醫(yī)藥首席分析師：程培醫(yī)藥分析師：宋麗瑩、孟熙研究助理：閆曉松行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)醫(yī)療AI賦能，大數(shù)據(jù)價值深度挖掘——Deepseek沖擊波系列報告●Deepseek掀起AI醫(yī)療熱潮，提升醫(yī)藥板塊估值。2025年1月DeepseekR1版本發(fā)布，引發(fā)低成本高質(zhì)量AI應用熱潮。醫(yī)療作為AI應用的最重要、最具潛力的場景之一，其核心主要在于AI大模型推理能力與醫(yī)療大數(shù)據(jù)的共振，業(yè)內(nèi)醫(yī)藥公司快速開展deepseek本地化應用部署、專業(yè)大模型后性能大幅提升，AI將拉大行業(yè)龍頭與追隨者差距，有利于核心業(yè)務份額提升，同時AI應用衍生出新的服務和功能，為行業(yè)長期發(fā)展帶來增量。從AI醫(yī)療應用方向看，新藥研發(fā)、設(shè)備智能化、診斷服務、體檢服務(本質(zhì)也是診斷服務)預計均會快速推進，有望持續(xù)提升醫(yī)藥板塊估值。●人工智能增強大數(shù)據(jù)推理能力，結(jié)合專業(yè)數(shù)據(jù)庫提升價值。AI技術(shù)使得生物醫(yī)藥行業(yè)范式由“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”革新，該趨勢體現(xiàn)在諸多方面。在新藥早期研發(fā)領(lǐng)域，AI能夠提高研發(fā)效率，推動藥物更快進入臨床；在診斷服務領(lǐng)域，人工智能通過多維度賦能各細分方向，精準輔助診斷；在醫(yī)療服務與醫(yī)療信息化方向，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)各類醫(yī)療場景賦能，促進創(chuàng)新應用加速落地?！穸嗑S度視角看Deepseek應用，對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)影響深遠。1)歷史視角：AI技術(shù)奇點降臨，或?qū)е律镝t(yī)藥行業(yè)范式革新，由“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”革新；2)經(jīng)濟視角：大數(shù)據(jù)處理能力攀升，新需求驅(qū)動行業(yè)擴容，我們預計醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力躍遷能夠為全球醫(yī)藥生物市場帶來近400億美元/年的直接增量，而遠期隨著精準醫(yī)療等更多需求釋放，行業(yè)或?qū)⑨尫鸥髷?shù)量級的服務生態(tài)市場；3)產(chǎn)業(yè)視角：行業(yè)龍頭強化剛性壁壘，核心業(yè)務市占率趨于提升，臨床數(shù)據(jù)的閉環(huán)始終是企業(yè)護城河，設(shè)備智能化需持續(xù)臨床數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化算法，而頭部企業(yè)憑借龐大設(shè)備裝機量形成數(shù)據(jù)獲取閉環(huán)，中小廠商難以突破數(shù)據(jù)規(guī)模瓶頸，智能化升級的成本或進一步強化規(guī)模效應。4)投資視角：醫(yī)藥資產(chǎn)流動性改善，估值中樞有望抬升，基于AI醫(yī)療概念板塊流動性與估值擴張形成“資金流入-價值發(fā)現(xiàn)-再配置”的正向反饋機制，板塊估值中樞抬升得以支撐。2025年2月17日醫(yī)藥生物行業(yè)推薦維持評級分析師登記編碼：S0130524050001分析師登記編碼：S0130524070003研究助理：閆曉松相對滬深300表現(xiàn)圖相對滬深300表現(xiàn)圖2025-02-14資料來源：中國銀河證券研究院●AI醫(yī)療建議關(guān)注：診斷服務(金域醫(yī)學、迪安診斷)、診斷設(shè)備(邁瑞醫(yī)療、樂普醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療、魚躍醫(yī)療)、健康管理(美年健康)、新藥研發(fā)(泓博醫(yī)藥、成都先導)、制藥工藝(川寧生物)等?！耧L險提示：宏觀經(jīng)濟壓力增大致醫(yī)藥消費能力增長不足的風險；創(chuàng)新藥醫(yī)保支付等政策不及預期的風險；地緣政治帶來的全球訂單轉(zhuǎn)移風險；集采或收費降價超出市場預期的風險。研究：人工智能與數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)升級11請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)目錄一、醫(yī)療AI應用：全方位驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級 3(一)AI驅(qū)動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)智能化升級 3(二)醫(yī)療AI賦能四大應用場景 3二、Deepseek增強模型推理，結(jié)合專業(yè)數(shù)據(jù)庫提升價值 6(一)新藥早期研發(fā)：AI提高研發(fā)效率，多款藥物進入臨床 6(二)診斷服務：多維度賦能各細分領(lǐng)域，驅(qū)動行業(yè)規(guī)模擴容 (三)醫(yī)療服務與醫(yī)療信息化：場景賦能與創(chuàng)新應用 25三、多維度視角看Deepseek應用，對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)影響深遠 (一)歷史視角：AI技術(shù)奇點降臨，或?qū)е律镝t(yī)藥行業(yè)范式革新 28(二)經(jīng)濟視角：大數(shù)據(jù)處理能力攀升，新需求驅(qū)動行業(yè)擴容 29(三)產(chǎn)業(yè)視角：行業(yè)龍頭強化剛性壁壘，核心業(yè)務市占率趨于提升 (四)投資視角：醫(yī)藥資產(chǎn)流動性改善，估值中樞有望抬升 31四、投資建議 32五、風險提示 33中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)圖1:中國醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)鏈圖譜機器人機器人智慧病案AI醫(yī)療影像肺部心腦血管肺部心腦血管眼底篩查@智數(shù)律科A應用層應用層技術(shù)層醫(yī)療科Airdocs基鼎態(tài)P其他其他9思9思醫(yī)療計算機視覺知密幕醫(yī)墻云八燕起然靈醫(yī)智惠商通知密幕醫(yī)墻云八燕起然靈醫(yī)智惠數(shù)據(jù)算法醫(yī)療知識圖譜醫(yī)療智能語音云8云8尿算力資料來源：艾瑞咨詢，中國銀河證券研究院33請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。1)藥物靶點發(fā)現(xiàn)：人工智能整合基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學等多組學數(shù)據(jù)，分析并找出與疾病發(fā)生相關(guān)的生物分子作為藥物的作用靶點；同時大量學習生物2)藥物分子的篩選和設(shè)計：通過對海量化合物庫進行虛擬篩選，預測和毒副作用，快速篩選出具有潛在活性的化合物；并基于對分子結(jié)構(gòu)和活性數(shù)據(jù)的深度學習，根據(jù)靶點特征和藥物設(shè)計要求生成具有潛在活性的全新藥物分子，進一步預測其理化性質(zhì)和藥代動力學3)藥物臨床試驗：分析患者的電子病歷和影像學數(shù)據(jù)，以快速精標準的受試者，提高招募效率并縮短臨床試驗周期；還可在臨床試驗的過程中監(jiān)測受試者的體征數(shù)的的:二資料來源：YanyunFu《ntestinalmucosalbarrierrepairandimmuneregulationwithanAIdevelopedgutrestrictedPHDinhibitor》,中國銀河證券研究院1)醫(yī)療影像設(shè)備：可實現(xiàn)圖像的優(yōu)化與重信噪比，進一步提升影像的圖像質(zhì)量；同時通過導入影像學數(shù)據(jù)自動識別分析病灶，縮短影像科醫(yī)2)手術(shù)機器人：以多模態(tài)影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)高精度三維重建、自等量化分析功能，輔助外科醫(yī)生制定手術(shù)方案；還可在術(shù)中結(jié)合影像數(shù)據(jù)，3)醫(yī)療監(jiān)護設(shè)備：在醫(yī)院內(nèi)可對患者心電、腦電、血壓等生理參數(shù)進行實時監(jiān)測分析，利用大模型算法及時發(fā)現(xiàn)異常情況并預測潛在風險，為臨床醫(yī)生提供決策支持；在