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，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 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 诊断效率低，工作量大，以人工病理筛查为主的传统模式导致病理诊断供需 严重失衡，病理科医生存在长期缺口，AI 技术为核心的智慧病理有望成为关 键破局手段，AI 病理可以降低医生“无效”阅片时间，提升诊断准确率和特 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 .............. 5 二、诊前/诊断：智能导诊应用广泛，AI 诊断临床价值高 ................................... 9 2.1、AI+检验：检验医学数据量庞大，AI 赋能应用广泛 .................................. 10 2.2、AI+病理：病理医生供给缺口大，AI 有望成破局关键 ............

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 需方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 ........................................................................................... 5 2.1 医学影像 AI：拓宽视野，影像 AI 脱离影像科...............................................................6 2.1.1 产品梳理.

整体触达曝光量高达2亿次 累计曝光量达9400万 技 能 提 升 栏 目 微循环专栏 微循环专栏聚焦复方丹参滴丸、 芪参益气滴丸、养血清脑制剂、 注射用益气复脉等药品在心血管 病领域治疗中发挥的重要作用 循证医学专栏 聚焦复方丹参滴丸、芪参益气滴 丸等药品治疗心血管疾病的循证 获益 互动病例专栏 聚焦高血压、糖网、肝病，对典 型病例病例解读、分析，通过问 题调研与留言形式互动，促进医 生间共同探索相关疾病新思路 新动态会议展示平台，分享最新 研究、临床经验和见解 精品课专栏 邀约同领域行业大咖精心打造专 业系列课程，提供医学知识获取 渠道 用药助手专栏 7W+ 药品说明书，2W+ 临床指 南，15w+ 篇期刊文 献、 2w+ 国内外医学指 南、 8W+ 药品说明书， 800+ 医学计算公式 医趣学堂专栏 每节课新知识在进行复习后，并 在学习后提供临床调研了解掌握 程度 继续教育专栏 证据解读文章，为中医药学工作者提供最前沿的医学信息。 绝大部分的中药产品缺乏现代医学研究支持， 导致医生对于处方中成药没有信心。 公众号高效、便捷、互动性强的方式推广循证医学证据， 帮助医生更快掌握最新研究成果，提高临床决策 小程序则是赋能学术营销的主要系统。通过专业学术内容，聚集领域医生，构建线上专业合 规的医学信息传递路径，助力业务团队线上医学信息投递。 引流 学术天地 个人中心 医学工具 前沿资讯

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 通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助 诊断到药物研发的跨越式发展。政策与资本的双重推动：1）政策支持：数字社 会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗 产业加速发展。2）资本涌入：2025 月，全球医疗保健和 AI 领域融资额分 别达 94 亿和 57 亿美元，占当月风投总额的 58%。例如，Hippocratic AI 完成 1.41 亿美元 B 轮融资，估值 16.4 亿美元；西班牙医学影像公司 Quibim 获 5000 万美元 A 轮融资。全球数字医疗产业发展趋势：1）服务模式趋势、2）技术更新 趋势、3）产品结构趋势、4）区域发展趋势。 ➢ 投资建议：在人工智能发展大趋势下，DeepSeek 进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 有效辅助罕 见病诊断 罕见病种类繁多、症状复杂、误诊率高，AI 系统能够通过学习海量医学知识和病例数据，辅助医生进 行罕见病诊断，提高诊断准确率，缩短诊断周期。 个性化治疗 方案的动态 优化 根据患者病情变化和治疗反馈，AI 系统能够动态调整治疗方案，实现个性化治疗方案的持续优化，提

底层⼤模型各有所长 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（ RAG 、⼯作流、 Agent 等）和⼯程优 化 数据来源： 1. Vectara HHEM ⼈⼯智能幻觉测试； 2. 腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数 据 11 ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 索 DeepSeek 有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ DeepSeek 会给医药企业带来哪些变化？ • 内部⽂档提效 • ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • “ 数字健康”和⽣态“破壁跨圈”， 产⽣更多数据 • 医院数据开放和流通 指出权威出处（如指南、专家共识等） 医⽣ • 学习 / 培训模式发⽣改变→交互性、个性化学 习 模式 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变→从经验驱动 →基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 科研助⼿ DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？

医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 幻觉⾼=“创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 幻觉情况1 11 数据来源：1.(Vectara(HHEM⼈⼯智能幻觉测试； 2.(腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数据 ⼤模型及DeepSeek潜在应⽤场景探索 DeepSeekJ会给医药企业带来哪些变化？ DeepSeek有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ 13 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者 有更多主动权 • “数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，产⽣更多数据 • 个性化诊疗和健康管理 患者 • 电⼦病历和数据管理⾰新 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） 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 “细致⼊微”⾏为管理 “极致简化”服务路径 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医⽣ • 学习/培训模式发⽣改变→交互性、个性化学习 模式 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变→从经验驱动 →基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、

