来源：诺德基金
自今年2月DeepSeek模型引发关注以来，AI+医疗的关注度显著提高，本文旨在探讨AI+医疗在医药产业各细分方向的潜在应用。AI医疗在提升检查检验结果解读、提高检查检验效率、辅助临床医生决策、健康管理与药物研发等多个领域的应用价值较大，或将成为医疗企业和医院建立评估矩阵的创新方向和竞争趋势。
1.AI+影像与AI+检验
AI通过计算机视觉的深度学习算法可快速识别CT、MRI、病理切片等影像中的病灶，辅助医生实现毫米级病灶定位，提升诊断效率和准确性。例如，AI可量化影像参数并生成结构化数据，减少医生重复性工作。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计算机视觉技术和深度学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现病灶智能识别、影像量化分析及结构化报告生成等功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。截至2024年底，NMPA共计批准107项AI三类医疗器械认证。临床数据显示，当前AI+影像技术可以很大程度上提高相关科室医生的工作效率，且一定程度上辅助医生提高诊断的准确性。我们认为随着AI+影像的技术进步，具备独立诊断资质的AI影像产品或有望于2025-2026年进入商业化阶段。AI+检验与AI+影像类似，也可以通过AI在一定程度上提升检验效率与准确性。相比于AI+影像，AI+检验还可以利用多维度数据建模，分析患者各项检验指标以给予患者综合性辅助诊断建议，为临床决策提供系统性支持。
2.AI+测序
AI+测序可以利用AI算法快速处理海量的基因数据。现有的测序数据处理耗时相对较长，通过AI优化之后，可以更快地得到测序结果。除此以外，AI+测序还可以利用大数据分析基因组数据预测药物疗效和副作用，模拟药物与基因靶点的相互作用，筛选有潜力的药物候选物，缩短研发周期，提高药物研发的成功率。当前AI+测序的主要应用还处于提高测序效率与准确性阶段，后续有望在药物研发领域有所贡献。
3.AI+医院
AI+医院管理系统相比于传统的医院信息系统有诸多优势，AI+医院管理系统可以结合临床指南，辅助全科医生完成诊断、用药建议、病历审核等，提升医疗规范性和效率。这点在基层医院效果可能更为显著，基层医院的医生相比于三级医院的医生，诊疗经验相对薄弱，而AI系统的引入，有效弥合基层与三级医院医生的临床经验差距。除此以外，AI系统还可以通过多维度分析患者数据，为外科手术推荐较佳方案，建立术中风险动态评估模型，降低并发症概率。例如，利用放疗靶区智能勾画技术分割肿瘤组织，提升放疗精度；结合虚拟现实（VR）与三维建模技术，在骨科、肿瘤等领域提供术中导航和风险预警，减少非必要组织切除。
在分诊与导诊领域，AI技术可以通过自然语言处理技术理解患者症状，智能推荐科室和医生，减少资源错配，压缩候诊时间，进一步提高患者的就诊体验。
在医院的行政和资源管理领域，AI技术可以优化排班系统、耗材管理、文件流转等行政流程，并与医院OA系统跨平台数据深度融合，提升智慧办公水平。
4.AI+健康管理
AI技术可以整合可穿戴设备的多模态数据，为慢性病患者提供动态监测和个性化健康干预服务，如糖尿病患者的血糖管理，下图为AI系统进行慢病管理示意图：
资料来源：某上市公司官网。以上信息仅供参考，不代表任何具体投资建议。基金有风险，投资需谨慎。
除此以外，AI智能语音外呼引擎还可以运用外呼系统自动化执行患者满意度调查、用药提醒及康复指导任务，减轻医护人员负担，更好地进行随访与院后管理。
5.AI+药物研发
在药物研发领域，AI可以加速靶点智能筛选、化合物优化等环节，缩短新药研发周期。目前，AI平台主要在临床前研究阶段发挥效用。其中，临床前包括疾病机理研究、靶点发现、化合物筛选、ADMET预测等多个环节。
尽管AI应用广泛，其仍存在数据安全、责任界定等挑战。目前AI仅作为辅助工具，无法取代执业医师的临床决策和人文关怀。例如，处方开具必须经主治医师审核签字，诊疗流程中严禁使用AI自动开具。
我们认为AI+医疗或将成为重大的产业变革趋势之一，但需清醒认知当前市场存在阶段性估值泡沫，从长期维度来看，未来可能会有新的AI+医疗公司脱颖而出打破现有产业格局。我们保持对AI+医疗产业的中长期看好。
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