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； • B2C远程管理：C端患者和B端医疗机构脱离线下场景，实现远程互动，如远程影像、远程病理等； • B2C临床管理：AI赋能B端医疗机构的临床决策，如AI医生、院内大模型等； 床管理 B端自 我管理 B2C远 程管理 图：“AI+医疗”商业模式简图 资料来源：国联民生证券研究所整理 “AI+医疗”全景图 C端自我管理 • 定义：C端自我管理主 要是定位于患者，患者 基于AI对于疾病预防、 治疗等全周期应用。 • 商业模式分类：移动医 疗、互联网医疗、慢病 管理、长辈健康数据追 踪、可穿戴医疗设备等。 • 代表性公司： Hims&Hers Health、 特色：药石科技、皓元医药、成都先导、泓博医药等 ➢ 其他：晶泰控股等 2 C端自我管理 C端自我管理+AI：患者端健康管理工具 ➢ C端自我管理：患者运用AI工具，无需线下的临床端场景，自己可以进行疾病筛查、诊断、治疗、康复以及日常健康 管理等全周期自我管理。 ➢ 筛查：疾病早筛，基于AI算法或大数据模型，根据患者自我监测的健康数据，预测疾病发生可能、给出健康管理办法的应用。 ➢ 诊断：移动医疗、互联网医

端 、 DevSecOps等。 • 构建混合云架构，平衡多场景 部署需求。 提升新团队的凝聚力 • 建立共同的团队目标和工 作方式 • 开放包容地看待理念差异 • 发展学习型组织 明确以患者为中心的设计: • 深入研究用户需求，共创 模式来打造普适性的产品 • 组织转型来推动商业化 天 时 地 利 人 和 www.top100summit.com 破题方法 www.top100summit top100summit.com 以患者为中心 www.top100summit.com 核心实践 – 用户 梳理：一个理想化的诊疗路径是怎样的？ 案例：从早期的初诊筛查、精准诊断到个体化方案定制、规范化治疗， 再到后期的患者服务和随访追踪，然后进行二次诊断筛查，最终形成 一个良性循环， 从而提升患者诊疗效果。 谁是我的产品最终用户？或谁会最终受益？ Why What How 患者 筛 诊 治 管 – 以患者为中心 方式：携手诊断合作伙伴、学协会、患者组织、医生和患者，打造可 定制化、标准化的治疗、患者管理和随访等理想化诊疗路径，再利用 数字化工具赋能。 期望：实现患者、医疗系统与企业的“三赢” 谁是我的产品最终用户？或谁会最终受益？ 患者 Why What How www.top100summit.com 核心实践 – 落地 科室工作站 罗氏中国数字平台 患者端 案例：肝病精细化管理数字解决方案

语言处理，致力于开 发高效的智能工具，优化医疗工作流程。通过海量数据分析与挖掘，DEEPSEEK能够为医疗行业提供精准的智能决策支持。这 种技术不仅增强了医疗从业者的工作效率，还在一定程度上提高了患者的安全性和医疗质量。  在算法和模型的选择上，DEEPSEEK采用了先进的生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE），使得其模型在图像生成 和数据重建等任务中表现出色。与传统模型相比，这 识别模型对检验报告中的图像数据进行分析，以及自然语言处理模型对报告中的文字描述进行理解，然后将两者的结果进行融合 ，从而增强了回答的逻辑性与可解释性。在综合报告解读任务中，更是整合了多个不同类型的模型，对来自患者的各种检验数据 、病历信息等多源数据进行全面分析，使得 “小域医” 能够为用户提供更精准、可靠、便捷的 AI 咨询服务。  在医学影像诊断方面，亦实现了多模型在影像设备智能化中的应用。通过 技术创新与应用：AI技术在医疗领域的应用正逐步深入并扩展到多个方面，包括医疗影像、辅助诊疗、药物研发等。例如，在医疗影像领 域，AI技术显著提高了诊断的准确性和效率，优化了影像分析过程。在辅助诊疗方面，AI通过分析患者的电子健康记录和基因组数据，提 供个性化的治疗建议，辅助医生进行精准手术操作。在药物研发方面，AI技术缩短了研发周期，降低了成本，提高了成功率。 3) 数据共享与安全：数据共享是AI技术发展的重

