数字经济行业报告：人工智能与数字经济驱动医药产业升级

中国经济高质量发展系列研究 人工智能与数字技术驱动医药产业升级 医药组分析师：程培 分析师助理：孙怡、孟熙 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 人工智能与数字技术驱动医药产业升级 核心观点分析师 随着科技的不断进步，数字医疗和人工智能（AI）医疗已经成为推动全球医疗健康产业发展的重要力量。数字医疗是指通过信息科技、智能科技与医疗的结合，形成的医疗服务体系。这一体系涵盖了医疗设备系统、医院系统、区域卫生系统和健康管理系统等多个方面，实现了医疗服务的信息化、网络化、移动化和智能化。根据中商产业研究院发布的《2024年中国数字医疗行业市场前景预测报告》，2022年全球数字医疗的市场规模为2,242亿美元，预计至2025年达到4,670亿美元，年复合增长率为28%。在全球医疗产业数字化转型的大背景下，中国数字医疗的市场规模也呈现快速增长趋势，预计由2022年的1,954亿元增长至2025年的5,399亿元，年复合增长率达31%，略高于全球增速。 AI医疗的发展为提高医疗服务质量、降低成本和提升患者体验带来了新的可能性。人工智能与数字技术主要赋能四个应用场景： 1）药品和制药领域：赋能药物研发、生产工艺优化及药物的个体化使用等；研发端，AI新药设计能大幅缩减新药研发周期、降低成本、提升成药性,2023年全球共有43家企业、102条AI设计的药物成功进入临床阶段；生产端，AI大模型用于制药工业的工艺升级已逐渐开始；应用端，基于大数据模型、并结合患者的个体特征和治疗目标，制订最佳的个体化给药方案也已开始应用。 2）医疗器械领域：手术机器人、智能康复器械、医疗设备物联网、远程诊疗等；基于医疗影像大数据的辅助手术机器人的应用使得外科医生在手术操控性、准确度和临床疗效上大幅提升；智能康复器械为康复人群提供更有效率的康复护理方案，并节约康复医师人力；医疗装备的物联网化、智能化，为医院管理提供智慧化的解决方案；远程诊疗则大幅提升优质医疗资源的辐射半径，提高医生的诊疗效率。 3）医药商业领域：智能化医药物流和电子处方处理系统；先进的智能化现代物流配送体系和电子处方处方系统等开始在国内快速应用，持续提升药品的可及性和安全性，为全产业链提升运营效率。 4）医疗服务领域：医疗信息大数据、大模型辅助诊断和治疗。医疗信息化在国内持续推进，基于数字化及智能化的电子病历可以为医生工作大幅提升效率，同时AI诊断在国内高速成长，基于大数据和大模型的智能化诊疗方案，可以为临床医生提供最优的临床解决方案。 投资建议：数字技术和AI医疗的发展，为医疗行业产业升级带来革命性的变革，也为患者提供了更加便捷、高效和个性化的医疗服务。建议关注国内在医疗AI方向布局的公司：AI新药研发（泓博医药、成都先导）、AI制药工艺（川宁生物）、AI器械（三诺生物、翔宇医疗、微创机器人）、医疗器械物联网（迈瑞医疗、海尔生物）、AI诊断（金域医学、迪安诊断、安必平、麦克奥迪、鹰瞳科技、乐普医疗、联影医疗、万东医疗、美年健康）等。 程培 ：021-20257805 ：chengpei_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130522100001 研究助理：孙怡、孟熙 风险提示 1.新技术研发进度不达预期的风险 2.AI药物研发失败的风险 3.地缘政治因素致关键零部件供应风险 4.