院外通過植入可穿戴設(shè)44請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)四化回能人《mindray邁瑞寫病歷給建議真實世界評價反饋瑞智重癥決策輔助系統(tǒng)特啟元大模型多模態(tài)全真精歸一化結(jié)構(gòu)化母即四檢，嚴控出t資料來源：邁瑞醫(yī)療官方網(wǎng)站，中國銀河證券研究院并準確定位病變位置；還可將不同模態(tài)的影像數(shù)據(jù)進行融合分析，為醫(yī)生提供更全面準確的診斷依2)病理診斷：基于AI開發(fā)的數(shù)字病理診斷系統(tǒng)，通過掃描分析病理切片圖像，快速識別細胞3)實驗室檢驗：可對血常規(guī)、生化指標、免疫檢驗等各項實驗室檢驗結(jié)果進行綜合分析解結(jié)合患者的臨床癥狀和其他檢查信息，給出更準確的診斷建議；并通過對長期跟蹤檢測數(shù)據(jù)的分析1)診療服務：可為患者提供智能導診服務，根據(jù)患者的臨床主訴快速匹配對應科室和醫(yī)生，給2)體檢服務：體檢前可根據(jù)用戶的年齡、性別、家族史、職業(yè)、生活3)醫(yī)院管理：通過分析醫(yī)院的就診數(shù)據(jù)、床位使用情況和醫(yī)護人員工作負荷等信息，為醫(yī)院管理者提供管理決策支持，實現(xiàn)醫(yī)療資源的智能高效配置；在醫(yī)療質(zhì)量控制55請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)二、Deepseek增強模型推理，結(jié)合專業(yè)數(shù)據(jù)庫提升價值流程優(yōu)化和智能化管理等方面，提高藥物的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。圖4:AI技術(shù)在藥品全周期中的主要應用藥物發(fā)現(xiàn)臨床開發(fā)臨床前研發(fā)上市后藥物發(fā)現(xiàn)臨床開發(fā)臨床前研發(fā)鼻白結(jié)測鼻白結(jié)測成線計物白互用測合路設(shè)藥蛋相作預成線計物白互用測合路設(shè)藥蛋相作預選制臨床臨床理資料來源：《中國AI制藥企業(yè)白皮書》-藥融云，中國銀河證券研究院可用于發(fā)現(xiàn)更多新靶點，也能在拓展適應癥方面有所應用。資料來源：《中國AI制藥企業(yè)白皮書》-藥融云，中國銀河證券研究院行早期評估，可以降低臨床研究的失敗率，降低開發(fā)成本。66請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)優(yōu)化。全全球AI制藥相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量中國AI制藥相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量s4001.300升人工智能概念首次提出(1956年)機器學習技術(shù)發(fā)提升(1970年)2000年AI布局小分子藥物研發(fā)更為成熟。國內(nèi)外的AI藥企主要專注于技術(shù)相對成熟的小分子藥物研發(fā)，并且已經(jīng)有多款由AI設(shè)計或輔助優(yōu)化的小分子藥物進入臨床階段，較新的抗體藥物、核酸藥物、多肽藥物、基因細胞治療藥物、合成生物學提供了更多空間。AI技術(shù)在這些領(lǐng)域的應用也在逐漸發(fā)展，為新藥物形式的研發(fā)和優(yōu)化提供支持，未來AI在大分子藥物領(lǐng)域的應用有望帶來更多的創(chuàng)新和突破。生物大數(shù)據(jù)時代來臨。具體來看，微陣列、RNA-seq和高通量測序(HTS)技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了大量生物醫(yī)學數(shù)據(jù)。隨著生物大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展，藥物發(fā)現(xiàn)研究的重點逐漸轉(zhuǎn)向靶向藥物發(fā)現(xiàn)，即以“基因-藥物-疾病”為中心，通過AI技術(shù)分析與疾病高度相關(guān)的靶點，發(fā)現(xiàn)酶、蛋白質(zhì)或其他基因產(chǎn)物，以及針對該靶點的小分子。藥物靶點發(fā)現(xiàn)策略包括實驗方法、多組學分析方法和AI計算方法。實驗方法受限于通量和成本，而基于AI技術(shù)的多組學分析方法和AI計算方法能夠高效、有效地發(fā)掘具有潛力成為藥物靶點的分子。多組學分析方法整合生物學數(shù)據(jù)，揭示疾病關(guān)鍵靶點，而AI計算方法利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選化合物庫，加速藥物靶點發(fā)現(xiàn)。77中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)··資料來源：《中國AI制藥企業(yè)白皮書2024》-藥融云，中國銀河證券研究院表1:全球AI制藥企業(yè)研發(fā)管線匯總臨床階段公司名稱藥物類型小分子藥物小分子藥物二期小分子藥物小分子藥物小分子藥物小分子藥物小分子藥物紅云生物小分子藥物小分子藥物小分子藥物小分子藥物小分子藥物小分子藥物NimbusTherapeutics(交易至武田)小分子藥物銀屑病小分子藥物請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。8請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。8RelayTherapeutiRelayTherapeutiRecursionPharmacNouvNeu001泓博醫(yī)藥CADD/AIDD平臺持續(xù)賦能客戶新藥項目，PR-GPT項目即將上線。泓博醫(yī)藥注冊地在上海，是國內(nèi)最早布局AI技術(shù)平臺的生物制藥企業(yè)之一。2019年公司設(shè)立了CADD/AIDD技術(shù)平臺，截至2024年6月底，公司CADD/AIDD技術(shù)平臺已累計為69個新藥項目提供了技術(shù)支持，其中5個已進入臨床I期，2個在臨床申報階段，采購公司CADD/AIDD的客戶已達33家。公司PR-GPT項目進展順利，上線后有望進一步提升新藥研發(fā)服務效率與項目附加值。成都先導新藥種子庫行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先，四大核心平臺頗具競爭優(yōu)勢。作為新藥研發(fā)CR行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，公司目前擁有超過1.2萬億的新藥種子庫，截止2024年6月底，公司已篩選53類不同靶點，項目平均成功率>75%。此外，2024年上半年達成了10個項目的化合物知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓。專注于兩大創(chuàng)新藥類型：小分子藥、小核酸藥；三種商業(yè)模式：技術(shù)合作、項目轉(zhuǎn)讓、產(chǎn)品銷售；四大核心技術(shù)平臺：編碼化合物庫(DEL)、分子片段及結(jié)構(gòu)設(shè)計(FBDD/SBDD)、小核酸藥(STO)、靶向蛋白降解(TPD),持續(xù)推進DEL+AI/ML在新藥發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化方面的項目研發(fā)及能力建設(shè)，公司自主設(shè)計并搭建的自動化高通量化學合成平臺正式投產(chǎn)，同時結(jié)合AI/ML(人工智能/機器學習)數(shù)據(jù)驅(qū)動的合成路線規(guī)劃，完成AI/ML算法、建模，并完成首輪“設(shè)計-合成-測試-分析”(DMTA)循環(huán)迭代。此外，截止2024年6月底，HG146、HG030、HG381處臨床I期階段，新藥項目轉(zhuǎn)讓帶來的業(yè)績彈性有望持續(xù)提升。99(二)診斷服務：多維度賦能各細分領(lǐng)域，驅(qū)動行業(yè)規(guī)模擴容醫(yī)學診斷服務高度受益于人工智能技術(shù)發(fā)展。醫(yī)學診斷在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)版圖中占據(jù)關(guān)鍵地位，其通常為臨床決策提供依據(jù)，因此診斷服務的效率和準確性極其重要。同時現(xiàn)代醫(yī)檢較多依賴大型、自動化診斷設(shè)備，過程中往往產(chǎn)生海量多模態(tài)數(shù)據(jù)。此外，個性化醫(yī)療方案設(shè)計、醫(yī)療資源配置下沉、底層檢驗技術(shù)不斷推陳出新的背景下，醫(yī)學檢驗面臨數(shù)據(jù)維度更加豐富、可及性進一步增強、持續(xù)優(yōu)化迭代的新要求。