医疗AI崛起：医院端的变革与未来增长点?

（报告出品方：招商证券

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一、政策驱动行业向好，AI 全面赋能医药健康领域

在《超越想象的 GPT 医疗》一书开篇中描绘了一个虚构场景，面对患者病情突 然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和 GPT-4 对话，完成了对患者的救 治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权，后续在查房中，还为 肿瘤复发患者寻找合适的临床试验。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医疗 行业带来的想象空间。

ChatGPT 为核心的生成式 AI 爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，我们 认为 AI 将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化。

医疗 AI 的应用起 源于 20 世纪 70 年代，随着如 GPT-AI 在内的人工智能技术不断更新迭代，医 疗 AI 也向着更加智能化发展。最早的医疗 AI 应用集中于临床知识库，但受限 于当时成本高昂和互联网基础设施有限，并未得到广泛应用。此后随着机器学 习、NLP 等技术普及，AI 手术机器人、AI 制药、CDSS 等应用领域逐渐成熟落 地，并涌现了如 IBM Watson、DeepMind 等知名医疗 AI 应用系统。

国内医疗 AI 起步较国外晚，但发展迅速，20 世纪 80 年代我国开始医疗 AI 的研究，1978 年北京中医医院开发了国内首个辅助诊疗系统“关幼波肝病诊疗程序”，2010 年以后医疗 AI 真正在国内蓬勃发展，阿里、百度、腾讯等头部互联网企业均设 立医疗 AI 部门，2023 年生成式 AI 成为新热点，百度文心一言首个应用落地医 药行业，医疗 AI 应用不断深入创新。

从市场空间看，全球医疗 AI 市场规模超 50 亿美元，并将继续保持快速增长。 根据 Global Market Insights 报告，2022 年全球医疗 AI 市场规模超过 50 亿美 元，并预计将以超过 29%的年均复合增速增长至 2032 年市 700 亿美元。从市 场结构看，药物发现和医学影像是 AI 应用最广的两个领域，合计占比超过 50%， 随着制药工业发展和 AI 技术迭代，预计 2032 年 AI 药物研发市场规模将超过 205 亿美元。

🌟中国AI医疗：新兴力量崛起，增长潜力巨大！🚀💡起步虽晚，但速度惊人！中国AI医疗市场，自2021年起便展现出强劲的爆发力，年增长率高达30%以上，预计未来十年将持续以超高速度扩张。🔍📈数据见证成长：据IQVIA权威统计，尽管市场规模尚不足40亿人民币，主要聚焦于智慧病案、信息系统和CDSS等领域，但这正是其独特魅力所在——相较于国外已成熟的医学影像和AI制药，中国市场展现出独特的创新与应用潜力。🚀🌱细分市场引领潮流：AI医学影像（包括CT、X光、病理及超声等）和AI制药，预计将成为这片蓝海中的领航者，以无可匹敌的速度推动行业变革。🔍🚀未来可期，中国医疗AI市场正蓄势待发，准备好迎接这股创新风暴，共同见证这一新兴力量的崛起与辉煌！🌐#中国AI医疗 #增长潜力 #医疗AI细分市场

政策支持，医疗 AI 产业体系逐渐完善。2016 年 3 月，AlphaGo 击败李世石成 为 AI 领域的重要里程碑，此后世界各国开始重视 AI 发展，并发布符合自身国 情的 AI 扶持政策。美国在 2016 年接连出台《白宫为人工智能的未来做好准备 的报告》和《美国国家人工智能研究战略计划》两份重量级报告，加速人工智 能在医疗等各领域的应用。中国政府高度重视 AI+医疗产业发展， 2017 年国务 院发布《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能放在战略层面进行系统布 局，聚焦 AI 与医疗等交叉学科应用，随后各级政府也陆续出台多项政策法规支 持我国医疗 AI 产业发展，涉及产业、人才、审评审批及商业化等各个维度，逐 渐建立起符合我国现状的医疗 AI 产业体系规范。

🚀医疗AI革新之路：探索医院端深度应用🚀经过岁月沉淀，医疗AI技术已遍地开花，为各领域带来革命性变革。我们以患者为中心，匠心独运地将其划分为三大核心应用场景：医院、药企与个人用户。🌟医院作为医疗活动的核心舞台，AI的应用触角广泛且商业化进程显著，引领着行业前进的步伐。🚀首先，AI在医院端的深度应用是报告的重点所在。这里，AI技术赋能诊疗过程，从病例分析到手术辅助，精准助力医生决策，提升医疗服务效率与质量。🏥通过智能化手段，AI帮助优化医疗资源分配，降低误诊风险，为患者带来更安心的治疗体验。🚀其次，药企也正逐步拥抱AI，借助其强大的数据分析能力，加速新药研发和市场策略制定，以满足日益精准的市场需求。👩‍🔬科研人员与AI携手，探索药物分子的奥秘，有望引领医药行业进入创新的新纪元。🚀最后，AI逐渐渗透到个人健康管理中，通过移动应用提供定制化的健康建议和服务，让每个人都成为自己健康的守护者。📱无论是预防疾病还是康复跟踪，AI都在为我们的日常健康保驾护航。未来，医疗AI将继续深化其在医院领域的影响力，携手医疗专业人士共同绘制一幅描绘智慧医疗的蓝图。期待与您共享这一激动人心的发展历程！🌐#医疗AI #医院应用 #智能医疗

