AI在医疗领域应用展望路演20250306

2025年03月06日20:04 关键词关键词 AI医疗诊断智能化健康管理大数据医疗服务ICL降本增效增值服务病理模型互联网医疗医疗设备精准匹配智能体自动化临床应用基因组学影像检查辅助质控 全文摘要全文摘要 自2024年11月14日，国家卫健委等三局联合发布卫生健康行业人工智能应用场景参考指引，明确了医疗服务管理、基层公共卫生服务、健康产业发展、医学教研科研四大领域的84个应用场景，展示了AI在医疗领域的广泛应用前景。AI技术不仅提升了诊断准确性，优化了服务流程，还增强了患者管理，通过在医疗设备如影像分析、智能穿戴设备上的应用，旨在提高诊疗效率、辅助医生决策，并改善患者体验。这一进展强调了AI在医疗行业的重要作用及其未来发展潜力，预示着医疗领域将迎来更加高效、精准和人性化的服务时代。 AI在医疗领域应用展望路演在医疗领域应用展望路演20250306_导读导读 2025年03月06日20:04 关键词关键词 AI医疗诊断智能化健康管理大数据医疗服务ICL降本增效增值服务病理模型互联网医疗医疗设备精准匹配智能体自动化临床应用基因组学影像检查辅助质控 全文摘要全文摘要 自2024年11月14日，国家卫健委等三局联合发布卫生健康行业人工智能应用场景参考指引，明确了医疗服务管理、基层公共卫生服务、健康产业发展、医学教研科研四大领域的84个应用场景，展示了AI在医疗领域的广泛应用前景。AI技术不仅提升了诊断准确性，优化了服务流程，还增强了患者管理，通过在医疗设备如影像分析、智能穿戴设备上的应用，旨在提高诊疗效率、辅助医生决策，并改善患者体验。这一进展强调了AI在医疗行业的重要作用及其未来发展潜力，预示着医疗领域将迎来更加高效、精准和人性化的服务时代。 章节速览章节速览 ● 00:00 2024年医疗年医疗AI在四大领域的应用前景与进展在四大领域的应用前景与进展2024年11月14日，国家卫健委、中药局及疾控局联合发布通知，明确了人工智能在卫生健康行业的四大领域84 个应用场景，包括人工智能加医疗服务管理、基层公共卫生服务、健康产业发展及医学教研科研。这些领域涵盖了诊疗、医药、医保、中医药管理、医院管理、健康管理、公共卫生服务、养老托育赋能、医用机器人、药物研发、中医药产业以及医学教学和科研。随着DS技术的突破，AI在医疗产业的应用进程显著加速，先前通知中列举的应用场景正逐步实现AI赋能。 ● 02:55 AI赋能医疗诊断与健康管理的前景与应用赋能医疗诊断与健康管理的前景与应用对话围绕AI在医疗诊断领域中的应用展开，强调AI赋能能够显著提升产品与服务的升级，促进企业降本增效。 AI的DS算法有助于大数据的整合应用，尤其在C端健康管理、疾病早筛及风险预测方面有巨大潜力。看好在数据积累和分析上有先发优势的企业，如华大基因和点诊断。AI在传统诊断领域主要推动自动化与智能化，包括智慧实验室建设和提升医生工作效率的软件应用。此外，AI还赋能院外市场，如C端健康管理中的血糖管理，提供全程智能化病程管理服务。 ● 05:52 ICL领域中领域中AI应用的价值与影响应用的价值与影响ICL领域通过AI 应用实现了三方面的价值：一是对外服务层面，通过智能体应用提高客户粘性和赢单率，如金域和迪安发布的智能模型在一线项目咨询、智慧报告解读等场景提供交互式服务；二是在内部运营层面，通过AI的数字化解决方案实现实验室自动化智能化，达到降本增效的目的；三是数据价值转化，ICL企业积累了大量复杂疾病诊断的多组学数据，通过标准化储备，数据产品如乳腺癌数据报告已在广州数据交易所上线并完成交易，未来与科研机构、药厂等合作空间广阔。 ● 08:27 AI驱动的多组学数据分析在临床应用的前景驱动的多组学数据分析在临床应用的前景讨论聚焦于基于AI的数据挖掘在临床应用中的前景，特别是以基因组为中心的多组学分析。新的算法显著提升了 基因组学数据分析的准确率和工作效率，降低了分析成本。