由于人工智能技術(shù)具有強大的數(shù)據(jù)處理與分析能力、高效的精準判讀能力、嚴謹?shù)倪壿嬐评砟芰Γ夷軌虿粩嘧晕页砷L優(yōu)化、以不同形態(tài)融入產(chǎn)品設(shè)計并觸達終端用戶，因此我們認為醫(yī)學診斷服務領(lǐng)域是最能夠顯著受益于人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一，其最主要的體現(xiàn)形式在于：①AI輔助判讀促進檢驗降本增效；②大模型推理助力檢驗醫(yī)師精準診斷；③數(shù)據(jù)資產(chǎn)衍生創(chuàng)收增量。1.助力降本增效，提升檢驗質(zhì)量目前人工智能技術(shù)已在多個領(lǐng)域表現(xiàn)出強大助力。在醫(yī)學影像領(lǐng)域，AI已能夠?qū)崿F(xiàn)影像的快速分析和精準診斷，憑借深度學習算法快速識別肺結(jié)節(jié)、腫瘤等病變，促進閱片效率大幅提升；在臨床檢驗領(lǐng)域，AI能夠通過優(yōu)化檢驗設(shè)備產(chǎn)品設(shè)計，實現(xiàn)更高程度的流程自動化和智能化決策支持，極大提升檢測效率與準確性；在基因檢測領(lǐng)域，AI通過對基因數(shù)據(jù)分析關(guān)聯(lián)特定基因變異與疾病表型、結(jié)合生物標志物數(shù)據(jù)預測癌癥發(fā)展趨勢、模擬藥物-基因相互作用篩選候選化合物，進而加速了個體化醫(yī)療的實現(xiàn)。3.Al+基因檢測多模態(tài)信息整合心血管狀態(tài)評估預測骨科應用兒科應用眼科應用智能結(jié)果審核臨床決策支持tt多組學十多組學十腫瘤：整合多模態(tài)/多維度信息，量化解析腫瘤異質(zhì)性。腫瘤治療的最大難點之一在于腫瘤內(nèi)部存在高度復雜性，即不同區(qū)域的癌細胞可能具有不同的基因突變、代謝活性和耐藥性，傳統(tǒng)影像技術(shù)(如CT、MRI)只能提供腫瘤的形態(tài)和大小信息，但人工智能通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)(如PET-CT顯示代謝活性、MRI顯示軟組織對比度)和分子層面的病理、基因組數(shù)據(jù)，能夠?qū)⒛[瘤全貌拆解為可量化的指標。例如、在肺癌診斷中，AI可以結(jié)合CT影像中的紋理特征和血液中的循環(huán)腫瘤DNA (ctDNA)數(shù)據(jù)，計算出腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性指數(shù)，從而預測患者對免疫治療的響應概率。MayoClinic開發(fā)的AI工具OmicsFootPrint,能將基因活性、突變和蛋白質(zhì)水平等復雜的生物數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為直觀的二維圓形圖像。在肺癌診斷中，OmicsFootPrint通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，例如CT影像中的紋理特征和血液中的循環(huán)腫瘤DNA(ctDNA)數(shù)據(jù)，計算出腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性指數(shù)。該工具在識別肺癌亞型時表現(xiàn)出色，例如在區(qū)分腺癌和鱗狀細胞癌時，準確率超過95%。此外，OmicsFootPrint還能通過分析少量數(shù)據(jù)(不到常規(guī)數(shù)據(jù)量的20%)實現(xiàn)超過95%的準確率。人工智能在肺結(jié)節(jié)、乳腺癌、前列腺癌、腦膠質(zhì)瘤等細分領(lǐng)域的醫(yī)學影像診斷中均已實現(xiàn)較好效果。據(jù)張鶯等《人工智能在醫(yī)學影像學中的應用》,肺結(jié)節(jié)檢測是AI在心胸放射學中最為普遍的應用，人工智能可以根據(jù)特征判斷結(jié)節(jié)性質(zhì)，對于發(fā)現(xiàn)5mm以上的磨玻璃結(jié)節(jié)、鈣化結(jié)節(jié)及0~3mm的微小結(jié)節(jié)篩查方面，以及對于亞實性結(jié)節(jié)和不同位置的結(jié)節(jié)，人工智能的檢出率均高于影像醫(yī)師；乳腺癌X射線影像篩查中，據(jù)李欣等《乳腺X線AI智能病灶檢測》,人工智能檢測系統(tǒng)對腫塊、乳腺內(nèi)淋巴結(jié)、環(huán)形鈣化、圓形鈣化、粗糙鈣化的檢測敏感度分別達到76.4%,71.2%,75.0%、83.1%,和64.9%,其中乳腺內(nèi)淋巴結(jié)的檢測效果最好；在前列腺癌影像篩查過程中，人工智能在執(zhí)行前列腺癌的檢測、表征和監(jiān)視三項主要臨床任務中有較大實用價值；在腦膠質(zhì)瘤影像檢查中，人工智能多應用于頭顱MRI,經(jīng)反復多次試錯、擇優(yōu)，行程對圖像的預測模型，再驗證優(yōu)化。心血管：動態(tài)影像實時時序分析，實現(xiàn)心血管狀態(tài)評估與預測。心臟是時刻跳動的器官，其功能評估必須依賴動態(tài)影像的連續(xù)觀察。傳統(tǒng)方法需要醫(yī)生手動逐幀測量心臟收縮時的射血分數(shù)，耗時長且存在主觀誤差。人工智能的突破在于，其能像高速攝像機一樣自動追蹤心臟跳動的全過程，并從中提取關(guān)鍵指標。例如，在冠心病診斷中，AI可以分析冠狀動脈CTA的數(shù)百幀圖像，模擬血流動力學變化，計算出血管狹窄對心肌供血的實際影響。更重要的是，AI能通過時序數(shù)據(jù)預測未來中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)圖10:CT-FFR(基干冠脈CTA影像的AI計算技術(shù))應用臨床路徑狹窄<30%是否狹窄30%~90%否是狹窄<30%狹窄>90%狹窄30%-90%狹窄>90%資料來源：中國醫(yī)師協(xié)會心血管內(nèi)科醫(yī)師分會《無創(chuàng)心血管影像臨床使用標準中國專家共識2022,中國銀河證券研究院智能在急診與慢性病管理中的技術(shù)突破體現(xiàn)在對影像數(shù)據(jù)的深度解析斷存在兩極分化，急診需快速判斷骨折位置，而慢性病(如骨質(zhì)生長板(骨骺)的閉合程度需要對照標準圖譜人工判斷，但不同醫(yī)生的評估結(jié)果可能相差1歲以上。人工智能通過深度學習數(shù)萬張標注過的X光片，能夠精確量化骨縮小到3個月以內(nèi)。此外，AI能結(jié)合身高、體重、遺傳數(shù)據(jù)，預測兒性早熟女孩的治療時機選擇準確率，避免因誤判導致的過度治療(如不必要的激素干預)。這種多維度的分析使AI能動態(tài)模擬生長曲期診斷依賴于對腦部細微變化的捕捉能力，阿爾茨海默病等神經(jīng)退行性疾病在出現(xiàn)明顯癥狀時，大請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)臨床評估，有助于區(qū)分帕金森病和其他震顫性疾病。這些技術(shù)將診斷窗口期提前至無癥狀階段，為神經(jīng)保護藥物應用爭取關(guān)鍵時間。眼科：眼底視網(wǎng)膜病變圖像分析，實現(xiàn)糖尿病早期自動分級。糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)是致盲主因，但早期患者可能毫無癥狀。傳統(tǒng)篩查依賴眼科醫(yī)生查看眼底照片，基層醫(yī)院往往缺乏相關(guān)資源。人工智能相當于為每位患者配備了“24小時眼科專家”:只需上傳眼底照片，AI能在10秒內(nèi)完成從輕度滲出到增殖性病變的分級。此外，AI還能分析OCT影像中的視網(wǎng)膜層厚度變化，預測未來3年視力下降風險。視綱膜影像視綱膜影像合格數(shù)擦反鱗人工智能分折赧告最終梭查報告1.2AI+檢驗：醫(yī)學檢驗涵蓋生化、免疫、分子等多個領(lǐng)域，傳統(tǒng)檢驗流程通常存在效率瓶頸(如人工判讀誤差、數(shù)據(jù)整合不足),AI技術(shù)的引入能分別從檢驗前階段(標本采集與預處理)、檢驗中階段(樣本分析與數(shù)據(jù)生成)、檢驗后階段(結(jié)果審核與臨床決策)、全流程優(yōu)化與質(zhì)控等方面推動檢驗醫(yī)學從“數(shù)據(jù)生產(chǎn)”向“智能診斷”升級。1)檢驗前階段(標本采集與預處理)AI圖像識別與機械控制技術(shù)顯著提升標本采集精準度。通過高分辨率攝像頭捕捉實時影像，AI算法能夠精確識別血管位置、組織形態(tài)等關(guān)鍵解剖特征，結(jié)合機械臂的亞毫米級定位精度，可將穿刺誤差控制在傳統(tǒng)手工操作的1/5以內(nèi)。AI技術(shù)的融合能夠有效解決因個體解剖差異導致的采血困難問題，尤其對于嬰幼兒、老年患者等特殊群體。AI介入的精準化標本采集操作不僅能提升檢驗結(jié)果可靠性，還可降低重復采樣的醫(yī)療資源消耗，為建立標準化采集流程提供技術(shù)基礎(chǔ)。國內(nèi)邁納士智能采血機器人已于2019年11月獲得國家藥監(jiān)局頒發(fā)的三類醫(yī)療器械注冊證，在真人穿刺采血試驗中的首針穿刺準確率已達到95%左右，比護士平均首針穿測準確率高近20%。