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医药生物行业深度报告:AI与医疗产业深度融合,有望为医疗带来产业变革
下载次数:
551 次
发布机构:
东吴证券股份有限公司
发布日期:
2025-02-26
页数:
29页
投资要点
AI医疗发展的背景与推动因素:随着信息技术和人工智能的发展,AI在医疗领域的应用加速,成为医疗行业变革的重要推动力。AI医疗的进步依赖于健全的数字医疗体系,该体系确保医疗数据的广泛采集、标准化存储和高效传输,为AI算法提供高质量数据支持。深度学习和大模型的兴起进一步提升了疾病诊断、风险预测和个性化治疗方案的水平。AI医疗经历了从机器学习到深度学习,再到大模型时代的演变。近年来,生成式AI与传统AI结合,为医疗服务优化和创新提供新动力。生成式AI不仅能够分析现有数据,还能生成新数据,拓展智能交互和对话能力,使医疗服务更加精准、自然和高效。AI在医学影像分析、手术辅助和疾病诊断等领域表现尤为突出,推动了医疗服务智能化、高效化和便捷化的发展。
AI赋能医疗全流程与细分赛道发展。AI已广泛应用于医疗全流程,包括健康管理、诊前诊中诊后服务、影像分析、药物研发和手术机器人等。AI助力医疗机构提升效率、优化流程,并改善患者体验。市场因老龄化和医护短缺快速增长,《中国AI医疗产业研究报告》数据显示2023年规模973亿元,预计2028年达1598亿元。细分赛道中,AI影像、病理、医疗系统、健康管理、终端应用、制药等领域各具特点,规模增长、政策支持、竞争格局逐渐明晰,未来发展趋势向好。
AI医疗细分赛道各具特点:AI影像因老龄化、医疗资源不均等导致医生压力大,在政策支持下获证产品增多。据亿欧智库,2023年AI影像市场规模24亿元,预计2030年达137.4亿元,国内企业成果佳且未来有生态等多方面发展潜力;AI医疗机器人中,国内手术机器人虽处发展初期但前景良好,2023年市场规模约71.7亿元,同时亿欧智库预计2025年达188.8亿元,多品牌竞争且国产替代成趋势,医保、配置证和医院使用情况各地有差异且相互影响;AI赋能CDSS与病种质控领域,CDSS意义重大,AIGC助力提升效率并形成7大系统,政策分层推动发展,商业化进程加快,全科市场超百亿,专科市场依企业开拓而定,未来有深入发展和内涵质控两个方向;AI健康管理虽处于发展初期但细分领域广,受政策支持,市场集中度低、竞争格局不稳,未来需求有望快速扩张。
建议关注:1)AI影像识别:联影医疗、万东医疗、东软集团等。2)AI病理诊断:金域医学、华大基因、迪安诊断等。3)AI医疗系统:讯飞医疗、润达医疗等。4)AI健康管理:美年健康、三诺生物、乐心医疗、京东健康、阿里健康等。5)AI终端应用:美年健康、固生堂、三博脑科等。6)AI制药:晶泰控股、泓博医药、成都先导等。7)AI+Genomics:华大基因、华大智造、康为世纪等。
风险提示:技术与算法风险、法律与合规风险、伦理与社会风险、数据与模型风险等。
本报告的核心观点是:人工智能(AI)与医疗产业深度融合,正深刻变革医疗行业,带来效率提升、服务优化和创新模式。报告基于市场数据和行业分析,预测AI医疗市场规模将持续扩大,并对AI赋能的医疗全流程及细分赛道(AI影像、AI病理、AI医疗系统、AI健康管理、AI终端应用、AI制药、AI+Genomics)进行了深入分析,并提出了相应的投资建议和风险提示。
报告指出,AI医疗市场规模持续扩大,预计2028年将达到1598亿元,年复合增长率为10.5%。这主要得益于人口老龄化、医护人员短缺以及国家政策的支持。AI技术在提高医疗效率、改善患者体验和加速药物研发等方面具有显著优势,为医疗行业带来全方位的变革。
AI技术已广泛应用于医疗全流程,包括健康管理、诊前诊中诊后服务、影像分析、药物研发和手术机器人等。报告对AI赋能的七大细分赛道进行了深入分析,指出各赛道发展潜力巨大,但同时也面临着技术、法律、伦理和数据等方面的挑战。
报告阐述了AI医疗技术的发展历程,从早期的机器学习到深度学习,再到如今的大模型时代,并重点介绍了生成式AI的颠覆性潜力。生成式AI能够分析现有数据并生成新数据,拓展智能交互和对话能力,使医疗服务更加精准、自然和高效。
报告详细分析了AI在医疗全流程中的应用,包括健康管理、诊前诊中诊后服务、影像分析、药物研发和手术机器人等,并指出AI能够提升医疗效率、优化流程并改善患者体验。
报告分析了海外AI医疗市场的优势和机遇,包括成熟的商业模式、愿意为AI医疗买单的医疗体系以及成熟的退出机制等。同时,报告也指出国内AI医疗企业在技术和成本方面具有竞争优势,国家政策的支持也为国产AI医疗产品的出口提供了有利条件。
报告分析了AI影像市场快速增长的原因,包括老龄化、医疗资源不均以及医护人员压力大等。同时,报告也指出国家政策大力支持国产医学影像设备发展和人工智能应用,并预测AI影像市场规模将在未来几年迎来高速增长。
报告分析了AI病理诊断的流程和关键技术,并强调数据标准化对推动行业快速发展的重要性。报告指出,数据标准化能够确保来自不同医疗机构和系统的数据兼容,为AI算法提供可靠的训练素材,从而提升病理诊断的效率和准确性。
报告分析了临床决策支持系统(CDSS)在提高医疗质量和管理水平方面的作用,并指出AIGC能够大幅提升CDSS的效率。报告还分析了CDSS相关的政策支持和市场发展趋势,并预测CDSS市场规模将持续扩大。
报告分析了AI健康管理市场的发展现状和未来趋势,并指出慢病管理是AI健康管理的一个重要方向,市场空间广阔。报告还分析了AI慢病管理与商业保险行业的深度融合,以及国家政策的支持。
报告分析了AI大模型在智慧医院建设中的应用,并指出数据自主和模型可控是AI终端应用的关键。报告还分析了AI在智慧药房建设中的应用,以及AI终端应用在降本增效方面的作用。
报告分析了AI制药技术在药物研发各个环节中的应用,并指出AI制药能够显著优化新药研发的效率和质量,降低研发成本。报告还分析了国内外AI制药市场的主要玩家和商业模式,并预测AI制药市场规模将持续扩大。
报告根据对各个细分赛道的分析,提出了具体的投资建议,涵盖AI影像、AI病理、AI医疗系统、AI健康管理、AI终端应用、AI制药和AI+Genomics等领域,并列举了部分值得关注的上市公司。
报告最后列出了AI医疗行业可能面临的技术、法律、伦理和数据等方面的风险,提醒投资者注意投资风险。
本报告对AI与医疗产业深度融合进行了全面的分析,涵盖了市场规模、技术发展、应用场景、投资建议和风险提示等多个方面。报告指出,AI医疗市场潜力巨大,但同时也面临着诸多挑战。投资者在进行投资决策时,应充分考虑市场风险和技术风险,并进行独立的判断。 报告中提供的投资建议仅供参考,不构成投资建议。
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