医疗AI专题：AI浪潮已至，医药产业升级来袭，抓住解决核心需求、可商业化落地的公司

1 华安研究•拓展投资价值 华安证券研究所 证券研究报告 医疗AI专题：AI浪潮已至，医药产业升级来袭，抓住解决核心需求、可商业化落地的公司 分析师：谭国超(S0010521120002) 分析师：李昌幸(S0010522070002)联系人：李婵(S0010121110031) 联系人：陈珈蔚(S0010122030002) 2023年4月2日华安证券研究所 AI浪潮来袭，医疗端产业升级紧随其后，把握其中可商业化方向 AI浪潮下带来各行各业产业变革机会。而在人工智能的所有应用中，医疗行业位列首位。据中商产业研究院统计，2020年AI+医疗已占人工智能市场的18.9%，市场规模为66.25亿元，预计2020-2025年CAGR为39.4%。 人工智能也开启医疗健康行业发展的新时代，AI赋能多维触达，提升医药上中下游全产业链。通过AI为传统的医药产业链赋能，带来产业变革，而其价值体现在扩容（新产品）、降本（减少费用）、增效（提高效率）这三个方面。从AI为医药产业链赋能的价值角度，考虑商业化落地的场景、进程以及节奏上看，我们认为AI在医疗端的AI+医疗服务、制造端的AI+医疗器械、研发端的AI+医药研发这三个大方向大有可为。 AI+医疗服务：触达医疗各大终端，商业化走在前列 通过整合现有的医疗资源和技术，人工智能将提高诊断准确率、降低误诊率、优化治疗方案、提升患者满意度等方面发挥关键作用。这将不仅有助于提高整体医疗水平，还将为医疗机构带来可观的经济效益。其中部分场景处于商业化水平领先位置。 检验/病理诊断：通过高精度高质量AI识别，帮助医生提高疾病的诊断准确性和速度。 院内信息化：通过智能化的病历管理、患者信息管理和医疗资源调度，AI能够提高医疗机构的工作效率。 AI医疗助理：通过在线医疗平台，AI可以为患者提供远程诊断、病症咨询、药物推荐等服务。 医疗解决方案：通过AI技术提高医疗整体运营效率、降低成本，加速行业数字化转型。 AI+医疗器械：拓展器械生命周期，优化人机交互，提升诊断精准度和病人预后效果 AI在医疗器械领域的应用从形式上主要分两类，一类是单独以软件形式，一类是与设备等硬件相结合的形式，广泛应用在疾病的诊断和治疗过程中。 （1）AI+影像设备：将人工智能技术嵌入各类诊断、治疗、监护、康复医学装备中，具体如AI人工智能技术在扫描、图像重建、分析等多方面全流程赋能影像诊断设备，如在消化内镜检查过程中，给医生提供检查导航等功能。 （2）AI辅助诊断：通过分析处理CT/MRI/超声等大型诊断影像数据、组织病理图像数据、生理电信号、DNA测序数据等多种数据辅助医务人员进行临床诊断决策的产品，具体应用包括AI肺结节辅助诊断、AI甲状腺超声辅助诊断、AI宫颈细胞辅助诊断等。 （3）AI辅助治疗：目前主要应用在医疗手术机器人领域以及AI放疗领域。医疗手术机器人术前手术路径规划、术中辅助导航，康复机器人可实现便携式穿戴，重建脑-肢体闭环神经环路，有效解决了目前卒中康复策略患者被动参与、干预手段单一、治疗模式不精准的技术痛点。AI放疗主要是与放疗设备相结合，放疗前规范靶区的勾画，自动化分割图像，正式放疗过程中，对肿瘤及正常器官进行监控，根据器官位置的变化调整治疗位置，使照射野紧紧追随靶区。 AI+医药研发：底层突破降本增效，提高新药研发成功率 目前药物研发和用药安全是AI技术在制药领域的主要应用，尤其是前端的药物发现环节，其中靶点确认、分子生成是当前AI赋能的重点领域，化学反应设计是AI技术应用取得进展的环节之一。 AI制药作为新兴领域，复杂且多学科交叉，技术壁垒、人才壁垒高，当前市场参与者也呈现多元化格局，大型药企包括传统药企和CRO公司，互联网企业以及初创企业都依据各自的优势快速切入布局当中。 