AI助力醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)等醫(yī)療領(lǐng)域效率提升。圍繞診療全流程，醫(yī)療AI產(chǎn)品面向企業(yè)、個(gè)人兩大服務(wù)場景。其中，在B端應(yīng)用的場景主要包括AI醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)、輔助診斷和疾病預(yù)測，在C端應(yīng)用的場景主要包括在線問診和健康管理。技術(shù)成熟度較高的應(yīng)用領(lǐng)域依次為醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)，通過AI的賦能，提高了醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確度、縮短了創(chuàng)新藥的研發(fā)周期。

1）AI醫(yī)學(xué)影像：提升診療效率和準(zhǔn)確率，逐步進(jìn)入商業(yè)化階段。

AI醫(yī)學(xué)影像是輔助診斷的一個(gè)分支，是醫(yī)療+AI最為成熟的領(lǐng)域，可適用于超聲、X線、內(nèi)鏡、CT、MRI（磁共振成像）、眼底影像在內(nèi)的大部分傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像手段。AI在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用主要分為兩部分：①圖像識別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；②深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握診斷能力。

提升診療效率和準(zhǔn)確率，有望解決醫(yī)師數(shù)量不足等行業(yè)痛點(diǎn)。傳統(tǒng)診斷過程是，化驗(yàn)醫(yī)生使用X光、核磁、超聲等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備生成影像，由主治醫(yī)生基于影像對患者身體情況進(jìn)行判斷，形成診斷結(jié)果。這種方式的缺點(diǎn)在于，影像診斷受醫(yī)生數(shù)量和工作時(shí)間限制，醫(yī)生數(shù)量增長遠(yuǎn)低于醫(yī)療影像數(shù)量增長，并且影像診斷受醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)等因素影像，存在一定的誤診率。AI影像系統(tǒng)形成輔助診斷建議，可以幫助醫(yī)生提高閱片效率和診斷的準(zhǔn)確性，降低誤診率。

AI醫(yī)學(xué)影像已進(jìn)入商業(yè)化階段，臨床應(yīng)用廣泛。2020年，國家藥品監(jiān)督管理局首次通過人工智能三類器械的審批，這意味著AI影像系統(tǒng)擁有了進(jìn)入醫(yī)院落地的資質(zhì)，進(jìn)入了商業(yè)化階段。目前，獲得國家三類器械審批的AI影像已經(jīng)覆蓋多種常見疾病，包括心腦血管疾病、眼科疾病、肺部疾病、骨科疾病等。其中，肺部影像AI和眼底篩查AI因?yàn)榛疾∪巳阂?guī)模大、數(shù)據(jù)量大、標(biāo)注難度低成為熱門賽道，多家企業(yè)已有三類醫(yī)療器械證，肺部篩查賽道主要有推想科技、聯(lián)影醫(yī)療、深睿醫(yī)療，眼底篩查領(lǐng)域主要有鷹瞳醫(yī)療、硅基智能、致遠(yuǎn)慧圖、微醫(yī)醫(yī)療。

2）AI藥物研發(fā)：提升新藥研發(fā)成功率，即將進(jìn)入新一輪增長。

與傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式相比，AI藥物研發(fā)具有縮短研發(fā)周期，節(jié)約資金成本，提高成功率，充分利用現(xiàn)有醫(yī)療資源等優(yōu)勢。據(jù)藥時(shí)代報(bào)道，傳統(tǒng)模式下的藥物研發(fā)在臨床前階段需要4-5年，而基于AI和生物計(jì)算的新藥研發(fā)管線平均1-2年就可以完成臨床前藥物研發(fā)，明顯提速。根據(jù)Tech Emergence，AI可以將新藥研發(fā)的成功率從10%提高到14%，可以為生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

據(jù)量子位智庫預(yù)測，鑒于目前絕大多數(shù)臨床階段管線處于臨床一期，2023-2024年將出現(xiàn)跨越“死亡之谷”的臨床管線，進(jìn)一步證明AI技術(shù)對新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的顛覆性。2026年，預(yù)估將會(huì)出現(xiàn)首個(gè)上市的AI驅(qū)動(dòng)藥物，AI制藥行業(yè)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值因此得到驗(yàn)證，政策、產(chǎn)業(yè)、消費(fèi)市場對于AI驅(qū)動(dòng)藥物的態(tài)度及相關(guān)舉措也將清晰，行業(yè)逐漸定型。與此同時(shí)，現(xiàn)有的管線及后續(xù)發(fā)展較快的管線，將大批進(jìn)入臨床，AI制藥的技術(shù)價(jià)值將得到規(guī)?；?yàn)證。

當(dāng)前國內(nèi)外AI制藥市場的主要參與者主要有三類，即大型藥企、AI制藥初創(chuàng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)，其中大型藥企又分為傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)。根據(jù)Deep Pharma Intelligence的數(shù)據(jù)，截止2022年第一季度，全球參與AI藥物研發(fā)的大型藥企超過56家，其中包括逾36家傳統(tǒng)藥企和20家CRO企業(yè)；相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)超31家，AI制藥初創(chuàng)企業(yè)超過495家。

AI制藥領(lǐng)域，建議關(guān)注成都先導(dǎo)、泓博醫(yī)藥、云南白藥、藥石科技；AI醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，建議關(guān)注萬東醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療；AI病理診斷，建議關(guān)注九強(qiáng)生物、潤達(dá)醫(yī)療、安必平。

本文來源：光大證券研報(bào)《醫(yī)藥/醫(yī)療AI+浪潮漸起——醫(yī)藥生物行業(yè)跨市場周報(bào)（20230326）》

（本文內(nèi)容僅供參考，不作為投資依據(jù)，據(jù)此入市，風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)）

封面圖片來源：每日經(jīng)濟(jì)新聞 劉國梅 攝