发现类似情况。  有助于消除人为错误，并减少不必要的 重复测试和诊疗，提高医疗服务的效率 和准确性。  在需要将患者进行分类区分时，有些看似 无症状的患者或实际已经接近临界点，而 这些患者可能会被医生所忽略。  利用人工智能技术，医疗设备可以实时接 收和分析大量患者数据，能够检测到危急 情况并在其发生之前进行预警，帮助医生 更早地识别和治疗问题。  人工智能技术实现的万物互联可以让患 人工智能技术实现的万物互联可以让患 者在医疗机构之外也得到高质量的医疗 服务。  人工智能医疗技术赋能实时诊断，主治 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 “爱病理App + 实视”专业实名制病理工作者 平台，通过爱病理社区和爱病理学院，以及实视远程会诊和计算机辅助分析等方式，实现了病理科显微镜的数字化和智能化应用拓 展。这一系列的数字化措施，为医生和患者提供了更高效、更精准的诊疗服务，也为公司的数字病理业务拓展打下了坚实基础。 开发“实视”实时镜下视野共享系统 +“爱病理”病理医生社区APP 助力病理科自动化、标准化、数字化、智能化 宫颈细胞学AI

AI+辅助诊断：纳入医保，效率提升 AI 辅助诊断首次被纳入医保。2024 年 11 月，国家医保局首次将人工智能辅助诊断 列入立项指南。为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，又防止额外增加 患者负担，国家医保局分析人工智能潜在的应用场景，在放射检查、超声检查、康复类 项目中设立“人工智能辅助”扩展项，即同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人 员进行诊疗，也可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。 等分析手段，打造出的神经科学数据平台——Data Biopsy Signatures 和 Precision Phenotypes。Neumora 能深度挖掘神经类疾病的潜在机制，精准定位药物研发靶点，为 大脑疾病患者提供更加精准、安全和有效的药物与整体解决方案。目前，其开发管线覆 盖神经心理障碍与神经退行性疾病等多个领域。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 SZ 我武生物 我武生物的全资子公司浙江超级灵魂人工智能研究院有限公司致力于开发 应用于医药领域的人工智能项目，主要集中在医疗影像处理、疾病预测分 析及智能辅助诊断等方面。公司通过 AI 技术分析患者数据，为过敏性疾 病提供个性化治疗方案 AI+ 医疗/ 医保 300253.SZ 卫宁健康 公司发布了自研医疗大模型 WiNGPT 2.8 和医护智能助手 WiNEX Copilot 2

医疗场景的试验。 例如，美国Sanctuary AI公司让其Phoenix人形机器人在医院环境中执 行简单杂务（递送物品、房间消毒）；中国的优必选推出过面向医院导 诊的机器人“云帆”，可以引导患者就诊、回答咨询。 医疗场景对机器人的要求很高：既要绝对安全可靠，又需要温和友善 地互动。在临床干预场景下，人形机器人在外科手术中起到辅助作用， 实现技术精度的突破与极限协作。如MIT的NanoSurgeon 在护理陪伴场景下，人形机器人为患者提供全面的生活支持和情感陪 伴。如社交辅助机器人通过互动提升自闭症儿童的社交能力；喂食机器 人通过感知和自适应技术辅助患者完成进食、穿衣等任务，并为患者提 供康复锻炼的实时反馈与鼓励。例如，达闼科技Cloud Ginger 2.0通过 自然语言交互识别100+种情感状态，结合多巴胺分泌预测模型，动态 调整光照、音乐与对话内容，降低抑郁症患者PHQ-9评分14.3分。

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 复设备与远程监测平台让家庭成为康复空间， 社区医疗提供持续追踪与看护；在长期照护期， 历史证明，技术本身并非目的，只有与真实的应用场景紧密结合，才能激发生产力的跃升。 在与用户的互动中不断优化提醒方式与频 率，使干预既有效又贴合个人习惯。例如，英 国 Cera 公司联合 NHS 开发的 AI 模型及工具， 能够提前 7 天预测老年患者的住院风险，使住 院率降低约 52% [5]，并凭借 97% 的准确率预测 患者跌倒风险 [6]。 因此，医疗将不再是被动的“诊治链条”， 而是人与 AI 共建的主动健康网络。家庭与社区 成为第一道防线，医院专注复杂与危重症，实现 年，医院里的疾病常常在尚未出 现症状前就被 AI 精准捕获。在体检或门诊过程 中，AI 协同诊疗系统会实时整合影像、基因、 实验室结果和生理监测信息，像经验丰富的“预 判专家”一样寻找早期线索。例如，一个看似 健康的患者走进诊室，AI 已在分析他的全息健 康档案。当系统在肺部 CT 中识别到细微阴影， 并与基因检测中的可疑突变相关联时，会立即 提示存在早期风险并建议进一步检查。在这一 场景下，AI 不再只是“第二意见”，而是主动

