国君医药|AI赋能检验,多元应用场景打开

中心思想 AI赋能医疗：行业变革与增长机遇 本报告核心观点指出，DeepSeek等突破性AI技术正显著加速人工智能在医疗行业的应用进程，为AI+医疗的多元化应用场景开启了广阔空间。AI不仅能提升医疗服务的智能化水平，还能在疾病早筛、风险预测及个体化健康管理等领域发挥关键作用，预示着医疗健康产业的深刻变革。 数据驱动：IVD企业核心竞争力重塑 报告强调，体外诊断（IVD）企业通过AI赋能产品与服务，有望实现降本增效，并加速大数据整合应用。具备数据积累和分析先发优势的企业，将在智能化检验、独立医学实验室（ICL）服务优化以及多组学分析等领域占据有利地位，重塑其核心竞争力，并打开新的商业化增长点。 主要内容 AI+诊断：智能化升级与效率提升 AI升级设备赋能智慧实验室建设： 自动化与智能化是IVD的重要发展方向。AI技术推动产品服务智能化升级，例如新产业iXLAB智慧实验室系统，通过AI赋能，在实验室管理、智慧检验和科研支持方面实现全面升级。数据显示，该系统将管理流程响应速度提升了80%，人为操作失误率降低了65%，临床决策响应速度提升了2倍，显著提升了实验室的整体运营效率和准确性。 AI软件赋能医生提升效率： AI辅助诊断软件的突破性进展，有效缓解了医疗资源短缺的痛点。2024年2月11日，万孚投资的赛维森科技宫颈细胞数字病理图像辅助诊断软件获得NMPA三类医疗器械注册证，这是宫颈细胞学领域首张辅助诊断三类证。该软件通过AI辅助阅片，显著提升了诊断效率与准确性，有效解决了病理医生缺口问题。 AI赋能C端健康管理： AI技术正逐步渗透至消费者端的健康管理服务。例如，三诺生物的连续血糖监测（CGM）系统，通过精准监测与智能分析相结合，为糖尿病患者提供全病程管理服务，实现了从被动治疗向主动健康管理的转变。 AI+ICL：服务优化与数据价值挖掘 对外服务智能化： 独立医学实验室（ICL）通过AI赋能，全面提升医检服务的智能化水平。金域医学和迪安诊断均在2024年发布了医检领域大模型。以金域医学的智能体应用“小域医”为例，其在医检项目咨询、智慧报告解读、检验项目推荐等场景提供一站式交互型服务。依托总注册用户数超过52万的服务平台KMC，自2024年8月底上线以来，月度使用量已接近10万次，极大地提升了医生用户获取医检信息的效率和体验。 内部运营降本增效： AI技术通过全流程数字化解决方案，赋能实验室自动化智能化运营，实现了内部运营的降本增效。这包括优化样本处理流程、提高检测效率、减少人力成本等，从而提升了ICL的整体运营效益。 数据产品商业化探索： ICL在数据价值转化方面展现出巨大潜力。2024年，金域医学有5项数据产品在广州数据交易所上线，其中乳腺癌数据报告率先完成了场内交易。随着更多数据开发和产品上线，未来有望与科研机构、药物和器械厂家以及商业保险公司等进行深度合作，进一步打开数据商业化空间。 AI+多组学分析：加速临床转化与精准健康 提升数据分析效率与准确性： 新的AI算法有助于显著提升基因组学等多组学数据的分析准确率和效率，并有效降低分析成本，从而加速多组学技术在临床的落地应用。 个体化健康管理与疾病风险预测： 随着大数据持续积累和算法优化，AI在多组学分析中的应用有望实现对个体健康管理需求的精准匹配和疾病风险的早期预测。通过整合基因组、蛋白组和代谢组等多维度数据，AI有望推动肿瘤等重大疾病早筛产品的开发和应用，实现更精准的预防和干预。 华大基因GBI ALL创新范式： 华大基因于2024年9月推出了自主研发的生成式生物智能（GBI ALL）创新范式，其中包括面向临床基因检测的多模态大模型GeneT和面向公众的基因组咨询平台ChatGeneT等。这些创新举措加速了华大基因的业务转型升级，展现了AI在基因组学领域的巨大潜力。 总结 本报告维持对AI+医疗领域的“增持”评级，强调DeepSeek等AI技术的突破性进展正显著加速其在医疗行业的应用，开启了多元化的应用场景。AI赋能体外诊断（IVD）企业，不仅能提升产品服务智能化水平，实现降本增效，更将通过大数据整合应用，在疾病早筛、风险预测和个体化健康管理等领域发挥关键作用。 具体而言，AI在诊断领域推动了智慧实验室建设（如新产业iXLAB系统显著提升效率）、辅助诊断软件（如赛维森科技宫颈细胞数字病理图像辅助诊断软件获批）以及C端健康管理（如三诺生物CGM）的智能化升级。在独立医学实验室（ICL）方面，AI通过大模型（如金域医学“小域医”月度使用量近10万次）提升对外服务智能化，优化内部运营，并加速数据产品商业化（如金域医学5项数据产品上线广州数据交易所）。此外，AI在多组学分析中提升了数据分析效率与准确性，加速了临床落地应用，并有望实现个体化健康管理与疾病风险预测（如华大基因GBI ALL创新范式）。 尽管AI在医疗领域的应用前景广阔，但仍需关注研发及应用落地进度不确定性以及商业化不及预期的风险。总体而言，具备数据积累和分析先发优势的企业，将在AI赋能医疗的浪潮中占据有利地位，迎来新的发展机遇。