2023年8月 分析师：杜向阳 执业证号：S1250520030002 电话：021-68416017 邮箱：duxy@swsc.com.cn AI医疗专题 从AIGC角度看医药产业图谱 目录 CONTENTS 01 AI 医疗器械 02 AI 制药 03 AI 智慧药房及药 店分销 1 01 AI 医疗器械 02 AI 制药 03 AI 医生可以远程获得患者的主要信息，以 便进行及时的诊断。 资料来源：《医疗器械中人工智能的应用白皮书》，西南证券整理 12 1. AI 医疗影像: 辅助诊断为主，助力精准诊疗 AI 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设 、润达医疗、朗玛信息等 CDSS协助医生跨越单病种知识局限，二级医院需求空间大 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 人机交互 医疗数据信 息汇总 NLP数据结 构化处理 知识图谱构 建 LIS PACS EMR HRP EHR 基于 文献 文献 知识 结 构 化 数 据 文 字 文 档 影 像 非 结 构 化 数 据 数

（3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 （11）在新型腐败手段隐蔽化背景下，如何通过审计功能延伸（如员工行 为 建模、异常交易链追踪）强化对道德风险的预防性干预？（如运用社交网络 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 数据集市，通过大数据技术实现风险信号的跨系统关联分析。例如，将采购订单 数据与供应商付款记录自动匹配，识别虚假交易或利益输送线索。（多模态数据 治理框架，如非结构化合同文本与结构化交易数据融合；知识图谱技术关联人 员、 交易、资产等实体关系） 2 、敏捷审计小组模式：针对新兴业务（如跨境支付、数字资产）组建跨 职 能审计团队，融合 IT 专家、合规顾问与业务审计师，实施“短周期、高频 率”的

...................52 四 、人形机器人产业/技术与标准图谱........................................................................................................56 4.1 产业－标准图谱........................................ .......................................................................................56 4.2 技术－标准图谱................................................................................................... 化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 与未来发展方向。其内容涵盖了人形机器人的定义、分类、发展历程、 产业与技术现状、标准化现状与需求、产业/技术/标准图谱、标准体 系建设以及标准全生命周期管理与标准化生态构建等多个关键维度， 致力于为企业、研究机构、投资者以及政府管理部门提供坚实的技术 支撑与决策依据，助力各方深入洞察人形机器人产业发展趋势，加速

www.iresearch.com.cn 企业图谱—按细分领域、国内国外划分 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 K12教育领域 AIGC+教育细分领域企业图谱 高等教育领域 职业培训领域 国内 国外 国内 国内 国外 综合应用领域 素质教育领域 语言学习领域 早幼教领域 国内 学生情感需求，实现大模型技术在教育领域落地应用、发展及推广。 松鼠Ai智适应教育大模型LAM 来源：松鼠Ai等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 应用层 模型层 数据层 （多模态教育基础大模型+知识图谱&检索增强生成+人工智能体） 松鼠Ai智适应教育大模型LAM DATA MODEL APPLICATION 海量学生学习历史数据 优势一 优势二 优势三 采用多模态大模型进行应用与开发。 改善大模型在学生专业知识、理解能力上的局限性。 基于独有的知识图谱和MCM（学习的思想、能力、方法）图谱，松鼠Ai能够真正提高教学效率，并且把每个孩子的个性、特 长、潜在优势充分发挥出来。 框 架 • 智适应学习推荐 • 智适应学习情感干预 • 智适应学习习惯培养 • 智适应学习路径规划 • 学习行为 • 学习进度 • 学习路径 • 学习效果 • 全学科微颗粒知识图谱 • 智适应学习兴趣启发 • 海量学习资料、海量视频讲解、海量测评与题库

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 11 2.1.1 系统生物学方法 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 概述 生物医 药知识 图谱 BERG Interrogative Biology 平台 基于 AI 的系统生物学平台，可生成数据驱动的无偏网络，用于识别靶 点和疾病的生物标志物。 BenevolentAI 判断加强认知系统 JACS 通过发现疾病、药物、试验数据等大量非结构化数据间的新联系，实 现药物重定位。 MindRankAI PharmKG 利用异构图注意力神经网络构建药物与疾病之间联系的多关系属性生 物医药知识图谱，包含了 29 种关系种类以及超过 8000 种歧义实体。 Insilico Medicine 基于 Transformer 的 知识图谱功能 从期刊文献中提取信息，将基因、疾病、化合物和生物通路联系起来， 并将其与基于大型语言模型的问答功能相结合，以快速识别疾病发展

将深刻改变社会、改变组织、改变个人， 这个改变将是长期、持续的。保守估计 AI 将取代现存 80% 的工作岗位，对银行的影响非常深远。AI 在银行 的应用是比较早的，验印系统、智能客服、智能风控、 反欺诈、内部知识图谱等都是较好的应用场景，除了验 印，其他应用取得的效果尚需时间的检验，银行寄予厚 望的风控，除了反欺诈效果不错外，大模型的应用效果 并不理想，因为可解释性不强，面向的客群不同，所以 与互联网大厂有不小的差距。评分、评级依然是传统模 企业的银行流水数据并进行深度分析，全方位把握企业 的资金流动状况，识别潜在风险，准确评估财务状况和 经营表现。在突破方向上，可探索借助公共信用信息、 可信数据空间等外部资源，结合智能化手段动态研判中 小微企业融资风险，基于企业图谱的信息传导、基于多 模态数据的异常发现等领域扩充风险刻画维度。 （本文后续内容请见“金科创新社”微信公号） 的融资方案，降低融资成本。在投研服务场景中，整合 多源数据快速生成高质量的研报和市场分析报告，为企 中解放出来，更能激发业务人员的数据探索能力，从而 加速整个组织的数字化决策进程。 本文探讨 Text2SQL 在金融场景的应用前景与痛点解决能力，剖析各机构的若干具体实践案例， 并深入分析以检索增强生成（RAG）、知识图谱等技术破解企业级 Text2SQL 落地难题的增益路径， 旨在拆除业务人员与结构化数据之间的“高墙”，通过“对话式”数据查询，将业务人员从繁琐的 数据提取流程中解放出来，真正实现数据民主化，为金融机构构建务实、高效的金融智能体提供战