随着大数据积累和算法优化，未来 有望实现个体健康精准匹配、疾病诊断、健康管理以及疾病风险预测。通过整合基因组、蛋白组和代谢组学的多维度数据，推动肿瘤早筛、慢病疾病风险预警等产品的开发和应用。此外，AI在检验领域对企业的影响主要体现在增值服务、内部降本增效和数据挖掘变现三方面。虽然短期内数据变现的贡献可能较小，但它为远期市值的提 升打开了天花板。基于数据训练的垂直领域应用依赖于前期数据积累和稀缺性，因此复杂数据生产能力成为关键竞争力。 ● 11:27 AI在医疗行业的应用及赋能在医疗行业的应用及赋能对话深入探讨了人工智能（AI）在医疗行业的广泛应用及其赋能效果。首先，AI 在诊断领域，通过企业如华大基因和华大制造，以及龙头的SL技术，显著提高了诊断的效率和准确性。在医疗服务领域，AI赋能提升了民营医疗服务企业的服务效率和质量，实现降本增效。具体到医院层级，AI赋能医生进行临床诊断和治疗决策，加速青年医生培养，提高医生整体质量供给；同时，AI整合患者就诊全过程，提升就诊效率和就医体验，以及通过数据分析整合提升医院整体运营效率。在体检领域，AI推动了从普通体检到个人健康管理服务的升级，通过AI技术推出筛查产品和智能化管理运营，显著降低运营成本。最后，AI赋能生态层，实现全方位的健康管理，提升客户体验。整体而言，AI在医疗终端的赋能主要体现在提升工作效率、服务质量以及实现降本增效。 ● 16:55 AI在互联网医疗和医疗设备中的应用在互联网医疗和医疗设备中的应用介绍了AI 在互联网医疗领域提升健康咨询服务、就医效率及分诊准确率的作用，以及在医疗设备中通过增强设备功能、充当医学专家和家庭健康管家的三种赋能方式。 ● 19:25 AI在医疗设备端的赋能与应用在医疗设备端的赋能与应用AI在医疗设备端的应用主要分为三部分：一是辅助质控和降低漏诊，如通过AI 提醒医生未检查的部位并自动存档，以及智能标注微小病变提升检查效率；二是AI加院内设备，快速整合海量信息并生成诊疗报告，如重症患者监测和病例文档自动生成，提升诊疗效率；三是面向消费者的智能穿戴和手机管家，进行全方位患者体征监测，包括风险筛查和术后预后管理等。上市公司如迈瑞、开立和强生等在这些领域均有布局，推出了一系列AI相关功能和算法。 ● 24:23 AI技术在医疗设备和检测领域的应用及布局技术在医疗设备和检测领域的应用及布局对话主要讨论了人工智能（AI）技术在医疗设备和检测领域的应用与布局。一方面，提到了脑机接口技术的进 展，包括非侵入性技术的开发和精神心理系列产品的市场应用。另一方面，详细介绍了医疗影像龙头企业在AI技术上的布局，包括基于平台化的创新模式、针对临床需求的智能化解决方案，以及将智能化技术应用于具体产品中，如悬架接配系统和语音交互系统。此外，还探讨了AI在测序仪领域的应用，包括对测试化反应处理的加速和荧光酶素蛋白系统的优化设计，以提高检测效率和精准度。 问答回顾问答回顾 发言人发言人问：在医疗领域，问：在医疗领域，AI的应用前景主要涵盖哪些方面？的应用前景主要涵盖哪些方面？ 发言人答：AI在医疗领域的应用前景主要体现在四大领域，分别是人工智能加医疗服务管理、人工智能加基层公共卫生服务、人工智能加健康产业发展以及人工智能加医学教研科研。其中，在医疗服务管理领域中，涉及到了诊疗环节的医疗服务、医药环节的医药服务、医保服务、中医药管理服务以及医院管理等方面的应用。在基层公共卫生服务领域，重点关注的是健康管理服务、公共卫生服务以及养老托育赋能。在健康产业发展中，则包含了医用机器人、药物研发和中医药产业等项目。医学教研科研方面则包括医学教学和医学科研两个小项。 发言人发言人问：问：AI如何在诊断领域发挥作用并带来升级？如何在诊断领域发挥作用并带来升级？ 发言人答：在诊断领域，AI通过自动化和智能化的赋能推动了产品附加增值服务的提升，增强了客户粘性。