核心观点 相关标的 AI+医疗服务：建议关注商业化能力靠前的领域和公司，推荐（已覆盖）润达医疗、健麾信息、艾隆科技；关注安必平、麦克奥迪、迪安诊断、美年健康、卫宁健康、创业慧康等。 AI+医疗器械：建议关注存量设备铺设多，数据资源丰富且已在AI领域前瞻布局的设备类企业，具体包括迈瑞医疗、万东医疗、澳华内镜、开立医疗、理邦仪器、乐普医疗、天智航、微创机器人-B、伟思医疗、麦澜德等。 AI+医药研发：建议关注具有强大资金支持，人才储备以及优质数据资源的CXO头部标的，如药明康德等； 以及具有先发优势率先布局AI相关技术的特色标的，如成都先导、泓博医药、药石科技和皓元医药等。 风险提示 新药研发失败的风险；药物临床进度不及预期的风险；审批进度不及预期的风险；上市产品销售浮动；行业政策不确定性。 目录 引言 1.医疗AI行业情况 1.1.规模及现状 1.2.历史发展 1.3.价值体现 1.4.商业化模式探讨 1.5.重点关注方向 2.AI+医疗服务 2.1.检验/病理诊断 2.2.院内信息化 2.3.AI医疗助理 2.4.医疗解决方案 3.AI+医疗器械 FFR AI-ECG 影像AI AI量化消融 AI放疗 医疗机器人AI 4.AI+医药研发 AI+制药 AI+CRO 5.投资逻辑及标的梳理 6.风险提示 ChatGPT的发布引发了一波AI浪潮，而人工智能正站在驱动第四次科技革命的前沿，其强大的发展潜力预示着一个崭新的科技时代即将到来。 AI技术深度融入各行业带来创新突破，为产业升级和创新提供持续动力。从医疗保健、金融科技到智能制造，AI技术在各个领域展示出非凡的创新能力。 人工智能产业链已广泛应用于众多领域，大致可分为应用层，技术层和基础层，共同为产业升级和创新提供持续动力。 AI赋能：引领第四次科技变革浪潮 人工智能产业链 引言：AI浪潮来袭，带来各行各业产业变革机会 资料来源：世界银行，ScalePartners，analysys易观，华安证券研究所 华安证券研究所 1.1.医疗AI：人工智能核心应用场景，市场规模高速增长 7 华安研究•拓展投资价值 •在人工智能的所有应用中，医疗行业位列首位。据中商产业研究院统计，2020年AI+医疗已占人工智能市场的18.9%。另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。从基础层到应用层，医疗AI广阔市场大有所为。 •随着人工智能AI在医疗领域的深入应用，药物研发与医学影像等细分市场呈现出强劲的增长态势。据动脉网数据统计，2020年中国医疗AI市场规模已达到66.25亿元，结合AI辅助新药研发和AI助力肿瘤诊疗等市场赛道估算，预计2020-2025年复合年增长率（CAGR）为39.4%，2025年将突破300亿元。 中国医疗AI主要应用领域市场规模（亿元） 同比 400 60% 350 50% 300 250 40% 200 30% 150 20% 100 50 10% 0 0% 201920202021E2022E2023E2024E2025E AI医疗产业链2019-2025E中国医疗AI主要应用市场规模（亿元） 敬请参阅末页重要声明及评级说明 资料来源：艾瑞咨询、中商产业研究院，华安证券研究所 华安证券研究所 •AI医疗经历较长的验证期后，迎来快速兑现。我国对于医疗AI的研究始于1980年代，经过了算法由雏形初现到快速迭代、深度学习拓展等阶段，在多年沉淀后迎来注册审批与市场过渡阶段。2020年前，由于商业路径不清晰、落地场景未被验证、临床价值不足等原因，医疗AI的价值市场认知不足，但截至目前，已有49个AI医疗器械获得NMPA颁布的Ⅲ类证，多家医疗AI企业具备可落地的软件和可兑现的收入，医疗AI迎来快速发展阶段。 