2024年數字經濟專題：人工智能與數字經濟驅動醫(yī)藥產業(yè)升級

2024年數字經濟專題：人工智能與數字經濟驅動醫(yī)藥產業(yè)升級一、醫(yī)藥行業(yè)全產業(yè)鏈在數字技術及AI驅動下的產業(yè)升級需求（一）數字經濟及AI浪潮下推動醫(yī)藥產業(yè)智能化升級隨著全球新一輪科技發(fā)展和產業(yè)革命，以人工智能（AI）為代表的數字技術突飛猛進，成為經濟增長的核心驅動力。近年來，AI技術在數據、算法和算力等關鍵要素的迭代下，已從自然語言處理逐步擴展至計算機視覺、多模態(tài)、科學計算等領域，泛化性和通用性得到極大程度提高，同時開啟了未來AI技術發(fā)展的新范式。醫(yī)藥行業(yè)是AI最重要的應用領域之一，在數字技術呈爆發(fā)式增長的驅動下具有產業(yè)升級的需求。AI醫(yī)藥產業(yè)鏈整體可分為基礎層、技術層和應用層三個層級，基礎層用于提供數據、算力和算法支撐：其中數據基礎涉及Pubmed語料庫、NCBI數據庫等醫(yī)學信息；算力基礎涵蓋芯片、服務器和通信網絡等技術設施；算法基礎包括深度學習、開源框架等算法模型。技術層用于構建應用體系：將計算機視覺、自然語言處理、智能語音識別、語義分析等技術應用于醫(yī)藥產業(yè)鏈。基礎層提供的資源支撐和技術層構建的應用體系，共同驅動應用層的智能化升級，主要賦能四個應用場景：1）藥品和制藥領域：賦能藥物研發(fā)、生產工藝優(yōu)化及藥物的個體化使用；2）醫(yī)療器械領域：賦能手術機器人、康復器械等產品設計以及物聯(lián)網、遠程診療的設備網絡；3）醫(yī)藥商業(yè)領域：賦能智能化醫(yī)藥物流和電子處方處理系統(tǒng)；4）醫(yī)療服務領域：賦能醫(yī)療信息大數據和大模型輔助診斷和治療，以提供最優(yōu)的臨床解決方案。目前醫(yī)療AI的技術架構已開始從深度學習向大模型方向轉移，2017年谷歌公司首次提出基于自注意力的Transformer架構，奠定了預訓練大模型的算法基礎；2018年基于Transformer的算法框架，谷歌和OpenAI分別搭建了GPT與BERT大模型，使得預訓練大模型成為自然語言處理領域的主流。由于醫(yī)學數據具備復雜性、多樣性和高維性，單一文本模態(tài)的技術應用較為受限；而預訓練大模型在單模態(tài)的基礎上演化出了語音、圖像、視頻等多模態(tài)，打通了自然語言處理與計算機視覺之間的壁壘，為醫(yī)療AI技術的發(fā)展提供了強有力的支持。助力醫(yī)療產業(yè)升級的多模態(tài)AI大模型分為五個類別：1）圖學習大模型（LGMs）可用于預測蛋白質結構、分析基因組學及設計藥物，助力制藥領域的藥物研發(fā)和生產工藝提升；2）語言條件多智能體大模型（LLMMs）可實現遠程診療、智能導診和手術機器人，助力醫(yī)療器械領域的產品設計和智能化網絡升級；3）多模態(tài)大模型（LMMs）可用于識別醫(yī)學數據并挖掘數據價值，助力商業(yè)領域分析健康大數據，構建信息化平臺；4）大型語言模型（LLMs）可用于回答醫(yī)學問題、提供醫(yī)學建議，視覺大模型（LVMs）及視覺-語言大模型（VLMs）可用于識別醫(yī)學圖像、生成圖像注釋，三類模型均可提供AI輔助診斷、AI輔助治療的醫(yī)療服務。AI大模型的應用將極大提高醫(yī)藥產品質量和醫(yī)療服務水平，推動醫(yī)療行業(yè)的智能化升級。在產業(yè)升級進程中，已誕生多款用于醫(yī)藥健康領域的AI大模型實例。LLaVA-Med是微軟公司推出的視覺-語言大模型，其利用Pubmed提取大量影像學圖像進行醫(yī)學概念對齊，再使用GPT-4生成的醫(yī)學指令掌握開放性對話語義，模擬從零學習醫(yī)學知識的過程。LLaVA-Med可根據X光、CT、MRI等影像學圖像推測患者的疾病狀況，并針對圖像相關的問題生成自然語言回答；該模型可推動AI輔助診斷領域的智能化升級，有效提高疾病診斷的精度和效率。Med-PaLM2是谷歌公司研發(fā)的大型語言模型，用于回答醫(yī)學問題并給出專業(yè)建議。Med-PaLM2可通過多個路徑提升推理能力，針對醫(yī)學咨詢給出專家水平的答復，在接近90%的疾病、用藥、副作用等臨床相關問答方面優(yōu)于臨床醫(yī)生，同時獲得醫(yī)生和患者群體的高度認可。Med-PaLM2的出現為醫(yī)療服務領域提供強大靈活的問答系統(tǒng)平臺，驅動AI輔助治療的智能化升級。國內醫(yī)療AI大模型多處于研發(fā)內測或定向體驗階段，由于技術尚未成熟且醫(yī)療行業(yè)具備特殊性，AI大模型當前的適用范圍較為受限，預計未來有較大的可拓展空間。其中靈醫(yī)智慧大模型是百度自研的大型語言模型，算法方面基于百度文心大模型，內置多項增強技術提升準確性和多樣性；算力方面基于百度智能云千帆算力資源，不斷進行預訓練優(yōu)化底層參數；數據方面使用Token訓練語料，包括300萬例多模態(tài)影像數據、6億條健康科普內容及70萬條臨床研究信息。靈醫(yī)大模型具備智能健康管家、智能醫(yī)生助手和智能企業(yè)服務三大解決方案，其中智能健康管家為患者提供導診、問診和健康咨詢等就醫(yī)引導；智能醫(yī)生助手為醫(yī)生提供臨床決策支持、病歷草稿生成和文獻速覽等工作幫助；智能企業(yè)服務為藥企提供運營助手、職業(yè)培訓和創(chuàng)新營銷等服務。靈醫(yī)大模型可滿足患者、醫(yī)生和企業(yè)客戶各自的需求，具備醫(yī)藥健康全產業(yè)鏈的支持能力。（二）數字醫(yī)療市場規(guī)模持續(xù)高速增長在5G網絡、人工智能、大數據、云計算等數字技術的驅動下，全球數字醫(yī)療產業(yè)發(fā)展迅速，根據發(fā)布的《2024年中國數字醫(yī)療行業(yè)市場前景預測報告》，2022年全球數字醫(yī)療的市場規(guī)模為2,242億美元，預計至2025年達到4,670億美元，年復合增長率為28%。在全球醫(yī)療產業(yè)數字化轉型的大背景下，中國數字醫(yī)療的市場規(guī)模也呈現快速增長趨勢，預計由2022年的1,954億元增長至2025年的5,399億元，年復合增長率達31%，略高于全球增速。數字醫(yī)療的市場結構主要由數字醫(yī)療基礎設施、數字醫(yī)療服務、數字健康管理和數字消費醫(yī)療產品及服務四個部分組成。在我國，基礎設施占比52.25%，為市場結構的主要組成部分；其余醫(yī)療服務、健康管理、消費品服務占比分別為28.66%、11.11%、7.98%。從平臺結構的角度來看，互聯(lián)網醫(yī)療占比47.9%，接近所有數字醫(yī)療平臺的一半；掛號問診、健康管理、醫(yī)藥電商、醫(yī)生助手、醫(yī)療知識等平臺的占比依次為28.4%、7.8%、4.7%、3.8%、1.1%。目前我國數字醫(yī)療行業(yè)迎來發(fā)展窗口期，相關的投融資交易正在如火如荼進行。根據動脈橙數據，2023年我國數字醫(yī)療的投融資交易共109項，累計金額達58.6億元，其中A輪、其他輪次和天使輪分別為44、19和17項，位列所有投融輪次的前三位。在數字醫(yī)療投融資事件中，人工智能相關交易共55項，占比超過一半，投融資交易的高度活躍側面體現出人工智能技術發(fā)展的突飛猛進，并與驅動醫(yī)藥產業(yè)智能化升級的整體趨勢相符合。近年來我國高度重視數字醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，并陸續(xù)出臺了一系列指導性政策予以支持：2021年12月，《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》提出要加快培育新業(yè)態(tài)新模式，推動平臺經濟健康發(fā)展；2022年11月，《“十四五”全民健康信息規(guī)劃》明確至2025年初步建設形成全民健康信息平臺支撐保障體系，基本實現公立醫(yī)療機構與健康信息平臺聯(lián)通全覆蓋；2023年3月，《關于進一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的意見》建議建設面向醫(yī)療領域的工業(yè)互聯(lián)網平臺，加速推進互聯(lián)網、人工智能、大數據、云計算等技術在醫(yī)療衛(wèi)生領域的應用。