投资金额 1 万起 知 识 图 谱 应 用 场 景 投资周期 60 天的理财产品 收益率最高的是多少？ 投资金额 1 万起 投资收益 5% 可视化数据关系 图谱问答 多结构知识整合 投资周期 60 天 投资金额 2 万起 理财产品 1 、理财产品 2 、理财产 品 3 哪些理财产品收益大于 6% ？ 理财产品 2 、理财产品 3 有什么理财产品？ 某银行识别准确率 90%+ 转人工率下降 40% 问答复杂 • 上下文推理 • 大量 FAQ • 指代抽象 • 统一聚类标注 训练 • 语料生成与训练方法 • 知识图谱可视化 运营工具提高效率一倍以上 系统复杂 • 话务系统和架构复杂 性 • 后台业务复杂集成 • 异地双活部署架构 • 能力开放 严苛环境下 SLA 99.99% 系统外围高度可定制

美股AI医疗投资对国内有借鉴意义：美股AI医疗赛道中上市公司较多，部分上市公司历史悠久、商业模式较为成熟， 国内多数商业模式仍然处于探索性阶段，因此美股的案例对国内AI医疗商业模式的研究具备一定的借鉴意义。 ➢ AI+医疗的产业图谱：国内AI医疗产业链相对比较复杂，按照AI赋能的产业链环节不同，我们认为可以大概分为4类。 • C端自我管理：C端患者运用AI工具管理自己的健康，如慢病管理、个性化用药、健康数据追踪等； • B -200% 0% 200% 400% 600% 800% 1000% 1200% HIMS & HERS HEALTH 资料来源：Wind，国联民生证券研究所 “AI+医疗”的产业图谱 ➢ 相对于制药产业链，医疗产业链包含的应用场景和商业模式更加复杂，AI在各种关系的交互过程中均有一定的作用。 众多应用场景中，“医患”场景是产业链中最重要的环节之一，我们认为，围绕“医患”可以衍生出四大类相对成熟 1. 商业模式：1）基因测序服务产生数据；2）将数据卖给药企；3）开发AI辅助诊断（to B/C） 2. 与超过3,000家医疗机构合作,积累超240PB的多模态数据（包括25万份DNA+RNA图谱、120万影 像记录等）。 3. 数据经去标识化处理后,向药企提供商业化服务,同时反哺AI模型的迭代优化 2024年公司各业务营收占比 2022-2024年公司细分业务营收（年度） 2023-2024年公司细分业务营收（季度）

特征识别、诊断建议 AI 健康管理 可穿戴设备 定制化干预方案 AI系统实时监测并预警 商业化落地进度 数 据 获 取 成 本 资料来源：易观分析《中国医疗健康人工智能行业应用发展图谱2023》，艾瑞咨询《中国AI+医疗行业研究报告》，西南证券 AI 医疗不同应用方向的发展现状 DEEPSEEK 6 AIGC突出创造性生产，依赖于多模型 的技术融合 DeepSeek在医疗领域的应用主要依 药易 购通 过 DeepSeek实现智能供应链动态调拨，库存周转率提升15% ；东软集团优化智能预问诊系统，减少人工复核错误率。 01 AI 医学影像 12 AI 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设 科技服务、肿瘤检测等领域，以国际标准建立起研发、生产、市场、销售和客户服务体系。 NLPearl：遗传疾病人工智能临床决策支持系统。AI算法开发是大数据处理过程的一个重要环节，其难点包括自然语言处理、深度 神经网络、知识图谱等技术。NLPearl系统采用深度神经网络技术，结合患者临床表型和Enliven系统提供的变异位点注释信息，并 采用知识推理技术，提示患者表型和基因型关系，对变异在不同个体上可能产生的影响进行合理评估。NLPearl能将百万人群基因

第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 4 化地提供最优资源服务，然而现有算力网络的系统架构、流程机制、 使能技术、服务模式等无法支撑上述目标的实现。 近年来，以深度学习、知识图谱为代表的 AI 技术得到了飞速发 展，并在诸多领域取得了巨大突破。算力网络作为支撑各行业数智化 转型的信息基础设施，具有应用 AI 技术的巨大空间和潜力，通过引 入 AI 技术使能算网智能化也已经成为发展趋势和行业共识。另外， 新的知识。算网知识的生成依赖不同类型的数据，包括日志、性能指 标、运维手册、业务需求、用户服务体验等，以及先验知识，例如拓 扑、专家规则、运维经验等。基于自动化或半自动化的知识抽取方法， 算网知识可以以结构化数据、知识图谱、AI 模型等方式进行表征，具 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 18 体内容可归纳为历史记载、客观现状、主观体验和动作反馈等类型。 目前，基于 AI 的策略自动生成机制、基于数字孪生的策略验证，以 幅提升系统的自适应能力与响应效率。在运维领域，LLM 可对海量 日志与告警信息进行语义分析，快速定位故障根因并生成修复方案， 显著缩短故障恢复时间，保障业务连续性。此外，LLM 还能从多源 异构数据中提取知识，构建算力网络知识图谱，支持跨域、跨平台的 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 27 知识共享与协同决策，打破信息孤岛，提升整体资源利用率与服务一 致性。随着 LLM 与智能体技术的深度融合，算力网络将逐步实现从