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)產(chǎn)品運行流程資料來源：維科網(wǎng)，中國銀河證券研究院圖13:邁納士智能穿刺采血機器人資料來源：維科網(wǎng)，中國銀河證券研究院AI促成標本分揀/離心/存環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化管理?；谏疃葘W習的視覺系統(tǒng)可快速識別試管標簽信息、離心平衡需求及存儲溫度要求，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)聯(lián)動離心機、傳輸帶、冷藏柜等設(shè)備形成閉環(huán)管理。在分揀環(huán)節(jié)，多模態(tài)傳感器融合技術(shù)可準確判斷試管類型，規(guī)避人工分揀中易發(fā)生的條碼誤讀問題。離心參數(shù)智能優(yōu)化系統(tǒng)能根據(jù)樣本類型自動計算最佳轉(zhuǎn)速和時間；存儲環(huán)節(jié)的溫濕度動態(tài)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)可實時追蹤百萬級樣本位置狀態(tài)，異常情況響應速度較人工巡檢顯著提升。自動化樣本分揀流水線縮短運輸時間，降低樣本破損率。人工智能技術(shù)支持的自動化樣本分揀系統(tǒng)能夠自動規(guī)劃最優(yōu)運輸路線，配合電子標簽實時追蹤技術(shù)，使樣本運送速度明顯快于人工操作。機械臂裝置具備智能力度調(diào)節(jié)功能，能夠根據(jù)不同容器的形狀和材質(zhì)自動調(diào)整抓取力量，大幅減少運輸過程中試管破裂的情況。AI系統(tǒng)內(nèi)置的智能調(diào)度程序能實時分析各環(huán)節(jié)的運輸需求，自動調(diào)整任務順序和運送路線，使整個物流系統(tǒng)運作更加順暢。檢驗流程自動化技術(shù)的應用和改進不僅加快了樣本處理速度，還通過減少人工接觸環(huán)節(jié)降低了操作失誤和不同樣本間相互污染的風險，為檢驗科室建立更安全、高效的工作流程提供了核心技術(shù)支撐。圖14:邁瑞醫(yī)療MT8000全實驗室智能化流水線資料來源：邁瑞醫(yī)療官網(wǎng)，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。2)檢驗中階段(樣本分析與數(shù)據(jù)生成)形態(tài)學：減少人工鏡檢工作量，提升形態(tài)學報分析高度依賴檢驗人員通過顯微鏡對樣本進行肉眼觀察和判讀，過程不僅耗時耗力且存在主觀判斷偏差風險。人工智能技術(shù)通過引入高精度圖像識別算法，能夠?qū)ρ?、尿液或組織切片中的細胞形態(tài)、結(jié)構(gòu)特征進行自動化分類和量化分析。系統(tǒng)基于海量標注數(shù)據(jù)訓練形成的深度學習模型，可識別紅細胞異形性、白細胞分類計數(shù)、寄生蟲或結(jié)晶等關(guān)鍵指標，顯著降低人工重復性鏡檢操作。同機器學習模型可同步分析檢測項目的邏輯關(guān)聯(lián)性(如肝功能指標間的生理相關(guān)性),自動識別異常值或矛盾結(jié)果，觸發(fā)復檢規(guī)則提醒，相較人工審核效率提升顯著。針對免疫檢測中的鉤狀效應或交減少無效檢測的發(fā)生。這種全流程智能化管控使實驗室在保證質(zhì)量的前提下，將平均報告時間縮短約30%,復檢需求下降至原先的1/5以下。生通過顯微鏡逐片觀察組織樣本，需耗費大量時間鑒別細胞核形態(tài)、染色深淺等特征，易因視覺疲勞或經(jīng)驗差異導致偏差。AI病理系統(tǒng)能夠通過高精動分析細胞核的增大、畸形及染色質(zhì)分布模式，精準標記疑似癌變區(qū)域，并基于海量病例數(shù)據(jù)庫構(gòu)理醫(yī)生短缺的壓力，通過結(jié)構(gòu)化報告統(tǒng)一診斷術(shù)語與分級標準，還能促進遠程會診與多學科協(xié)作，圖15:醫(yī)策科技PathoInsight-T宮頸細胞病理圖像處理軟件巴智能采圖圖16:醫(yī)策科技PD-L1檢測圖像處理軟件中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)信息，構(gòu)建病原體快速鑒定模型，可在獲得初級培養(yǎng)結(jié)果后數(shù)分鐘內(nèi)完成細菌、真菌的種屬判定，較傳統(tǒng)生化鑒定方法提速5-8倍。針對耐藥性分析，深度學習算法通過解析全基因組測序數(shù)據(jù)中的耐藥基因突變、毒力因子表達譜，結(jié)合區(qū)域流行病學耐藥監(jiān)測數(shù)據(jù)，預測病原體對特定抗生素的敏感性概率。這種計算生物學方法使藥敏預報告提前至培養(yǎng)陽性的24小時內(nèi)生成，為重癥感染患者爭取關(guān)鍵治療窗口期。系統(tǒng)還可根據(jù)藥物代謝動力學參數(shù)和患者肝腎功能數(shù)據(jù)，推薦個體化給藥方案，降低經(jīng)驗性用藥導致的治療失敗風險。分子診斷：提升復雜數(shù)據(jù)解讀效率，支持精準用藥。分子診斷技術(shù)快速發(fā)展產(chǎn)生海量基因數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工分析效率難以滿足需求。以全外顯子檢測為例，單次檢測產(chǎn)生數(shù)萬個基因變異數(shù)據(jù)，人工篩選需數(shù)十小時文獻比對。AI通過整合基因數(shù)據(jù)庫、臨床指南和藥物信息庫，建立自動化分析體系：首先基于生物信息規(guī)則篩選出臨床關(guān)聯(lián)度高的變異，將需人工復核的數(shù)據(jù)量壓縮八成；其次結(jié)合患者特征匹配靶向藥物，生成治療方案優(yōu)先級建議。人工智能系統(tǒng)除使報告周期縮短，還能通過動態(tài)更新的知識網(wǎng)絡(luò)保持與醫(yī)學進展同步，進一步優(yōu)化致病位點識別準確率，為精準醫(yī)療提供標準化分析框架。3)檢驗后階段(結(jié)果審核與臨床決策)AI助力報告審核與異常值處理，減少人工負荷并降低漏檢率。醫(yī)學檢驗報告審核通常需要人工逐項檢查數(shù)據(jù)是否在正常范圍內(nèi)，但面對大量檢測任務時，人工操作容易因疲勞導致疏漏或誤判。一些AI系統(tǒng)能夠通過分析不同檢測指標之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)(例如肝臟相關(guān)的酶水平變化是否符合特定疾病模式),自動識別數(shù)據(jù)中的矛盾或異常結(jié)果。系統(tǒng)還會結(jié)合患者過去的檢查記錄、用藥情況等個性化信息，動態(tài)調(diào)整判斷標準，區(qū)分正常波動與真實異常。例如在血液檢測中，AI能快速識別儀器可能誤判的細胞類型，減少人工復查的工作量。這種自動化審核將需要人工干預的案例減半，并將漏檢風險降低到極低水平。圖17:金域醫(yī)學醫(yī)檢大模型及智能體圖17:金域醫(yī)學醫(yī)檢大模型及智能體醫(yī)請購支特標操作細引收學相管能力能力金區(qū)醫(yī)學可AI打破數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)整合形成綜合診斷建議。醫(yī)院內(nèi)部的檢驗、影像、病歷等系統(tǒng)往往獨立運行，導致患者的醫(yī)療信息分散在不同平臺。AI通過標準化數(shù)據(jù)格式并建立跨系統(tǒng)連接，將碎片化的檢驗結(jié)果、影像報告和病史信息整合為完整的診療視圖。例如在癌癥診斷中，系統(tǒng)可同步分析血液腫瘤標志物、CT影像特征和基因檢測結(jié)果，綜合評估病情進展；對于復雜感染患者，AI能同時參考微生物培養(yǎng)結(jié)果、抗生素敏感度數(shù)據(jù)和炎癥指標，推薦最優(yōu)治療方案。這種跨數(shù)據(jù)源的整合突破了單一檢測項目的局限性，比如結(jié)合長期血糖監(jiān)測與糖化血紅蛋白數(shù)據(jù)，能更精準判斷糖尿病類型。通過可視化界面展示多維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，AI幫助醫(yī)生快速理解疾病全貌，使診斷準確性提升。AI介入危急值管理與推送，縮短響應時間、降低醫(yī)療風險。危急值(如危及生命的異常檢測結(jié)果)的及時處理對患者安全至關(guān)重要，但傳統(tǒng)人工通知方式存在延誤風險。AI系統(tǒng)實時掃描檢驗數(shù)據(jù)，能自動識別并標記出達到危急標準的指標(如極高血鉀或極低血小板值),根據(jù)預設(shè)規(guī)則啟動分級預警。一些系統(tǒng)會通過醫(yī)院內(nèi)部通訊平臺，將警報直接發(fā)送至相關(guān)醫(yī)護人員的移動設(shè)備或病房顯示屏，同時附帶處理建議和患者既往病史。對于重癥患者，AI還會分析電子病歷中的并發(fā)癥風險，在警報中提示需優(yōu)先關(guān)注的潛在問題。