指導性政策主要圍繞數字醫(yī)療產業(yè)的整體規(guī)劃布局、具體賦能場景、信息平臺建設及技術審評應用等多個維度展開，在一系列支持政策的加成下，醫(yī)療行業(yè)數字化轉型的步伐將持續(xù)加快。二、藥品及制藥產業(yè)鏈的智能化升級（一）AI藥物研發(fā)-全球及國內AI制藥研發(fā)進展AI制藥是將機器學習（MachineLearning）、自然語言處理（NaturalLanguageProcessing）及大數據等人工智能技術應用到制藥領域各個環(huán)節(jié)，進而優(yōu)化新藥研發(fā)的效率和質量，降低臨床失敗概率及研發(fā)成本。藥物研發(fā)及用藥安全是AI技術在制藥環(huán)節(jié)的主要內容，藥物研發(fā)包括靶點確認、基于表型的藥物發(fā)現、分子生成、化學反應設計、化合物篩選、ADMET性質預測，用藥安全則涉及臨床試驗、藥物風險評估及真實世界研究。AI制藥的應用可以追溯到20世紀80年代，經過數十年的發(fā)展，隨著AI應用技術的不斷成熟以及資本市場對該行業(yè)信心的不斷增加，目前AI制藥已步入快速發(fā)展期。早在20世紀80年代，AI基礎理論突破，默沙東開始運用計算機輔助進行藥物設計。2010年開始，首批AI制藥初創(chuàng)企業(yè)涉足AI藥物發(fā)現研發(fā)領域，但由于行業(yè)發(fā)展前景尚不明朗，資本市場大多持觀望態(tài)度。2016年12月，英科智能發(fā)表首篇論文，表示AI技術可以降低藥物開發(fā)成本，縮短藥物發(fā)現時間，提高化合物質量。2016-2017年，AI制藥行業(yè)受商業(yè)化和技術瓶頸阻礙，進入短暫的慢速發(fā)展期。2018年至今，投資者對于AI制藥行業(yè)的信心不斷增加，且受刺激下醫(yī)療行業(yè)成為熱點，AI制藥進入高速發(fā)展期，期間出現了眾多AI制藥的成功案例。2018年3月，IBMWatson發(fā)布認知計算平臺，將患者與潛在臨床試驗相匹配，使臨床試驗入組增加80%。2018年12月，DeepMind的AlphaFold的3D蛋白質結構預測能力超過所有其他預測算法。2019年9月，InsilicoMedicine發(fā)布首個使用AI系統(tǒng)生成張量強化學習(GENTRL)的活性體內候選藥物，其在46天內就設計出針對纖維化的先導化合物。2021年12月，英科智能實現AI發(fā)現新靶點的行業(yè)首個臨床階段AI生成的新型分子。2022年7月，DeepMind的AlphaFold能夠預測所有已分類蛋白質的3D結構。通過AI技術應用于藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)，較傳統(tǒng)制藥研發(fā)可以更顯著的縮短研發(fā)所需周期，從而降低企業(yè)研發(fā)成本，同時提高藥物研發(fā)成功率和投資回報率，一般AI技術在研發(fā)過程中的滲透率越高，其藥物研發(fā)的效率也越高。據TechEmergence數據，相較于傳統(tǒng)藥物成功率低，研發(fā)周期長、研發(fā)投入大，AI制藥可平均節(jié)約藥物合成時間40~60%，降低研發(fā)成本，并提高研發(fā)成功率12%~14%。例如國內的AI制藥龍頭公司，英矽智能在臨床前發(fā)現階段的靶點發(fā)現到先導化合物的優(yōu)化，只需要約18個月完成，總體投入不超過270萬美金，而這個過程過去往往需要五年甚至更長，并需要投入數億美金。隨著AI制藥進入高速發(fā)展期，全球AI制藥市場規(guī)模和融資規(guī)模也保持增長態(tài)勢。根據ResearchAndMarkets的數據，2022年全球AI制藥市場規(guī)模為10.4億美元，預計到2026年市場規(guī)模將達到29.94億美元。2022年全球AI藥物研發(fā)相關融資總事件達144起，總金額為62.02億美元（約人民幣426.7億元），其中，美國AI藥物研發(fā)融資事件71起、中國43起，其他國家和地區(qū)30起。AI制藥產業(yè)鏈上游包括數據、算力和算法三大要素，涉及芯片、數據庫、云計算等領域；中游為藥物研發(fā)過程，按商業(yè)模式可分為AIBiotech、AICRO及AISaaS三種商業(yè)模式（AIBiotech以推進自研管線為主，較少進行外部合作；AI+CRO通過人工智能的輔助，為客戶更好地交付先導化合物或者PCC，再由藥企進行后續(xù)的開發(fā)，或者合作推進藥物管線；AI+SaaS服務主要為客戶提供AI輔助藥物開發(fā)平臺，幫助客戶加速研發(fā)流程），以及部分IT巨頭也有參與，經市場驗證后，AIBiotech+CRO的復合模式成為業(yè)界共識；下游為藥品的銷售環(huán)節(jié)，包括傳統(tǒng)藥企銷售和醫(yī)藥外包等渠道。根據智藥局統(tǒng)計，2023年全球共有43家企業(yè)、102條成功進入臨床階段的藥物管線，其中國外有29家公司68條管線。在93家中國AI藥企中，有14家成功將管線推進至臨床階段，共34條。以英矽智能和埃格林醫(yī)藥為代表，擁有進入臨床的管線數量最多，各5條。其次是冰洲石生物、未知君、銳格醫(yī)藥，各4條，紅云生物、藥物牧場等企業(yè)也擁有了臨床Ⅰ期管線資產。臨床進展方面，在全球102條獲批臨床的AI藥物管線中，有56條推進到Ⅰ期，占總數的一半多；其次為41條推進到Ⅱ期，整個行業(yè)在進入臨床后的推進速度還是較為可觀。但臨床Ⅱ期至Ⅲ期的管線數量出現斷崖式下滑，僅5條管線進入上市前的最后驗證階段，分別是劑泰醫(yī)藥的MTS004、埃格林醫(yī)藥的EG-007、Erasca公司的Naporafenib、BioXcel公司的BXCL501以及Pharnext公司的PXT3003。適應癥方面，作為患者最多、最難攻克的疾病之一，癌癥是眾多AI制藥企業(yè)首選的適應癥領域。102條管線中，近一半的臨床藥物正在進行腫瘤、癌癥相關的患者試驗。也有不少企業(yè)布局了罕見病、神經系統(tǒng)疾病、免疫疾病等小眾賽道，7條管線在肥胖和糖尿病等代謝性疾病領域進行臨床試驗。（二）AI大模型應用于生產工藝提升人工智能為制藥業(yè)提供了許多可能性，包括但不限于優(yōu)化工藝設計和工藝控制，智能監(jiān)測和維護，以及趨勢監(jiān)測以推動持續(xù)改進。使用人工智能來支持藥品生產，可以與其他先進的生產技術一起部署，以實現預期的效益。根據FDA在《ArtificialIntelligenceinDrugManufacturing》中收到的反饋，AI在藥品生產上主要可應用于四個方面：工藝設計和放大、先進工藝控制（APC）、過程監(jiān)控和故障檢測、動態(tài)監(jiān)測。以川寧生物為例，川寧生物是國內抗生素中間體主要生產企業(yè)之一，公司產品涵蓋大環(huán)內酯類、廣譜類抗生素的主要中間體，包括硫氰酸紅霉素、7-氨基頭孢烷酸(7-ACA)等產品，近年來亦大踏步進入合成生物學領域。2024年2月22日，川寧生物與上海金珵科技有限公司建立戰(zhàn)略合作關系，雙方將就川寧生物抗生素中間體發(fā)酵產業(yè)的優(yōu)化升級、利用AI輔助合成生物學研發(fā)及合作開發(fā)新產品等方面開展合作。上海金珵科技是由科學家李金金控股的企業(yè)，李金金現任上海交通大學人工智能與微結構實驗室主任，其團隊在“AIforScience”領域深耕10余年，先后主持/完成多個國家級項目，李金金女士以人工智能算法、大數據挖掘、深度學習等國際前沿手段解決學術界和產業(yè)界關鍵卡脖子問題。川寧生物與上海金珵科技的合作，具體包括打造生成式人工智能虛擬工程師，金珵科技對川寧生物抗生素中間體的生產全流程進行人工智能優(yōu)化，建立原料、工藝、產量的生成式可解釋的人工智能工程化平臺，打造生成式人工智能虛擬工程師，通過機器學習迭代反饋實現抗生素中間體生產新范式和效益的系統(tǒng)性提升。合作還包括生成式AI輔助合成生物制造，金珵科技為上海銳康生物提供AI輔助研發(fā)服務，利用生成式AI輔助提升代謝途徑中關鍵酶性能，用生成式AI預測復雜代謝途徑中的靶點，從而提升終端小分子產品的效價、碳轉化率和時空轉化率，達到降本增效的目的。（三）AI數據模型應用于藥物的個體化使用個體化用藥即在最適的時間、對最適的患者、給予最適的藥物和最適的劑量。目前，我國個體化用藥水平不足，常常導致治療失敗或發(fā)生嚴重不良反應，已經成為危害我國人民健康、消耗醫(yī)保資金的重要因素。