人工智能专题研究报告：智慧医疗新赛道，AI赋能新场景

来源：华安证券
发布时间：2021/07/21
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1 四大因子共振，智慧医疗产业空间广阔

1.1 智慧医疗产业链涵盖诊前、诊中、诊后各环节

智慧医疗产业涵盖诊前、诊中、诊后各环节，既包括传统的医疗信息系统如HIS、CIS等，也包括互联网医疗平台和AI+ 医疗的各类技术，产业链公司众多，应用场景丰富，是一个坡长雪后的投资赛道。

1.2 政策：智慧医疗产业

政策陆续出台

从健康中国到十四五规划，智慧医疗产业政策体系趋于完善。近五年来，从中共中央、国务院到各部委，陆续出台了大量医疗产业的相关政策，强调了信息化和新一代信息技术对医疗产业的重要支撑作用，智慧医疗迎来政策密集期。

1.3 需求：智慧医疗助力改善医疗产业痛点

痛点1：基层医疗机构主导，城乡医疗水平分布不均，智慧医疗助力医疗资源公平化。2015至2019年，基层医疗卫生机构占据全国医疗资源供给的95%左右，中国整体医疗水平依然较为薄弱。而在城乡之间，每千人口的卫生技术人员数，城市的数量是乡村的2倍，医疗资源存在分布不均。我们认为，未来有望依托AI、互联网医疗等智慧医疗的技术，改善医疗资源的不均衡，从而助力医疗公平化。

痛点2：医保支付压力逐渐增加，智慧医疗助力医保控费。2020年参加全国基本医疗保险13.6亿人，近五年参保率基本稳定在95%左右，医保渗透率位于高位。与此同时，医保支出逐年提升，占GDP比重提升，医保支付压力加大。在此背景下，国家大力推动按疾病诊断相关分组付费（DGR）和按病种大数据付费（DIP）的新型医保支付制度。我们认为这一制度的背后，需要依靠完善的电子病历体系和海量的医疗大数据支撑，有望带动智慧医疗产业的快速发展。

痛点3：新冠疫情影响下，在线诊疗需求大幅提升。新冠肺炎疫情成为互联网医疗发展的强力催化剂，国家全面推进互联网诊疗以减少交叉感染风险。随着政策的落地和人们观念的转变，比起以前线下门诊，在线问诊、慢病管理等互联网医疗需求大幅提升，有助于拉动智慧医疗产业发展。

1.4 技术：医疗AI技术水平迈上新台阶

近几年，我国在医疗AI领域发表的中外论文量和医疗AI专利数呈现上升的趋势。其中，中文论文数从2014年的3613篇增长至2020年的14354篇，复合增速26%。医疗AI领域的专利书从2014年的204件提升至2020年的1782件，复合增速44%。论文量和专利数的大幅提升，反映出我国在医疗AI领域的技术水平不断提升，为智慧医疗产业的发展提供了技术支撑。

1.5 人才：国家高度重视AI领域人才培养

众多高校设立人工智能专业以及研究院。根据教育部科技司副司长高润生的介绍，截止2019年4月，已有35所高校设置了人工智能新专业，新增101所高校设置机器人工程专业，新增96所高校设置智能科学与技术专业，50所高校把人工智能领域人才培养纳入“双一流”培养方案，31所高校自主成立了人工智能学院，24所高校成立了人工智能研究院。我们认为，产业发展离不开人才的积累，人工智能等新一代信息技术人才的增长，为智慧医疗产业发展提供了充足的人才供给。

1.6 市场空间：对标美国仍存十倍潜在增长空间

对标美国，中国智慧医疗产业存十倍发展空间。目前，美国智慧医疗市场约占据全球市场份额的 80％，同时全球 40％以上的智慧医疗设备都产自美国。中国人口占世界人口的 22%，但医疗卫生资源仅占世界的 2%。从中美对比来看，中国智慧医疗投入占医院收入的比例仅有0.5%，美国为5%，长期产业存十倍潜在增长空间。短期来看，中国医疗信息化产业保持双位数的稳健增长，未来空间广阔。

