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实用教程 | AI 浪潮蔓延,赋能医疗迎风口

作者:DooPrime德璞资本阅读:发布时间:2023-04-14 18:18:24

实用教程 | AI 浪潮蔓延,赋能医疗迎风口

ChatGPT 是 AI 发展历程中的最新里程碑,问世以来热议不断。早前美国《商业内幕》报导,GPT-4 在美国医生资格考试中答对 90% 的题目,甚至在几秒内诊断出患病率仅十万分之一的先天性肾上腺增生症。究竟 AI+医疗能擦出怎么样的火花? 

其实科技与医疗结合并非首见,尤其在新冠疫情期间,人们行动受限,同时医疗需求激增,推动了全球在线问诊、远程医疗等服务,为患者提供了方便、快捷的治疗方案,互联网医疗也因此而蓬勃发展。随着疫情逐渐受到控制,医疗机构和企业在后疫情时代加强线上线下服务的融合,借此提升服务质量和用户体验。在医疗数据的积累和 AI 技术的不断发展和普及之下,利用大数据、机器学习、自然语言处理等技术来辅助医疗领域的诊断、治疗、预测、监测、管理,从而提升医疗服务的质量和效率已是必然进程。 

AI 将推动医疗行业迎来新历程,相关投资板块也引来市场瞩目,本文将与您一同分享”AI+医疗”的前沿资讯。 

AI 赋能医疗,降本增效兼创新 

“AI+N” 已是当前各个领域的发展趋势,AI 赋能医疗创新、降本、增效,当中属疾病治疗最泛、医学影像分析最全、药物研发最快。 

实用教程 | AI 浪潮蔓延,赋能医疗迎风口

疾病治疗 

在线实现远程治疗已是 AI 医疗的标配,通过应用程序在线购药、预约挂号也是常见的服务。此外,基于机器学习和自然语言处理技术建立智能问诊系统,辅助医生快速诊断病情也是趋势之一。通过以上应用储存在大数据的信息,AI 可利用机器学习算法对个人健康数据进行分析和预测,一方面可以预测糖尿病、肾脏病等慢性病发生的风险;另一方面可以配合病患个人饮食、睡眠等习惯,鼓励有益身心的生活方式,实现深层健康管理。这些电子健康档案与医疗记录不仅简化医疗机构的资源管理,还有助于医生为患者量身打造个性化的治疗方案,精准有效地改善疾病问题。 

医学影像分析 

在 AI 医疗领域内,医学影像的技术成熟度最高,它帮助加速超声、X 线、内镜、CT、磁共振成像等医学影像的处理和分析之外,同时有效地辅助支持医生的临床诊断和治疗决策。AI 可以通过深度学习和计算机视觉等技术,自动分割影像中病灶区域、血管区域等不同组织结构,自动提取影像中如纹理、形状等的特征,帮助医生快速筛查病灶的位置和特征,从而更准确地诊断疾病。此外,AI 可以对多个医学影像进行比较和分析,并智能排序,大大节省医生读片时间,同时降低误诊率。AI 甚至可以通过计算机视觉技术将医学影像进行三维重建,帮助医生在手术等治疗过程中清楚定位病灶的位置和形态。 

药物研发 

AI 可以对分子进行大规模计算和优化,模拟分子间的相互作用和药效关系,一来帮助科学家快速筛选出具有潜在药效的化合物,二来帮助设计更加精准和高效的药物分子结构,从而提高药物研发效率。AI 还可以利用大数据和机器学习技术,从医疗数据中筛选出适合的患者,预测其临床结果,并优化试验设计,提高试验效率和成功率。基于 AI 和生物计算的新药研发管线平均 1 至 2 年就可以完成临床前药物研发,相对传统模式节约 40% 至 60% 的时间。Tech Emergence 还指出,AI 帮助将新药研发的成功率从 10% 提高到 14%,每年可节省数十亿美元的研发费用。 

医疗企业布局 AI,迎向投资风口 

中国近期出台了多项有关在医疗领域应用 AI 的相关政策,如《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》 、《“十四五”中医药发展规划》 、《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》都大力推广结合医疗和科技的发展。整个 AI 医疗有了一套完善的行业标准和规范,成熟的行业监管规利于产业的良性发展。 