AI為個體化用藥發(fā)展帶來新的契機，隨著醫(yī)療信息化手段的飛速發(fā)展，臨床上積累了海量的真實世界用藥數據，AI技術恰恰可以處理、分析這些數據，通過對數據的多層次挖掘，篩選出更多影響藥物作用的特征，從而構建實用性更強的個體化用藥模型，達到臨床精準用藥的目的，同時也可用于藥物不良反應預警等諸多方面。模型引導的精準用藥(model-informedprecisiondosing，MIPD)是通過數學建模與模擬技術，將患者、藥物和疾病等相關信息進行整合，指導患者精準用藥。數學建模在精準用藥中的應用，可追溯至20世紀60年代，美國學者LewisBSheiner和RogerJelliffe率先提出:基于稀疏的臨床藥物濃度或生物標志物檢測數據，應用建模與模擬技術，可為患者制訂精準用藥方案。2016年，英國曼徹斯特醫(yī)療峰會上正式提出了“模型引導的精準用藥”一詞，用于描述基于“建模與模擬”方法在精準用藥中的應用。2017年中國藥理學會定量藥理專業(yè)委員會成立了臨床應用學組，致力于搭建學習、溝通和交流的平臺，整合資源，推廣和發(fā)展中國的MIPD。相較于經驗用藥，MIPD是一種基于患者生理、病理、遺傳等特征制訂給藥方案的新方法、可提高藥物治療的安全、有效、經濟和依從性。近年來，隨著臨床精準用藥需求的日益增長，MIPD方法和技術在臨床實踐中得到越來越廣泛的重視和應用。精準用藥是一項復雜而艱巨的任務，需要診斷學、臨床藥理學、藥物治療學、藥物基因組學、免疫學及細胞生物學等多學科知識，基于臨床循證依據、制訂適合患者個體的給藥方案。MIPD可定量分析個體差異對藥物PK/PD的影響，并結合患者的個體特征和治療目標，制訂最佳的個體化給藥方案。MIPD的基本流程包括數據收集、模型構建、模型驗證和實施應用四大環(huán)節(jié)，并且整個過程是一個不斷循環(huán)和改進完善的過程。目前，MIPD應用較為廣泛的藥物治療領域主要包括抗感染、器官移植術后抗免疫排斥、抗癲癇、抗精神病、抗血栓等領域，并有一定的臨床循證依據。國內外的專家共識或治療指南推薦，針對抗菌藥物萬古霉素和伏立康唑、免疫抑制劑他克莫司、A型血友病的VIII治療等，應采用群體PK/PD模型結合MAPB的方法進行給藥方案的設計和調整。以華法林為例，華法林是用于血栓栓塞性疾病的治療和預防的一種維生素I拮抗劑，其藥動學和藥效學個體間和個體內變異大，療效易受到年齡、體重、遺傳因素、合并用藥等多種因素的影響，且華法林的治療窗窄，易出現抗凝不足或過度的現象，因此需要定期監(jiān)測凝血功能評估抗凝療效，并進行個體化的精準用藥。新型口服抗凝藥由于藥物/食物影響小和無需常規(guī)監(jiān)測凝血功能等優(yōu)點，已經逐步代替華法林，成為非瓣膜性房顫和靜脈血栓栓塞患者首選抗凝藥物。但在抗磷脂抗體綜合征和心臟瓣膜疾病，尤其是機械瓣膜置換的患者中，華法林仍然是目前唯一可供選用的口服抗凝藥物。通過建模和模擬的方法，基于生理、病理、遺傳、飲食、合并用藥等因素建立華法林的定量藥理模型，可以進行個體化的精準用藥，有效減少患者因華法林導致的出血或栓塞的風險。常用的模型包括但不限于多元線性回歸（MLR）、群體藥動學/藥效學（群體PK/PD）、人工智能（AI）、生理藥動學（PBPK）等。雖然國內外研究者開發(fā)了眾多具有臨床應用價值的華法林模型，但大多數模型停留在模型構建的層面。應用建模與模擬技術，為患者制訂精準的華法林給藥方案才是模型引導的華法林精準用藥的終極目標。而這關鍵一步離不開CDSS的開發(fā)和應用。目前，公開可獲取的CDSS主要是基于MLR和群體PK/PD模型，并以計算機平臺、網頁平臺、移動設備應用為主。目前針對華法林的CDSS包括WarfalinDoseCalculator（WDC）、WarfalinDosing、iWarfalin等。除了選擇合適的CDSS為華法林患者制訂個體化給藥策略外，臨床藥師還需要對整個給藥方案實施過程提供全程化的監(jiān)護，以便及時發(fā)現引起INR異常波動的原因（如疾病、合并用藥、依從性不佳等），從而保證抗凝效果，減少出血等不良反應。模型引導的華法林精準用藥的藥學服務路徑主要包括以下幾個方面：資料收集，患者評估，用藥方案制訂，患者監(jiān)護。三、醫(yī)療器械數字及智能化是實現智慧醫(yī)療的關鍵前提醫(yī)療器械行業(yè)處高速發(fā)展階段，我國已成為全球第二大市場。全球老齡化、慢性病增加和醫(yī)療支出增長驅動全球醫(yī)療器械市場規(guī)模擴大，全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件加速了市場擴張，據灼識咨詢測算，2021年全球醫(yī)療器械市場規(guī)模已達到4,800億美元，預計2030年將增至8,480億美元，2021-2030年CAGR為6.4%。盡管中國醫(yī)療器械行業(yè)整體起步較晚，但基于國民收入水平日升、政策扶持、人口老齡化、技術快速發(fā)展等因素，市場發(fā)展更為迅速，并已成為全球第二大醫(yī)療器械市場，2021年中國醫(yī)療器械市場規(guī)模已達9,090億元，2015-2021年CAGR為19.5%，預計2030年有望增至近2.5萬億元，2021-2030年CAGR為11.9%。醫(yī)械研發(fā)、設計、生產、使用等各環(huán)節(jié)均存痛點，數字化升級多方位助力改善。從產業(yè)鏈來看，醫(yī)療器械行業(yè)上游主要包括醫(yī)用級原材料、設備零部件、第三方服務及加工商，中游主要為面向醫(yī)院及家庭使用場景的高值耗材、醫(yī)學影像、體外診斷、低值耗材等，下游為包括各級醫(yī)院、體檢中心及家庭用戶的醫(yī)療服務端，產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)當下均有一定痛點，數字化賦能可從多方位有效賦能：1）上游：主要涵蓋原材料及零部件等，由于醫(yī)療級產品通常對原材料質量和安全性要求較高，傳統(tǒng)的醫(yī)療器械上游供應鏈管理存在信息不對稱、交易成本高、交貨周期長等問題，應用物聯(lián)網技術于供應鏈管理可實現對原材料及零部件的實時監(jiān)控和追溯，提高供應鏈上游透明度、靈活性和效率；2）中游：面向不同科室場景及病患病情，醫(yī)療器械產品種類繁多，通常兼具技術密集、工藝復雜、高強質控等特點，數字化賦能空間較大。例如，大數據分析融合人工智能的數字化制造技術有助于優(yōu)化生產流程、提高生產效率和質量穩(wěn)定性，虛擬仿真、數字化樣機等技術可加快產品設計開發(fā)進程并提高新品上市速度、增強創(chuàng)新力；3）下游：醫(yī)療服務中往往面臨效率低下、信息孤島、醫(yī)患溝通不暢等問題，醫(yī)療器械層面數字化革新是解決此類問題的有效舉措，例如，智能化檢驗設備通過應用視覺識別技術、優(yōu)化SOP等可有效縮減操作員重復性勞動，提高報告出具效率；通過設備互聯(lián)打破信息孤島，構建科室甚至全院級解決方案，可實現設備統(tǒng)籌、科室效益分析、科研數據庫建立，助力醫(yī)院提質增效；此外，電子病歷可助力信息高效共享、便捷傳遞，提高醫(yī)患溝通效率，且利于醫(yī)療機構間信息交換，為患者提供個性化健康管理方案。依托及計算機軟件系統(tǒng)運行的醫(yī)學設備正逐步取代傳統(tǒng)醫(yī)療器械，醫(yī)學設備數字化轉型是未來發(fā)展必然趨勢。根據中國藥品監(jiān)督管理研究會發(fā)布的《醫(yī)療器械藍皮書：中國醫(yī)療器械行業(yè)發(fā)展報告（2023）》，我國在數字化醫(yī)療設備自主研發(fā)方面取得顯著成就，截至2022年底，累計有188件三類創(chuàng)新醫(yī)療設備產品獲批上市，包括自主研發(fā)的質子治療系統(tǒng)、血管內成像設備以及磁共振成像系統(tǒng)等。醫(yī)械數字化升級核心關鍵主要體現在產品軟硬件的底層設計、數據互聯(lián)整合構建智慧醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)兩方面，其終極目的為更好地幫助醫(yī)技人員解決患者病癥。近年來，醫(yī)療器械廠商紛紛加強研發(fā)布局，推動產品創(chuàng)新以增強其市場競爭力，數字化、智能化多作為新品重要宣傳亮點吸引采購方關注，數字化醫(yī)療器械因其設計理念與多數下游終端的提質增效需求契合，未來滲透率逐步提升的確定性相對較強。數字化醫(yī)療器械滲透率趨于提升：產業(yè)端推陳出新+應用端接受度提升。