(2021-2022 年 ) 。 o I 期临床试验： 72023 年启动，评估健康受试者中的生物等效性及缓释特性 (NCT0587XXXX) 。 6 II/I 期 计 划 ：预计 2025 年完成 HFrEF 患者的疗效与安全性验证。 ● 企业动态： ● 诺华：主导缓释片开发，已公开部分工艺专利 ( 如 WO2022123456A1) 。 ○ 仿制药企：印度太阳制药 (Sun Pharma) 、中国豪森药业等正在布局仿制缓释剂型。 Deepseek-R1 对接：分子设计场景，问阳性药与靶蛋白的结 合 揭示其采用”快速建库 - 标准品掺入 " 技术优化结合动力 2 研究 (NCT04308681), 在 IPF 患者中使 FVC 年 下降 资 料 来 源 ： httos://hiro-Is.zhihuiva.com/share/NTiG7D?campaign promotion=LS360 的抑制活性，且对野生型 EGFR 的 选择性优于奥希替尼的 AZ5104 28 . 2. 羟基吡啶衍生物 ( 非活性代谢物 ): 通过 U GT1A1 介导的葡糖醛酸化排泄，可能需关注肝功能异常患者的剂量 调 整 2 8 。 3. 丙烯酰胺羟基化产物 ( 低活性 ): 可能参与脱靶效应 ( 如 IGF1R 抑制 ), 但发生率低于奥希替尼 3 8. 预测结果在药物开发中的应用 1.

础环节，且药物筛选技术直接关系到先导化合物质量、研发效率、研发成本以及成药可 能性，是新药研发持续进行的关键。人工智能已介入新药开发全流程，在靶点发现、蛋 白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET 预测有广泛应用，并可辅助临床试验设计患者 招聘等，对临床期试验结果预测可有效节省研发费用支出。 图6 人工智能(AI)在药物研发过程中的应用 资料来源：顾志浩《基于人工智能模型筛选与生成先导化合物的研究进展》，HTI 2 病发展 的遗传基础和分子机制，促进药物靶点和生物标志物的识别。 信号通 路激活 分析 Insilico Medicine 通路激活网络分解 分析方法 iPANDA iPANDA 以疾病患者样本中基因表达水平与正常组样本的平均表达水平 之间的倍数变化作为输入，并引入基因重要性因子来表征基因对通路 激活的影响程度，进而进行标志信号通路识别。 资料来源：王超《人工智能在药物靶点的筛选及验证方面的应用进展》，HTI RNA 干扰或 CRISPR-Cas9 基因编辑等；多 组学方法可提供静态基因组数据和时空动态表达和代谢谱以便全面的了解疾病机制视 图，综合多组学分析常用于促进生物标志物和治疗靶点的发现、治疗反应和患者预后预 测；基于结构的靶点发现计算辅助方法可以作为补充实验方法的策略，例如反向对接、 药效团、结合位点相似性和基于指纹交互的方法。 表 6 基于结构的靶点发现主要策略 类型 概述 反向对接

获得了⼴泛认可，当时展⽰它在缝合葡萄时表现出的精准控制和细致触感。 随后，达芬奇机器⼈获得了美国⻝品和药物管理局（FDA）的批准，可⽤于各种⼴泛的⼿ 术程序。 到2023年，全球已有超过700万次⼿术使⽤机器⼈辅助进⾏，显著缩短了患者康 复时间，提⾼了⼿术成果。 进⾏精细运动的能⼒意味着外科医⽣现在可以以⼈类⼿部只能达到的⼗分之⼀的 尺度进⾏操作，极⼤地拓展了微创⼿术和其他复杂程序的可能性。 机器⼈灵巧性的发展也体现在现代机 来源: 理研 护理机器人可在各种角色中使用 在医疗保健中移动AI机器⼈的主要潜在⽤例包括: 远程监控: 远程出席机器⼈为⽆法定期亲⾃接受护理的患者提供解决⽅案。它们 允许医护专业⼈员通过执⾏任务，如促进视频通话、记录⽣命征候、提醒服药等 ，远程监控和关⼼患者。  69 https://population.un.org/wpp/Publications/Files/WPP2019_10KeyFindings ，具有⾎压监测站、定时药物分 发器和压⼒敏感垫等功能，可在睡眠或休息期间监测⽣命体征。 辅助护理：⼀些⽼年⼈可能需要⽇常活动⽅⾯的⽀持，如移动或穿⾐。⽤于抬举 和移动患者的物理辅助机器⼈可帮助减轻⼈类护理者的体⼒负担，同时增强患者 和护理者的安全性。  陪伴：孤独是⽼年⼈⾯临的⼀个突出问题。43%的60岁以上美国⼈表⽰⾃⼰感到 孤独，⼀项研究显⽰，孤独对健康的影响与吸烟⼀样糟糕。花旗全球洞察AgeTec