🌟AI在医疗领域的革新🌟通过一个虚构的住院实习生视角，👋Chris滕·陈的故事巧妙地揭示了AI在医院端的实际应用对大众关心议题的深度解析。🔍首先，它解决了日常工作中繁琐的文档处理，让信息流动更迅速，减少了人为错误的风险。💻其次，通过精准的诊断辅助，AI提高了诊疗效率，为患者带来更个性化的治疗方案。🏥此外，AI在疾病预防和健康管理中的作用也不容忽视，实现了早期预警和健康数据分析，为公共卫生提供了强大的支持。🌟让我们期待AI技术如何持续优化医疗服务，让医疗更加智慧、高效！如果你想了解更多，探索未来医疗的无限可能，记得关注我们哦！😊

关于 AI 能否承担医疗责任，我们认为仍需要医生进行二次确认：“通常， 在取信 GPT-4 的回答之前，他们会先进行二次核查。GPT-4 让她感觉自己 的能力得到了扩展。相较于仅仅依赖自己的大脑、尚未实现的传染病会诊 承诺或医院的电子病历，她感到更加安心。”

关于 AI 是否会替代医生，我们认为 AI 将为医生带来效率的提升和帮助实 现更多更有意义的工作的开展：“有了 GPT-4，她就有更多时间督促其他 即将出院的患者关注预防性护理的重要性。她将病患的病历复制到手机 上……以发现病患护理计划中可能存在的漏洞。果不其然，它发现了一名 逾期未做结肠镜检查的患者、一名胆固醇偏高需使用他汀类药物治疗的患 者，以及一名有高风险心脏病但已经有 5 年未检查血脂水平的患者。”

医疗 AI 在院内应用既覆盖医生诊疗的过程，也包括医院信息化建设。医院是医 疗行为的高频发生场所，处于医保支付和患者需求的交点，在日常经营过程中 产生海量数据，是发展 AI 技术的基础。AI 技术可用于患者诊疗全过程，覆盖多 部位、多病种，起到降本增效，提升就医体验、合理配置优质资源的作用，同 时院内信息化建设也不仅仅只满足于信息的产生、储存和交互，而朝着智能化、 一体化趋势发展。

二、诊前/诊断：智能导诊应用广泛，AI 诊断临床价值高

以 AIGC 为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊 疗。相比于传统导诊系统，AIGC 技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据， 运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医 师，解决临床“挂错号，走错科”问题，满足个性医疗需求。对于医院来说， 智能导诊系统/机器人能减轻医护人员的重复性工作，起到降本增效作用，此外 还可以通过 AI 技术合理安排门诊分级分流，促进医疗资源有效利用，助力分级 诊疗政策实施。目前智能导诊系统/机器人已经广泛应用于各级医院的门诊终端， 助力智慧医院建设，以新疆医科大学附属肿瘤医院为例，该院共建设 6 台全流 程 AI 智能导诊机器人，全流程 AI 智能导诊机器人在 2021 年 1 月至 2023 年 4 月期间累计完成交互 139 万余次，门诊充值金额 490 万余元，应用效果明显。

根据《中华检验医学杂志》文章，临床决策所需信息有 70%以上来自于检验诊 断，检验科具有数据量庞大，自动化程度高的特点，为 AI 技术落地创造有利条 件。AI 技术与检验医学结合具有较高的临床价值，广泛应用于辅助报告解读、 推荐检验项目、疾病预测及治疗等领域，能极大提高临床诊断结果的可靠性和 准确性，AI+诊断也成为目前研究最为火热的医疗 AI 应用领域之一，包括 AI 检 验、AI 医疗影像等使用场景。

2.1、AI+检验：检验医学数据量庞大，AI 赋能应用广泛

检验医学的发展经历了手工检验、半自动化和全自动化检验到实验室流水线多 个时代，随着实验室自动化和信息化建设程度提高，智能化成为检验医学学科 新发展趋势。基于人工智能技术平台，可以实现检验实验室自动采样，自动转 运，自动质控，根据患者临床症状和历史检测信息自动推荐检验项目，对检验 结果自动审核与辅助解读，进行疾病预测与治疗，助力精准医疗，最终实现无 人值守的智能检验实验室。

