医药生物行业周报：医疗AI赋能医药产业新发展

医药生物 医疗AI赋能医药产业新发展 医疗AI深入医疗健康产业链各个环节 医疗健康是人工智能技术（AI）规模化应用的重要领域之一。目前人工智能技术已实现在疾病辅助筛查与诊断、临床治疗辅助决策、药物研发、医疗信息化等多个环节的全面渗透，应用场景十分广泛，触及医药行业从药品研发与生产制造到医院端诊疗等全产业链，有望提高医疗机构、医药公司的工作效率，提升患者就医体验和满意度。 作者 国内医疗AI市场规模大，应用场景有待提升 分析师：郑薇执业证书编号：S0590521070002邮箱：zhengwei@glsc.com.cn分析师：许津华执业证书编号：S0590523070004邮箱：xujh@glsc.com.cn 根据动脉网数据显示，2020年我国AI医疗市场规模约为66亿元，预计2020-2025年CAGR为39.4%，到2025年增长至349亿元。从国内AI医疗行业下游需求分布看，目前AI医疗在辅助侧及数据侧应用广泛，其中临床决策支持系统（CDSS）占比接近30%，技术相对成熟，通过整合临床知识、患者数据和最佳实践，有效提高诊断准确性、改善医疗质量。未来AI医疗应用将更注重实用侧，包括AI医疗影像、辅助诊断、AI制药等。 AI影像与AI制药迎来快速发展 AI影像：在肺结节等辅助诊断领域应用成熟，未来有望不断扩大覆盖范围，包括眼科、超声科、病理科、皮肤科、脑电图室等。随着市场需求不断增长、产品监管审批效率提升，预计2030年我国AI医学影像市场规模将达923亿元。AI制药：人工智能药物发现（AIDD）可实现候选药物分子从头设计，通过深度学习可实现分子优化、筛选、预测、分析等，从而在药物研发中降低成本、缩短时间、提高成功率，有望革新传统药物研发模式。 投资建议：关注技术布局领先及商业化能力强的公司 AI影像与诊断建议关注商业化能力较强以及软件服务可以搭载硬件设备进行销售的公司，如迈瑞医疗、联影医疗、金域医学等。AI制药建议关注管线丰富、研发进展较快、与药企合作紧密的企业，如药明康德等。CDSS关注具备自有语言模型、医院端合作基础较好、病历信息资源丰富的公司。 风险提示： 技术升级迭代不及预期；商业化进展不及预期；行业竞争加剧风险。 相关报告 1、《医药生物：mRNA疫苗为何迎来研发浪潮？》2024.03.172、《医药生物：政策引导医疗设备加速以旧换新》2024.03.14 正文目录 1.政策、资本、技术催化医疗AI关注度高涨...........................31.1政府工作报告定调重视AI+医疗发展.............................31.2科技巨头持续加注医疗AI投入.................................31.3技术升级为医疗AI应用奠定基础...............................42.我国AI医疗市场潜力大...........................................52.1临床决策支持系统应用最为成熟................................62.2AI医学影像未来成长空间大....................................82.3AI制药有望革新传统药物研发模式.............................123.他山之石：探路者IBM Watson“失败”警示录.........................143.1IBM对医疗AI的探索历程.....................................143.2Watson Health失败原因总结..................................164.投资建议：关注技术布局领先及商业化能力强的公司.................165.风险提示......................................................19 图表目录 图表1：英伟达2023年风投分布........................................3图表2：NVIDIA Clara：由AI助力的医疗健康解决方案.....................4图表3：Kimi智能助手支持200万字上下文...............................4图表4：Kimi Chat周度访问量（百万）..................................4图表5：2019-2025E中国医疗AI市场规模................................5图表6：2020年中国医疗AI行业下游应用领域分布........................5图表7：AI医疗不同项目在医院端的收费标准.............................6图表8：中国CDSS应用分析............................................6图表9：医疗人工智能Dr.Mayson的工作流程.............................7图表10：2019-2025年中国CDSS市场规模................................8图表11：国内CDSS产品商业销售渠道...................................8图表12：根据应用科室和数据形式分类..................................9图表13：InferRead CT Lung对比随访和筛查数据实现结节监测.............9图表14：InferOperate Thorax