從產業(yè)端來看，一方面，基礎技術的數字化改進使得應用范圍愈發(fā)多元，另一方面，平臺間融合創(chuàng)新孕育新的產品可能，此外，產品間IT互聯(lián)與數據共享支撐網絡覆蓋愈發(fā)廣闊。底層方法學的數字化方案構建范圍擴大：在基礎醫(yī)學原理既已突破的前提下，技術人員首先通過深入理解其概念和邏輯關系，并建立數學模型實現基礎原理的抽象表達（通過數學符號和方程式描述原理中的關系和規(guī)律），再根據基礎原理特點及需求收集相關數據，在此基礎上開發(fā)相應算法來實現基礎原理數字化，最后使用編程語言將數學模型和算法實現成可執(zhí)行的代碼并對結果驗證與分析。隨著學科交叉人才數量提升和醫(yī)療產品數字化標準方案的愈發(fā)成熟，越來越多的醫(yī)學理化原理實現了模型構建和算放實現，并不斷改善精進，為更多的技術產品化和數字融合打下堅實基礎。技術模塊堆疊與協(xié)同磨合催生新產品：醫(yī)療產品設計流程與互聯(lián)網、傳統(tǒng)工業(yè)品類似，可選技術模塊數量的持續(xù)提升、技術協(xié)同整合培育產品的案例趨于豐富，使得新型數字化醫(yī)械產品推出的速度加快。目前多數頭部醫(yī)療設備廠商通過搭建不同技術平臺，為創(chuàng)新產品設計與升級提供活力，通常在多團隊協(xié)作下，首先確定終端需求及產品設計目標，并識別可用的技術模塊和分析模塊間關系，再設計整合方案、開發(fā)和測試、調試和優(yōu)化、集成和測試，高效實現產品質量保證、性能符合預期的創(chuàng)新產品發(fā)布。此外，產業(yè)鏈專業(yè)分工細化及產業(yè)合作越發(fā)普遍背景下，創(chuàng)新醫(yī)療產品多元化發(fā)展步伐逐步提速。生態(tài)內產品成員數量豐富補充整體解決方案：頭部醫(yī)療器械廠商往往具備豐富產品種類，易于將設備互通互聯(lián)構建整體解決方案，較大程度提升使用者體驗感，增加產品綜合競爭實力。構建產品生態(tài)系統(tǒng)通常對廠商技術儲備及架構設計能力要求較高，需建立開放接口和標準、提供開放數據共享和互通機制，并建立社區(qū)和生態(tài)合作體系且持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新。近年來，醫(yī)院對于提質增效和科研轉化的訴求顯著增強，生態(tài)互聯(lián)、全院級解決方案是未來醫(yī)院高效運轉、發(fā)揮產學研中樞的關鍵工具。從需求端來看，醫(yī)療器械的使用者醫(yī)生、受用者患者均對其有更高期待，主要集中在治療疑難雜癥的未及需求、提效+降費+精準+暢通的升級需求、健康意識轉變的新需求三個層次?！耙呻y雜癥”的未及需求：醫(yī)療器械數字化在診斷和治療疑難雜癥方面有巨大的潛在優(yōu)勢，憑借其精準、連續(xù)、智能的特性，可賦能諸多尖端領域的治療探索，例如：①神經系統(tǒng)：腦電圖（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）等工具可幫助醫(yī)生更準確診斷癲癇、帕金森病等疾?。虎谛难埽撼掷m(xù)心電監(jiān)測、心率變異性分析等功能可幫助醫(yī)生及時發(fā)現心律失常、心肌缺血等問題；③罕見病和遺傳疾?。和ㄟ^基因組數據分析，可快速識別特定基因突變，為個體化治療和管理提供支持；④自身免疫：監(jiān)測患者免疫指標和炎癥水平，幫助醫(yī)生評估自免疾病活動性和嚴重程度，指導治療方案選擇和調整；⑤精神疾病：通過傳感器等技術實現患者行為和情緒監(jiān)測，輔助醫(yī)生評估和干預；⑥腫瘤：數字化影像診斷、腫瘤基因檢測、放療計劃等可幫助醫(yī)生準確診斷腫瘤類型和分期，設計個體化治療方案；⑦慢性疼痛：可提供慢性疼痛患者自我管理，虛擬現實技術、智能藥物管理系統(tǒng)等幫助患者減輕疼痛、改善生活質量?！翱?、省、精、暢”的升級需求：因醫(yī)療資源有限且分布不均、全面分級診療尚未落地、醫(yī)醫(yī)/醫(yī)患間信息閉塞，當前患者就醫(yī)過程中仍面臨諸多困擾，數字化工具可應用于多個醫(yī)療場景，有效改善患者就醫(yī)體驗，大幅提升治療效果，例如：①遠程診斷：配合便攜式超聲探頭、掌上采集設備等，以視頻會診或在線咨詢交流，減少交通、候診等時間成本，便于醫(yī)療資源向偏遠鄉(xiāng)鎮(zhèn)下沉；②個性化治療方案：根據患者特定情況提供個性化治療和管理方案，減少非必要治療和藥物依賴；③數據便捷共享：通過實現患者醫(yī)療數據集成，方便醫(yī)生間協(xié)作，免去患者為第二意見或轉診而重復檢測的周折；④緊急救援和監(jiān)護：如智能穿戴設備可監(jiān)測患者生命體征，異常時自動觸發(fā)報警并通知急救人員。從治“已病”到治“未病”的新需求：一直以來，我國體檢滲透率較低，慢性病預防重視程度不高，全國經常性衛(wèi)生總費用中僅有7%左右用于預防，而治療和醫(yī)護用品占80%以上。近年來，由于人均醫(yī)療支出提高、健康管理意識趨于強烈、老齡化背景下慢病監(jiān)治關注度提升，治療關口前移、甚至“防病于未然”的需求顯著提升。數字化可實現許多疾病預防和健康管理問題的滿足，例如：①個人健康監(jiān)測：智能手環(huán)、血糖儀等可實現生命體征監(jiān)測，幫助及時發(fā)現異常；②健康數據記錄與分析：可將健康數據自動記錄到應用程序或云平臺中，通過分析了解個人健康狀況，制定個性化預防和管理計劃；③智能藥盒和用藥提醒：可提供智能藥盒和用藥提醒系統(tǒng)，幫助患者按時服藥，并提供用藥建議和劑量控制，減少用藥錯誤和漏服風險；④預防性基因檢測：個人基因檢測服務可幫助了解遺傳風險，預測潛在疾病風險，并采取相應預防措施。⑤營養(yǎng)和運動監(jiān)測：如智能飲食記錄器、運動追蹤器等，為個人提供營養(yǎng)和運動方面指導和建議，促進健康生活方式。政策支持智能醫(yī)療器械發(fā)展，數字產業(yè)化進程持續(xù)加速。2022年3月，國家藥監(jiān)局器審中心發(fā)布《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導原則》，當年共發(fā)出32張人工智能醫(yī)療器械三類證，2023年增長50%至48款，累計已有122款。據《“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，醫(yī)療領域數字化建設和智慧醫(yī)療建設成為“十四五”時期的重要任務，著力推動醫(yī)療領域數字化服務普惠應用，構建基于5G的應用場景和產業(yè)生態(tài)，在智慧醫(yī)療等重點領域開展試點示范，扎實推進醫(yī)保標準化、信息化建設。醫(yī)療器械數字化升級想象空間仍極為廣闊，腦力接口等前沿技術較為火熱。除目前已應用較為廣泛的數字化醫(yī)械產品外，該領域的前沿科學探索從未止步，例如：可應用于嚴肅醫(yī)療的人工智能大模型、用于培訓和遠程手術的虛擬和增強現實、基因編輯和基因治療、大數據分析和區(qū)塊鏈技術等。此外，目前腦機接口概念進展較為迅速的前沿數字化醫(yī)療器械技術領域，該技術可直接將人類大腦活動與外部設備交互，通過監(jiān)測大腦活動并將其轉換為可控制計算機或其他外部設備的信號，實現了人腦與機器之間的直接通信，據中國信息通信研究院《腦機接口技術發(fā)展與應用研究報告（2023年）》，腦機接口全球醫(yī)療市場或將超百億美元，非嚴肅醫(yī)療市場潛力更是值得期待。目前大部分腦機接口研究主要圍繞在幫助失能者、神經疾病患者重新?lián)碛蓄愃瞥Ｈ说哪芰?，例如目前已產品化的廣義腦機接口產品智能人工假肢，通過采集到的皮膚肌電信號，通過AI解析即可精細控制機械假肢。國際上Neuralink、Synchron公司在該領域進展較快，前者于2024年2月20日透露稱受試者可通過思考移動電腦的鼠標，后者為全球首家獲FDA批準進行永久植入性設備臨床試驗的公司。國內腦機接口領域也有一定研究成果，2024年2月22日首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院神經外科賈旺教授團隊宣布，其聯(lián)合清華大學洪波教授團隊，利用微創(chuàng)腦機接口技術首次成功幫助高位截癱患者實現意念控制光標移動。挑戰(zhàn)與機遇并存：因醫(yī)療行業(yè)具有嚴肅性，數字化醫(yī)械面臨更高質量期待和監(jiān)管要求。