此外,科技巨头百度在官宣 “文心一言” 之后,宣布并购 GBI Health。市场高度期待百度结合 “文心一言” 与拥有海量医疗数据的 GBI Health,打造全面、智能的医疗专业智囊。当 GBI Health 与百度健康、灵医智惠等核心业务及百度核心 AI 技术深度融合后,一个面向医疗行业的人工智能应用模型或将诞生。眼看行业龙头进一步布局 AI 医疗领域,市场对 AI 医疗的未来非常乐观,更把 AI 医疗投资比喻为 “黄金赛道”,推动 AI+医疗逐渐走向风口。 

实用教程 | AI 浪潮蔓延,赋能医疗迎风口

目前耕耘 AI 医疗的企业可说是百花齐放。在疾病治疗方面,医渡科技自主研发的 “医疗智能大脑”( YiduCore )是个绝好案例。YiduCore 利用 NLP 等技术高效处理数据,并通过深度学习、知识图谱等 AI 技术产出模型与洞见。医渡科技向多个中国顶级研究型医院及监管机构和政策制定者提供解决方案,截至 2022 年 9 月 30 日,YiduCore 已处理及分析了超过 7 亿名患者的 30 多亿份医疗记录,是业内极具竞争力的医疗智能基础设施。 

此外,行业龙头卫宁健康在 2023 年的动态也备受看好。卫宁健康的业务涵盖医疗卫生信息化和互联网医疗健康两大板块,最亮眼的成绩莫过于 2018 年与上海市儿童医院共同研发 CH Bone AI 模型实现骨龄影像识别,并在 2022 年与上海鸣晨通合作签约促进骨龄秒测 AI 成果普惠化。卫宁健康还在 2022 年正式升级战略为 “1+X”,基于统一中台的 WiNEX,构建出 “X” 个数字健康应用场景,致力打造更丰富的医疗信息化生态。 

应用 AI 助力药物研发,药石科技当属其中的佼佼者。药石科技的业务涵盖合同研发生产外包组织( CDMO )业务和分子砌块两大板块,与几乎所有全球排名前二十的制药公司及数百家中小型生物技术公司合作,是全球领先的创新型化学产品和服务供应商。药石科技利用分子砌块核心资源,开发了基于超大成药化学空间的人工智能药物发现( AIDD )技术平台,针对不同疾病领域提取化合物,提高新药研发的效率和成功率。 

与此同时,近期医疗板块估值逼近历史低点,分析指出经历回调之后,医疗板块再次迎来投资良机。投资机构普遍认为医疗板块具备较高投资性价比,市场纷纷抄底,布局中长期投资机会,因此医疗板块的资金流入节节攀升,在 4 月 13 日收获高达 6.72 亿人民币的净流入资金。根据申万一级行业排名,医药生物最受机构关注,其中有 37 股获 “买入型” 评级。 

行业局限成变数,宜实时关注 

尽管 AI 医疗的前景一片大好,既有政策扶持,又有资金支持,但投资者也需关注其中的风险。 

实用教程 | AI 浪潮蔓延,赋能医疗迎风口

除了各个产业都会面临的竞争风险,AI 医疗还有技术层面的忧虑。AI 先进的技术固然能把医疗产业提升到另一境界,但部分技术也许尚未落地,也许尚待完善,技术研发不足、技术波动等因素可能会影响企业的经营。另一方面,相关技术研发涉及的医疗数据攸关个人隐私,数据泄露、数据安全等问题将会是投资者极度关注的因素。 

连带而言,技术研发的成本或影响企业的盈利。医疗研发的成本向来都比其他产业相对更高,叠加融合 AI 技术的不断试错,医疗机构和企业前期的资金投入未必能实现投资回报。此外,AI 医疗除了造福人群,如何利用其技术变现也是企业面临的挑战之一。 

”AI+ 相关板块” 是目前市场的大热趋势。2023 年被称为 “医疗 AI 之年”,相信这一领域将逐步成为新的投资风口。当然,市场瞬息万变,我们也将持续关注该领域更多投资信息。

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