Planning三维重建图.....................10图表15：Airdoc-AIFUNDUS的使用流程..................................10图表16：2019-2030E中国AI医学影像市场规模..........................11图表17：2021年中国AI医学影像细分市场占比..........................11图表18：我国AI影像辅助诊疗产品获批情况（截至2023年3月31日）.....11图表19：生成式AI对生命科学各环节的作用及经济价值推动...............12图表20：AI驱动抗纤维化TNIK抑制剂研发流程..........................13图表21：与MNC合作的AI制药公司（部分列举）.........................13图表22：IBM Watson Health的发展历程................................15图表23：IBM Watson Health的诊断流程................................15图表24：部分AI相关医药上市公司列举................................16 1.政策、资本、技术催化医疗AI关注度高涨 1.1政府工作报告定调重视AI+医疗发展 3月5日上午，十四届全国人大二次会议开幕，李强总理作政府工作报告。2024年政府工作报告提出今年的工作任务，包括：深入推进数字经济创新发展。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。深入开展中小企业数字化赋能专项行动。 人工智能创新技术驱动医药全产业链发展能力持续提升。AI+医疗能够通过先进的人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，改善和增强医疗服务的多个方面，包括提高诊断准确性、优化治疗方案、预测疾病风险、提升医疗服务效率、加速药物研发、降低研发成本等，涉及医疗健康和生命科学产业链各个环节。 1.2科技巨头持续加注医疗AI投入 英伟达引领AI领域的风投。2023年英伟达投资了约11家人工智能基础设施提供商，包括数据分析公司Databricks、GPU云提供商CoreVave和大语言模型提供商Mistral AI SAS；以及生成式人工智能公司，如视频生成器Twelve Labs、聊天机器人创建者Cohere和机器人过程自动化初创公司Adept AI Labs。 资料来源：S&PGlobal MarketIntelligence，国联证券研究所 除了IT领域，英伟达投资的重点还包括将人工智能应用于医疗保健和生物技术的初创公司。其2023年投资了8家药物研发初创公司，包括Generate Biomedicines和Genesis Therapeutics，这两家公司都在使用人工智能发现新药；同时投资了手术机器人公司MoonSurgical和人工智能医学影像公司FlywheelExchange。 英伟达积极将AI应用于医药领域，有望成为未来发展的重要方向。在GTC大会上，与医疗保健/生命科学相关的活动将达90场，突显其对医药领域的重视。目前公司已经形成包括计算平台、软件及服务的NVIDIA Clara，可为医学影像、医疗器械、基因组学、药物研发等医疗健康和生命科学领域的AI解决方案提供强劲助力。 1.3技术升级为医疗AI应用奠定基础 随着GPT、Claude等大语言模型的逐步流行，国产大模型也正在逐步追赶，如阿里的通义千问、百度的文心一言。最近流行的Kimi智能助手自2023年10月初次亮相，凭借能够处理长篇幅内容，存储、记忆表现卓越等优势，帮助用户解锁多种新的使用场景，包括专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、一次性整理几十张发票、快速理解API开发文档等，获得了良好的用户口碑和用户量的快速增长。 资料来源：MoonshotAI公众号，国联证券研究所 资料来源：Similarweb，国联证券研究所 医疗垂类的大语言模型可以处理和理解复杂的医疗术语、临床报告、研究文献等，以便在医疗健康领域内提供准确的信息和支持，在提供医疗信息服务、辅助医生进行决策、改善患者体验等方面具有很大的潜力。目前国内医疗垂类大模型有MedGPT、华佗GPT、MedBench等。 2.我国AI医疗市场潜力大 人工智能+医疗与生命科学，是指以人工智能为核心干预技术手段介入传统的院内外医疗环节，从而产生相应软硬件产品的新型医疗应用技术。近年来，随着人工智能技术的加速成熟，其在医疗健康领域的应用场景不断丰富，为疾病检测、诊断及治疗模式带来深刻变革，为提升居民健康质量提供新方式。 随着数据互联互通建设的逐步完善以及认知智能技术的逐步成熟，我国AI医疗市场呈现高速增长态势。根据动脉网数据显示，2020年我国AI医疗市场规模约为66亿元，预计2020-2025年CAGR为39.4%，到2025年增长至349亿元。 从国内AI医疗行业下游需求分布看，目前AI医疗在辅助侧及数据侧应用广泛，其中CDSS（临床决策支持系统）占比最高，为29.8%。未来AI医疗应用将更注重实用侧，包括AI医疗影像、AI制药等。 资料来源：华经产业研究院，国联证券研究所 资料来源：动脉网，36氪研究院，国联证券研究所 AI医疗的商业模式较为多元化，包括将产品打包售卖给医疗机构，直接向患者用户收费、与保险公司合作等。在患者支付端，目前各省市医疗机构端关于AI医疗的服务项目数并不多，主要有宫颈细胞学计算机辅助诊断、计算机三维重建技术（3DE）和青光眼视网膜神经纤维层计算机图像分析等。未来随着AI医疗产品商业化进程不断推进，将会出现更多AI医疗收费项目。 2.1临床决策支持系统应用最为成熟 临床决策支持（Clinical decision support system，