AI+医疗产业链、发展状态、价值及创新应用情况如何？

AI技术与医疗场景的深度融合。

AI+医疗是在协助人或解放人的状态下，以提升院内外医疗服务效率效果为目的、以人工智能为核心干预技术手段介入传统的院内外医疗环节， 从而产生相应软硬件产品的新型医疗应用技术。因AI医疗需AI技术结合具体的医疗场景方能释放与彰显其具象的原理与作用，故其具有很强的场景关联性。按应用场景分类，AI+医疗主要分 为AI医疗影像、CDSS、智慧病案、AI制药、医疗数据智能平台、AI医疗机器人、AI基因分析等细分应用技术。

AI+医疗产业链包括三层：其上游为基础层，中游为技术层，下游为应用层，服务终端为患者。基础层：包括数据、算法、算力等。其中数据服务尚未建成核心技术壁垒，目前参与者众多；而算力领域呈寡头局面。 技术层：包括CV、NLP、知识图谱、智能语音等技术组成，其中基于深度学习的计算机视觉发展快，参与者技术相对成熟。 应用层：包括AI医疗影像、CDSS、医疗机器人、医学数据智能平台等各类应用。

根据艾瑞咨询的研究，AI医疗不同场景的发展成熟度不同。 医疗器械类的亮灯数量、强度要明显高于非医疗器械类，尤其是AI医疗影像除了纯服务的产品形式、里程碑的收费模式灭灯以外，其他区域均 有亮灯情况，其在所有赛道中的商业模式较为多元。 从商业模式的固定程度与稳定性来讲，带有重资产性质的AI医疗机器人的商业模式已经基本定型，而其他轻资产性质的核心软件类产品的商业 模式还处在动态演变阶段，未来可能会孵化出新兴的商业模式。

AI赋能医疗可以有效补充医疗资源，助力健康中国的建设。 用人工智能技术解决基层临床问题，不仅可以提升基层的医疗水平，还可以快速收集、分析、预测疾病数据和区域健康走势，对重大疾病进 行联防联控，对重点人群、康复人群等进行有效管理和预防。 “AI+医疗”的发展与完善，有利于补全基层诊疗服务短板，强化公共卫生服务效率，帮助解决我国优质医疗资源相对匮乏和基层医疗服务 能力不足的结构性难题。

大模型落地场景：辅助诊断、药物研发和创新、临床决策支持等。辅助诊断：首先，大模型可以利用其高质量多轮对话 能力，协助医疗工作者收集病人相关信息。同时，大 型模型可以利用医学文献、病历数据和医学影像等信 息，辅助医生进行疾病诊断。它们可以提供诊断建议、 辅助解释医学图像、识别疾病模式，并提供患者管理 的相关信息。通过与医生的合作，大型模型可以提高 诊断的准确性和效率。

药物研发和创新：大型模型可以分析大量的化合物和 药物数据，预测药物的活性、相互作用和副作用。这 有助于加速药物研发过程，发现新的药物候选物，并 优化药物设计。大型模型还可以帮助研究人员发现新 的药物靶点、疾病机制和治疗策略。

临床决策支持：大型模型可以利用患者的临床数据和 病历信息，为医生提供个性化的治疗建议和决策支持。 它们可以分析大规模的患者数据，预测疾病进展、治 疗效果和风险，并帮助医生优化治疗方案和预防措施。