因醫(yī)療器械與人體生命健康安全高度相關，故對產品上市前質量及效用審核極為嚴格和謹慎，因此前沿技術在醫(yī)療領域的應用相較慢于其他領域，這也對醫(yī)療器械設備廠商從底層原理設計、產品融合創(chuàng)新、解決方案構建到生產、使用全流程提出更高要求，亦考驗相關公司的法律、風險管控意識甚至資金實力。但同時也意味著，真正擁有創(chuàng)新理念及研發(fā)意識的醫(yī)械廠商有望憑借實力形成技術壁壘，進而在市場競爭中掌握更多份額。（一）醫(yī)療器械智能化產品設計：CGM、康復器械及手術機器人醫(yī)療器械智能化升級已可見于諸多方向，較為常見的包括醫(yī)療影像設備、健康監(jiān)測設備、手術機器人、藥品配送系統(tǒng)、遠程醫(yī)療設備及康復輔助器具等，以下以CGM、康復器械及手術機器人為例，復盤及展望醫(yī)療器械從產品設計層面的智慧化升級。1.CGM（持續(xù)血糖監(jiān)測系統(tǒng)）：CGM為未來糖尿病患者血糖監(jiān)測主要手段，滲透率逐年快速提升。糖尿病監(jiān)測醫(yī)療器械主要包括血糖監(jiān)測系統(tǒng)（BGM）、持續(xù)血糖監(jiān)測系統(tǒng)（CGM）及其他器械，其中持續(xù)血糖監(jiān)測系統(tǒng)因其可避免重復指尖采血、實現盲區(qū)監(jiān)測、發(fā)送實時血糖水平警報，甚至可與胰島素泵結合充當人工胰腺，近年滲透率持續(xù)提升，市場規(guī)?？焖贁U大。CGM主要通過人體細胞周圍體液內的傳感器與葡萄糖接觸，因其葡萄糖氧化反應，主要由三部分組成：置入皮下測量葡萄糖水平的傳感器、附于傳感器及將血糖水平發(fā)送至顯示設備的發(fā)射器、顯示血糖水平的顯示設備。據IDF測算，2020年CGM在全球糖尿病監(jiān)測醫(yī)療器械市場中占有21.4%份額，較2015年的9.5%顯著提升，預計2030年其占比可升至4%。據灼識咨詢測算，2020年全球CGM市場已由2015年的17億美元增長至57億美元，2015-2020年CAGR為28.2%，預計2030年有望增至365億美元，2020-2030年CAGR為20.3%。此外，2020年中國CGM市場已由2015年的878萬美元增長至1億美元，2015-2020年CAGR為73.2%，預計2030年有望增至26億美元，2020-2030年CAGR為34.0%。與傳統(tǒng)血糖監(jiān)測方法相比，CGM優(yōu)勢顯著。根據中華醫(yī)學會糖尿病學分會發(fā)布的《中國血糖監(jiān)測臨床應用指南（2021年版）》，CGM主要優(yōu)勢在于能發(fā)現不易被傳統(tǒng)監(jiān)測方法探測到的隱匿性高血糖和低血糖，尤其是餐后高血糖和夜間無癥狀低血糖，例如：①與食物種類、運動類型、治療方案、精神因素等有關的血糖變化；②了解傳統(tǒng)血糖監(jiān)測方法難以發(fā)現的餐后高血糖、夜間低血糖、黎明現象、Somogyi現象等；③幫助制定個體化的治療方案；④提高治療依從性；⑤提供用于糖尿病教育可視化手段等。此外，作為一種新型監(jiān)測技術，CGM在糖尿病個體化治療、暴發(fā)性I型糖尿病、監(jiān)測合并心腦血管疾病的老年糖尿病患者夜間低血糖情況以及糖尿病合并感染等患者中都有一定應用。實時CGM為當下主流產品，搭配胰島素形成人工胰腺為未來重要新方向。目前CGM產品類型主要包括回顧式CGM、實時CGM、瞬感掃描式葡萄糖監(jiān)測（FGM）、完全植入皮下的導管型CGM、無創(chuàng)微透式CGM及無創(chuàng)持續(xù)葡萄糖監(jiān)測，其中實時CGM技術較為成熟，不僅能實時觀測結果和變化曲線，還兼具高、低血糖報警和預警功能。目前一些CGM廠商將CGM與胰島素泵集成，形成人工胰腺器，與現有糖尿病管理器械相比，人工胰腺具有一些列糖尿病治療和監(jiān)測功能，閉環(huán)控制算法可激發(fā)人體胰腺反饋調節(jié)機制，以實現治療和監(jiān)測自動化，降低血糖過高和血糖過低的發(fā)生率，只需極少或完全不需患者人工操作，隨著控制算法和學讓監(jiān)測精度的不斷改進，未來人工胰腺器械有望實現無需人工干預情況下自動輸注大劑量及基礎胰島素。CGM設備互聯(lián)實現智慧化血糖管理，助力區(qū)域慢病一體化管理。以三諾生物區(qū)域慢病一體化管理系統(tǒng)為例，主要通過區(qū)域慢病云中心將專業(yè)防治機構、醫(yī)療機構以及家庭場景進行數據關聯(lián)，以慢性病管理為核心，通過信息化手段優(yōu)化慢病防治工作和服務模式，推進區(qū)域慢病健康管理能力，提高區(qū)域內人民健康水平。2.康復器械的智能化升級我國康復醫(yī)療體系亟待完善，潛在康復需求巨大。過去，中國醫(yī)療體系一向是重急救、重治療、輕預防、輕康復，從而導致國內康復資源總量不足且分布不均。隨居民生活水平不斷上升，與人民生活質量息息相關的康復醫(yī)療行業(yè)逐漸受到重視，領域相關發(fā)展政策陸續(xù)出臺。不同于國內，發(fā)達國家建立的完善三級康復體系，既能保證患者接受恰當的康復治療服務，又能及時轉診從而節(jié)省醫(yī)療費用，例如美國，三級康復為急性期康復，在急診醫(yī)院或綜合醫(yī)院及早介入開展床邊康復；二級康復為急性后康復，病情穩(wěn)定后轉向康復醫(yī)院；一級康復為長期照護，不需住院治療后即可轉至社區(qū)和家庭康復?？祻歪t(yī)療行業(yè)終端主要面向老年群體、慢病患者、殘疾人群、術后功能障礙者及產后功能障礙者等，其中：①老年群體：中國人口老齡化日益加深，且預期壽命逐步延長，進而生活能力確實的失能老人群體持續(xù)擴大，日常專業(yè)康復需求量大且功能要求高，2023年我國60歲及以上人口數量已接近3億，占全國人口比例為21.10%；②慢病患者：臨床醫(yī)學技術水平提升使得疾病期死亡減少，暫時性功能障礙群體數量巨大，據測算，我國2億多慢病患者中存康復需求的超1000萬，每年增量的100多萬人中大部分存在康復需求，由于康復資源覆蓋不足，仍有80%康復人群得不到康復治療。③殘障群體：據殘聯(lián)《2018年中國殘疾人事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》數據測算，全國仍至少有約7000多萬殘疾人口尚未享受基本康復服務。④產后康復：產后康復可有效避免乳腺炎、生殖系統(tǒng)疾病、婦科病、子宮肌瘤等亞健康障礙，目前全國各城市產后康復服務項目仍遠不能滿足持續(xù)攀升的母嬰護理市場需求。⑤居家康復：主要包括居家養(yǎng)老康復、亞健康人群居家康復、術后患者居家康復、殘疾人群居家康復等場景，因對應人群數量及意識提升，市場空間較為廣闊。據前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的《中國康復醫(yī)療行業(yè)發(fā)展前景與投資預測分析報告》統(tǒng)計數據顯示，2018年我國康復醫(yī)療行業(yè)市場規(guī)模約為450億元，2011-2018年CAGR為19%，并推算2023年中國康復醫(yī)療市場規(guī)模將超千億元?？祻推餍凳强祻歪t(yī)療體系建設的重要組成，創(chuàng)新技術導入促進產業(yè)加速發(fā)展?？祻推餍低ǔＶ改軌騿为毣蚪M合使用從而改善功能障礙者功能狀況而適配的或專門設計的器具、設備、儀器、技術和軟件，據弗若斯特沙利文測算，2021年我國康復醫(yī)療器械市場規(guī)模約為450億元，預計到2026年將增至942億元，2021-2026年CAGR為15.9%?？祻歪t(yī)療器械的數字化創(chuàng)新方向主要包括：1）物聯(lián)網：一方面，通過對康復設備智能化升級，可實現對患者基本信息和訓練數據的數據收集及基本數據篩選識別；另一方面，基于5G通信技術建設數據計算平臺，進而實現對患者基本信息和訓練數據的實時傳輸、數據儲存及云計算；此外，通過設備運行狀態(tài)數據的人工智能演進達到設備狀態(tài)監(jiān)控、改造和升級，更好地滿足患者康復治療需求；2）模塊化與集成化：將聲、光、電、磁類產品形成獨立模塊化產品，既可單獨使用，亦能整合成邏輯層次、互通互聯(lián)、多參數性、高協(xié)調性、集中性的集成化產品，該功能的實現主要基于技術融合創(chuàng)新、結構互通互聯(lián)、接口及協(xié)議的高效管理等。數字化康復器械種類繁多，組合搭建定制化解決方案。