AI+醫療產業圖譜介紹

國內AI醫療產業鏈相對比較復雜，按照AI賦能的產業鏈環節不同，我認為可以大概分為4類。

1.C端自我管理

C端自我管理+AI：患者端健康管理工具

C端自我管理：患者運用AI工具，無需線下的臨床端場景，自己可以進行疾病篩查、診斷、治療、康復以及日常健康 管理等全周期自我管理。 篩查：疾病早篩，基于AI算法或大數據模型，根據患者自我監測的健康數據，預測疾病發生可能、給出健康管理辦法的應用。 診斷：移動醫療、互聯網醫療等線上診端場景，既包含純AI的初診，也包含真實醫生端的在線處方。 治療：醫藥電商、心理健康輔導 。 康復：慢病管理，比如血糖管理等。 日常健康管理：軟硬件依托的日常健康管理，比如睡眠數據監測。

典型產品的應用舉例

三諾生物：SinoGPT平臺：構建慢病管理智能應用矩陣。“生物傳感+人工智能+醫療服務” 。智慧化檢測服務：檢測前的檢驗項目推薦和風險評估，以及檢測后的智能報告解讀和健康建議等。智慧化診療服務：智能預問診、診斷推薦、治療方案推薦、用藥推薦、胰島素劑量推薦、CGM報告分析等。 智慧化全病程管理服務：智能生成干預指導方案、運動飲食方案、智能隨訪、慢病智能問答等。

典型產品的應用舉例：AI在呼吸健康管理領域的應用（瑞思邁）

改善患者體驗、提高長期依從性、降低交付成本、改善健康效果、通過自動化解決勞動力和臨床人員短缺問題、改善生活質量。 配合智能化的穿戴設備，如FDA已經批準了三星Galaxy Watch和Apple watch的OSA檢測功能。 經過多次收購，包括2016年的Brightree、2018年的HEALTHCAREfirst和MatrixCare，以及2022年11月的MEDIFOX DAN，瑞思邁拓展了 其院外（OOH）軟件服務，在院外護理領域建立了全面的解決方案。2024財年公司SaaS收入5.84億美元，收入占比12.5%。

2.B2C遠程管理

總結

與上一輪Open AI相比，DeepSeek在遠程醫療診斷與治療帶來的新影響： 多模態數據整合與精準診療：通過融合基因組學數據、醫學影像及電子病歷等多維度信息， 實現了更精準的疾 病預測和個性化治療方案生成。 可視化推理過程：傳統的AI模型訓練過程如同一個黑匣子，輸入數據后直接輸出結論，缺乏透明度。DS通過可視化推理過 程，使模型的思考過程變得透明，便于對模型進行調整和優化。長思維鏈推理：DS采用長思維鏈推理方法，將復雜問題分解為多個中間步驟，并對每個步驟進行詳細分析。這種方法不僅 提高了推理的準確性，而且在數據量較少的情況下，如罕見病診斷，能夠顯著提高診斷結果的準確性。 降低算力成本：DS通過優化算法和模型結構，減少了模型運行所需的計算資源，從而降低了算力成本，使得醫療輔助診斷 和治療更加經濟高效。

Tempus:打造數據采集-分析-商業化閉環

分業務收入結構： 1. 基因組學：2024年營收為4.52億美元（yoy+24.4%，占比約65%），為核心收入來源，提供低價的 NGS和伴隨診斷服務 2. 數據與服務：2024年營收為2.42億美元（yoy+43.2%，占比約35%），增速顯著，如 “Insights” 數據庫產品，授權藥企使用結構化數據，并通過Tempus Compass部門協助后期臨床試驗。

數據采集-分析-商業化”閉環構建： 1. 商業模式：1）基因測序服務產生數據；2）將數據賣給藥企；3）開發AI輔助診斷（to B/C） 2. 與超過3,000家醫療機構合作,積累超240PB的多模態數據（包括25萬份DNA+RNA圖譜、120萬影 像記錄等）。 3. 數據經去標識化處理后,向藥企提供商業化服務,同時反哺AI模型的迭代優化。

全球腫瘤早篩潛在需求顯著，市場規模廣闊

2020年到2050年，全球癌癥的經濟成本約為25.2美元。經濟成本最高的5種癌癥是氣管癌、支氣管癌和肺癌（15.4%）;結腸癌和直腸癌 （10.9%）;乳腺癌（7.7%）;肝癌（6.5%）;和白血病（6.3%）。從絕對值來看，中國和美國面臨的癌癥經濟成本最大，分別占全球總負擔的 24.1% 和 20.8%。 美國腫瘤早篩人口需求超1億人，發達地區（US、EU、UK和日本）潛在的早篩需求超3億人。

3.B2C臨床管理

臨床決策支持

人工智能在醫院的應用主要作用是：提升（1）醫院運營及患者體驗；（2）提高醫生的醫療能力。旨在提高醫生的醫 療能力的應用主要包括臨床決策支持系統（CDSS）及人工智能影像診斷及治療產品。 CDSS：通過分析患者數據、醫療知識庫和臨床指南，為醫生、護士和其他醫療工作者提供實時的建議、警告、提示和 診斷支持。 AI影像：利用算法處理圖像，提升畫質，通過學習大量數據建立模型輔助診斷，客觀準確、效率高，還能拓展疾病預 測等功能，且能隨數據和算法優化持續進化。 個性化治療：依據患者的病情、基因特征、用藥反應、病史、生活習慣等多維度信息，預測患者對不同治療方案的反 應，從而協助醫生制定出適合患者的個性化治療方案，提高治療效果，降低不良反應的發生幾率。

CDSS功能

臨床決策支持系統（Clinical Decision Support System，簡稱CDSS）是一種計算機化的信息系統，旨在輔助醫療專業人員 在患者護理過程中做出更準確的臨床決策。CDSS通過分析患者數據、醫療知識庫和臨床指南，為醫生、護士和其他醫療工作 者提供實時的建議、警告、提示和診斷支持。 主要功能包括：智能問診、病歷質控與文書生成、輔助診斷、輔助治療、合理用藥AI前置審方、醫學知識檢索、傳統中藥輔 診。

4.B端自我管理

AI在醫療機構管理中的應用

醫療信息化是傳統軟件技術和新一代信息技術在醫療領域的應用，通過計算機軟硬件、互聯網、大數據、人工智能等現代 化甚至前沿技術手段，實現對醫療機構的內部管理和業務流程所產生的數據進行采集、存儲、提取、處理和加工，并最終 為醫療業務提供各種質量和效率支撐。

美國醫療信息化市場較為成熟，借助新一輪AI發展，中國醫療信息化市場有望實現快速追趕。根據弗若斯特沙利文數據， 美國醫療信息化市場規模有望由2019年121億美元增長至2024年143億美元，CAGR為3.41%；中國醫療信息化市場規模有望 由2020年147億元增長至2025年598億元，CAGR高達32.34%。

AI在醫院管理中的應用

數據管理與分析：AI通過機器學習和深度學習算法，能夠高效處理海量醫療數據，為醫院的臨床決策、資源配置和運營管理 提供精準支持。利用AI技術實現醫療文檔的自動化分類、信息提取和計費平臺自動填充，優化醫院后臺運營。 資源優化與調度：AI可以分析醫院的運營數據，優化資源配置，提高運營效率，如優化科室醫生排班。 費用管控：基于過往大量的醫療費用數據，結合患者的病情、年齡、性別、治療方案等多維度信息，運用機器學習算法建立 費用預測模型。例如，通過分析歷史上患有相似疾病、接受相似治療的患者費用情況，幫助醫院和患者提前做好費用規劃。