2021 2016-2017 达特茅斯会议标志 医疗AI的正式形成 剧本机器学习功能的研究成果开始出现 1960 1990 人工智能因投入大 ，回报低，发展陷入停滞 百度医疗大脑发布，对标谷歌及IBM产品； 阿里健康发布AI医疗“doctoryou” 2019 华为联合发布AI人工智能辅助诊断最新突破，实现AI辅助宫颈癌筛查率达最高水平，超过99.9% 截至5月，共计12款AI产品获NMPA医疗器械三类证 1956 资料来源：《2021中国医疗人工智能产业研究报告》、wind、动脉网，华安证券研究所 华安证券研究所 •AI赋能，多维触达医药全产业链 •医药产业链按上中下游划分可分为： –上游：医药研发、中药材、医药中间体等原材料； –中游：各类生物药、化学药、中药、医疗设备及器械制造； –下游：医药机构、零售终端、线上诊疗、医药流通等。 •而每一条产业链都有需要提升空间。 –上游研发端：研发效率、研发周期、研发费用等； –中游制造端：生产效率、新产品迭代、生产成本 等； 医药研发 •提高研发效率 •缩短研发周期 •减少研发费用 –下游医疗端：流通效率、医院管理效率、医疗资源分布、患者医疗可及性等。 •而人工智能开启医疗医疗健康行业发展的新时代。AI技术对于研发、制造、医疗终端消费等多个场景都能够实现触达和价值赋能。从技术维度看，AI从供给端改变了医疗领域的发展轨迹和运行模式；从市场维度看，人工智能技术为现有医疗工作带来流程改进与效率提升。 中游 •各类生物药 •化学药 •中药 •医疗设备 •器械制造 下游 •医药机构 •零售终端 •线上诊疗 •医药流通等 上游 •医药研发 •中药材 •医药中间体等原材料 制药行业 •提高生产效率 •加快新产品迭代 •降低生产成本等 医疗终端 •提高流通效率 •医院管理效率 •优化医疗资源分布 •提升患者医疗可及性 AI赋能 资料来源：华安证券研究所整理 华安证券研究所 1.4.医疗AI商业化探讨：价值、模式与壁垒 通过AI为传统的医药产业链赋能，带来产业变革，而其价值体现在扩容（新产品）、降本（减少费用）、增效（提高效率）这三个方面。而商业模式分为平台服务、硬件设备、软件服务三个方向，各自有各自的核心壁垒。 应用场景 价值 商业模式 壁垒 研发端 AI赋能 AI+药物筛选 降本+增效：为创新药、上游原料研发企业减少研发成本、缩短研发时间 平台 数据+算力 AI+药物辅助设计…… 制造端 AI+医疗器械 扩容+降本：为医药制造企业提升产品竞争力、加速产品迭代、降低生产管理成本 硬件 算法+算力 AI+设备AI+管理生产…… 医疗端 AI+检验诊断 增效+降本：为医疗机构提升管理效率解决医疗资源分布不均问题、提升患者医疗可及性 软件 数据+算法 AI+院内信息化AI+医疗助理AI+医疗解决方案…… 1.5.医疗AI重点关注：有商业化落地的方向 医疗AI始终需要走向商业化，体现其应用价值。目前，从AI为医药产业链赋能的价值角度，考虑商业化落地的场景、进程以及节奏上看，我们认为医疗AI在以下三个大方向大有可为，并且已经有成功的商业化成果。 医疗端：AI+医疗服务 检验诊断、院内信息化、AI医疗助理、医疗解决方案； 制造端：AI+医疗器械 FFR、AI-ECG、影像AI、AI量化消融、AI放疗、医疗机器人AI； 研发端：AI+医药研发 AI+制药、AI+CRO。 目录 引言 1.医疗AI行业情况 1.1.规模及现状 1.2.历史发展 1.3.价值体现 1.4.商业化模式探讨 1.5.重点关注方向 2.AI+医疗服务 2.1.检验/病理诊断 2.2.院内信息化 2.3.AI医疗助理 2.4.医疗解决方案 3.AI+医疗器械 FFR AI-ECG 影像AI AI量化消融 AI放疗 医疗机器人AI 4.AI+医药研发 AI+制药 AI+CRO 5.投资逻辑及标的梳理 6.风险提示 2.1.AI检验/病理诊断：高精度高质量AI识别，重塑医疗体系 AI检