医药行业AI医疗专题系列二：从DEEPSEEK的崛起看AI医疗发展方向及投资机会.pptx

核心观点;2;;;;;AIGC突出创造性生产，依赖于多模型的技术融合;DeepSeek在医疗领域的应用主要依赖于其多模型技术融合能力;多家医疗企业已宣布接入DEEPSEEK;政策全面拥抱AI在医疗领域的应用;优化数据处理，降本增效成果显著;;;14;15;16;安必平（688393）：AI病理诊断+宫颈液基细胞学数据库建设;祥生医疗（688358）：打造全方位超声影像AI生态链，辅助超声诊断;理邦仪器（300206）：与GHLabs合作开发人工智能超声项目;;万东医疗（600055）:AI影像辅助诊断+万里云远程医疗大数据平台;资料来源：公司招股书，西南证券整理;;;基因蕴含生命密码。基因测序是对于脱氧核苷酸（DNA）通过基因测序设备进行其碱基排列顺序的测定。主要测定包括腺嘌呤，胸腺嘧啶，胞嘧啶和鸟嘌呤四种碱基的排列顺序，从而解读所蕴藏的DNA遗传密码。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，基因测序技术有助于锁定个人病变基因，提前预防和治疗。

AI基因测序技术应用方向：

提高测序效率与准确性：AI算法能快速处理海量基因数据，识别基因序列中的模式和变异。如基于深度学习的算法对大量基因

样本的分析速度远超传统方法。

助力疾病诊断：通过分析患者基因数据，AI系统可预测疾病发生风险，识别疾病相关基因标记，在疾病发生前采取预防措施。

对于已患病的情况，能辅助医生更准确地诊断疾病类型和严重程度。

加速药物研发：AI可分析基因数据预测药物疗效和副作用，模拟药物与基因靶点的相互作用，筛选有潜力的药物候选物，缩短

研发周期，提高成功率，还能定制个性化药物治疗方案;华大智造（688114）：推出αLabStudio，提升效率和数据分析能力;;;;临床决策支持系统助力病种质控,AIGC拉升效率;智能问诊全病程管理覆盖，未来将与医疗设备深度集成实现智能化联动;迈瑞医疗（300760）：为ICU医生减负，预测病情发展提出干预意见;讯飞医疗科技（2506）：讯飞晓医APP及小程序+智医助理;资料来源：公司官网，MedBench，西南证券整理（MedBench：一家开放性中文医疗大模型评测平台）;;润达医疗（603108）:深度赋能传统检验医疗???务;朗玛信息（300288）:AI互联网医疗服务先驱，构建全面医疗生态系统;;智能设备监测及个人数据分析，医疗科技乘风而起;资料来源：公司公众号，西南证券整理;乐心医疗（300562）：健康IoT+数字健康服务赋能远程健康管理;;AI制药——逐渐完善的行业拼图

互联网头部企业：其数据库、云计算等技术领域较AI制药初创型企业和大型药企具有独特优势，互联网头部企业在AI制药领域的渗透率和活跃度预计将持续提升。

其市场进入方式主要为对借助对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务等途径推动AI制药领域快速发展。;AI技术在各药物发现阶段、多疾病领域广泛应用

截至2022年底，根据DeepPharmaIntelligence数据，亚洲地区各国统计的约700家AI制药公司中，主要布局包括早期药物开发（392家）、数据处理（235家）、临床开发（149家）、端到端药物开发（83家）、临床前发展（57家）及药物再利用

（26家）等在内的六大环节。使用AI进行药物开发的主要领域是早期药物开发和数据处理。这些过程中涉及的数据多样性，使

人工智能成为预测小分子的生物活性、毒性等不可替代的工具。

适应症上看，肿瘤、免疫学及神经病学领域占比最大，分别为37%、21%和14%。随着全球肿瘤疾病负担日益提升，发现癌症

的治疗方法是21世纪最重大的公共卫生挑战之一；免疫学排在第二位，21%的公司将其AI技术用于寻找免疫学疾病的治疗。;;AI平台主要在临床前阶段发挥效用

目前，AI平台主要在临床前阶段发挥效用。其中，临床前包括疾病机理研究、靶点发现、化合物筛选、ADMET预测等多个环节。通过海量药化数据库针对特定靶点药物进行设计、合成和优化相对较为成熟。靶点发现场景有巨大的市场想象空间，但较少AI企业拥有新靶点和验证能力，技术上面临更多挑战。

临床阶段的AI技术应用难度高，前景广阔。目前临床阶段AI赋能阶段较为有限，主要包括患者分层与招募、药物重定向及数据整合与分析。临床药物剂量设计、结果分析与预测具备较高市场价值，能够切实提升临床试验成功率，目前由于缺乏针对该场景的有效模型，AI应用并未完全打开。部分公司希望构建端到端的AI药物研发能力，用于弥合临床前PCC与临床后有效性和安全性差距，以拉长AI药物研发的价值链条。;计算机辅助下的药物设计（Computer-aideddrugdesign,CADD）

目前，制药