2.2、AI+病理：病理医生供给缺口大，AI 有望成破局关键

病理诊断是大部分疾病尤其是癌症诊断的“金标准”，但相比于检验科、影像科 诊断，病理科诊断流程复杂、自动化程度低、诊断时间长，“显微镜+病理组织 切片”为特点的传统人工诊断模式工作量大且误诊率高。以人工智能技术为核 心的智慧病理在病理切片数字化（数字病理）基础上，依托海量数据形成的数 据集，以深度学习技术找出数据集的内在共性，对可疑靶区做出勾画、渲染， 辅助病理医生判读切片，有效促进诊断效率和质量，提升病理行业数字化水平。

从供需看，我国病理诊断供给紧张情况预计长期存在，AI 技术有望成破局之计。 我国癌症患者基数大，呈逐年上升趋势，病理诊断需求快速上升，但同时国内 病理医生数量严重不足（根据安必平年报，截至 2021 年末我国病理医生需求量 约为 14.17 万人，而现有病理医生仅 2.1 万人，缺口高达 12 万人），病理科在 院内重视程度低，优秀病理医生培养周期长，病理医生工作量大，医生供给缺 口大，资源分布不均，临床需求难以满足。病理 AI 有望成为破局关键，根据安 必平年报，AI 辅助病理诊断能减少医生 65-75%的“筛阴”读片工作，使得医 生可以聚病理科资源不足现状。焦注意力于关键位点，提升诊断准确率和特异度，可以有效解决目前病理科资源不足现状。

从市场规模看，根据 2020 年世界病理学大会报告，病理检验市场规模将从 2019 年 303 亿美元增长至 2024 年 444 亿美元，CAGR 为 6.1%，而 Markets and Markets 研究显示，2021 年全球数字病理市场规模为 7.36 亿元，预计 2026 年将突破 13.71 亿美元，CAGR 为 13.2%，增速快于行业平均增速。国内 AI 病理仍处于初级阶段，大部分获批产品为二类证，仅有 91360 公司在 2023 年 3 月获批国内首张宫颈细胞学领域的 AI 三类医疗器械注册证。从应用领域看， 企业在数据积累丰富、疾病规模较大的细胞病理布局较多，而在分子病理和组 织病理领域介入较少，宫颈癌（50%）、乳腺癌（43.8%）和消化道癌是研发最 多的三类疾病领域。

2.3、AI+医疗影像：产品获批加速，新冠肺炎检测提升认可度

AI 医疗影像应用相对成熟，产品上市数量较多。AI 医疗影像将人工智能技术应 用于医学影像诊断，能够快速、低成本对 CT、MR、DR 和超声影像图片精准 诊断，实现对肿瘤、心脑血管疾病和慢性疾病的辅助筛查、辅助评估和辅助诊 断。根据刘士元教授调研报告，目前 AI 影像辅助筛查软件在肺结节筛查、冠脉 后处理等科室中应用比例较高，其次为脑卒中和肋骨检测，而在其他科室中的 渗透率仍然较低，未来有较大提升空间。

📊全球AI医疗影像市场规模虽占25%的医疗AI之冠，仅次于AI制药，其2021年已达15亿美元，预计到2030年将激增至169亿美元，增长率高达30%！中国AI影像虽起步稍晚，但发展迅猛。🌟截至今年3月，国内已有51款AI医疗影像产品获得三类注册证，涵盖CT、MR等设备，覆盖肺部、眼底、心脑血管等多个领域，其中对心脑血管疾病筛查的投入最多，达到21个。🔍然而，肝部和乳腺等领域的AI应用仍有待丰富。新冠期间，AI医学影像软件大显身手，助力肺炎诊断与治疗，通过量化分析和疗效评估显著提高了效率。其认可度在医疗界迅速攀升，标志着AI影像技术正逐步成为临床决策的重要工具。🚀未来，这一领域的发展潜力无限，有望为全球医疗健康带来革命性变革。

三、诊中治疗：AI 医疗器械方兴未艾，应用场景丰富

🌟医疗行业巨头引领革新，AI赋能医疗器械🚀身处医疗行业的深厚底蕴，企业们正以独特视角，将AI技术巧妙融入医疗设备，推动诊断与治疗的升级革命。从高端化到数字化，再到精准化，AI诊疗器械和智能医疗机器人成为当下炙手可热的细分市场焦点。🌟利用行业经验，他们不仅强化产品力，更引领着医疗科技迈向未来。🚀

