医药生物行业深度报告：AI与医疗产业深度融合，有望为医疗带来产业变革.pdf
行业深度报告
内容目录
1.AI医疗概览：人工智能与医疗高度融合具备颠覆力4
1.1.现阶段大模型现状：生成式AI具备颠覆力4
1.2.AI与医疗深度融合，赋能医疗服务众多环节5
1.3.海外AI医疗市场具备蓝海特征，叠加政策支持利好国产出口8
2.AI影像：人工智能切入医疗起点，市场空间巨大10
3.AI病理：数据标准化有望推动行业快速发展14
4.AI医疗系统：赋能CDSS与病种质控16
5.AI健康管理：慢病管理应用落地可期18
6.AI终端应用：数据自主，模型可控，助推终端降本增效21
7.AI制药：商业模式多元化，赋能创新药研发22
8.建议关注26
9.风险提示28
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图表目录
图1：卫生系统利用信息技术的几个阶段4
图2：传统式AI向生成式AI的能力变革图谱5
图3：传统AI和生成式AI的拟人化比较5
图4：AI在医疗中的应用日益广泛6
图5：AI赋能就医全流程，提升系统效率7
图6：AI赋能医疗产业全环节7
图7：AI医疗可提升节点任务效率8
图8：2022-2028年AI医疗市场规模及增速8
图9：AI医疗行业有利与不利因素9
图10：“十四五”期间中国各省份AI医疗行业发展目标10
图11：2018-2023年医学影像数据年增速VS影像科医生年增速11
图12：2020-2023年7月人工智能医学影像三类证的获批类型11
图13：2020-2023年7月人工智能医学影像三类证的获批情况11
图14：2022-2030年中国人工智能医学影像市场规模及增速12
图15：国内三类证及海外拿证情况12
图16：2019年全球医学影像设备保有量（台/百万人）13
图17：AI影像企业三大发展趋势13
图18：病理诊断主要流程14
图19：AI病理诊断建议关注公司15
图20：CDSS相关政策17
图21：CDSS产品四类主体综合比较17
图22：AI医疗系统推动院端流量向ToC端转化18
图23：AI健康管理三大细分市场19
图24：AI健康管理领域相关政策20
图25：华为-瑞金病理大模型21
图26：中国智慧药房市场需求及增速（亿元）22
图27：AI技术在制药环节的应用22
图28：AI制药市场主要玩家23
图29：AI制药产业链24
图30：2022-2031年全球AI制药市场规模预测（百万美元）25
图31：2021-2031年中国AI制药市场规模预测趋势图（亿元）26
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1.AI医疗概览：人工智能与医疗高度融合具备颠覆力
1.1.现阶段大模型现状：生成式AI具备颠覆力
随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，成为推动
医疗行业变革的重要力量。AI医疗隶属于数字医疗的一部分，其发展依托于数字医疗的
基本框架。数字医疗体系的完善程度直接影响着AI医疗可获取的数据资源数量与质量。
一个健全的数字医疗体系能够实现医疗数据的广泛采集、标准化存储与高效传输。例如，
电子健康记录（EHR）系统的全面普及可以整合患者的病史、检查结果、治疗方案等多