医疗人工智能行业研究报告（94页）

行业报告下载 2022年11月12日 07:45 管理员

伴随AI而来的智能化是自动化的一种新形式，可扩大机器设备、系统或过程（生产、管理过程）的自动化范畴，进而实现降低单位劳动成本、提升工作制造效率。进入医疗领域后，初始阶段的AI同样以降本增效为核心卖点，服务医生、医院、患者、药企四大主体。医生端医生是当前医疗独立软件（SiMD，SOFTWARE IS MEDICAL DEVICE）的主要服务方，大量治疗计划软件与决策支持类软件这一领域进行布局。这类AI归属于医疗器械范畴，需通过国家药监局第三类医疗器械审评审批。早期SiMD产品的具体形式包含一个特定的病种与一个特定的影像设备，因而也被称为单病种AI。以最为常见的肺炎辅助诊断软件为例，该品类AI能够对“CT影像”进行智能处理，找出影像数据中可能存在的肺炎病灶。这个过程中，AI能够大幅缩短医生阅片时间、自动生成报告，有效提升影像科效率。单病种AI日趋成熟后，许多AI企业开始尝试多病种AI的研发，希望破除“1对1”的关系，通过单一影像设备产生的数据诊断多个病种。这一趋势下，多病种AI与单病种AI之间不是替代关系，两种算法适用于不同的场景，现阶段的多病种AI可补充基层医疗筛查场景。 ·医院端面向医院的AI主要围绕“智慧管理”、“智慧服务”展开，可应用在客服、导诊、监管、绩效评估、经营数据分析等场景，如替代医生、护士完成对于患者的引导工作；

辅助监管人员对医疗过程中医患行为的合理性、合法性进行监督；协助医院管理人员对医院各项经营数据进行收集分析，缓解医疗资源缺失问题。上述场景中的AI通常不形成独立软件，而是以软件组件的形式嵌入HIS、EMR、EHR、CDR等既有信息化系统中，或与机器人、扫描仪等硬件结合，主要表现形式为分析和挖掘类产品与医疗助理类产品。在专科CDSS这一场景中，也有企业获批第二类医疗器械，提前规避可能到来的监管要求。药企&患者人工智能药物发现与设计（AI DRUG DISCOVERY & DESIGN，简称AIDD）的本质是通过数据去提取和学习，最重要的特点是数据驱动。AIDD进行的前提是有数据，然后再基于数据进行归纳凝结成方法论，再把方法论应用到新的样例中去做相关预测。具体作用于药企时，AI的基础作用在于基于知识图谱代替研究人员从大量文献中寻找可能的生物标志物、靶点；挖掘潜在的药物新分子；对患者信息进行分析处理以帮助临床试验进行匹配等，通过提升药物研发单一环节的效率，缩短研发所用时间投入与资本投入。受制于数据获取方式的限制，直接面向患者的医疗AI应用较少，主要用于皮肤病检测、慢病管理服务时的智能交互。2021年起有部分企业将AI与特定的管理模式集成形成数字疗法，可应用于慢病管理时患者的用药支持与用药监督。总的来说，初始医疗AI作用方式在于对于过往人类活动的“替代”与“优化”，实现智慧赋能下的降本增效，本报告以AI1.0定义上述应用的集合。该集合下，AI为医疗体系带来改变的传导模式基于效率，没有对医疗体系本身带来显著改变。

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