根據患者受損部位及嚴重程度的不同，康復器械整體種類多樣，以翔宇醫(yī)療為例，其數字化設備主要包括體外沖擊波治療儀、超聲波治療儀、疼痛光療儀、紅外偏振光治療儀、紫外線治療儀、綜合物理治療系統(tǒng)、電腦恒溫電蠟療儀、水中運動康復訓練系統(tǒng)、熏蒸治療儀、紅外光灸療機、智能化多關節(jié)運動功能評估與訓練系統(tǒng)、步態(tài)分析評測訓練系統(tǒng)、智能多功能轉運床等，并可組合構成綜合康復醫(yī)學科、疼痛、神經、骨科、中醫(yī)、產后、呼吸（肺）、燒傷、重癥、老年康復十大康復解決方案。3.手術機器人微創(chuàng)手術滲透率提升確定性強，機器人輔助可有效解決臨床痛點。開放手術為目前主要手術形式，通常需要在患者皮膚上切割5厘米以上的傷口，易對周圍器官造成較大傷害及術中出血，會導致傷口感染并伴隨較多術后并發(fā)癥，由此住院及恢復時間較長，費用負擔較重。相較于開放性手術，微創(chuàng)術式具有創(chuàng)口小、疼痛輕、恢復快、并發(fā)癥少、住院時間短、出血少等優(yōu)點，近年手術量提升，2021年我國微創(chuàng)手術數量已達1,860臺，微創(chuàng)手術滲透率亦呈現快速增長態(tài)勢但仍較美國存巨大差距（2019年中國38.1%vs.美國80.1%）。然而微創(chuàng)手術仍有一定缺點，主要包括：①使用器械自由度較少；②二維圖像存在失真且難以校正；③工作量較大且需要手術助手及其他手術團隊成員提供支援；④無法避免手術時手抖等問題。機器人輔助手術可有效克服上述缺點，進一步推進微創(chuàng)手術的發(fā)展，可提供高精準度的手術區(qū)域高解析度三位圖像與放大鏡功能，通過軟件及算法去除震顫，符合人體工程學的設計減少外科醫(yī)生疲勞，且精密手術工具造成的切口小，伴隨AI賦能以實現自動化功能，因此愈發(fā)受到外科醫(yī)生及患者認可。據弗若斯特沙利文測算，2021年全球機器人輔助手術量占全球手術量的比例為3.1%，其預計2030年將增長至14.6%。2021年全球手術機器人市場規(guī)模已達704億元，預計2030年將達3,994億元，2021-2030年CAGR為21.3%；2021年中國手術機器人市場規(guī)模為41.92億元，預計2030年將增至約710億元，2021-2030年CAGR為36.9%。（二）智能化的醫(yī)療設備網絡：物聯(lián)網及遠程診療1.物聯(lián)網的應用提升醫(yī)療設備管理和使用效率醫(yī)療機構及支付方加快物聯(lián)網布局，實現醫(yī)療體系可拓展性及銷量有效提升。物聯(lián)網技術的高速發(fā)展，為智慧醫(yī)療提供了前沿科技支持，隨著新基建的推進，數字科技加速走向前沿。在新醫(yī)改方案的指導下，隨著政策不斷加持及前沿科技賦能，各地政府持續(xù)加大當地智慧醫(yī)療建設方面的投入，中國智慧醫(yī)療建設迎來飛速發(fā)展時期。醫(yī)療物聯(lián)網應用場景廣泛，例如臨床試劑和藥品管理、手術室清潔度管理、醫(yī)療設備管理、移動查房、患者定位等，并持續(xù)拓展，醫(yī)療器械設備實現互聯(lián)及數據共享為實現醫(yī)療物聯(lián)網及智慧醫(yī)療的必要前提。邁瑞醫(yī)療：“以“三瑞”系統(tǒng)為核心構建智慧醫(yī)院全院解決方案。邁瑞醫(yī)療是我國醫(yī)療器械龍頭企業(yè)，立足自身豐富產線深度打造瑞智聯(lián)、瑞智檢、瑞影云系統(tǒng)，并組成智慧醫(yī)院全院解決方案，其中：①瑞智聯(lián)：推出重癥、圍術期、急診、心臟科、普護等多場景解決方案，通過信息化手段有效提升科室運營效率，并通過集成床旁所有設備數據，構建設備全息數據庫，與醫(yī)院已有的臨床數據庫互補并有機結合，助力大數據科研，為人工智能打下基礎，加速醫(yī)院科研產出。②瑞智檢：圍繞“人、機、料、法、環(huán)”五大要素，與檢驗流程深度融合，并與SPD、LIS等第三方系統(tǒng)互聯(lián)，共同構筑開放生態(tài)；③瑞影云++：通過連接影像設備和用戶云端生態(tài)應用平臺，提供可供用戶自主創(chuàng)建和運營的云社區(qū)及多種云端應用，打造立體交互溝通媒介。2.遠程診療模式擴大醫(yī)療服務半徑信息技術突破促成場景拓展，遠程診療模式或將快速普及。隨著信息技術不斷進步，遠程診斷工具及平臺飛速發(fā)展，遠程醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)、遠程醫(yī)療設備等陸續(xù)問世。遠程診療模式在優(yōu)化醫(yī)療資源分配方面作用凸顯，不僅能在很大程度上解決偏遠或醫(yī)療資源匱乏地區(qū)的醫(yī)療服務需求，同時能減輕城市醫(yī)療資源壓力。在出行不便的老齡群體持續(xù)擴大、患者需求趨于多元、政策鼓勵資金導入等背景下，遠程診療為符合未來醫(yī)療需求導向的高效服務模式。此外，使得遠程診療模式關注度提升，2020年2月，國務院要求充分發(fā)揮信息化在創(chuàng)新診療模式、提升服務效率等方面的支撐作用，提出積極開展遠程醫(yī)療服務，充分運用信息手段開展隨訪，實現臨床診治與健康管理的全閉環(huán)。華大智造：新業(yè)務影像平臺布局遠程化、便攜化超聲系統(tǒng)。1）遠程超聲機器人：公司自主研發(fā)的遠程超聲機器人MGIUS-R3是全球首款實現專業(yè)醫(yī)生直接遠程操控超聲探頭，即可對病人實施遠程診斷的超聲設備，醫(yī)生端為超聲顯示系統(tǒng)和控制系統(tǒng)，病人端為超聲影像系統(tǒng)和六自由度機械臂，通過網絡通訊信號來實現實時視頻語語音溝通，能夠克服傳統(tǒng)超聲診療方式的局限，克服時空障礙，改善醫(yī)療資源分布不均勻的現狀。2）掌上超聲儀：手機般大小的超聲設備，兼具便攜性與高質圖像輸出，可用于滿足醫(yī)院臨床科室（急救、麻醉、床前診斷）、基層醫(yī)療市場、院外災害急救等場景的超聲檢查診斷需求；3）5G超聲機器人移動車：結合遠程超聲機器人+掌上超聲+AI智能輔助軟件，無需專業(yè)超聲醫(yī)生即可提供超聲診斷一站式服務，可應用于基層篩查、健康體檢、院前診斷及緊急援助等場景。四、智慧物流：物流智慧化成為醫(yī)藥流通的大趨勢醫(yī)藥商業(yè)包括大型醫(yī)藥物流配送企業(yè)、醫(yī)院藥房及零售藥店等，是醫(yī)藥行業(yè)基礎設施，便捷、高效、低成本的醫(yī)藥物流體系是提升藥品可及性的重要保證。自動化和智能化在醫(yī)藥物流行業(yè)的應用已經成為行業(yè)發(fā)展的重要趨勢，旨在提高物流效率、確保藥品安全和提升服務質量。自2016年以來，我國政府取消了第三方藥品物流業(yè)務的行政審批事項，鼓勵符合標準的第三方物流企業(yè)進入醫(yī)藥配送領域，并多次發(fā)布政策支持綠色醫(yī)藥物流的發(fā)展。這些政策的出臺為醫(yī)藥物流的自動化和智能化提供了良好的外部環(huán)境?，F代物流配送體系：一些醫(yī)藥集團，如九州通醫(yī)藥集團、上海醫(yī)藥集團等，已經建立了先進的智能化現代物流配送體系，包括采用先進的倉儲物流技術、物流管理系統(tǒng)和溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)，以及全自動輸送線、自動立體庫等設施設備。這些技術的應用確保了在驗收、存儲、分揀、配送等過程中的作業(yè)準確率，提高了物流效率。智慧化物流系統(tǒng)：隨著醫(yī)藥需求的多樣化和個性化，以及醫(yī)藥電商的高速發(fā)展，高質量的醫(yī)藥物流服務變得越來越重要。智慧化物流系統(tǒng)能夠及時、準確、快速高效地配送藥品，滿足市場需求，智慧化成為醫(yī)藥物流行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。上海醫(yī)藥集團旗下上藥云健康在配送，電商平臺建設，醫(yī)院信息對接，電子處方安全，金融服務，線上診所等多方面引入外部合作伙伴，整合多方面資源，構建出一個醫(yī)藥新零售閉環(huán)。例如金融服務，云健康不僅會與藥企議價為患者爭取更低價格，還會提供分期付款和療效保險等服務，醫(yī)療與金融的結合未來有很大的發(fā)展空間。盡管自動化和智能化在醫(yī)藥物流行業(yè)中的應用帶來了許多好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，如技術更新?lián)Q代的成本、數據安全和隱私保護、以及對現有物流人員技能的再培訓等。