這種自動化管理使危急值從發(fā)現(xiàn)到處理的平均時間明顯縮短，尤其在夜間人力不足時段效果顯著。有些系統(tǒng)還設(shè)置了反饋追蹤功能，若未收到處置確認，會自動升級通知級別直至閉環(huán)完成，最大限度保障醫(yī)療安全。4)醫(yī)學檢驗全流程優(yōu)化與質(zhì)控實現(xiàn)“樣本進-結(jié)果出”全鏈條無人自動化實驗室。人工智能通過跨環(huán)節(jié)智能協(xié)同，將醫(yī)學檢驗的多個獨立步驟整合為高效運轉(zhuǎn)的自動化系統(tǒng)。當樣本進入實驗室后，AI系統(tǒng)自動調(diào)度機械臂完成分揀、離心等預處理操作，同時利用視覺識別技術(shù)檢測樣本質(zhì)量，例如通過分析顏色和透明度判斷是否存在溶血或污染。在檢測過程中，AI實時監(jiān)控設(shè)備運行參數(shù)(如溫度、試劑消耗量),自動調(diào)整檢測條件以適應不同樣本特性，確保結(jié)果穩(wěn)定性。檢測完成后，系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行多維度校驗，自動篩選異常值并觸發(fā)復檢機制，同時將結(jié)果傳輸至臨床系統(tǒng)。這一全流程自動化模式減少了人為操作失誤，使實驗室處理效率提升、樣本平均周轉(zhuǎn)時間縮短，為急診和重癥患者爭取了更快的診斷窗口。mm權(quán)00mm權(quán)006山S6輔助質(zhì)量控制與標準化，推動檢驗結(jié)果互認。人工智能通過建立統(tǒng)一的質(zhì)量控制框架，解決不同醫(yī)療機構(gòu)檢測結(jié)果差異化的難題。系統(tǒng)整合多源數(shù)據(jù)(包括儀器型號、試劑批次、操作規(guī)范),自動生成標準化檢測參數(shù)庫。在質(zhì)量控制層面，AI實時追蹤檢測過程中的關(guān)鍵指標(如設(shè)備精度、環(huán)境溫濕度),對偏離標準的環(huán)節(jié)立即發(fā)出預警并自動啟動校正程序。此外，系統(tǒng)通過分析區(qū)域醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)的檢測數(shù)據(jù)，建立結(jié)果互認的評估模型，為醫(yī)療機構(gòu)提供標準化改進建議。這種智能化的質(zhì)控體系或可使跨機構(gòu)檢驗結(jié)果互認率得以提高，減少患者重復檢測次數(shù)，同時為遠程會診和分級診療提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)內(nèi)完成傳統(tǒng)方法數(shù)周的分析工作。深度學習模型還能預測非編碼區(qū)變異的調(diào)控功能，輔助研究人員識別致病性突變，這種能力在遺傳病研究和腫瘤基因組學中具有重要價值。組的空間結(jié)構(gòu)與表觀遺傳特征，可預測潛在脫靶位點，這種預篩選機制使l資料來源：華大智造官網(wǎng)公眾號，中國銀河證券研究院資料來源：華大智造官網(wǎng)公眾號，中國銀河證券研究院組數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能識別跨分子層面的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。這種整合分析揭示更全面地解析疾病發(fā)生機制。通過同時分析基因、蛋白質(zhì)、代謝物和些腫瘤會對治療產(chǎn)生抵抗，這是傳統(tǒng)單一維度的研究方法難路數(shù)據(jù)，能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法可能忽略的重要調(diào)控節(jié)點。在阿爾茨海請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。2.臨床醫(yī)生的檢驗醫(yī)師助手Deepseek進一步提升AI對于醫(yī)檢行業(yè)的賦能效果。與其他大模型相比，Deepseek具有低耗、高效、經(jīng)濟、安全等特點，能夠更好地解決醫(yī)學檢驗行業(yè)現(xiàn)存的痛點。①低耗性—降低計算復雜度：Deepseek能夠更精準捕捉文本中的語義關(guān)聯(lián)，通過減少不必要的冗余計算，在較少計算資源下達到與主流大模型相當?shù)男Ч?；Janus-Pro版本支持多模態(tài)理解與生成，通過同時處理和分析患者病理文本、醫(yī)學影像以及生理指標，更準確地識別疾病特征和疾病風險。②高效性一具備更強大推理能力：其R1版本能夠自我進化和自我糾錯，提升邏輯推理效果，能夠以更高的準確性和效率快速響應醫(yī)學檢驗場景需求，同時較強的推理能力能夠更準確地分析復雜病例。③經(jīng)濟性一可實現(xiàn)低成本部署：Deepseek的訓練成本僅為同類閉源模型的幾十分之一，并且支持從云端到邊緣端的全棧部署，使得醫(yī)療終端用戶可以使用更經(jīng)濟的硬件設(shè)備來部署AI應用，不必要投入大量資金購置昂貴的高性能計算設(shè)備，進而基層醫(yī)療機構(gòu)亦可以以較低成本接入現(xiàn)金的AI技術(shù)，加速AI醫(yī)療普惠，或可實現(xiàn)城鄉(xiāng)醫(yī)療資源差距的縮短。④安全性一自主可控及數(shù)據(jù)本地化：Deepseek模型權(quán)重和技術(shù)報告完全開源，并適配國產(chǎn)化平臺，能夠滿足醫(yī)學檢驗行業(yè)對數(shù)據(jù)安全和隱私保護的需求；以Deepseek為代表的大模型，或?qū)⒊蔀榕R床醫(yī)生的檢驗醫(yī)師助手。1)智能優(yōu)化工作流程，釋放臨床醫(yī)生精力用于核心決策：人工智能能夠重塑檢驗醫(yī)學的工作流程架構(gòu)，自動處理機械性操作，使臨床醫(yī)生從繁瑣事務中解脫；2)構(gòu)建動態(tài)決策樹輔助分析，助力臨床醫(yī)生應對復雜檢驗結(jié)果：臨床醫(yī)生面對復雜檢驗結(jié)果時往往面臨挑戰(zhàn)，人工智能可構(gòu)建動態(tài)決策樹輔助臨床判斷，當檢測到多指標矛盾或臨界值，系統(tǒng)自動調(diào)用循證醫(yī)學數(shù)據(jù)庫，結(jié)合患者個體特征生成鑒別診斷建議，有效緩解醫(yī)生處理多源信息的認知負荷，在急診、重癥等時效性強的場景中顯著提升診療響應速度；3)建立誤差識別修正機制，為臨床醫(yī)生提供可靠檢驗數(shù)據(jù)：人工智能建立檢驗誤差的實時識別與修正機制，通過機器學習建立的檢驗指標關(guān)聯(lián)模型，自動識別不符合生理邏輯的檢測數(shù)值組合，使醫(yī)生接收報告的可靠性提升，減少因數(shù)據(jù)失真導致的誤診風險；4)基于實時數(shù)據(jù)定制方案，幫助臨床醫(yī)生實現(xiàn)個體化檢驗規(guī)劃：臨床醫(yī)生在制定檢驗方案時，人工智能可基于患者實時診療數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)演進的檢驗監(jiān)測方案，可使醫(yī)生擺脫標準化檢查模板的限制，為個體化醫(yī)療提供精準的數(shù)據(jù)支持框架；5)搭建知識融合平臺，協(xié)助臨床醫(yī)生獲取多元診療知識：人工智能突破專業(yè)壁壘，構(gòu)建檢驗醫(yī)學與臨床診療的知識融合平臺。通過自然語言處理技術(shù)，實時整合最新臨床指南、藥物說明書、病理生理機制等多元信息。當醫(yī)生查看特定檢驗報告時，AI自動推送相關(guān)治療方案的循證依據(jù)、藥物相互作用預警等關(guān)聯(lián)知識，讓基層醫(yī)生也能快速獲取三甲醫(yī)院的診療經(jīng)驗，提升各級醫(yī)療機構(gòu)的決策同質(zhì)化水平。機器學習關(guān)聯(lián)模型2.1金域醫(yī)學：發(fā)布行業(yè)內(nèi)首個醫(yī)檢大模型和智能體應用，數(shù)據(jù)治理及數(shù)字化轉(zhuǎn)型初見成效2024年8月，金域推出第三方醫(yī)檢行業(yè)首個醫(yī)檢大模型“域見醫(yī)言”并上線“小域醫(yī)”智能體應用。域見醫(yī)言基于金域30年醫(yī)檢專業(yè)數(shù)據(jù)、知識積累以及服務2.3萬家醫(yī)療機構(gòu)的經(jīng)驗，在通用語料中融入超20億Token醫(yī)檢專屬語料，歷經(jīng)近兩年開發(fā)訓練而成，發(fā)布前已有超2萬專業(yè)人員參與測試。該模型整合多模態(tài)、多組學和多場景信息，能高效處理復雜任務，助力臨床決策，推動醫(yī)學實驗室智能化生產(chǎn)與檢測結(jié)果智能判讀，實現(xiàn)醫(yī)學檢測全流程無縫對接。此外，域見醫(yī)言不依賴特定大模型底座，能適配各類通用多模態(tài)大模型，銜接專業(yè)領(lǐng)域大模型及專用模型工具，借多智能體技術(shù)提升判讀與識別精準度，在未來迭代升級中極具開放性與拓展性。