AI+医疗 2025 年 02 月 19 日 ➢ AI 医疗产生的背景。全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久， 且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长。2） 老龄化社会加剧系统性压力。3）医疗资源分布极度不均衡。4）老龄化社会的长 期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。 ➢ AI 医疗商业价值逐步释放。DeepSeek 径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 DeepSeek 等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之 间，找到合适的平衡点，最终为每一位患者提供更加优质、更加高效、更加人性 化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。 ➢ 催化 AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。AI 医疗的起源可追溯 至 20 世纪 70 年代，早期以专家系统（如 QMR、DXplain）为主，但因技术限 制（如算力不足、算法不成熟）未能大规模应用。21 世纪初，深度学习、自然语 言处理和计算机视觉技术的突破重新激活了 AI 在医疗领域的潜力。医疗行业数 据量庞大（占全球数据总量的 30%），但 97%未被有效利用，这为 AI 模型的训 练提供了基础资源。例如，AI

医院、To 药企和 To 个人三大方向。本篇报告重点聚焦 AI 在医院端的 场景，全面介绍 AI 在院内诊疗全过程以及 AI 基建的应用，并梳理相关公司。 ❑ 2023 年新出版的《超越想象的 GPT 医疗》开篇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 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断：1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 临床应用价值，可用于辅助报告解读、检验项目推荐和疾病预测及治疗等领 域，相关公司：润达医疗、金域医学、迪安诊断等；2）AI+病理：传统病理 异性，相关公司：安必平、麦克奥迪等；3）AI+影像：AI 医疗影像将人工智 能技术应用于医学影像诊断，快速、低成本对 CT、MR、DR 和超声影像图 片精准诊断，中国近三年 AI 影像注册证获批呈加速态势，疫情期间多款 AI 影像产品获批用于肺炎筛查，AI 影像软件认可度提升，相关公司：鹰瞳科 技、万东医疗、数坤科技（拟港股 IPO）、推想医疗（拟港股 IPO）等。 ❑ 诊中治疗：医疗器械与 AI 的软硬件结合带动院内诊疗向精准化、智能化方

布不均的医疗资源与持续升级的多层次健康需求之间的矛盾持续升级，互联 网医疗应势而生，并在疫情期间快速积累了流量（截至 2022 年 12 月国内互 联网医疗用户规模达 3.63 亿、同比增长 21.7%），但也暴露出服务体验弱（局 限性、单一化、质量层次）、变现难（C 端服务付费意愿弱但医生成本高） 的问题。随着 GPT-4 和“文心一言”模型在医疗领域的商业化渗透，互联网 医疗有望迎来新机遇。 ❑ 投资建议：我们看好 AI 赋能健康管理及医疗服务各个环节，对人们日常健康 管理和就诊行为带来颠覆性改变。受限于数据获取，当下应用于患者端的“AI+ 医疗”更多是基于文本生成、信息收集等方式提供服务，尚处早期发展阶段。 随着文心一言和 GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 注已具备一定流量及数据基础、积极引入 AI 模型的互联网医疗企业，例如京 东健康、阿里健康、平安好医生、智云健康、百度灵医智惠、微医、春雨医 Oct/24 (%) 生物医药 沪深300 “AI+医药健康”系列报告（二） 敬请阅读末页的重要说明 2 行业深度报告 正文目录 一、C 端视角下的 AI 医疗：解决“久治不愈之症” ............................................... 3 二、AI+线上问诊咨询：提升服务“质”与“效” ...........

炎黄 盈动 流程中间件、低代码开发平台、BPM PaaS 平台、 iPaaS 集成平台、aPaaS 平台、信创应用模板 教育机构、党政、军 工、金融、电信、能源、 交通、教育、医疗、汽 车、建筑、IT 等 中创 股份 应用服务器、消息中间件、分布式对象中间件、工作 流中间件、企业服务总线、门户中间件、数据传输平 台 政府、电信、工业互 联网等 普元 、交通、教育、 医疗、航空航天。目前信创产业的落地节奏呈现“2+8+N”的发展态势。作为信 创起步最早的领域，党政部门很早便从电子公文和办公系统开始。在党政部门的 引领下，金融、电信、电力、交通等八大重点行业也开始加快信创步伐。行业信 创中，金融行业推进最快，紧跟党政部门的步伐，共处第一梯队。然后是电信、 交通、电力、石油、航空航天行业，位列第二梯队；最后是教育、医疗行业，信 创渗透率 基于大数据的一体化科研平台 大数据在改变科研模式，并走向基于数据的科研模式。以医疗大数据为例， 医疗大数据科研关键一步是建立一个大范围内医疗数据共享、整合和分析的平台。 该平台将是灵活的、可重构的，再加上平台本身的数据安全和入口控制等功能， 使得任何数据共享机制都能快速实施。医疗数据多为非结构化数据，且多系统数 据相对独立、关联性较弱。所以海量医疗的数据的整合，使其从凌乱转换为结构 性的，从零碎的转化为黏

6.9% 5.3% 4.3% 3.6% 3.0% 14.5% 轻工业制造业 信息技术/IT/通讯 建筑/房地产 商业/贸易/批发/零售业 银行/金融/证券 重工业制造业 卫生/医疗/制药/生物 公共管理/社会组织 交通运输/仓储/邮政 教育 其他 性别 年龄 孩子情况 37.3% 62.7% 男 女 25.7% 28.0% 25.6% 20.7% 一线 新一线 来源：科大讯飞官网等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 发展方向：紧跟政策指导 技术支撑：AI能力领先 国产化算力 全国首个国产万卡算力集群“飞星一号”，与华为合作，基于昇腾生态安全可靠 教育 医疗 应用 领域 商业 金融 司法 … 80.2% 82.3% 85.7% 82.2% 86.5% 81.2% 78.4% 78.8% 81.3% 81.1% 81.2% 81.8%