ChatGPT 为核心的生成式 AI 爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，人工智能行业专家认为 AI 将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化。医疗 AI 的应用起源于 20 世纪 70 年代，随着如 GPT-AI 在内的人工智能技术不断更新迭代，医疗 AI 也向着更加智能化发展。
医疗 AI 技术经过数十年发展，应用领域百花齐放，根据不同终端用户，将医疗 AI 分为 to 医院、to 药企和 to 个人用户三大类。其中医院作为医疗行为的主要发生场所，AI 应用场景丰富、在商业化落地上亦相对成熟，因此本篇报告将重点聚焦 AI 在医院端的使用情况。
中国政府高度重视 AI+医疗产业发展， 2017 年国务院发布《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能放在战略层面进行系统布局，聚焦 AI 与医疗等交叉学科应用，随后各级政府也陆续出台多项政策法规支持我国医疗AI 产业发展，涉及产业、人才、审评审批及商业化等各个维度，逐渐建立起符合我国现状的医疗 AI 产业体系规范。AI 将为医生带来效率的提升和帮助实现更多更有意义的工作的开展，有了 GPT-4，就有更多时间督促其他即将出院的患者关注预防性护理的重要性。
以 AIGC 为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊疗。相比于传统导诊系统，AIGC 技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据， 运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医师，解决临床“挂错号，走错科”问题，满足个性医疗需求。对于医院来说， 智能导诊系统/机器人能减轻医护人员的重复性工作，起到降本增效作用，此外还可以通过 AI 技术合理安排门诊分级分流，促进医疗资源有效利用，助力分级诊疗政策实施。目前智能导诊系统/机器人已经广泛应用于各级医院的门诊终端， 助力智慧医院建设。根据《中华检验医学杂志》文章，临床决策所需信息有 70%以上来自于检验诊断，检验科具有数据量庞大，自动化程度高的特点，为 AI 技术落地创造有利条件。AI 技术与检验医学结合具有较高的临床价值，广泛应用于辅助报告解读、 推荐检验项目、疾病预测及治疗等领域，能极大提高临床诊断结果的可靠性和准确性，AI+诊断也成为目前研究最为火热的医疗AI应用领域之一，包括AI医疗影像、 AI检验、等使用场景。
相较于新兴人工智能企业，本就身处医疗行业的公司可以充分发挥产品力优势，将 AI 技术搭载在医疗器械上，实现诊中/治疗医疗器械高端化、数字化、精准化， AI+诊疗器械、AI+医疗机器人等产品为当前热门细分领域。
1、AI+诊疗器械：实现诊疗精准化，破解医疗资源的结构性矛盾AI+诊疗器械的核心价值在于提升诊中/治疗的精准化程度，并能够有效破解地 区间医疗资源分配不均、医生水平参差不齐的矛盾。根据 Global Info Research 数据，全球有 4,000 万的医护人员，但仅有约 2%的医护人员掌握超声技能，大 部分基层医生不具备专业超声科医生的诊断能力，而 AI+超声诊断系统能够辅 助基层医生顺利完成诊断工作。医疗机器人已有 30 余年发展历史，是医疗行业前沿应用领域，具有交互性、精 确性和稳定性等特点，能有效满足差异化的临床需求。根据应用场景不同，AI 医疗机器人分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中康 复机器人和手术机器人应用最广，二者合计市场占比近 70%。
手术机器人属于三类医疗器械，技术壁垒高，是 AI+医疗机器人领域最具前景的细分赛道之一，主要包括骨科手术机器人、血管介入手术机器人、腔镜手术 机器人等。复健机器人通过与身体器官“协作”，提升患者康复质量，改善老年 人及残障人士生活质量。
受政策监管、医疗协同和医院内部精细管理等内外因素要求，医疗信息化建设快速发展。2018 年起，政策层面对医疗信息化建设提出强制要求，信息化建设纳入医院考核指标，电子病历、智慧医院服务和医院信息互联互通等信息化评级体系建设对 AI 赋能医院基建提出具体要求，而分级诊疗、医联体建设进一步凸显医院信息化水平重要性，信息化程度成为衡量医疗机构水平的重要指标。1、AI+智慧药房：智慧药房建设如火如荼，AI 提高药管效率智慧药房是一个软硬件结合的智能化药品管理系统，能实现药品的自动化存储、 调配、传送和发放，随着医院药品品种、数量迅速增加以及医疗服务质量标准逐步提升，智能化药品管理系统应用广泛，成为医院降低运营成本、提升运营效率和服务质量的重要手段。在医疗物资智能管理系统产品线不断完善的背景下，医院智慧药房建设也从自动化朝着“信息化、智能化”方向发展，基于深度学习、视觉识别技术，AI 智慧药房能够实现智能存储-智能补药-智能发药-智能复核一站式发药流程，相比传统自动发药机，能进一步提升发药效率和准确率。
2、AI+电子病历：AI 驱动智慧病案提升医院经营效率院内病历系统经历了手写病历、电子病历到智慧病案三个发展历程，手写病历由于效率低、误差大基本停止使用，电子病历是医院信息化建设的核心，通过数字化的方式获取、传输、储存、管理和调取临床医疗信息，电子病历在加强院内信息化管理、消除信息孤岛实现区域医疗信息共享、加强病历质控等方面具有重要作用，但在非结构化数据录入，数据质控等方面仍存在不足，同时传统电子病历数据庞杂，在数据挖掘和再利用方面效果有限。智慧病案是整合 AI 技术的升级版电子病历，利用 NLP 和深度学习技术，可以处理大量非结构化数据，同时对诊疗过程进行全流程数据核查和质控，将分散化的电子病历进行规范性重构，建立单病种数据库，辅助临床决策。3、AI+医院管理/医疗支付：AI 驱动医院管理向智能化、一体化发展医管系统是利用数字化手段对医院内部运营和业务流程进行管理的信息系统， 传统的信息系统包括 HIS 系统、CIS 系统等，中国医院管理系统建设始于 20 世纪 80 年代，随着人工智能技术和机器人技术的应用，医院管理逐渐从传统的数字化向智能化发展。智慧医疗则是在医院传统 HIS 和 CIS 系统基础上，以人工智能技术为核心驱动，形成的覆盖临床诊疗、科研支持、医务管理、患者服务等多个应用场景的医院综合性管理系统，包括临床辅助决策支持系统（CDSS）、 大数据科研分析平台、AI 病历内涵质控系统、智能预问诊系统和智能分诊系统等多个模块，打通卫健、医院和医保信息流通，有效提高医院的智能化管理水 平。医疗支付是院内产生数据最多，发生频率最高的活动之一，AI 能提升医保付费效率，增强监管能力，保障基金安全有效使用。在 DRGs/DIP 付费模式下，人工智能以患者诊疗过程中病历、费用结算和医院进销存数据为基础，对付费行为进行事前提醒、事中监控和事后稽核，对医保支付流程进行全面监控和评价， 提升医保使用效率，促进合理控费。
总体来看，AI人工智能技术在医疗健康行业中已实现在疾病辅助筛查与诊断、临床治疗辅助决策、药物研发、医学研究、医疗信息化等多个环节的全面渗透，为患者创造了便捷高效的就医体验，提高了医疗机构、体检机构、药械公司等的工作效率。同时，医疗AI行业存在大量待挖掘场景，随着法规的完善与产品质量的提升，人工智能对医疗行业数字化、自动化转型的拉动作用将不断增强。
