➢ 投资建议： ➢ 硬件+AI：测序设备公司（华大智造等）、影像设备公司（迈瑞医疗、联影医疗等）、个人健康终端公司（三诺 生物、鱼跃医疗等）； ➢ 数据+AI：测序数据公司、ICL数据公司（金域医学等）、体检数据公司。 ➢ 风险提示：技术升级迭代不及预期、商业化进程不及预期、行业竞争加剧风险。 目 录 第一部分 第二部分 第三部分 第四部分 第五部分 第六部分 “医疗+AI”复盘及全景图 主线一：硬件+AI ➢ 测序：华大智造等 ➢ 机器人：微创机器人等 ➢ 小设备：三诺生物、鱼跃医疗、乐普医疗等 ➢ 大设备：迈瑞医疗、联影医疗、开立医疗、万东医疗、鹰瞳科技等 主线二：数据+AI ➢ 金域医学、迪安诊断等 ➢ 华大基因、贝瑞基因、诺禾致源等 ➢ 美年健康、润达医疗等 主线三：CRO+AI ➢ 平台：药明康德、泰格医药、康龙化成等 ➢ 特色：药石科技、皓元医药、成都先导、泓博医药等 平均订单价值AOV（美元，右轴） 3 B2C远程管理 总结 与上一轮Open AI相比，DeepSeek在远程医疗诊断与治疗带来的新影响： ➢ 多模态数据整合与精准诊疗：通过融合基因组学数据、医学影像及电子病历等多维度信息， 实现了更精准的疾 病预测和个性化治疗方案生成。 ➢ 可视化推理过程：传统的AI模型训练过程如同一个黑匣子，输入数据后直接输出结论，缺乏透明度。DS通过可视化推理过

、鹰瞳科技等头部企业加速布局，覆盖从辅助诊疗到药物研发的全链条智能化升级。政策端亦为AI医疗注入强劲动能：2024年11月，《卫 生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布，明确84类应用方向，涵盖医学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 设计支撑。而2025年2月18日即将发布的华为瑞金病理模型，则进一步凸显了AI在病理诊断这一传统高壁垒领域的潜力，有望缓解我国病理 医生短缺困 六大核心应用方向的爆发：  AI 医学影像辅助诊断：进入发展快车道，辅助诊断为主。包括AI超声诊断、病理学AI等影像学辅助诊，涉及到图像处理、勾勒病灶大小、特 征识别、诊断建议。影像学AI辅助诊断商业化落地快，应用场景明确，院端需求较大。数据获取成本较高，行业正在探索AI收费模式。相关 标的：联影医疗、理邦仪器、万东医疗、一脉阳光、祥生医疗、兰卫医学、鹰瞳科技-B、安必平、乐普医疗、福瑞股份、东软医疗、迪安诊 医疗信息化CDSS辅助临床决策：优化电子病历质控、临床决策支持与智能分诊流程, AIGC大幅拉升效率。包括AI辅助报告解读、推荐检 查项目、疾病预测等。整体商业化落地较快，数据获取成本较高。相关标的：迈瑞医疗、创业慧康、金域医学、朗玛信息、润达医疗、医渡 科技、讯飞医疗科技、医脉通、卫宁健康、嘉和美康、万达信息、塞力医疗、久远银海、京东健康、阿里健康、固生堂、万孚生物、平安好 医生。  AI 健康管理：平台依托模型生

影 像 迪安诊断 联影医疗 鹰瞳科技-B 美年健康 万东医疗 AI 医 疗 机 器 人 天智航 微创机器人-B CD SS 与 病 种 质 控 金域医学 医渡科技 久远银海 润达医疗 朗玛信息 AI 健 康 管 理 乐心医疗 九安医疗 AI 智 慧 药 房 益丰药房 大参林 一心堂 老百姓 AI 药 店  开源 SAM 模型和 SA-1B 数据集将为机器视觉领域的学术研究和产业应用提供更加丰富的资源和技术支持。通过更加广泛地应 用和改进 SAM 模型，将有助于推动图像分割技术在自动驾驶、医学影像分析、智能安防等领域的应用。 Meta AI 发布并开源图像分割基础大模型SAM，促进机器视觉通用基础大模型研究 SAM 架构 资料来源：《AIGC: 智能创作时代》，增长黑盒，Meta，中国工程院，西南证券整理 AIGC拉升效率 4. AI 健康管理：智能设备监测及分析个人数据，医疗 科技乘风而起 祥生医疗、联影医疗、美年 健康、安必平、迪安诊断、 鹰瞳科技-B、万东医疗等 天智航、微创机器人-B等 金域医学、医渡科技、久远 银海、润达医疗、朗玛信息 等 乐心医疗、九安医疗等 10 中国AI医疗重点政策解读 2018.04 国务院办公厅 《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》 