医生/护士），并创造更多可能性（脑机 接口提供辅助运动与神经康复帮助，提高残疾病人生活质量等）。 ❑ AI+线下辅助就诊：①AI 辅助门诊能提高患者就诊体验，缩短就医时间（通过 AI 辅助门诊，上海儿童医学中心的患者平均等待时间从约 2 小时减少到 0.38 小时），也减少医生信息录入时间使其能专注于诊断处方。②AI 辅助随访（动 语音电话批量呼叫患者→语音信息实时转换为文本表格→生成报告自动上传 至 .... 8 图 6 AI 赋能诊前、诊中、诊后多个诊疗环节 ..................................................... 8 图 7 上海儿童医学中心传统就诊与 AI 辅助就诊流程对比 ................................. 9 图 8 AI 辅助随访系统框图 ......................... 辅助门诊：AI 辅助门诊能提高患者就诊体验，缩短就医时间。AI 辅助门 诊已在国内部分三甲医院开始使用，以上海儿童医学中心 AI 辅助门诊系统 （医院与依图科技公司共同开发）为例： ⚫ 患者端：挂号后，患儿家长通过微信小程序输入主要症状或医疗诉求→ 模型自动提取关键信息，并根据医学逻辑像医生一样询问→系统判定搜 集到足够的信息，完成对症状、既往史、过敏史等医疗信息的记录，生 成标准化病例→系

判断。医学是一门以实践 为基础的学科。丰富的临床经验可以帮助医生准确判定病情，给予恰当的治疗。但现在医学知识 发展非常快，个人的从医经历往往是有限的，医生有时很难临床做出正确决策，需要参考更多 临床指南和最新的医学文献。当上述所需信息都被数字化和标准化后，通过智能化的临床 智慧的城市在中国突破 40 决策支持系统是可以自动的把临床指南、路径、证据、电子病例等信息结合起来，在医学观察、 医院的要求，合作研究和订制适合中国医疗行业的解决方案。 目前，IBM和中国卫生部已经开展了合作，并且在政策层面IBM帮助相关部门在编写一些政策性 的文件。同时，在操作上，IBM在建立电子病历和电子健康档案时强调要结合临床医学， 数据收集要直接深入地方医护工作站和一线临床，并且进行全面记录，互操作性至关重要。 系统不是孤立的而是相互可以操作，医院和社区中间的电子病例档案不光是在文档格式 层面，甚至在语义层面都是可以 面对医院，甚至是医院加 卫生局的，合作模式是先直接帮助他们建立标准化的数据库和临床信息整合信息平台。广东省 中医医院就是其中一个例子。 中医学是中华民族文化传承之瑰宝，为中华民族的繁衍昌盛和人类健康做出了不可磨灭的 贡献。但是，中医学与现代西方医学在基础理论、诊断过程、治疗机理和施治方法上存在巨大 差异。中医是从功能的角度，从现象的角度认识生命和疾病的规律，无论是基础研究还是应用 研究

根据患者的症状描述和询症医学知识库，提供初步的健康建议和就医指导 AI 在零售行业的应用 2.1.2 辅助诊断：提高诊断效率，减轻医生负担 分析患者的电子健康记录 (EHR)、医学图像 (如 X 光、CT、MRI) 和医学文献等 数据，辅助医生识别疾病特征，并提供初步诊断建议，减轻医生的工作负担 临床决策支持：实时数据分析, 减少误诊漏诊 实时分析患者临床数据，结合最新的医学研究成果、临床指南及类似病例处理经 分析消费者行为、社交媒体趋势、经济指标等数据，帮助零售商预测未来 销售趋势 基于消费者购买趋势和偏好的变化，及时调整产品线和营销策略 医学教育与培训：虚拟病例训练，优化教学内容 模拟真实临床场景，为医学生和医生提供虚拟病例训练，提升他们的临床决策能 力和实践技能 利用 AI 分析医学教育数据，为教学内容和方法的优化提供数据支持，提高教学质量 AI 在销售领域的应用 2.1.3 10 AI 驱动的获客与线索筛选：提升获客效率，缩短销售周期

Committee to the National Institutes of Health Director）， 为“脑计划”的实施推进提供专业指导与支持。 美国持续拨付的科研经费，体现了政府对脑科学研究及其医学 临床转化应用的高度重视。在 2014 - 2023 年期间，美国政府对“脑 计划”的投入累计超过 40 亿美元。这些投入经费明确划分为基础经 费和补充经费两部分。基础经费在 2023 年之前呈现持续增长的态势， “脑 计划”的 2023 年经费额度达到历史新高。补充经费来源于 2016 年 12 月美国议会通过的《21st Century Cures Act》（21 世纪治愈法案）。 该法案旨在为再生医学、“脑计划”、抗癌登月计划等四项科学研 究提供 2017 至 2026 财年的长期资金支持。在这四项计划中，“脑 计划”所获得的支持力度仅次于抗癌登月计划，累计获得 15.11 亿 美元的拨款 ，也为神经 康复医学的发展做出贡献。 在科研产出方面，欧盟的“人脑计划”成果丰硕，共促成 3137 项出版物问世。其中，发表于《Nature Neuroscience》《Neuron》等 国际顶级学术期刊的论文超过 400 篇。在15个国家催生了92项专利， 这些专利覆盖多个前沿领域，包括但不限于脑机接口技术、多模式 神经调节技术、神经形态计算、癫痫发作预测技术、医学图像分析 技术、