报告出品方：民生证券
以下为报告原文节选
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1 AI 赋能医药全产业链，应用场景广泛
随着算法算力进步和数据积累，AI 实现赋能创新药研发和医疗诊断，应用场景持续扩张。AI 医疗包括基础层、技术层和应用层，头部公司在基础层围绕数据、算法和算力已经构筑了高壁垒，而多数的科技公司在技术层完成优势领域的布局，最终在应用层实现对医疗服务全领域的覆盖。在药物研发全产业链中，上游的模型数据集是重要资源、云计算平台提供算力支持；中游的 AI 药企通常采用研发外包形式与下游合作，而 IT 公司通过 AI 模型和计算平台参与到新药发现中；下游传统药企是 AI 药企的主要合作伙伴，而 CXO 企业会通过投资、收购等方式参与到 AI药企的经营中，共同赋能下游客户。
2 世界 AI 大会上医疗+AI 多元呈现，百花齐放
7 月 8 日，世界 AI 大会（WAIC） 医疗论坛召开，聚集各类企业、临床医生、政府机构三方专家，展示和探讨了医疗医药领域结合 AI 在应用落地上的前沿动态和想象空间。
2.1 模型——从通用语言大模型到医用语言大模型
通用语言大模型可以经过医学专业知识预训练，通过医学领域专业图形和文字数据训练和微调来实现使一般领域视觉语言大模型经过短时间训练具备生物医学领域的多模态对话式人工智能。
对话式生成人工智能在辅助生物医学从业者上表现出非凡的前景，但目前的研究还是主要集中在单模态文本上。多模态对话式人工智能通过利用来自公共网络的数十亿图像文本配对数据取得了快速进展，但仍然缺乏这种通用领域的视觉语言模型对生物医学专业领域的理解和交流复杂性的还原。6 月 14 日，微软推出LLaVA-Med 模型，首个实现有效的训练生物医学领域多模态对话式人工智能模型，可以回答生物医学图像的开放式研究问题。微软利用从 PubMed Central 提取的大规模、覆盖面广的生物医学图形和文字数据集实现医学概念匹配，使用 GPT-4从文字中跟随数据实现自监督式学习，然后通过医学领域教学微调来实现使一般领域视觉语言大模型经过短时间训练具备生物医学领域的多模态对话式人工智能。
效果实例：LLaVA-Med 训练后相较于 GPT-4 针对胸部 X 光图像相关问题实现了更细致专业的对话，包括对图像的解读和拓展性问题的解答（病人体内有无设备植入），GPT-4 可以作为对照。
WAIC 上，联影智能同样提出了几类从通用大语言模型到医疗专用大模型的训练方法，包括添加“提示”、预训练、参数微调等。
2.2 应用：构建诊疗新生态——AI+全生命周期健康管理
2.2.1 AI+设备——医学影像辅助诊疗
AI 模型结合分子影像、核磁共振、计算机断层等医疗设备，以冠脉 CTA 诊断为例，CT 扫描后通过影像进行狭窄与斑块检测，并实现结构化报告自动生成，提高冠脉重建成功率和效率。
根据国家卫健委能力建设和继续教育中心大数据办公室的调研数据，在样本包含的 4418 家三级医院、1556 家二级医院、99 家一级医院或社区卫生服务中心中，三级医院的医学影像 AI 产品渗透率最高（73.9%），二级医院渗透达到 32.5%，一级医院或社区卫生服务中心最低约 10.1%。
另外一份调研以县域医院为样本，覆盖 26 省 398 县，439 家县医院，其中二级医院占比 72.8%，三级医院占比 27.2%。调研结果显示县域医院有约 50%已经有 AI 辅助诊疗软件，三级医院科室配备 AI 辅助诊疗软件占比相对高于二级医院（60.2%vs45.2%)。另外，25.3%受访医院表示有资金用于购买 AI 辅助诊疗软件。
2.2.2 AI+决策新方式-数字孪生
AI 模型可以通过数字孪生器官模拟治疗效果来帮助实现个性化治疗，例如根据心功能计算模型模拟心脏在各种手术方案中对应的治疗效果以实现个性化治疗。
另外西门子展示了应用软件针对不同器官和病种开发的临床决策应用，包括肿瘤、心脏、神经等。
2.2.3 AI 诊断+医疗信息化
AI 模型叠加电子病历可以实现初步诊断和临床诊疗信息结构化存储，这样可以提升医院导诊分流、信息记录存储的效率和诊断的准确率。
2.3 AI 赋能多场景、多领域创新药研发，促进新药研发降本增效
AI 可应用于药物发现的各个阶段，提高早期发现的效率。使用 ML、DL 及生成式 AI 及其他 AI 技术，药企可以减少药物发现及开发所需的时间和资源，同时提高临床试验的成功率。具体而言，生成式 AI 有可能通过使科学家能够为以前无成药性的靶点生成新分子，从而彻底改变药物发现，这可能为药物开发提供新途径。
与传统药物开发方式相比，AIDD 方式有潜力加快过程，并以更具成本效益的方式发现药物靶点。
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