宏观经济下滑可能导致相关投资增速下降的风险 数字经济专题报告 2024年3月27日 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 目录 一、医药行业全产业链在数字技术及AI驱动下的产业升级需求4 （一）数字经济及AI浪潮下推动医药产业智能化升级4 （二）数字医疗市场规模持续高速增长7 二、药品及制药产业链的智能化升级9 （一）AI药物研发-全球及国内AI制药研发进展9 （二）AI大模型应用于生产工艺提升13 （三）AI数据模型应用于药物的个体化使用16 三、医疗器械数字及智能化是实现智慧医疗的关键前提20 （一）医疗器械智能化产品设计：CGM、康复器械及手术机器人25 （二）智能化的医疗设备网络：物联网及远程诊疗31 四、智慧物流：物流智慧化成为医药流通的大趋势33 五、医疗服务智能化升级大幅提升医疗机构效率35 （一）医疗信息化：形成医疗健康大数据，是改善医疗服务环境的关键37 （二）AI辅助诊断：应用医疗/通用人工智能大模型40 六、投资建议48 七、风险提示48 一、医药行业全产业链在数字技术及AI驱动下的产业升级需求 （一）数字经济及AI浪潮下推动医药产业智能化升级 随着全球新一轮科技发展和产业革命，以人工智能（AI）为代表的数字技术突飞猛进，成为经济增长的核心驱动力。近年来，AI技术在数据、算法和算力等关键要素的迭代下，已从自然语言处理逐步扩展至计算机视觉、多模态、科学计算等领域，泛化性和通用性得到极大程度提高，同时开启了未来AI技术发展的新范式。 医药行业是AI最重要的应用领域之一，在数字技术呈爆发式增长的驱动下具有产业升级的需求。AI医药产业链整体可分为基础层、技术层和应用层三个层级，基础层用于提供数据、算力和算法支撑：其中数据基础涉及Pubmed语料库、NCBI数据库等医学信息；算力基础涵盖芯片、服务器和通信网络等技术设施；算法基础包括深度学习、开源框架等算法模型。技术层用于构建应用体系：将计算机 视觉、自然语言处理、智能语音识别、语义分析等技术应用于医药产业链。基础层提供的资源支撑和技术层构建的应用体系，共同驱动应用层的智能化升级，主要赋能四个应用场景：1）药品和制药领域：赋能药物研发、生产工艺优化及药物的个体化使用；2）医疗器械领域：赋能手术机器人、康复器械等 产品设计以及物联网、远程诊疗的设备网络；3）医药商业领域：赋能智能化医药物流和电子处方处理系统；4）医疗服务领域：赋能医疗信息大数据和大模型辅助诊断和治疗，以提供最优的临床解决方案。 图1：中国AI医药产业链图谱 资料来源：艾瑞咨询，中国银河证券研究院 目前医疗AI的技术架构已开始从深度学习向大模型方向转移，2017年谷歌公司首次提出基于自注意力的Transformer架构，奠定了预训练大模型的算法基础；2018年基于Transformer的算法框架，谷歌和OpenAI分别搭建了GPT与BERT大模型，使得预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。由于医学数据具备复杂性、多样性和高维性，单一文本模态的技术应用较为受限；而预训练大模型在单模态的基础上演化出了语音、图像、视频等多模态，打通了自然语言处理与计算机视觉之间的壁垒，为医疗AI技术的发展提供了强有力的支持。 图2：AI大模型谱系图 资料来源：中国互联网协会《互联网天地》，中国银河证券研究院 助力医疗产业升级的多模态AI大模型分为五个类别：1）图学习大模型（LGMs）可用于预测蛋白质结构、分析基因组学及设计药物，助力制药领域的药物研发和生产工艺提升；2）语言条件多智能体大模型（LLMMs）可实现远程诊疗、智能导诊和手术机器人，助力医疗器械领域的产品设计和智能化网络升级；3）多模态大模型（LMMs）可用于识别医学数据并挖掘数据价值，助力商业领域分析健康大数据，构建信息化平台；4）大型语言模型（LLMs）可用于回答医学问题、提供医学建议，视觉大模型 （LVMs）及视觉-语言大模型（VLMs）可用于识别医学图像、生成图像注释，三类模型均可提供AI辅 助诊断、AI辅助治疗的医疗服务。AI大模型的应用将极大提高医药产品质量和医疗服务水平，推动医疗行业的智能化升级。 图3：医疗AI大模型的类别和实例 资料来源：中国信通院《人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书》，中国银河证券研究院 在产业升级进程中，已诞生多款用于医药健康领域的AI大模型实例。LLaVA-Med是微软公司推出的视觉-语言大模型，其利用Pubmed提取大量影像学图像进行医学概念对齐，再使用GPT-4生成的医学指令掌握开放性对话语义，模拟从零学习医学知识的过程。