AI+醫療產業鏈逐步走向成熟，應用層面遍地開花

AI 技術優勢明顯，醫療痛點多，AI+醫療值得期待。感知、學習推理和運動控制是AI 技術的核心能力，其最大優勢是計算能力的高效。AI 能夠有效提升工作效率、釋放醫療生產力，在解決醫療行業資源不足、成本高、周期長等痛點方面價值突出。

基於對AI 技術突破和應用價值兩個維度，我們看好未來AI 技術在醫療領域應用的快速發展。

AI 技術廣泛應用於在各個醫療細分領域。

• AI+輔助診療：融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習等AI 技術，通過模擬人類醫生的醫療診斷模型，提供快速、高效、精準的醫學診斷結果和個性化治療方案。目前IBM Watson 已通過美國職業醫師資格考試，並在真實場景中提供輔助診療服務。

• AI+醫學影像：綜合運用圖像識別、深度學習等AI 技術，針對CR、DR、CT、MRI 等醫學影像進行圖像處理和分析，並模擬放射科醫生閱片模式進行診斷。與人類醫生相比，AI 具有明顯優勢，能有效提高醫學影像分析與診斷的效率和準確率，緩解放射科醫生不足的問題。

• AI+藥物挖掘：通過計算機模擬對藥物活性等進行預測，藉助深度學習在心血管葯、抗腫瘤葯、孤兒葯等多領域取得突破。AI 應用在藥物挖掘，有助於縮短新葯研發周期、降低研發成本和失敗風險。創業公司Atomwise 應用AI 成功尋找出控制埃博拉病毒的候選藥物，大大縮短研發周期。

• AI+健康管理：AI 在健康管理的應用場景豐富，結合場景數據，幫助人們提升健康管理的效能，如提高疾病風險識別能力，提供個性化健康管理方案，準確識別情緒變化以及更智能化的移動醫療服務。

AI+醫療產業鏈逐步走向成熟，應用層面遍地開花。全球AI+醫療產業結構呈現倒金字塔。大公司布局偏重底層，IBM、谷歌、微軟、百度已率先發布AI+醫療戰略；小公司偏重具體場景應用，全球近100 家AI+醫療公司活躍於洞察與風險管理、醫學影像及診斷、藥物挖掘、風險管理、虛擬助理、健康研究等11個具體場景。AI+醫療產業雛形已現。在計算能力、通用技術和演算法等底層均聚集一批公司。數據是產業鏈目前的短板，也是行業爆發的關鍵。首部針對醫療大數據應用的政策已出台，利好行業發展。

隨著AI 上升為國家戰略和醫改推進，AI+醫療有望成為資本市場的投資熱點，產業鏈相關公司必將受益。短期而言，我們更看好AI+輔助診療和AI+醫學影像這兩個細分領域。

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