居民医保：收⽀失衡加剧 医保捉襟见肘 • 收⼊受限与成本攀 • 药品收⼊占⽐从改⾰前的 40%→25%，⽽财政补助仅 覆盖损失的60%3 • 现⾦流危机 • 2023年医疗机构应收账款回 款天数平均为152天，⽐ 2022年增长2天4 医院艰难 • 国家层⾯已开展10 批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部; 5.求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量, 澎湃新闻；6.创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 14 *65+岁% Ds推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 医院 • 学习/培训模式发⽣改变 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变 • 科研与学术⽅式和效率 医⽣ • 数据驱动的精细化监管：⽐如药占⽐/集采 vs&药品经济学 • 数据安全和合规重构 • 多元⽀付体系（商业参与度更强） 监管 15 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者 • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多 主动权→⼤模型成为患者信息来源

算法框架 对 抗 学 习 1 智能医疗概述  “ 医疗”一词的传统内涵和范畴仅包含“疾病的治疗”，而今“医疗”的边界正在突破其传统含义，扩展到药品、保健、生物技 术 等医疗相关的各个领域；  “ 新医改”开始尝试用取消药品加成等政策手段逐步“医药分家”，但真正实现“医药分家”还有很长的路要走。本报告的研究 对象则包含了医药行业下的各参与者；  从产业角度看，医疗产业不仅包含 制药企业等参与者，还包括了健康管理、生物技术等 医疗相关领 域的参与者；此外，医疗产业还涉及其他服务机构，例如保险公司、机器学习服务提供商、硬件生成商等等。 疾病的治疗 （传统医疗的范畴） 药品 保健 生物 技术 …… 1 智能医疗概述  所谓“赋能”，字面意义上就是指为某个主体赋予某种能力和能量；人工智能对于各行业各领域的赋能，在生产环节表现为生产效 率的 提升和生产成本的 人工智能在医疗领域的赋能与上述表现一致，各应用场景下的医疗人工智能公司所开发的产品及服务，不仅使传统医疗生产活动成 本 降低、效果增强，而且为医疗相关产业链带来了新变化。 机器学习服务 提供商 硬件 / 软件产 品及药品研发 机构 医疗相关服务 研发与供应商 硬件产品及药 品生产商 硬件产品及药 品生产资料供 应商 医疗数据服务 供应商 医院 硬件产品及药 品销售商 患者及防疫等

中心 工作 平台 移动 应用 居民 门户 智慧医疗概述 患者 医生 居民 互联网 应用平台 应用平台 医生 疾病 处方 费用 药品 医保 挂号 转诊 保险 会诊 互通 全科 监控部门 监控部门 医疗数据 药品数据 医保数据 疾病数据 医师数据 人口数据 大数据 云平台 专网 门诊 区域医院 三甲医院 小病 寻常病 重病 内部转诊 其他医技 移动医疗 资源管理 办公自动化 医疗信息 科研管理 1 . 现状分析 1 2 3 4 5 6 专家资源分布不均衡，区域内资源统一规划调度机制不完善 药品数据信息数据共享水平不高，药品供应体系有待完善 部分区域诊疗手段单一，本地资源无法满足实际需求 电子病历、健康档案数据不 连续、医院间数据共享水平低 基层患者就医，费用结算流程繁冗、区域覆盖不足 各医疗机构现有软硬件资源 我国在智慧医疗的应用主要体现在医疗卫生服务、医药产品管理、医疗器械管理、血液 管理、远程医疗与远程教 育等方面，多数处于试点和起步阶段。 智慧医疗的发展分为七个层次 01 业务管理系统，包括医院收费和药品管理系统 02 电子病历系统，包括病人信息、影像信息 03 临床应用系统，包括计算机医 生医嘱录入系统 (CPOE) 等 04 慢性疾病管理系统 05 区域医疗信息交换系统 06 临床支持决策系统

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：全球药品市场规模和增速 资料来源：IQVIA，国信证券经济研究所整理 注：全球药品市场规模包括新冠疫苗和药品 全球药品市场规模仍呈逐年上升趋势 ◼ 全球药品市场规模仍呈逐年上升的趋势。随着全球经济的发展、人口总量的增长和社会老龄化的程度提高，对药品的 需求呈现逐年上升的趋势，加之近几年大量药品进入收获期，陆续获批上市，全球药品市场规模在2023年约为1.7万亿

目标值（12 个 月） 实现路径 影像诊断周转时 间 4.2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 检查报告关 键指标自动标注（如 CT ” 报告中 6mm ” 结节 高亮提示） - 多模态数 据关联分析（将病理报告文本与影像学特征匹配） - 药物禁忌实时 预警（整合患者过敏史与处方药品库比对） 测试数据显示，在辅助诊断场景下，系统可将医生查阅指南的 时间缩短 67%，关键信息遗漏率降低 41%。 医患沟通增强 通过对话理解技术实现： 1. 智能分诊问答：准确理解患者主诉 智能分诊台 - 患者主 诉语义解析响应时间<800ms - 症状-科室匹配准确率 91.5% - 危重 病例优先分级准确率 99.3% 2. 电子病历助手  自动生成 SOAP 病历模板  药品冲突实时检测覆盖 2000+常见组合  医嘱合规性检查速度提升 40 倍 3. 移动查房系统  语音转结构化数据延迟<1.2 秒  异常指标自动预警阈值可科室级配置  历史数据对比可视化呈现