制药、辅助诊断、医院/医保信息系统等方面，AI 都将有望促进流程再 造，提升研发和业务效率、质量的同时降低成本。 ◼ 建议关注： AI+辅助诊断：阿里健康、贝瑞基因、华大基因、迪安诊断、美年健康、 金域医学、塞力医疗、圣湘生物、迈瑞医疗、鱼跃医疗、海康威视、润 达医疗、鹰瞳科技、乐普医疗、我武生物； AI+医院/医保系统：卫宁健康、国新健康、久远银海、万达信息、东软 集团、讯飞医疗科技、创业慧康、中科软、医渡科技、朗玛信息、东华 答深度达到专家级知识水平，由病理医生整理的常用问题测试中，RuiPath 的回答准确 率达 90%以上，并在医学考试场景的图文问答任务中处于国内外领先水平。 诊断准确度逐步提升。哈佛大学、斯坦福大学、微软等顶尖学府和机构的多名医学、 AI 专家日前联合开展了一项研究，对 OpenAI 旗下 o1-preview 模型在医学推理任务的表 现进行了综合评估。结果表明，与医生、已有的大语言模型相比，o1-preview 请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业点评报告 东吴证券研究所 6 / 14 图3：o1-preview 的表现明显优于 GPT-4、主治医师和住院医师 数据来源：论文《大型语言模型在医学推理任务中的超人表现》，东吴证券研究所 AI+基因检测：AI 可以快速准确地读取 DNA 序列，甚至能够识别出传统方法难以 检测的基因变异，为疾病诊断和个性化治疗提供更精准的依据。借助 AI，对人类基因组

效协同，助力制造业高质量发展。（责任单位：省经信厅、省 发展改革委、省科技厅） 2.探索“元医疗”场景应用。探索构建药物开发试验、手术 预演、心理/精神疾病治疗、医学影像等领域的“元”医疗场景， 加快推动元宇宙在医学教育培训、医疗护理服务、远程医疗问 诊等应用服务创新。构建全生命周期健康管理模型，打造线上 线下相结合的数字化、智能化、沉浸化的临床诊治、康复护理、 体育运动解决方案

上海 瞄准合成生物学、基因编辑、干细胞与再生医学、细胞治疗与基因治疗、人工智能辅助药物设计等重点领域布 局若干市级科技重大专项和战略性新兴产业重大项目。 江苏 开展靶标发现和验证、先导化合物优化设计、药物晶型研究、药物成药性评价等关键技术攻关，加快突破人工 智能和计算机辅助药物设计、体内外药物筛选模型、药物毒性早期发现、新药临床转化医学研究等关键技术。 浙江 支持发展基于人工智能 综合应用大数据、云计算、人工智能等技术进 行药物靶标筛选、药物分子设计、药物筛选、药效早期评价、 提高研发效率和降低研发成本。 湖北 加快突破人工智能和计算机辅助药物设计、体内外药物筛选模型、新药临床转化医学研究等关键技术。 资料来源：前瞻产业研究院微信公众号，HTI 1.3 AI 制药市场蓝海前景广阔 AI 制药投融资市场活跃，根据 Deep Pharma Intelligence 官网数据，截止 知识图谱结合系统生物学有效识别靶点。系统生物学通过研究各个生物系统内部所 有组分成分间相互关系，期望最终能够建立整个系统的可理解模型，为有机体绘制完整 图谱。将知识图谱技术与系统生物学结合构建生物医药知识图谱已开始在医学实践和研 究中发挥关键作用。信号通路激活分析则是一种从大规模转录组学和蛋白质组学数据中 提取生物学相关特征的强大方法。 表 5 已有系统生物学平台/系统/方法 类型 公司 平台/系统/方法

