前言
医疗健康产业正经历数字化转型，AI技术将颠覆诊断、药物发现和治疗。AI在医疗保健板块的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%。上期报告介绍了“AI+多组学”的应用，本期报告聚焦“AI+医疗设备”，探讨AI技术在医学影像、手术机器人和脑机接口等领域的应用。
AI+医疗：医疗终端应用的效率革命
“AI+医疗”主要指利用AI技术提高医疗供给端的效率和准确性。AI技术深度融入医疗设备和医疗服务领域，提升传统医疗器械的诊断精度、操作效率和智能化水平，优化诊疗流程，推动医疗资源高效配置，构建智慧医疗体系。
AI赋能医疗设备的核心价值在于提升效率、增强准确性和降低成本。AI可缩短诊断时间，提高发现率和手术成功率，并通过规模化降低单位成本。
AI赋能的核心应用场景
- 医学影像分析：AI通过深度学习算法分析海量医学影像数据，自动识别病灶特征，提升诊断精准度和效率，支持多模态影像融合分析。AI在肺结节、乳腺疾病、脑疾病等多个病种的诊断中取得突破，预计2030年渗透率将提升到40%以上。
- 辅助诊断与决策：AI整合多源信息，构建智能诊断模型，辅助医生快速识别疾病类型和严重程度，提供个性化治疗建议，优化临床决策流程。
- 健康管理与远程医疗：AI通过可穿戴设备采集患者生理数据，提供个性化健康管理建议。AI支持病情监测、预警和远程会诊，提升医疗服务可及性和连续性。
- 基因测序：AI加速基因测序数据的处理与分析，提升测序速度和准确性，推动基因测序技术在临床和个性化医疗中的应用。
AI+医疗设备的前沿应用
- 医学影像：AI优化成像算法，提高医学影像的清晰度和对比度；利用深度学习算法分析医学影像，识别和标记病变区域，辅助医生诊断。海外企业如GE Healthcare、奥林巴斯等积极推动AI赋能，开发系列解决方案。
- 手术机器人：AI赋能手术机器人，推动外科手术向智能化、精准化方向发展，应用于术前规划、术中辅助和术后评估等环节。达芬奇手术机器人已应用模仿学习，科研人员也在探索机器学习和深度学习在骨科手术中的应用。
- 脑机接口：AI与脑机接口结合，实现更高效、更智能的人机交互，应用于医疗、大健康等领域。AI+脑机接口可帮助神经退行性疾病患者恢复部分生活自理能力，进行神经调控等。
“AI+医疗设备”国内标的梳理
- 祥生医疗：较早布局AI领域研发，拥有国内首个取得国家级三类医疗器械检测报告的超声人工智能产品。
- 迈瑞医疗：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”和“瑞影·AI+”解决方案，构建“设备+IT+AI”的数智医疗新生态。
- 联影医疗：集团孵化的AI公司对联影医疗进行赋能，引领全线医疗设备产品数智化升级。
- 开立医疗：拥有独立的AI研发人员，多款AI软件助力超声和软镜的精准检查。
- 微创机器人：将AI技术融入产品，提升手术的精准性和安全性，图迈结合5G及卫星通信技术开创性完成多场景远程手术。
- 天智航：核心产品围绕骨科手术导航定位系统展开，深度融合AI技术，提升手术的精准性和效率。
投资建议和风险提示
建议关注“AI+医疗设备”领域进展及各场景的国内头部企业：联影医疗、迈瑞医疗、开立医疗、祥生医疗。风险提示：AI相关产品和服务研发或商业化不及预期，行业政策风险，市场竞争加剧风险。