抗菌药物占比 科室强度 患者强度 药品强度 临床抗菌药数据查询 系统检测主动提醒 抗菌药物耐药率阈值提醒 患者按诊断均值强度提醒 抗菌药物DDDs提示 科室强度预测提醒 医生可通过BI看板，能及时的了解抗菌药物实时使用情况及整体用药情况 临床医生 管理端 药师 管理端 用药权限管理 医保指标监管 不良事件管理评价 抗菌药物监管 临床用药推荐 药品指标监管 处方医嘱审核 处方集管理 处方集管理 互联网合理用药 药学知识库 处方前置 区域合理用药 处方点评 病区管理 规则方案管理 药品三级质控 药品管理 门诊住院药房管理 静配中心 医院配送 三级库盘点 院外供应链管理 药库管理 临床用 药管理 合理 用药 药品 供应 Mysql数据库 Al规则引擎 临床药学知识库 HIS、EMR、LIS、PACS....... 底层业务 支撑 苏大附一院 赋能医疗新生态：医院抗菌药物数字化管理 及时发出异常使用提醒。 开发了一个综合的抗菌药物管理与监控系统，包括抗菌药物强度分析驾驶舱、实时监控与预测模型、 药品库存与使用管理、医生和药师教育平台、患者教育与反馈机制等核心功能。 场景价值 识别超剂量、超疗程、不合理联合用药等问题。 0 1 实时更新库存数据，记录药品的使用情况，确保药品供应的连续性和合理使用。 02 提供抗菌药物使用指南和最佳实践，提高医疗专业人员对合理用药的认识。 03

分诊 专家导览、特色科室、医院 导览、分诊挂号、药品查询、 报告查询、常见问题解答等 康复 陪伴 健康咨询、健康管理、签 约医生、用药提醒、陪伴 看护、远程诊疗、娱乐安 抚等 医疗 服务 专各科室常见病例解答、诊疗协助、 高清远程诊疗、识别和结算终端、 用药提醒、智能查房、术后指导等 配送 服务 药品配送、标本运输、手术物资 运输 交互系统 感知系统

近距离接触交叉感染 由于新型肺炎或其他高传染传疾病 都能通过飞沫或接触传染，只要护 士与患者接触，都会增加感染率。 每天发生高频递送需求 医技科室、诊疗科或手术室需要递送 医疗器械、物资或药品，虽然紧急重 要但耗费人力和时间。 护士重复性工作多 全天 24H 的护士服务台人员即使轮班， 但办公与问诊交叉，灵活支配度低。 降本 增效 准确 医疗场景解决方案 人 货 场 问诊 输出内容到 前端界面 反馈未能切 分的语句 输出关键词 到用户界面 大容量内仓腔体 灵活调节移动速度 避障 / 稳定 / 精 准 第八大应用能力 配送防护物资和医疗器械 递送患者常用试剂药品 在多个病房间智能送餐 感知交互 认知决策 导航移动 运动控制 • 仅支持厂商问答配置 • 回复满意度低 • 不支持人脸主动识别 • 大部分不支持声源定位 • 不支持“千人千面”智能推荐 • 不可在地图上任意设置地点

积极发展网上预约挂号、在线咨询、交流互动等健康服务。以面向基层、偏远和欠发达地区 的远程影像诊断、远程会诊、远程监护指导、远程手术指导、远程教育等为主要内容，发展 远程医疗。探索发展公开透明、规范运作、平等竞争的药品和医疗器械电子商务平台。支持 研制、推广适应广大乡镇和农村地区需求的低成本数字化健康设备与信息系统。逐步扩大数 字化医疗设备配备，探索发展便携式健康数据采集设备，与物联网、移动互联网融合，不断 年，实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大 数据库基本覆盖全国人口并信息动态更新。全面建成互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平 台，实现公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应、综合管理等六大业务应用系统的互联 互通和业务协同。积极推动移动互联网、远程医疗服务等发展。普及应用居民健康卡，积极推进居民健 康卡与社会保障卡、金融 IC 卡、市民服务卡等公共服务卡的应用集成，实现就医“一卡通”。依托国家

一角，企业能力和监管框架也十分关键。以监管框架为例：在 2020 年至 2021 年期间，向美 国 食品和药物管理局 (FDA) 提交的材料中使用 AI 的数量增加了十倍。因此，美国食品药品管理局和欧洲药品管理局纷纷发起多项举措，旨在为药物发现环节中使用 AI 提供指导方针。 随着 技术日益成熟，了解这些方针及其未来发展趋势对于可持续实施 AI 至关重要。 企业能力 • 员工目前对 AI