DeepSeek. RAG 生物医药知识中台 智能知识平台的组成 应用平台 自动 ASCO 会 议总 结 NER 关系识别 OCSR 标准字典表 自动医学写 作 protocol 文献、专利 助手 专利数据库 by patsnap 一键生成竞 品报告 SOT 内 部 数 据 新药情报库 bypatsnap 提 取 表 格 支持 PDF 表格中的文本控取和 Exo 下鞋 上传文档》 商洁深 度 探 索 您可以问我这些： 药物见争格局 siRNA 药物的适应症有哪些 ? 临床试验与潘证医学 度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 药 物研发策略 二代与三代 TKI 抑制剂差异性 ? 医药政策基于 FDA 的要求，临床试验中应如何确保受试者的知情同意 ? * 研 发专 利调 研 P 尽调及竞对监控 马库什结构专利检索 chemical.zhihuiya.com Al 芽 仔 - 生 物 医 药 √ 医药竞争格局 √ 临床试验与循证医学 √ 序 列 / 化 合物 专 利 √ 政 策 与 准 入 hiro-Is.zhihuiya.com 免 责 声 明 ： 本 报 告 版 权 归 智 慧 芽 所 有 ， 本 报 告 数 据

水平，可以解放专业人士，让其专注于战略决策。在研究领域，当通用人工智能（AGI）的奇点真 正到来时，AGI 将成为人类的协作伙伴，以超越当前想象的规模进行假设构建、实验操作与数据分 郭毅可 析。这种人机协作将加速医学、材料科学和量子技术等领域的突破，推动人类在疾病治疗、气候韧 性和可持续材料方面取得进步。 我们的日常生活也将发生改变。智能体将成为值得信赖的伙伴，持续监测并预测我们的健康需 求，并在症状显现 可穿戴设备使个体状态被实时感知与预测，风 险在萌芽阶段即可被干预，AI 驱动的预测与干 预手段将使超过 80% 的慢性疾病有望得到有效 的预防，从而有效延长人类的健康寿命；在疾 病应对期，跨模态 AI 整合医学影像、基因组学 检测结果与电子病历等，为医生提供个体化诊 疗建议，同时，AI 驱动的药物研发与虚拟临床 试验大幅缩短新药上市周期，并能为患者快速 匹配最优药物组合；在康复管理期，沉浸式康 状”到“提前捕获”的跨越。疾病在未发作前 就被识别，不仅让个体获得更多治疗先机，也 AI 协同诊疗，每一次治疗都是精准决策 40 让医疗体系减少误诊漏诊、降低突发重症比例， 并显著延缓疾病负担的积累。换句话说，AI 将 医学从“事后诊断”推进到“事前守护”，让 “未病先识”的理想真正落地。 未来场景：每一次治疗都是精准决策——走 向因人而异的智慧医疗 到 2035 年，医院里的每一份治疗方案都 不再依赖“一刀切”的指南，而是通过数据驱

大模型在计算机视觉领域也有广泛应用，可以用于图像分类（识别图 像中的物体和场景）、目标检测（能够定位并识别图像中的特定物 体）、图像生成（如风格迁移、图像超分辨率增强）、人脸识别（用 于安全验证和身份识别）、医学影像分析（辅助医生诊断疾病）等 3.1 大模型的行业应用领域 （3）语音识别 大模型在语音识别领域也有应用，如语音识别、语音合成等。通过 学习大量的语音数据，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和语音 等任务。通过学习大量的驾驶数据，大模 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 以及进行决策和控制，提高自动驾驶的安 全性和效率 自动驾驶 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务。通过学习大量的医学影像数据， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗 方案制定，提高医疗水平和效率 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务。通过分析大量的金融数据，大模型可 以评估用户的信用等级和风险水平，以及

等多种设备的海量数据流，并实现实时的行为分析、异常事件的快速 检测与精准目标追踪。这无疑要求系统具备强大的并行计算能力以及 极低延迟的数据传输能力，以此保障安防应用的高效、稳定运行。在 医疗影像领域，为实现医学影像的快速处理与精准诊断，需要分布式 算力感知与调度系统能够有力支持大规模数据的快速传输与高效运 算，同时严格满足医疗数据的隐私安全要求。例如，通过巧妙运用边 缘计算与云计算的协同技术，将部分数据处理任务前置至边缘节点， 宽等传统指标，也涵盖了部署在社区卫生服务中心的轻量级 ARM 架构 边缘盒子乃至 5G 救护车上移动终端的网络往返时延等关键信息。更 进一步，感知系统还会对节点计算架构、支持的 AI 算子集与驱动版 本深度画像，建立“有效医学影像算力单元”等统一度量范式，为智 能调度提供决策基准。 基于此，智能调度器可根据远程医疗任务需求规划最优计算路径。 44 基层医院的远程诊断请求被抽象为包含数据预处理、分布式 AI 推理