3.1、AI+诊疗器械：实现诊疗精准化，破解医疗资源的结构性矛盾

🌟AI医疗神器，精准诊疗新纪元🌟通过尖端科技，AI诊疗器械致力于提升医疗服务的精确度，打破资源分配不均的难题。数据显示，全球医护人员总数高达4000万，但超声技术仅被少数2%精英掌握。基层医生往往面临诊断能力不足的挑战，而AI超声诊断系统正好填补这一空白，成为他们得力助手，助力实现精准诊疗。🚀让每个角落都能享受到高质量医疗资源，AI的力量正在改变世界！🌟#AI医疗# #精准诊疗# #医疗资源均衡

3.2、AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛

医疗机器人已有 30 余年发展历史，是医疗行业前沿应用领域，具有交互性、精 确性和稳定性等特点，能有效满足差异化的临床需求。根据应用场景不同，AI 医疗机器人分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中康 复机器人和手术机器人应用最广，二者合计市场占比近 70%。

手术机器人属于三类医疗器械，技术壁垒高，是 AI+医疗机器人领域最具前景 的细分赛道之一，主要包括骨科手术机器人、血管介入手术机器人、腔镜手术 机器人等。复健机器人通过与身体器官“协作”，提升患者康复质量，改善老年 人及残障人士生活质量。

四、医院 AI 基建：医疗信息化建设持续推进，智能化趋势渐显

受政策监管、医疗协同和医院内部精细管理等内外因素要求，医疗信息化建设 快速发展。2018 年起，政策层面对医疗信息化建设提出强制要求，信息化建设 纳入医院考核指标，电子病历、智慧医院服务和医院信息互联互通等信息化评 级体系建设对 AI 赋能医院基建提出具体要求，而分级诊疗、医联体建设进一步 凸显医院信息化水平重要性，信息化程度成为衡量医疗机构水平的重要指标； 带量采购、DGRs/DIP 医保控费、公立医院改革等措施则倒逼医院提升内部经 营和管理效率，降本增效成为医院经营重要课题。在内外因素共同驱动下，医 院信息化建设投入力度持续加大，而随着医院经营复杂度提高，智能化成为医 疗信息化建设新趋势。

4.1、AI+智慧药房：智慧药房建设如火如荼，AI 提高药管效率

智慧药房是一个软硬件结合的智能化药品管理系统，能实现药品的自动化存储、 调配、传送和发放，随着医院药品品种、数量迅速增加以及医疗服务质量标准 逐步提升，智能化药品管理系统应用广泛，成为医院降低运营成本、提升运营 效率和服务质量的重要手段。在医疗物资智能管理系统产品线不断完善的背景 下，医院智慧药房建设也从自动化朝着“信息化、智能化”方向发展，基于深 度学习、视觉识别技术，AI 智慧药房能够实现智能存储-智能补药-智能发药-智 能复核一站式发药流程，相比传统自动发药机，能进一步提升发药效率和准确 率。

4.2、AI+电子病历：AI 驱动智慧病案提升医院经营效率

4.3、AI+医院管理/医疗支付：AI 驱动医院管理向智能化、一体化发展

医管系统是利用数字化手段对医院内部运营和业务流程进行管理的信息系统， 传统的信息系统包括 HIS 系统、CIS 系统等，中国医院管理系统建设始于 20 世 纪 80 年代，随着人工智能技术和机器人技术的应用，医院管理逐渐从传统的数 字化向智能化发展。智慧医疗则是在医院传统 HIS 和 CIS 系统基础上，以人工 智能技术为核心驱动，形成的覆盖临床诊疗、科研支持、医务管理、患者服务 等多个应用场景的医院综合性管理系统，包括临床辅助决策支持系统（CDSS）、 大数据科研分析平台、AI 病历内涵质控系统、智能预问诊系统和智能分诊系统 等多个模块，打通卫健、医院和医保信息流通，有效提高医院的智能化管理水 平。

医疗支付是院内产生数据最多，发生频率最高的活动之一，AI 能提升医保付费 效率，增强监管能力，保障基金安全有效使用。在 DRGs/DIP 付费模式下，人 工智能以患者诊疗过程中病历、费用结算和医院进销存数据为基础，对付费行 为进行事前提醒、事中监控和事后稽核，对医保支付流程进行全面监控和评价， 提升医保使用效率，促进合理控费。以 DRGs 付费为例，通过 AI 智能分组器、 AI 异常费用预警和 AI 绩效考核等方式，有效提高 DRG 分组准确性，促进费用 合理使用，全面提升医院经营效率和基金使用效能。在监管端，人工智能技术 克服医保审核人力不足等问题，有效增强医保监管和深度审核能力，AI 赋能让 医保审核纵深到临床场景，同时达到监管和促进诊疗的目的。

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