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)環(huán)節(jié)的靈活調(diào)度與多方交互協(xié)作，其涵蓋智能項目推薦、實驗室智能檢測、智慧報告解讀以及輔助疾病診療等，覆蓋全病種和人的全生命周期，可極大地提升醫(yī)療效率，不僅大幅縮短醫(yī)生的決策時以往醫(yī)生獲取的檢測報告僅顯示陽性或陰性結(jié)果，借助“小域醫(yī)”,報告中會增添不同HPV分型在憑借數(shù)據(jù)治理與交易，開拓價值轉(zhuǎn)化新路徑。2024年金域醫(yī)學開展數(shù)據(jù)治理，整合并合規(guī)管理醫(yī)檢行業(yè)首款醫(yī)檢數(shù)據(jù)產(chǎn)品場內(nèi)交易，探索出安全合規(guī)的數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化新模式，為行業(yè)樹立數(shù)據(jù)流 (KMC),提升數(shù)智化臨床服務能力，服務超50萬名醫(yī)生，除常規(guī)報告解讀外，tNGS、性激素等常用湯年修：男小城至床n1已選項目詳免硬熒光一項m淀物樣安性質(zhì)譜結(jié)準松測回1患者信息胃旺全臣電輛檢查與診斷數(shù)字切片掃描PV口適單填e然m許取資料來源：金域醫(yī)學官方微信公眾號，中國銀河證券研究院多舉措推進智慧醫(yī)檢實驗室，成果顯著成效突出。金域醫(yī)學2024年落地宮頸癌智慧篩查工作站，人均檢測效率提升4倍；上線數(shù)智病理系統(tǒng)(KMDP),為病理科室全流程管理提供AI智能輔整體TAT縮短2小時，實現(xiàn)超10人月效率優(yōu)化，打造單技術(shù)平臺全流程數(shù)智化改造標桿應用場景。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。eDigitalIntelligencePathology綠數(shù)智伴你行病理新紀元2.2迪安診斷：憑借多元合作與技術(shù)自研，打造AI醫(yī)療領(lǐng)域差異化優(yōu)勢。攜手華為云深化AI健康管理合作，構(gòu)建智能醫(yī)療服務平臺。迪安診斷與華為云于2024年10月25日簽署AI健康管理合作協(xié)議，其AI醫(yī)療布局從醫(yī)學診斷延伸至健康管理領(lǐng)域。雙方基于前期共建的醫(yī)檢大模型及臨床科研大數(shù)據(jù)平臺，進一步整合華為云盤古大模型的先進算法、專家資源與迪安診斷高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)(存量龐大、增速顯著、來源多樣化),打造智能報告單解讀平臺。通過自監(jiān)督訓練和場景SFT微調(diào)技術(shù)，可實現(xiàn)對醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析，顯著提升服務效率與精準度。此外，雙方還聚焦于醫(yī)檢數(shù)字化、運維智能化及智能云底座升級，推動醫(yī)療健康行業(yè)信息化進程，為患者提供全周期健康管理解決方案，或?qū)⒉粩嗉铀佼a(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。DiFlowAI智能分析系統(tǒng)，革新淋巴細胞亞群檢測。迪安診斷自主研發(fā)的“DiFlowAI智能分析系統(tǒng)”在淋巴細胞亞群檢測領(lǐng)域取得技術(shù)突破，通過標準化智能流程將單樣本分析時間縮短20%,關(guān)鍵指標符合率穩(wěn)定在93%以上。該系統(tǒng)依托深度學習技術(shù)構(gòu)建細胞分群模型，形成涵蓋智能化工作流、精準識別、全流程追溯、標準化質(zhì)控及個性化定制的五大核心功能。其中，“密度流+聚類算法”雙重技術(shù)顯著提升識別準確性，云端數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與存儲機制保障結(jié)果可回溯性?；?萬余例臨床樣本驗證，系統(tǒng)分析準確率超90%,部分指標達98%,并已在多中心試點中驗證適應性。未來研發(fā)團隊還將拓展其在異常樣本識別、多疾病場景中的應用，為實驗室智能化提供全面支持。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)樣本分析項數(shù)據(jù)下機數(shù)據(jù)Iris樣本信息皆標準化分析與質(zhì)控精準識別升級智能化工作流全程追溯無憂個性化定制資料來源：迪安診斷官方微信公眾號，中國銀河證券研究院病理診斷垂直領(lǐng)域的產(chǎn)品線布局，推出覆蓋細胞病理(宮頸液基細胞AI輔助診斷)、免疫組化病理 (乳腺癌檢測)及組織病理(胃腸鏡AI診斷)的軟硬件一體化方案。其自主研發(fā)的百億級醫(yī)療大模型具備零樣本學習能力，可基于單一引擎實現(xiàn)多器官、多癌種的快速病理判讀，支持數(shù)十種疾病的實現(xiàn)從實驗室自動化到數(shù)據(jù)驅(qū)動智能范式跨越：庫，解決實驗室數(shù)據(jù)與算法配合不暢的問題。例如，通過自主研發(fā)的aLabStudio器。目前該方案已在北京腦科學研究所、上海交大等機構(gòu)投入使用，幫助實驗室實現(xiàn)自動請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。化控制升級、實驗流程數(shù)字化等智能管理功能，顯著提升單細胞分不僅能精細管理試劑耗材、監(jiān)控設(shè)備運行，還能自動優(yōu)化實驗型蛋白質(zhì)。自動化設(shè)備覆蓋樣本分裝、基因提取等12類標準實驗步驟，采用精準移液和微流控技術(shù)，適配不同規(guī)模的實驗需求。配套的數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供靈活的實驗室IT建設(shè)難度。這些標準化組件已形成50余種現(xiàn)成解決方案(如MGIFLP基因測序配套系統(tǒng)),幫助實驗室快速構(gòu)建智能化體系，使設(shè)備使用效率提升超30%。50多個重點領(lǐng)域應用，構(gòu)建起從基礎(chǔ)實驗室到智能數(shù)據(jù)中心的完整體系。最新推出的CycloneSEQ基因測序平臺，可同時進行短片段精準測升級的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)實驗室全環(huán)節(jié)覆蓋。目前全球已有超3000家機構(gòu)使用該技術(shù)，累計處理基因數(shù)據(jù)量相當于2000萬部高清電影，在抗體篩選速度、基因編輯準確率等關(guān)鍵指標上取得重大突破。未來將通過實時數(shù)據(jù)采集和智能分析，將新藥研發(fā)周期縮短30%-50%,最終實現(xiàn)從基礎(chǔ)實驗室建設(shè)到尖端科研的全方位支持。·公衛(wèi)疾·教字工通用AI膜塊通用通用AI膜塊通用計算存睹遍用自動化模塊模塊牌資料來源：華大智造官方微信公眾號，中國銀河證券研究院術(shù)多年研發(fā)積淀，發(fā)布SEQALL全流程工具煥新方案，通過設(shè)備/試劑置換抵扣機制降低用戶升級成本。該方案以“全讀長”測序技術(shù)為核心，構(gòu)建覆蓋樣本提取、數(shù)據(jù)生成自動化(GLI)的深度融合，實現(xiàn)實驗流程標準化率提升40%,推動基因測序成本降至10年前1/100體系，將多組學工具拓展至公共衛(wèi)生、生物制藥等8大領(lǐng)域。開發(fā)出涵蓋樣本保藏、測序分析到實驗室管理的60余種端到端工具組合，其中工業(yè)微生物檢測方案效率提升300%。通過GLI智能平中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)臺實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通率達95%,數(shù)據(jù)分析流程自動化水平突破80%。在農(nóng)牧領(lǐng)域，基因組選擇育種周期縮短至傳統(tǒng)方法1/3;在法庭科學中，微量樣本檢測靈敏度達0.1ng級。當前已形成“技術(shù)降攜手騰訊健康，攻克技術(shù)難題實現(xiàn)AI醫(yī)療創(chuàng)新落地。2023年9月起邁瑞醫(yī)療與騰訊健康戰(zhàn)略合作開發(fā)重癥大模型。合作過程中，雙方攻克如在有限臨床數(shù)據(jù)庫下訓練模節(jié)點等難題。為解決大模型部署與院內(nèi)算力矛盾，邁瑞通過技術(shù)為模型“瘦身”,保障數(shù)據(jù)安全并成功落地。此前聯(lián)合開發(fā)的閱片機，將閱片時間從25-30分鐘縮至半分鐘，提升準確率和效率，打破進口品牌壟斷，銷量超對手十年累計量，全球超400家醫(yī)院裝機。成功發(fā)布“啟元”重癥醫(yī)療大模型，助力臨床決策。2024年12月14日，醫(yī)療器械龍頭邁瑞醫(yī)療于北京發(fā)布全球首個臨床落地的重癥醫(yī)療大模型“啟元”。該模型具備重癥知等4個面向重癥科室的智能應用，能為ICU醫(yī)生提供有效輔助與決策支持。