例如，通过硬件设备升级建设智慧实验室，流水线厂家纷纷推出智慧检验方案，实现实验室管理、临床检验科研支持等方面的升级。此外，AI还赋能医生请求场景以提高工作效率，如赛维森科技的宫颈癌数字病理图像辅助诊断软件已获得国家药监局三类注册证，提供辅助诊断服务。同时，在C端健康管理中，AI赋能血糖管理，全程提供智能化病程管理服务。 发言人发言人问：问：ICL领域如何利用领域如何利用AI实现价值提升？实现价值提升？ 发言人答：对于ICL领域，AI的应用主要体现在三个方面：一是对外服务层面，通过智能化产品和服务增强客户粘性，提升赢单率和扣率，例如金域和迪安等企业在2024年发布的智能体应用，在项目咨询、智慧报告解读、检验项目推荐等场景提供交互式服务，有效提高了平台使用率。二是内部运营层面，借助AI的数字化解决方案实现降本增效，提高利润率。三是数据价值转化层面，ICL企业积累了大量复杂疾病诊断相关的多组学数据，通过AI算法优化，有望将这些标准化的数据转化为实际价值，并与科研机构、药厂、机械厂家、商业保险等领域进行进一步合作。 发言人发言人问：基于问：基于AI的数据发掘在临床应用方面有哪些发展趋势？的数据发掘在临床应用方面有哪些发展趋势？ 发言人答：基于AI的数据发掘在临床应用上，特别是多组学分析方面，新的算法显著提升了基因组学等数据分析的准确率和工作效率，降低了分析成本。随着大数据的积累和算法优化，未来有望实现对个体健康的精准匹配，包括疾病诊断、健康管理，以及疾病风险的预测。通过整合基因组、蛋白组、代谢组学等多维度数据，将进一步推动肿瘤早筛、慢病疾病风险预警等产品的开发和应用，为临床实践带来革新性的影响。 发言人发言人问：在检验领域，企业主要受到哪些方面的积极影响？问：在检验领域，企业主要受到哪些方面的积极影响？ 发言人答：在检验领域，企业受到的影响主要有三个方面：首先，通过增值服务可以提升客单价和客户粘性；其次，企业内部可以通过降本增效实现效率提升；最后，数据的挖掘和变现，包括数据交易、早筛、疾病预测和健康管理产品的开发等，为未来带来巨大的想象空间。其中，增值服务和降本增效的效果可能在短期内较快体现，而数据变现部分尽管短期贡献较小，但将打开远期市值的天花板。 发言人发言人问：数据积累和稀缺性对于复杂数据能力的重要性体现在哪里？问：数据积累和稀缺性对于复杂数据能力的重要性体现在哪里？ 发言人答：复杂数据的稀缺性和不可替代性对于复杂数据处理能力的龙头型企业极为重要。因为基于数据训练产生的垂直领域应用需要依赖于前期的数据积累和稀缺性，拥有这种能力的企业将因此获得相对优势。 发言人发言人问：问：AI如何赋能医疗服务领域，尤其是针对医生、患者及医院运营层面？如何赋能医疗服务领域，尤其是针对医生、患者及医院运营层面？ 发言人答：在医疗服务领域，AI主要通过以下方式赋能：对医生层面，AI可辅助临床诊断和治疗方案决策，例如病理模型、心脏大模型及中医模型等，显著提升诊断效率并加速青年医生培养；对患者层面，AI能整合就诊全过程，提供诊前咨询、问诊，诊中导诊、分诊问诊，以及诊后的智能随访、个性化健康管理、用药提醒等服务，提高就诊效率和就医体验；对医院整体运营，AI通过数据分析整合在质量控制、合规风控、供应链管理、财务和日常办公等方面提升经营效率。 发言人发言人问：问：AI在体检端的应用有哪些具体表现？在体检端的应用有哪些具体表现？ 发言人答：在体检端，AI推动了个人健康管理服务升级，一方面通过AI技术推出筛查产品如肺结节辅助诊断、脑健康筛查、智能血糖管理等，提高检查效率并降低成本；另一方面，在运营层面，AI实现智能化管理和运营，提升工作效率和质量，降低成本，如美年健康上线的智能主检系统可节省医生人工审阅时间并降低运营成本。 发言人发言人问：问：AI如何在互联网医疗及医疗设备领域发挥作用？如何在互联网医疗及医疗设备领域发挥作用？ 发言人答：在互联网医疗方面，AI能够提供整体的健康咨询服务并提升就医效率，例如京东健康推出的AI健康智能体能够解答患者疑问