LLaVA-Med可根据X光、CT、MRI等影像学图像推测患者的疾病状况，并针对图像相关的问题生成自然语言回答；该模型可推动AI辅助诊断领域的智能化升级，有效提高疾病诊断的精度和效率。 图4：LLaVA-Med大模型的预训练和微调流程 资料来源：中国信通院《人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书》，中国银河证券研究院 Med-PaLM2是谷歌公司研发的大型语言模型，用于回答医学问题并给出专业建议。Med-PaLM2可通过多个路径提升推理能力，针对医学咨询给出专家水平的答复，在接近90%的疾病、用药、副作用等临床相关问答方面优于临床医生，同时获得医生和患者群体的高度认可。Med-PaLM2的出现为医疗服务领域提供强大灵活的问答系统平台，驱动AI辅助治疗的智能化升级。 图5：Med-PaLM2通过多个路径提升推理能力 资料来源：中国信通院《人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书》，中国银河证券研究院 国内医疗AI大模型多处于研发内测或定向体验阶段，由于技术尚未成熟且医疗行业具备特殊性，AI大模型当前的适用范围较为受限，预计未来有较大的可拓展空间。其中灵医智慧大模型是百度自研的大型语言模型，算法方面基于百度文心大模型，内置多项增强技术提升准确性和多样性；算力方面基 于百度智能云千帆算力资源，不断进行预训练优化底层参数；数据方面使用Token训练语料，包括300万例多模态影像数据、6亿条健康科普内容及70万条临床研究信息。灵医大模型具备智能健康管家、智能医生助手和智能企业服务三大解决方案，其中智能健康管家为患者提供导诊、问诊和健康咨询等就医引导；智能医生助手为医生提供临床决策支持、病历草稿生成和文献速览等工作帮助；智能企业服务为药企提供运营助手、职业培训和创新营销等服务。灵医大模型可满足患者、医生和企业客户各自的需求，具备医药健康全产业链的支持能力。 图6：灵医大模型影像解读图7：灵医大模型私域客户智能运营 资料来源：灵医智慧官网，中国银河证券研究院资料来源：灵医智慧官网，中国银河证券研究院 （二）数字医疗市场规模持续高速增长 在5G网络、人工智能、大数据、云计算等数字技术的驱动下，全球数字医疗产业发展迅速，根据中商产业研究院发布的《2024年中国数字医疗行业市场前景预测报告》，2022年全球数字医疗的市场 规模为2,242亿美元，预计至2025年达到4,670亿美元，年复合增长率为28%。在全球医疗产业数字化 转型的大背景下，中国数字医疗的市场规模也呈现快速增长趋势，预计由2022年的1,954亿元增长至 2025年的5,399亿元，年复合增长率达31%，略高于全球增速。 图8：全球数字医疗市场规模图9：中国数字医疗市场规模 资料来源：FutureMarketInsights，中商产业研究院，中国银河证券研究院资料来源：弗若斯特沙利文，中商产业研究院，中国银河证券研究院 数字医疗的市场结构主要由数字医疗基础设施、数字医疗服务、数字健康管理和数字消费医疗产品及服务四个部分组成。在我国，基础设施占比52.25%，为市场结构的主要组成部分；其余医疗服务、健康管理、消费品服务占比分别为28.66%、11.11%、7.98%。从平台结构的角度来看，互联网医疗占比47.9%，接近所有数字医疗平台的一半；挂号问诊、健康管理、医药电商、医生助手、医疗知识等平台 的占比依次为28.4%、7.8%、4.7%、3.8%、1.1%。 图10：2022年中国数字医疗市场结构图11：2022年中国数字医疗平台结构 资料来源：弗若斯特沙利文，中商产业研究院，中国银河证券研究院资料来源：中商产业研究院，中国银河证券研究院 目前我国数字医疗行业迎来发展窗口期，相关的投融资交易正在如火如荼进行。根据动脉橙数据，2023年我国数字医疗的投融资交易共109项，累计金额达58.6亿元，其中A轮、其他轮次和天使轮分别为44