至此，邁瑞憑借AI臨床應用，疊加設(shè)備領(lǐng)域優(yōu)勢、“三瑞”生態(tài)系統(tǒng)筑牢未來穩(wěn)健增長基石。此外，我重癥患者數(shù)字孿生重癥患者數(shù)字孿生重癥思維深度解析實時病情變化提示④胃腸與營養(yǎng)糕感染與免疫全程病情演進總結(jié)@出凝血園呼吸微生物神經(jīng)嬰◎資料來源：邁瑞醫(yī)療官方微信公眾號，中國銀河證券研究院在醫(yī)療服務領(lǐng)域，DeepSeek大模型通過收集和處理大量健康數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化定制的健康咨詢、就診指導和健康管理服務。體檢行業(yè)龍頭美年健康于2024年提出“AllinAI”戰(zhàn)略，探索AI技術(shù)對醫(yī)療服務領(lǐng)域的深度賦能；近日美年健康與DeepSeek正式開展合作，標志著健康請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。管理在醫(yī)療AI的驅(qū)動下開啟全新的智能化時代。具體產(chǎn)品服務方面，美年健康的AI數(shù)智健管師“健康小美”正與DeepSeek開源模型進行深度適配，預計適配完成后，“健康小美”將實現(xiàn)健康數(shù)據(jù)分析能力“質(zhì)的飛躍”,能為用戶提供更精準、更全面、更強大的健康管理方案，覆蓋健康風險評估、個性化飲食和運動指導、疾病預防干預等多個方面。Al科室介紹AI醫(yī)生介紹檢后：AI數(shù)字孿生Al健管計劃美年健康的另一款產(chǎn)品血糖管理AI智能體“糖豆”已率先接入DeepSeek,借助大模型的邏輯推理能力，結(jié)合美年健康自主研發(fā)的慢病管理系統(tǒng)和自有數(shù)據(jù)集，“糖豆”可對用戶的血糖、體重、飲食、運動等多維數(shù)據(jù)進行深度分析，并生成個性化健康管理方案，幫助用戶控制血糖水平，預防糖尿病、脂肪肝等慢性疾病。為了保障DeepSeek大模型在美年健康各業(yè)務板塊高效穩(wěn)定運行，美年在自身數(shù)據(jù)中心本地化部署DeepSeek-R1人工智能計算平臺，同時還利用DeepSeek-R1輔助數(shù)字化平臺的運維和開發(fā)，進一步增強數(shù)字化平臺的穩(wěn)定性和安全性。衛(wèi)寧健康：圍繞AI智能化創(chuàng)新實現(xiàn)醫(yī)療全場景賦能2025年醫(yī)療信息化頭部企業(yè)衛(wèi)寧健康提出“AIEverywhere全場景賦能”的發(fā)展方向，未來產(chǎn)品設(shè)計將圍繞AI智能化創(chuàng)新，在為用戶提供AI增強醫(yī)療產(chǎn)品的同時，也在內(nèi)部代碼開發(fā)、文檔設(shè)計、運維知識服務查詢等領(lǐng)域引入AI技術(shù)，實現(xiàn)從研發(fā)生產(chǎn)體系到終端智能醫(yī)療的全場景賦能。衛(wèi)寧健康持續(xù)開發(fā)迭代智能醫(yī)護助手WiNEXCopilot和醫(yī)療大語言模型WiNGPT,近日公司發(fā)布WiNEXCopilot2.1和WiNGPT2.8版本，全面對接DeepSeek大模型，進一步提升產(chǎn)品智能能力，實現(xiàn)產(chǎn)品生態(tài)共融。Agent管理智慧服務Agent管理智慧服務Copllot智慧醫(yī)療Copllot智意管理Copllot智慧區(qū)衛(wèi)Copilot作運維支持Copilot研發(fā)工具Copilot產(chǎn)品設(shè)計Copilot人機協(xié);智能大模型開發(fā)資料來源：中國數(shù)字醫(yī)學，中國銀河證券研究院資料來源：中國數(shù)字醫(yī)學，中國銀河證券研究院智能醫(yī)護助手WiNEXCopilot2.1采用開放架構(gòu)設(shè)計，支持DeepSeek大模型的快速接入。用戶可選擇本地化部署或通過WiNEXCopilot2.1遠程訪問互聯(lián)網(wǎng)的DeepSeek服務，目前接入DeepSeek-R1-32B的WiNEXCopilot2.1已在北京大學人民醫(yī)院成功部署上線，支持電子病歷智能助手、語音查房等場景應用，為醫(yī)院智能化醫(yī)療提供支持。圖30:衛(wèi)寧健康WiNEXCopilot產(chǎn)品架構(gòu)智慧醫(yī)療Coplot智慧管理Copllot智慧區(qū)衛(wèi)Copllot產(chǎn)品設(shè)計Copilot醫(yī)療領(lǐng)域垂直模型WiNGPT層研發(fā)工具Copllot運維支持Copllot資料來源：中國數(shù)字醫(yī)學，中國銀河證券研究院醫(yī)療語言大模型WiNGPT2.8借助DeepSeek的邏輯推理能力，新增指令數(shù)據(jù)95萬條，總量達227.8萬條；同時還新增大量數(shù)學、代碼等推理類指令集，Token長度達8192,模型的邏輯推理能力得到大幅提升。另外，WiNGPT2.8對指令數(shù)據(jù)中邏輯推理類指令的答案范式進行重構(gòu)，模型思考內(nèi)容來自DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、WiNGPT2.7等模型的思維鏈，精簡冗長思考內(nèi)容，WiNGPT2.8整體指令重構(gòu)率達70%,其中醫(yī)療指令重構(gòu)達95%。WiNGPT2.8通過接入DeepSeek-R1強化思維鏈方法，與循證醫(yī)學過程深度融合，提升醫(yī)療問題推理的準確性，其信息抽取能力在Zero-Shot的情況下準確率可達93%,質(zhì)控具體場景準確率超過95%。經(jīng)過后訓練的微調(diào)和對齊，WiNGPT2.8整體性能較前一代提升約3%,醫(yī)療場景的性能提升約3%-5%。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)1)生存突破(公元前):突破自然條件下的生存極限?；鸬目刂茖⑷祟悘纳锬芰块]環(huán)中解放，每日攝入能量的突破促進了大腦容量的提升；農(nóng)業(yè)的出現(xiàn)解決能量獲取的時空產(chǎn)出提升推動人口密度增加；青銅冶煉技術(shù)突破材料強度極限，提升工具效率2)能源控制(18-19世紀):越過生物能桎梏，生產(chǎn)效率和工業(yè)產(chǎn)值大幅躍遷。蒸汽機的發(fā)明使得人類生產(chǎn)突破生物能(人力/畜力)功率限制；電力系統(tǒng)的構(gòu)建允許人類實現(xiàn)能量形態(tài)的自由轉(zhuǎn)3)信息處理(20-21世紀):打破神經(jīng)計算速度限制和時空信息壁壘，縮短科學發(fā)現(xiàn)周期。計算機的誕生將問題求解速度顯著提升；互聯(lián)網(wǎng)將信息傳播速度躍升至光速。4)“生命科學+認知革命”會師(21世紀以來):生命認知愈發(fā)清晰，智能涌現(xiàn)助力跨越瓶頸。序等新技術(shù)的出現(xiàn)，生命藍圖的全貌逐步浮出水面。與此同時，人工智能的誕生生物智能的根本限制(知識承載量、迭代速度、協(xié)作規(guī)模)。隨著生命科學發(fā)展和智能認知革命會師的實現(xiàn)，生物醫(yī)藥行業(yè)范式正悄然發(fā)生改變。未來，二萬種分子結(jié)構(gòu)與生物靶點的相互作用，快速鎖定最可能成功的候選藥(二)經(jīng)濟視角：大數(shù)據(jù)處理能力攀升，新需求驅(qū)動經(jīng)測算、我們預計醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力躍遷能夠為全球醫(yī)藥生物市場帶人工智能快速發(fā)展及滲透的背景下，數(shù)據(jù)處理能力躍遷或為全球醫(yī)藥生測算(醫(yī)學影像115億美元+體外診斷設(shè)備及服務120億美元+藥物研發(fā)146億美元+基因測序及分析19億美元):1)醫(yī)學影像≈115億美元/年。據(jù)明峰醫(yī)療招股說明書數(shù)據(jù)，2021年全球醫(yī)學影像設(shè)備市場規(guī)模達到458億美元，2023-2028年全球醫(yī)學影像設(shè)備市場規(guī)模復合增長率達5.5%。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院測算，2020年全球人工智能影像滲透率為0.2%,有望于2025年增至13.1%。新設(shè)備中AI滲透率13.1%、AI設(shè)備溢價10%的假設(shè)，則貢獻約84億美元的增量；②新需求場景：AI減少對放射科醫(yī)生的醫(yī)療，疊加5G技術(shù)推動發(fā)展中國家/基層市場遠程額外貢獻5%增長，即25億美元增量；④軟件服務(SaaS):據(jù)WHO數(shù)據(jù)，全球每年大約進行36億次包括X射線在內(nèi)的醫(yī)學檢查，若按照13.1%滲透率、40%收費率、次均收費2~4美元假設(shè)，約貢獻5.7億美元/年增量；⑤數(shù)據(jù)服務：據(jù)AstuteAnalytica測算，2023年全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)儲存市場約為39億元，2023-2032年CAGR約14.5%,則年增量約5.5億美元。