AI医疗行业动态报告：百花齐放——世界AI大会看AI+医药

AI医疗行业动态报告 百花齐放——世界AI大会看AI+医药2023年07月23日 世界AI大会（WAIC）上AI医疗占据重要位置。7月8日，世界AI大会（WAIC医疗论坛召开，聚集各类企业、临床医生、政府机构三方专家，展示和探讨了医疗医药领域结合AI在应用落地上的前沿动态和想象空间，使医疗AI的应用端场景和形态具象化，从降本增效、能力提升、创新需求三方面落地。 AI大模型可以从通用升级为医疗行业专用模型。6月14日，微软推出LLaVA-Med模型，首个实现有效的训练生物医学领域多模态对话式人工智能模型，可以回答生物医学图像的开放式研究问题。微软利用从PubMedCentral提取的大规模、覆盖面广的生物医学图形和文字数据集实现医学概念匹配，使用GPT-4从文字中跟随数据实现自监督式学习，然后通过医学领域教学微调来实现使一般领域视觉语言大模型经过短时间训练具备生物医学领域的多模态对话式人工智能。WAIC医疗论坛上联影智能同样探讨了医疗AI大模型的训练模式，提供了国产医疗大模型的研发视角，使交互式医疗AI应用成为可能。 医药+AI应用端百花齐放。①医疗AI正在构建诊疗新生态，从AI+设备、AI+临床全流程、AI+关键临床决策、AI+全生命周期健康管理多管齐下，从医疗需求出发结合AI促进应用端精准落地。例如冠脉CTA诊断，CT扫描后通过影像进行狭窄与斑块检测，并实现结构化报告自动生成，提高冠脉重建成功率和效率。AI决策赛道可以通过AI模型进行器官数字孪生，根据心功能计算模型模拟心脏在各种手术方案中对应的治疗效果以实现个性化治疗等。AI诊疗方向上，电子病历可以叠加AI模型实现初步诊断和临床诊疗信息结构化存储，这样可以提升医院导诊分流、信息记录存储的效率和诊断的准确率，为个性化医疗提供支持。②AI赋能创新药研发，促进新药研发降本增效。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技术，药企可以减少药物发现及开发所需的时间和资源，同时提高临床试验的成功率。近期Recursion与英伟达合作并获得5000万美元投资，英矽智能拟赴港上市，全球AI医药市场保持高景气。 投资建议：全球人工智能大会火热召开的背后透露出国内AI正走向高景气度，医疗行业+AI是对医疗待解决需求的挖掘和供给问题的解决，通用大模型向医疗专用大模型的升级有望彻底改变医疗全生命周期的存在形态，从降本增效和技术能力提升两种路线上实质性满足医疗需求，通过AI设备、AI诊断、AI决策、AI个性化医疗等应用场景落地；长期来看，药物发现领域，AI也在逐渐赋能新药研发。推荐祥生医疗，建议关注联影医疗，迪安诊断、润达医疗、安必平、金域医学，智云健康，泓博医药、成都先导、药明康德等。 风险提示：基于公开信息整理，可能存在信息不及时风险、大模型在医疗领域效果不及预期的风险、行业监管标准限制大模型应用的风险、数据不准确或不完整所带来的风险、人工智能技术快速发展所带来的风险。 代码 简称 股价（元） EPS（元） PE（倍） 评级 2022A2023E 2024E 2022A2023E 2024E 603882.SH 金域医学 71.25 5.892.66 3.49 13.29 22 - 300244.SZ 迪安诊断 23.75 2.291.79 2.23 1114 11 - 603108.SH 润达医疗 14.34 0.720.88 1.08 1418 15 - 688393.SH 安必平 25.25 0.460.8 0.94 4834 29 - 9955.HK 智云健康 7.34 -5.62-0.62 -0.31 -- - - 688358.SH 祥生医疗 43.33 0.941.64 2.11 3626 21 推荐 688271.SH 联影医疗 136.50 2.012.5 3.15 8855 44 - 重点公司盈利预测、估值与评级 资料来源：Wind，民生证券研究院预测;（注：股价为2023年07月21日收盘价；未覆盖标的采用wind一致预期） 推荐维持评级 分析师王班 执业证书：S0100523050002 邮箱：wangban@mszq.com 相关研究 1.