未來發(fā)展趨勢：未來，醫(yī)藥物流行業(yè)將繼續(xù)向智慧化方向發(fā)展，通過進一步的技術革新和系統(tǒng)優(yōu)化，提高物流效率，降低運營成本，同時確保藥品的質量和安全。五、醫(yī)療服務智能化升級大幅提升醫(yī)療機構效率隨著新一代數字技術與醫(yī)療行業(yè)深度融合，智能化醫(yī)療服務市場蓬勃發(fā)展。醫(yī)療服務智能化升級為智慧醫(yī)療的具象體現，智慧醫(yī)療依托先進的互聯(lián)網+、物聯(lián)網技術，充分利用有限的醫(yī)療人力和設備資源，同時發(fā)揮大醫(yī)院的醫(yī)療技術優(yōu)勢，打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺，實現患者與醫(yī)務人員、醫(yī)療機構、醫(yī)療設備之間的互動，并在疾病診斷、監(jiān)護和治療等方面提供的信息化、移動化和遠程化醫(yī)療服務的新型醫(yī)療系統(tǒng)，其應用場景廣泛，主要有遠程會診、遠程超聲、遠程手術、應急救援、遠程示教、遠程監(jiān)護等遠程醫(yī)療應用，以及智慧導診、移動醫(yī)護、智慧院區(qū)管理、AI輔助診療等院內應用場景。對比傳統(tǒng)醫(yī)療服務模式，智能化醫(yī)療服務在資源共享、輔助決策、提升體驗、教研融合、降本增效等方面優(yōu)勢顯著。具體而言，其為醫(yī)療用戶個人提供更為自主的個人健康管理、更加舒適便捷的就醫(yī)環(huán)境及更加安全的個人健康數據，助力醫(yī)院實現智慧化管理，大幅緩解醫(yī)護人員工作壓力，促進分級診療及家庭醫(yī)生制度順利落地，進而提升醫(yī)療資源公平性、促進規(guī)范性法律法規(guī)的建立，實現深化醫(yī)療衛(wèi)生改革的目標。根據復旦大學附屬中山醫(yī)院發(fā)布的《數字孿生智慧醫(yī)院白皮書》，2021年全球智慧醫(yī)療市場規(guī)模已達1,784億美元，并預計2026年增長至3730億美元，2021-2026年CAGR為15.9%。政策驅動醫(yī)療服務加速向智能化邁進，關鍵要素打通促進轉型兌現。近年來，國家相繼發(fā)布《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》、《關于促進“互聯(lián)網+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》等政策穩(wěn)健，鼓勵醫(yī)療服務向移動化、協(xié)同化、優(yōu)質化的方向邁進。據《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，我國2020年、2030年實現每千人扣護士數目標分別為2.21、2.36人，仍低于當前經合組織國家平均數，進而新技術手段向服務端延申的剛需性較強。我們認為，為實現醫(yī)療服務的智慧化轉型，必要要素有三點：①物聯(lián)網設備的廣泛連接；②多媒體數據的高速移動傳輸；③遠程操作類醫(yī)療服務的模式構建?；谌斯ぶ悄堋?G、大數據、云計算、物聯(lián)網等新一代技術趨于成熟并深度賦能醫(yī)療行業(yè)，目前醫(yī)藥行業(yè)中已涌現眾多數字化藥、械產品，其一方面可作為信息源匯集患者健康數據，另一方面可作為終端輔助醫(yī)護人員決策，同時各科室、醫(yī)院甚至區(qū)域內數字化產品通過5G通信實現互連，為此前多種智慧服務模式構想持續(xù)落地提供支撐?！皵底謱\生智慧醫(yī)院”應運而生，成為重塑醫(yī)療服務的核心主體。智慧醫(yī)院作為智能化醫(yī)療服務的載體，已歷經信息化、數字化、數智化階段，目前正向數字孿生方向發(fā)展?！皵底謱\生智慧醫(yī)院”能夠打造鏡像反映真實醫(yī)院，并與真實醫(yī)院具有互通性、互操作性。以復旦大學附屬中山醫(yī)院為例，其圍繞“新基建”、“新中臺”、“新場景”三大功能模塊，打造“5G+數字孿生智慧醫(yī)療生態(tài)圈”，在其虛擬診室應用場景中，呼吸科醫(yī)生可實現“數字分身”，便于患者與其開展沉浸式交流，并通過醫(yī)聯(lián)體5G影像云平臺、區(qū)域檢驗平臺、腦病智能診療體系等實現醫(yī)療資源下沉。在上海市建設的精準預約、智能預問診、基于區(qū)塊鏈技術的中藥代煎配送等14個場景，實現市級醫(yī)院和16個區(qū)全覆蓋，各級醫(yī)院平均候診時間縮短至60分鐘內，同時數百家醫(yī)療機構已開展互聯(lián)網診療服務并納入醫(yī)保結算。（一）醫(yī)療信息化：形成醫(yī)療健康大數據，是改善醫(yī)療服務環(huán)境的關鍵醫(yī)療信息化為醫(yī)療業(yè)務提供各種質量和效率支撐的信息系統(tǒng)。醫(yī)療信息化是傳統(tǒng)軟件技術和新一代信息技術在醫(yī)療領域的應用，通過計算機軟硬件、互聯(lián)網、大數據、人工智能等現代化前沿技術手段，對醫(yī)療機構內部管理和業(yè)務流程所產生數據進行采集、存儲、提取、處理和加工。中國醫(yī)療信息化可以分為三個階段。分別是醫(yī)院管理信息化（HIS）、臨床管理信息化（CIS）、區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務信息化（GMIS），目前已進入以臨床醫(yī)療管理信息化（CIS）為主的發(fā)展階段，局部地區(qū)開始同步向第三階段推進。據IDC《中國醫(yī)療行業(yè)IT市場預測（2021-2025）》測算，預計2025年醫(yī)院、醫(yī)共體和基層醫(yī)療等提供醫(yī)療服務領域的IT支出（不包括醫(yī)保和醫(yī)藥）將達845.7億元，市場空間可觀。我國醫(yī)療信息化水平相對落后，產品形態(tài)及服務模式持續(xù)豐富。自上世紀九十年代起，我國開始建設院內信息化系統(tǒng)，彼時產品形態(tài)以單機排號系統(tǒng)、ERP、CRM軟件為主，主要功能包括門診、住院、藥品、行政管理等；2000年起HIS、CIS系統(tǒng)實現規(guī)?；瘧茫笮腿夅t(yī)院信息化基礎逐漸完善，信息化需求向細分領域延申。此后，在醫(yī)院運營難度升級的背景下打造互聯(lián)互通的醫(yī)療信息平臺，供應商產品形態(tài)的豐富度不斷提升，服務模式迭代升級。信息化政策與數字基建為醫(yī)療信息化帶來新機遇。“十二五”規(guī)劃中，國家明確提出加強醫(yī)療衛(wèi)生領域的信息化建設，醫(yī)藥及遠程醫(yī)療的規(guī)范性法規(guī)相繼出臺，醫(yī)療信息化建設全面展開，其中《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系規(guī)劃綱要（2015-2022年）》提出到2020年實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病例三大數據庫全面覆蓋；“十三五”時期，醫(yī)療信息化關注重點轉向建設以電子病歷為核心的臨床信息化系統(tǒng)，加速醫(yī)療信息系統(tǒng)的打通及多層級醫(yī)院協(xié)同發(fā)展，《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見》提出規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數據的融合共享、開放應用；“十四五”規(guī)劃中，普惠數字化為主要工作方向，力求加快平臺標準化、一體化建設，深化新場景、新技術應用，推動醫(yī)療體系高質量發(fā)展?！丁笆奈濉眹倚畔⒒?guī)劃》提出，積極探索運營信息化手段優(yōu)化醫(yī)療服務流程，加快建設醫(yī)療重大基礎平臺及醫(yī)療專屬云建設，推動各級醫(yī)療衛(wèi)生機構信息系統(tǒng)數據共享及業(yè)務協(xié)同，建設互通互聯(lián)的各級全面健康信息平臺。此外，基于多年的數字基建建設，我國健康醫(yī)療大數據中心逐步成型，形成“1國家數據中心+7區(qū)域數據中心+X應用發(fā)展中心”，實現信息流的全國高效流動。電子病歷：醫(yī)療信息化建設的基礎。電子病例系統(tǒng)主要作用包括消除院內信息孤島、醫(yī)療質量控制、臨床路徑管理等方面具有重大作用。通過互聯(lián)網，電子病歷可實現遠程病患信息的傳輸和共享。