2)體外診斷設(shè)備及服務≈120億美元/年。據(jù)grandviewresearch測算，2024年全球IVD市場規(guī)模約807.1億美元，預計2025-2030年將保持6.75%增速。據(jù)dataMintelligence,2023年全球醫(yī)學實驗室檢驗服務市場規(guī)模為225.6億美元，預計2024-2031年CAGR為6.5%。據(jù)前文，AI輔助診斷系統(tǒng)可大幅縮短醫(yī)生閱片時間，假設(shè)至2030年AI滲透率達到80%、人效平均提升50%,則產(chǎn)能可擴大40%,為2025-2030年期間貢獻約18億美元/年的增量。同時，產(chǎn)能的入增長，假設(shè)行業(yè)平均毛利率由30%提升至45%,其中的一半用于設(shè)備及耗材采購，則每年貢獻約增量22億美元；②未及需求釋放：AI+遠程診斷降低基層醫(yī)療成本、假設(shè)新興市場占比20%,人均診斷每年支出受其驅(qū)動提升40%,則診斷服務行業(yè)增量約18億美元/年，傳導至上游IVD設(shè)備及耗材行業(yè)約3.6億美元/年；③精準醫(yī)療推動服務高端化：假設(shè)發(fā)達國家占比約50%,人均診斷支出受其驅(qū)動額外增長10%,則年增量約11.3億美元/年，傳導至上游約2.3億美元/年；④數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)：若全球體外診斷年總數(shù)據(jù)量約10-50PB,有效數(shù)據(jù)約1.5-7.5PB,單GB價格100-500美元，則可額外催生15~75億美元規(guī)模的數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)AIAI滲遇率：80%(2030年)戶能護能：4002兩投筑此網(wǎng)：50%設(shè)備采購4.1數(shù)鋼規(guī)模4.2價值實現(xiàn)-2.2上游傳導效應J1.降本增效及再投資3.精準醫(yī)療高端化4.數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)2.未及雷求釋放3)藥物研發(fā)≈146億美元/年據(jù)IQVIA《TheGlobalUseofMedicines2023》,全球藥品市場規(guī)模于2023年達到1.56萬億美元，并預計未來5年保持3-6%速度增長；據(jù)PrecedenceResearch測算，2024年全球藥物開發(fā)市場規(guī)模約658.4億美元，預計2024-2034年CAGR為9.20%。由大數(shù)據(jù)處理能力攀升及人工智能驅(qū)動的藥物研發(fā)行業(yè)增量主要包括：1)研發(fā)效率提升：據(jù)CDSS發(fā)布的數(shù)據(jù)，截至2014年，研發(fā)一款新藥至上市的成本平均約為26億美元，與2003年相比增長145%,創(chuàng)新藥研發(fā)遵循反摩爾定律，其研發(fā)周期常態(tài)下會越來越長、難度越來越大。假設(shè)AI篩選效率提升50%、生成式AI縮短化合物優(yōu)化周期30-50%、AI優(yōu)化臨床試驗設(shè)計降低失敗率20%、至2030年全球增量500個項目中30%由AI驅(qū)動，則可節(jié)省約1200億美元，若節(jié)省成本的50%用于投資新管線，按照1:0.3杠桿，則約能貢獻近36億美元/年的增量；2)研發(fā)成功率提升：通常藥物開發(fā)從I期到II期的成功率約不到10%,III期臨床試驗成功率約80%左右，及從I期到上市約8%,假設(shè)AI通過精準靶點選擇與患者匹配提升成功率至9%,據(jù)Citeline《2024醫(yī)藥研發(fā)趨勢年度回顧白皮書》,截至2024年1月全球共有22,825款藥物正在開發(fā)，假設(shè)單藥平均峰值15億美元，則貼現(xiàn)后年均市場增量約70億美元；3)長尾疾病市場激活：罕見病種類較多但患者較少，研發(fā)成本較高，據(jù)ResearchAndMarkets測算，2021年全球罕見病市場價值為1,471.2億美元，假設(shè)AI驅(qū)動下小樣本學習與合成數(shù)據(jù)技術(shù)降低罕見病研發(fā)成本50%,并縮短開發(fā)周期，使得至2030年較2021年額外增長25%,則年均貢獻增量約40億美元。4)基因測序及分析≈19億美元據(jù)QYResearch測算，2023年全球基因測序市場規(guī)模為172.9億美元，預計2024-2030年CAGR為18.0%;據(jù)灼識咨詢，2023年全球基因測序儀及耗材市場規(guī)模約50億美元，預計2025-2030年CAGR約25.8%。由大數(shù)據(jù)處理能力攀升及人工智能驅(qū)動的基因測序及分析行業(yè)增量主帶動測序服務需求，假設(shè)對于測序服務及上游設(shè)備/耗材分別額外貢獻+3%CAGR、+1%CAGR的增長；2)數(shù)據(jù)分析效率提升：數(shù)據(jù)分析服務及軟件工具收費溢價及需求提升，假設(shè)對于上游測序/耗材市場額外貢獻+0.5%CAGR;3)精準醫(yī)療：腫瘤早篩、伴隨診斷等市場快速釋放，假設(shè)分別對于測序服務及上游設(shè)備/耗材額外貢獻+5%CAGR、+2.5%CAGR的增長。(三)產(chǎn)業(yè)視角：行業(yè)龍頭強化剛性壁壘，核心業(yè)務市占率趨于業(yè)為例：一方面，傳統(tǒng)設(shè)備制造商通過將智能算法與硬件深度融合，逐步轉(zhuǎn)型為提供全流程解決方案的服務商；另一方面，診斷服務端的大型醫(yī)學實驗室通過規(guī)?；妥詣踊瘡娀漳芰Γ⑼ㄟ^盡管人工智能的普及在某種意義上能夠使得中小競爭者與頭部機構(gòu)在AI技術(shù)層面實現(xiàn)平權(quán)”,我們認為這也并不會影響IVD及ICL行業(yè)競爭格局向頭部集中的趨勢，主要基于：②智能化升級的成本或進一步強化規(guī)模效應.智能化升級需要匹配實驗室自動化設(shè)備改造與質(zhì)控體系重構(gòu)，大型ICL機構(gòu)通過規(guī)模效應攤薄升級成本而大型ICL通過跨區(qū)域?qū)嶒炇揖W(wǎng)絡(luò)積累的異構(gòu)數(shù)據(jù)資(四)投資視角：醫(yī)藥資產(chǎn)流動性改善，估值中樞有望抬升Deepseek再掀熱潮，AI醫(yī)療概念關(guān)注度顯著躍升。2025年1月起，Deepseek發(fā)布的最新其核心主要在于技術(shù)迭代與場景落地的共振效應。個股方面，華大智造、迪域醫(yī)學自2025年2月5日至2025年2月14日，累計漲跌幅分別達到75.25%、73.59%、49.01%、48.53%,遠高于醫(yī)藥生物指數(shù)的5.36%;累計換手率分別為33.21%、114.74%、35.53%、41.43%,遠高于醫(yī)藥生物指數(shù)的9.44%。值發(fā)現(xiàn)-再配置”的正向反饋機制，板塊估值中樞抬升得以支撐。2025年2月5日至2025年2月14日，SW醫(yī)藥生物指數(shù)成分股的平均成交額同比2024年春節(jié)后8個交易日(2024年2月19-2月28日)增長159.32億元(+2.85%),其中醫(yī)療器械板塊活躍度顯著提升，+345.42億元(+39.04%)。隨著AI賦能改善行業(yè)基本面效果的愈發(fā)顯現(xiàn)，疊加流動性擴張降的提升或?qū)⑦M一步吸引資金配置，形成“流動性改善→融資能力增強→業(yè)務擴展加速→基本面驗證撐，未來相關(guān)公司基本面回測將逐步證實技術(shù)溢價的合理性，因此市場對于技術(shù)中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)1.診斷服務(金域醫(yī)學、迪安診斷)、2.診斷設(shè)備(邁瑞醫(yī)療、樂普醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療、魚躍醫(yī)療)3.健康管理(美年健康)4.制藥工藝(川寧生物)等建議關(guān)注：新藥研發(fā)(泓博醫(yī)藥、成都先導)、請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·醫(yī)藥生物行業(yè)若全球經(jīng)濟不確定性加劇或增長受阻，居民可支配收入受限，對非剛性創(chuàng)新藥研發(fā)投入高、風險大、周期長，醫(yī)保支付是商業(yè)化關(guān)鍵。若準入趨錄更新慢，會增加患者自付成本，阻礙市場滲透，延長回報周期，削弱企業(yè)若國際貿(mào)易政策不確定性增加，部分國家或出臺貿(mào)易限制，干擾產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)，依賴全球訂單的藥企將面臨訂單流失、產(chǎn)若集采降價幅度超預