医药行业点评：辉瑞工厂受灾加剧美国药品短缺，国产注射剂出海加速-2023/07/222.GLP-1系列专题：多肽药物研发演变-2023 /07/22 3.VD行业事件点评：民营经济利好文件发布，企业应收账款收回受益-2023/07/22 4.医药专利系列研究（一）：K药、O药专利纠纷全梳理-2023/07/19 5.流感疫苗行业动态报告：关注三季度流感疫苗供给紧张-2023/07/18 目录 1AI赋能医药全产业链，应用场景广泛3 2世界AI大会上医疗+AI多元呈现，百花齐放4 2.1模型——从通用语言大模型到医用语言大模型4 2.2应用：构建诊疗新生态——AI+全生命周期健康管理7 2.3AI赋能多场景、多领域创新药研发，促进新药研发降本增效10 3投资建议13 4风险提示14 插图目录15 表格目录15 1AI赋能医药全产业链，应用场景广泛 随着算法算力进步和数据积累，AI实现赋能创新药研发和医疗诊断，应用场景持续扩张。AI医疗包括基础层、技术层和应用层，头部公司在基础层围绕数据、算法和算力已经构筑了高壁垒，而多数的科技公司在技术层完成优势领域的布局，最终在应用层实现对医疗服务全领域的覆盖。在药物研发全产业链中，上游的模型数据集是重要资源、云计算平台提供算力支持；中游的AI药企通常采用研发外包形式与下游合作，而IT公司通过AI模型和计算平台参与到新药发现中；下游传统药企是AI药企的主要合作伙伴，而CXO企业会通过投资、收购等方式参与到AI药企的经营中，共同赋能下游客户。 图1：中国AI医疗产业图谱 资料来源：艾瑞研究院，民生证券研究院 图2：中国AI药物研发产业图谱 资料来源：各公司官网，民生证券研究院 2世界AI大会上医疗+AI多元呈现，百花齐放 7月8日，世界AI大会（WAIC）医疗论坛召开，聚集各类企业、临床医生、政府机构三方专家，展示和探讨了医疗医药领域结合AI在应用落地上的前沿动态和想象空间。 2.1模型——从通用语言大模型到医用语言大模型 通用语言大模型可以经过医学专业知识预训练，通过医学领域专业图形和文字数据训练和微调来实现使一般领域视觉语言大模型经过短时间训练具备生物医学领域的多模态对话式人工智能。 对话式生成人工智能在辅助生物医学从业者上表现出非凡的前景，但目前的研究还是主要集中在单模态文本上。多模态对话式人工智能通过利用来自公共网络的数十亿图像文本配对数据取得了快速进展，但仍然缺乏这种通用领域的视觉语言模型对生物医学专业领域的理解和交流复杂性的还原。6月14日，微软推出LLaVA-Med模型，首个实现有效的训练生物医学领域多模态对话式人工智能模型，可以回答生物医学图像的开放式研究问题。微软利用从PubMedCentral提取的大规模、覆盖面广的生物医学图形和文字数据集实现医学概念匹配，使用GPT-4从文字中跟随数据实现自监督式学习，然后通过医学领域教学微调来实现使一般领域视觉语言大模型经过短时间训练具备生物医学领域的多模态对话式人工智能。 图3：微软LLaVA-Med训练过程 资料来源：ChunyuanLi等，《LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay》，民生证券研究院 效果实例：LLaVA-Med训练后相较于GPT-4针对胸部X光图像相关问题实现了更细致专业的对话，包括对图像的解读和拓展性问题的解答（病人体内有无设备植入），GPT-4可以作为对照。 图4：LLaVA-Med训练后针对胸部X光图像相关问题的回答效果优于GPT-4 资料来源：ChunyuanLi等，《LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay》，民生证券研究院 图5：附上图翻译 资料来源：民生证券研究院整理 WAIC上，联影智能同样提出了几类从通用大语言模型到医疗专用大模型的训练方法，包括添加“提示”、预训练、参数微调等。 