而不断提高医疗诊断治疗的服务质量。
在临床人机交互使用中,AIGC将能够辅助工作流。基于底层算法和需求生成的文本、图片、等多媒体将辅助CDSS中的知识搜索、辅助问诊、病症解读、单病种质控等多种临床应用。 

在未来,AI与智能问诊的相结合,将大大提升就诊效率。

AI信息化辅助核心标的:

迈瑞医疗(300760):2024年12月14日,国产医疗器械头部企业迈瑞医疗在北京发布全球首个临床落地的重症医疗大模型——“启元重症大模型”。  腾讯混元大模型作为底座,经过医学文本数据训练,再通过模型量化蒸馏和压缩技术,让重症大模型落地。第一步:整合患者的海量数据,生成清晰的数字画像。第二步:用重症思维对画像进行深度分析,预测病情发展,提出干预建议。

金域医学(603882):ICL首个医检大模型 AI大模型“域见医言”2024 年 8 月,公司发布第三方医检行业首个医检大模型 “域见医言”。该模型不依赖特定大模型底座,能适应各类通用多模态大模型,且在通用语料基础上注入了超 20亿 Token 医检语料,可有效提升整体判读与识别的精准度。 

讯飞医疗科技(2506):智慧医疗生态系统,为临床医护和医院管理者提供多种医疗设备的融合、科室内信息互联互通。讯飞晓医 APP 在城市和农村地区均得到了广泛使用,累计安装量超 1500 万,用户好评率高达 98%。 同时,讯飞医疗的智慧影像解决方案包括影像云平台,可远程检索获得共享访问权限的其他医疗机构的医学影像数据,并协助实施分级诊疗制度。

京东健康(6618):2023年7月,基于京东集团的“灵犀”通用大模型,公司发布医疗大模型“京医千询”,作为行业内首个实物与服务相联通、知识与数据相融合的医疗大模型,京医千询整合了大量的临床实践指南、医学文献和专家知识,能快速完成在医疗健康领域各个场景的迁移和学习。京医千询在MedBench评测榜单中综合评分为92.4,排名第二(仅次于蚂蚁医疗大模型) 。


06-4  AI健康管理

AI健康管理涵盖多个领域:运动健康管理方面,以科学运动健康理论为核心,为运动爱好者给予更科学的健康指导;护肤健康管理基于个人肤质推荐有效成分,助力日常皮肤护理,提供高度个性化的服务;营养健康管理依据个人饮食评估,进行个性化的营养配比;慢性病健康管理结合用户自身健康状况,制定个性化健康干预措施和慢性病管理方案;睡眠健康管理借助人工智能算法分析用户睡眠状态与质量,经后台分析后反馈给用户,以延长深度睡眠时间;生命体征监测管理则通过对用户血液情况、心跳速率、血压及血糖等的监测,实时监控生命体征,全方位守护您的健康。

AI健康管理核心标的:

美年健康(002044):2024年8月,公司在2024 预防医学创新峰会上发布国内首款健康管理 AI “健康小美”,定位数智健管师,由美年健康、华为云与润达医疗三方合作研发,采用了华为盘古大模型与润达医疗大模型双重结构,能识别医疗场景中病历、体征、检验、心电、超声、CT、核磁等多模态数据,并能够精准理解数据的含义。 

乐心医疗(300562):目前以数字血压管理服务业务切入,以“远程智能监测设备+AI数字医生(结合心血管AI大模型)+健康管理师团队”为慢病患者提供长期可持续、科学有效的慢病管理服务。  


06-5  AI制药

AI 制药是指将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节,显著优化新药研发的效率及质量,降低临床失败概率及研发成本。应用在制药环节的AI 技术主要包括机器学习中的深度学习、大数据及自然语言处理,通过训练数据库内目标信息,搭建精准模型,实现药物分子的筛选、预测及分析、用药安全的试验、评估等研发目标。 
AI在制药环节的重要应用:

竞争格局:
当前国内外AI 制药市场的主要玩家主要有三类,即大型药企、AI 制药初创企业和互联网头部企业,其中大型药企又分为传统药企和CRO 企业。主要玩家如下所示:

市场规模:
根据MedMarketInsights 预测,2023 年全球AI 制药行业市场规模为12.93 亿美元,预计到2031 年,市场规模增长到85.02 亿美元,2022-2031 年复合增长率约为27.2%。
2021 年,在口罩驱动、资本加持下,国内Al 制药企业投产获取第一轮成效,预计2030 年市场规模将达到93.05 亿元。   

AI制药核心标的:

晶泰控股(2228):晶泰科技的药物研发业务聚焦于小分子和大 分 子 药 物 , 核 心 平 台 包 括 ID4Inno™ 药 物 发 现 系 统 和 XupremAb® 抗体发现平台。这些平台利用 AI 算法预测小分子药物的理化性质、生物活性及成药性,加速候选药物的筛选与优化,减少实验试错成本。 

泓博医药(301230):基于人工智能辅助下的计算机药物设计AIDD:利用人工智能进行新药设计除了可以大幅缩短新药的开发周期,有效提高成功的可能性,还能对药物的活性以及安全性等副作用进行有效的预测。人工智能与药物研发相结合应用的主要场景包括药物靶点预测高通量筛选、药物设计和药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性等重要特性的预测。 

成都先导(688222):公司聚焦DNA编码化合物库的设计与合成以及核酸药物的设计与优化,助力创新药开发,目前DEL库分子数量超1.2万亿,并进一步实现了服务的产品化,推出自助式筛选DEL产品OpenDEL®。


06-6  AI手术机器人

AI医疗机器人是在传统医疗机器人的基础上,加入了具备AI感知与认知技术的软件系统,可以帮助医生完成半自动化或全自动化的诊疗操作。AI医疗机器人都可分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人四类。其中前三类机器人更多地服务于临床应用,具有较高的临床价值。 

AI手术机器人核心标的:

微创机器人(2252):公司图迈于2022年1月27日获得NMPA批准上市(应用于泌尿外科),是国内首款亦是唯一一款由中国企业自主研发并获得上市的四臂腔镜手术机器人,从临床数据看,有效性不逊于达芬奇Si。同时图迈多学科、多中心注册临床试验于2021年10月启动入组,涵盖普外科、胸科、妇科等多领域,并于2022年4月完成临床试验。 另外,鸿鹄关节机器人THA、UKA适应症的注册临床即将开展,进展国内领先。





来源:飞跑的鹿


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