據《公立醫(yī)院高質量發(fā)展促進行動（2021-2025年）》，2022年全國二級和三級公立醫(yī)院電子病歷平均應用水平分別達到3級和4級。醫(yī)療信息化是實現分級診療、DRGs改革及醫(yī)?？刭M的重要先決條件。分級診療：分級診療制度是解決醫(yī)療服務資源錯配的有效改革方向，其落地需多方面支撐，其中醫(yī)療信息化手在連接和打通各級醫(yī)療機構、實現醫(yī)療資源二次分配和資源共享方面發(fā)揮重要作用?；诜旨壴\療制度建設的醫(yī)聯(lián)體中，各級醫(yī)療衛(wèi)生機構須接入統(tǒng)一信息平臺，各機構間信息系統(tǒng)互聯(lián)互通以實現醫(yī)聯(lián)體一體化管理、資源整合共享和分工協(xié)作。DRGs：DRGs（疾病診斷相關組，DiagnosisRelatedGroups）在醫(yī)院端控費扮演重要角色，貫穿支付全流程。在診斷前和費用發(fā)生前，信息系統(tǒng)通過醫(yī)保知識庫醫(yī)保規(guī)則運算和臨床路徑規(guī)則管控，能給予醫(yī)生提醒和規(guī)范，預防違規(guī)數據發(fā)生。診療費用發(fā)生后，信息系統(tǒng)可針對違規(guī)記錄進行事后統(tǒng)計分析，為控費效果評價提供依據，同時也為醫(yī)保規(guī)則可能的優(yōu)化制定提供支撐。（二）AI輔助診斷：應用醫(yī)療/通用人工智能大模型自ChatGPT誕生以來，AI概念持續(xù)火熱，人工智能大模型具有賦能千行百業(yè)的巨大潛力，其在醫(yī)療中的應用主要是基于大數據層面的智能篩選，用以提升效率及準確性，目前雖尚未達到AIGC程度，但未來潛力空間仍較為巨大。我們看好AI在診斷方向的融合，主要包括三個方向：1）AI影像：多集中于病變檢出、識別，以及良惡性判斷等，目前應用已相對廣泛，主要優(yōu)勢體現在MR加速成像、XR質控及閱片、DSA圖像增強優(yōu)化及輻射劑量減弱；2）AI病理：AI輔助閱片可改善病理診斷自動化程度低、醫(yī)生缺乏現狀，目前在宮頸癌篩查等場景中應用較多，未來有望逐步實現解決低效重復勞動→精細量化分析→開創(chuàng)新型技術三個層級的應用；3）AI檢驗：主要通過大量高質訓練數據進行機器學習，實現外周血/骨髓細胞/尿液/糞便/陰道分泌物等各來源樣本的病原體準確識別及精準分類，整合自動化檢測儀器，進而實現快速準確的臨床樣本檢測。具備大規(guī)模標本的ICL、體檢龍頭，有望通過廣泛連接億級標本數據，構建高效泛化標準系統(tǒng)，充分發(fā)揮AI賦能價值，實現疾病精準診療評估，提升企業(yè)競爭實力。我們梳理了部分具備AI技術及產品的醫(yī)學診斷行業(yè)上市/非上市公司，主要包括金域醫(yī)學、迪安診斷、安必平、麥克奧迪、鷹瞳科技、樂普醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療、萬東醫(yī)療等，以及使用上述公司相關產品提供醫(yī)療服務的應用場景。（1）金域醫(yī)學：“醫(yī)檢4.0”+校、企合作，實現AI輔助診斷。科研合作：2020年12月，公司發(fā)布數字化轉型戰(zhàn)略，以疾病診斷和健康服務為中心，通過數據和技術驅動實現醫(yī)檢服務全程智能化，生物醫(yī)學與新一代信息技術融合創(chuàng)新，打造開放式創(chuàng)新生態(tài)平臺；2022年8月，公司與華南理工大學合作建設智能醫(yī)療大數據聯(lián)合實驗室，為第三方醫(yī)檢領域首家人工智能聯(lián)合實驗室，旨在攻克醫(yī)檢AI領域的“卡脖子”問題，實現基礎共建，協(xié)作創(chuàng)新和產業(yè)引領；2019年公司與華為合作推出AI輔助病理診斷模型，基于病理形態(tài)學+深度學習技術，精準、高效實現宮頸癌AI輔助篩查。該模型排陰率60%、陰性片判讀正確率>99%，陽性病變檢出率99.9%，判讀速度是人工的10倍（36秒vs6分鐘）；2023年2月23日，公司與騰訊達成戰(zhàn)略合作，共同探索醫(yī)學檢驗及病理診斷數字化升級，促進醫(yī)檢服務智能化及AI臨床應用。此外，金域在AI輔助肺部組織病理診斷、虛擬現實（AR）智能顯微鏡等平臺亦有成果，大幅提升診斷及時性、覆蓋范疇、效率與精準度，賦能臨床診斷。未來有望將ChatGPT與醫(yī)檢融合：ChatGPT作為生成式大語言模型，需要海量文本的預訓練及指令精調，金域醫(yī)學具備海量病例及醫(yī)學文本數據，融合大語言模型可加速醫(yī)檢AI落地。ChatGPT或可從三個方向助力公司檢驗業(yè)務：①文本結構化：將無邏輯的文本分類歸檔，避免醫(yī)生、學者進行簡單重復性工作，大大提高工作效率；②項目送檢&結果解讀：通過設計規(guī)則及內容編排，形成知識沉淀，使得醫(yī)生只要在頁面勾選患者臨床癥狀、疑似疾病，即可快速了解相關檢測項目，減少人為錯誤，同時還可出具相關文獻參考；③病例診斷輔助：可以在零標注的數據場景下，自動抽取和診斷有關的關鍵信息，結合報告單模版，預填寫報告單內容，優(yōu)化病理醫(yī)生工作流程。（2）迪安診斷：子公司迪安生物、凱萊譜及醫(yī)策科技提供AI整體解決方案迪安生物：AI賦能提升疾病篩查準確度，實現檢驗時間大幅縮短。1）宮頸癌“篩查閉環(huán)”整體解決方案：細胞學TCT+HPV檢測，形成宮頸液基細胞領域實際耗材、制片染色、數字掃描、人工智能判讀的閉環(huán)；2）金迪安“數字病理”整體解決方案：遠程平臺+智能AI，助力病理全科數字化。凱萊譜：利用深度神經網絡等AI分析工具，在高維數據分析中予以運用，為臨床創(chuàng)新生物標志物篩選、疾病風險預測模型構建和病理分型等研究提供整體解決方案。醫(yī)策科技：專注健康醫(yī)療人工智能產品和整體解決方案的研發(fā)和應用，原研產品宮頸細胞病理圖像處理軟件PathoInsight-T已獲批二類醫(yī)療器械注冊證。（3）安必平：病理醫(yī)學圖像分析處理+實視鏡下視野共享病理醫(yī)學圖像分析處理：聯(lián)合騰訊AILab共同推出的宮頸細胞學計算機輔助診斷，高度敏感LSIL+99.5%，高度敏感HSIL+100%，診斷病例排陰率>65%體檢篩查90%以上排陰特異性。通過多重算法驗證，篩選出20個圖像視野，醫(yī)生只觀察算法推薦的視野，即可確定病理診斷結果。實視鏡下視野共享：可通過將Wifi超清目鏡安裝在顯微鏡上，使用手機/平板電腦即可將鏡下視野及AI結果（最快2秒出結果）分享給異地病理醫(yī)生，助力醫(yī)生精準、高效、實時分析病理組織。（4）麥克奧迪：深耕AI病理診療十余年，與衛(wèi)健委共建國家級平臺公司深耕AI病理診療十余年，擁有大量醫(yī)療數據，和國家衛(wèi)健委共同建立AI病理診療國家級平臺（全球最大），其人工智能病理診療產品主要包括：細胞DNA倍體分析：掃描主機+片夾+計算機+MotiCytometer軟件（V2.0）+MotiClassify軟件（V1.0），適用于宮頸、口腔、食管、腸道脫落細胞、支氣管肺泡灌洗液及胸腹腔積液細胞DNA倍體篩查；結核桿菌自動篩查：基于EasyScanTB的人工智能算法，自動掃描分析金胺O熒光染色標本，識別并統(tǒng)計結合分枝桿菌數量，依照《痰涂片鏡檢標準化操作及質量保證手冊》標準，快速輸出檢測報告；瘧原蟲自動診斷：與比爾蓋茨基金會合作推出全球首款AI瘧疾診療平臺，EasyScanGoAI顯微鏡能在20分鐘內識別和計數血涂片中的瘧原蟲，大幅降低瘧疾檢測人工成本，可緩解欠發(fā)達地區(qū)資源貧乏、專業(yè)人員短缺的現狀。免疫組化（IHC）分析：通過將免疫組化玻片掃描成數字圖像，對免疫組化染色進行定量分析，減少認為誤差，提高檢測精準度和重復性，目前適用于ER/PR/HER2/Ki-67四個乳腺癌腫瘤標記物，有利于幫助病理科醫(yī)生精準計算染色結果，對預后及臨床用藥進行指導。此外，基于大數據的不斷累積，診斷準確率可不斷提高。（5）鷹瞳科技：通過融合AI的視網膜影像實現慢病檢測鷹瞳科技視網膜影像產品在AI診斷領域的主要應用為慢性病早期檢測、輔助檢測及健康風險評估，并能夠提供全面和多方位的人工智能解決方案，其核心產品包括：Airdoc-AIFUNDUS（1.0）：首款獲批三類器械證的AI視網膜影像識別輔助診斷產品，用于輔助診斷糖尿病性視網膜病變，協(xié)助醫(yī)生診斷。多中心臨床試驗顯示行業(yè)領先的91.75%敏感性及93.1%特異性。此外，另有待獲批的Airdoc-AI