图6：从通用语言大模型到医用语言大模型的几种方式 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 2.2应用：构建诊疗新生态——AI+全生命周期健康管理 2.2.1AI+设备——医学影像辅助诊疗 AI模型结合分子影像、核磁共振、计算机断层等医疗设备，以冠脉CTA诊断为例，CT扫描后通过影像进行狭窄与斑块检测，并实现结构化报告自动生成，提高冠脉重建成功率和效率。 图7：AI模型结合分子影像、核磁共振、计算机断层等医疗设备 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 图8：AI赋能冠脉CTA诊断全流程 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 根据国家卫健委能力建设和继续教育中心大数据办公室的调研数据，在样本包含的4418家三级医院、1556家二级医院、99家一级医院或社区卫生服务中心中，三级医院的医学影像AI产品渗透率最高（73.9%），二级医院渗透达到32.5%，一级医院或社区卫生服务中心最低约10.1%。 图9：三甲级医院对医学影像AI产品接受度已比较高，一二级医院空间仍大 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 另外一份调研以县域医院为样本，覆盖26省398县，439家县医院，其中二级医院占比72.8%，三级医院占比27.2%。调研结果显示县域医院有约50%已经有AI辅助诊疗软件，三级医院科室配备AI辅助诊疗软件占比相对高于二级医院 （60.2%vs45.2%)。另外，25.3%受访医院表示有资金用于购买AI辅助诊疗软件。 图10：调研结果显示县域医院有约50%已经有AI辅助诊疗软 件 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 2.2.2AI+决策新方式-数字孪生 AI模型可以通过数字孪生器官模拟治疗效果来帮助实现个性化治疗，例如根据心功能计算模型模拟心脏在各种手术方案中对应的治疗效果以实现个性化治疗。 图11：数字孪生模拟治疗效果来帮助实现个性化治疗 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 另外西门子展示了应用软件针对不同器官和病种开发的临床决策应用，包括肿瘤、心脏、神经等。 图12：针对不同病种开发AI+临床决策软件 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 2.2.3AI诊断+医疗信息化 AI模型叠加电子病历可以实现初步诊断和临床诊疗信息结构化存储，这样可以提升医院导诊分流、信息记录存储的效率和诊断的准确率。 图13：AI模型叠加电子病历可以实现初步诊断和临床诊疗信息结构化存储 资料来源：2023世界AI大会，民生证券研究院实拍 2.3AI赋能多场景、多领域创新药研发，促进新药研发降本增效 AI可应用于药物发现的各个阶段，提高早期发现的效率。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技术，药企可以减少药物发现及开发所需的时间和资源，同时提高临床试验的成功率。具体而言，生成式AI有可能通过使科学家能够为以前无成药性的靶点生成新分子，从而彻底改变药物发现，这可能为药物开发提供新途径。与传统药物开发方式相比，AIDD方式有潜力加快过程，并以更具成本效益的方式发现药物靶点。 图14：基于AI的药物发现的主要优势 资料来源：英矽智能招股说明书，民生证券研究院 7月12日，Recursion宣布与英伟达合作并获得5000万美元投资，加速训 练用于药物发现的AI模型。截至7月12日美股收盘，Recursion股价上涨78.17% 至12.080美元/股。 Recursion计划利用其庞大的专有生物及化学数据集（超过23000兆字节，可搜索的基因和化合物关系超过3万亿）加速在英伟达DGXCloud云平台上训练基础模型，以便在Bio