2 AI引领技术变革，智慧医疗场景逐步落地

2.1 AI+医疗产品获三类器械认证，产业逐步落地

在我国医疗器械分类标准中，按照风险程度将医疗器械分为三类，其中第三类风险最高，监督管理最为严格。

CT影像产品较多，CDSS、眼底筛查有望持续落地。从中美目前批准应用的人工智能医用软件中，各项技术的分布来看，主要包括：CT影像、CDSS、心电图识别、手术机器人、眼底筛查、病理影像、基因检测等。其中，CT影像识别类产品占据半壁江山。其他应用方面，我们认为CDSS、眼底筛查相对落地较快。

2.2 应用场景

1）CT影像识别应用领域广阔

AI+CT影像的主要产品形态包括：影像分析与诊断软件、CT影像三维重建系统、靶区自动勾画及自适应放疗系统。通过智能CT影像识别，能够完成病例筛查、智能分析诊断、辅助临床诊疗决策等工作。从应用的场景来看，主要包括胸部、四肢关节等部位，乳腺、心肺、冠状动脉、骨骼等器官组织，应用领域广阔。

2）CDSS辅助临床诊断决策

临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS），一般是指基于人工智能深度学习算法的方式，对临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。CDSS将医学相关的指南文献、专家共识以及电子病历数据进行输入，经过大数据分析以及基于人工智能的神经网络运算，输出临床诊断方面的模型，从而辅助医生提供相关病例的临床诊断。

3）视网膜影像识别助力慢病诊疗

视网膜影像在临床中应用广泛。视网膜健康人及疾病患者的视网膜影像是人体中唯一一个能以非侵入方式直接观测血管和神经细胞的部位。可通过观察眼底血管及神经细胞的变化等表征，检测、诊断及评估慢性病的风险。

3 积极把握智慧医疗产业投资价值

医疗信息化领军企业：有望从传统的HIS系统等医疗信息系统建设切入智慧医疗赛道，深耕医院客户多年，拥有丰富的行业know-how和强大的技术实力。

互联网医疗平台企业：掌握C端患者入口，依托在线问诊等互联网医疗需求切入智慧医疗赛道，未来有望实现B端和C端双驱动。

AI大数据企业：拥有AI和大数据核心技术，通过新兴技术赋能医疗产业，有望在技术驱动下开辟智慧医疗新应用场景，从而实现快速增长。

3.1 科大讯飞：智医助理实现常见病全科辅助诊疗

讯飞智医助理主要是定位于基层医疗单位，实现两大功能：1）通过语音、模板、医学智能推荐等多种录入模式，帮助基层医生规范电子病历的书写。2）针对1000种常见病的全科辅助诊疗。讯飞的智医助理在2017年通过了国家临床执业医师考试，成绩超越96.3%的人类考生，成为全球首个具备行医资格的人工智能系统。目前，智医助理已经能够能够诊断超过900种的基层常见病，支持95%的基层诊疗病种。

3.2 百度灵医智慧：依托AI技术，院内院外双布局

百度灵医智慧是由百度大脑技术驱动的AI医疗品牌。基于AI算法，构建临床辅助决策系统CDSS、眼底影像分析系统、医疗大数据整体解决方案、智能诊前助手、慢病管理平台等产品系列，以期服务于院内院外全场景。

3.3 卫宁健康：医疗数字化领军企业

全新产品WiNEX推进医疗数字化转型：引入互联网、大数据、AI等新技术以提供转型核心动能，将数字化场景引入至医疗全链流程，通过WiNEX平台推进医疗数字化转型。

WiNEX重塑医疗数字化转型架构：塑造“1个中台+X个场景解决方案”开放协同数字生态。由C/S到分布式微服务多态共存，实现模态的快速迭代，搭建业务和IT技术融合桥梁。协同本地部署和云端新体系，确保未来架构前瞻性。