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人工智能风起云涌“医疗+AI”迎来奇点时刻?江南体育

  绝对是近年来最炸裂的科技新闻,这项堪称里程碑式的技术有望全面重塑人类社会的现状,人工智能也被誉为是蒸汽、电力、信息技术后的第四次科技革命。领域作为深受瞩目的前沿科技阵地,自然也广泛和深入地和“AI+”联系在了一起,有望乘着人工智能的东风迎来变革时刻。

  其实“医疗+AI”早就不仅仅局限在概念阶段,而是在医疗的多个环节均有一些实际落地。具体到A股来说,不但有润达医疗(603108)和医渡科技(02158)等提供信息化解决方案的厂商,金域医学(603882)、安必平(688393)和迪安诊断(300244)等从体外诊断切入的厂商已经在AI辅助病理诊断和院内信息化等方面实现了业务布局,药明康德(603259)、恒瑞医药(600276)这样的CXO和原研药企也纷纷表示一直在关注和发展AI技术在新药研发等领域的应用场景。

  在笔者看来,只要是人工智能技术可以实际触达,并且实现赋能或者说提高效率的医疗产业环节,都可以说实现了真正意义上的“医疗+AI”。

  比如在研发端,AI可以通过介入药物筛选、辅助设计等阶段大大提高研发效率,降低研发成本;比如在制造端,AI可以优化生产管理流程,加速产品迭代;而在医疗端,AI辅助影像学诊断早已在宫颈癌等病种上实现了成熟落地。

  而目前在医疗AI这个大概念之下,能有清晰的商业化落地前景的也就是这么几个方向。

  其实人工智能在医疗领域的推广在政策层面已经喊了六七年了,从2017年的《新一代人工智能发展规划》到去年的《“十四五”国民健康规划》,国务院等发文机关都提出要把AI和医疗装备等行业结合起来,甚至明确表示要推动符合条件的人工智能产品进入到临床实验阶段。

  受此推动,国内医疗AI的市场规模也的确在持续扩大,2020年总盘子已经有66.25亿元了。2020-2025年CAGR39.4%,2025年将突破300亿元。接近40%的复合增长率,“医疗+AI”绝对是一片极具想象空间的沃土。

  2019-2025E中国医疗AI主要应用市场规模(亿元) 来源:艾瑞咨询、中商产业研究院,华安证券研究所

  而在这几条细分赛道中,笔者认为病理诊断或许是医疗AI领域首当其中的一块“富矿”。

  随着分级诊疗的口号喊的越来越响亮,基层病理科建设也提上了日程。目前基层医疗机构往往缺乏病理能力,多采取送检的形式完成病理诊断。但外送模式局限性太大,只能解决临时短期的临床需求,术中检测等需求难以满足。那这怎么办?或许AI辅助下的远程病理诊断会是一条可行的路。

  病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式,近几年随着众多诊断技术手段的推广和高端设备的投入,诊断数量有了指数级的增长。而在这样的背景下,国内注册执业病理医生严重不足的现状就变得越发突出起来。根据卫生健康统计年鉴的数字,2022年如果按床位配置要求计算的线万病理医生,而实际上国内有多少注册病理医生呢?只有2.04万人,有着数倍的供需缺口。

  中国执业(助理)病理医师增长情况 来源:中国卫生健康统计年鉴,东吴证券研究所

  因为病理医生培养难度大,短期内数量肯定不会有明显改善,人工智能辅助阅片技术对国内医疗机构而言就显得尤为重要。其实因为病理所占面积一般只有1%一下,所以在传统病理读片下,大量精力需要放在“筛阴”上。如今AI辅助病理诊断已能初步实现需求,帮助医生大大节省了时间。甚至同济医院的一项研究还显示,在良恶性病变鉴别方面,江南体育AI模型和病理医生的判断已经差异不大,而且诊断耗时会明显短于纯人工判断。

  既然应用场景比较清晰,国内不少公司都在争相布局AI辅助病理诊断。细数医疗器械许可,近几年已经有十几个肺部、心血管和眼底等领域的辅助诊断软件成功拿证,更多的产品也在临床和申请阶段,竞争格局已经非常热闹了。

  AI医疗影像产品三类证拿证情况(截至2023年3月) 来源:国家药品监督管理局网站,东吴证券研究所

  比如金域医学与华为合作研制的AI辅助宫颈癌筛查模型读片正确率高达99%,安必平与腾讯共同开发出的宫颈细胞学人工智能辅助诊断产品也在陆续进入三甲医院等高端渠道。

  此外,病理诊断本身也有自动化、标准化、流水线化的趋势,这也有利于AI落地。能在制片和阅片的过程减少人工干预,样本一致性提高,提高病理人工智能诊断的准确性。

  目前AI辅助病理诊断相关产品的功能仍然比较有限,且同质化严重。虽然准确性有了长足进步,但尚未满足临床医生们的更多期待。比如,查出结节的患者往往都很焦虑,AI如何来帮助医生更准确地帮助患者了解自身情况?如何确定随访要求?这些目前AI仍然给不出答案。

  而且入局玩家也越来越多,除了上市公司之外,商汤科技(HK 0020)等一众人工智能领域数得着的厂商都在试水病理诊断。毕竟这两年融资环境不理想,这些公司都太需要真金白银给投资人一个交代了。

  在笔者看来,AI辅助病理诊断仍然需要打通信息孤岛,以更强大的算力更充沛的数据量实现更完备的功能,这些都不是单一企业可以做到的。但毕竟这个赛道已经实现了商业化的初探,我们有理由期待“医疗+AI”可以在不远的将来带给人类更多的惊喜。

  注:本文不构成任何投资建议。股市有风险,入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。

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