智能化进程 。 u 根据 AI 技术应用于大健康场景统计 , 目前在医院端的 Al 应用场景数量较多 , 且基本与智慧医院建设中的智慧医疗、智慧服务以及智慧管理重 合 , 以某省份为例 , 其医疗机构中助力病理医生阅片速度提升 40% 以上 , Al 辅助诊断覆盖率达 95.88% 。 Al 技术在大健康领域中的覆盖场景 , 呈现出 多样 化、多元化的态势。 5% 11% 75% © Rain Med Neu soit 东 软 圆国新健康 AI+ 医疗发展现状分析 1.1AI for 医疗健康行业政策 1.2AI for 医疗健康产品拿证情况 1.3AI for 医疗健康在医疗机构以及医药企业中的发展情况 1.4AI for 医疗健康应用场景 1.5 AI for 医疗健康企业图谱 AI for 医疗健康发展趋势 3.1 医疗 +AI 将驱动医疗行业迈向诊断、治疗、预防与健康管理的智能化新时代 的需求。 商业化能力 • 商业模式清晰 : Al 医学影像已进入 成熟期 , 商业化模式如软件即服务 (saas) 模式、 软硬件捆绑销售 等已广泛应用于医院和医疗机构 , 医院支付意愿高。 • 产品多样化 : Al 医学影像产品已从 最初的肺结节、 眼科类产品扩展到 多品类 , 覆盖 CT 、 MRI 、超声 等多 种模态

DeepSeek 等大模型对于 AI 医疗的意义 1.1 AI 医疗的意义 全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久，且日益尖锐，成为驱动 技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长:世界权威机构 WTW 预测，至 2025 年全球医疗成本增速将飙升至 10.4%，亚太地区更将突破惊人的 12.3%。这 不仅是一个简单的数字，背后折射出多重复杂因素的交织。2）老龄化社会加剧系 统性压力：预计到 给明显不足，价格居高不下。5）医疗人才培养周期长且流动性差:培养一名合格的 医生需要漫长的时间和高昂的成本，而医护人员的地域流动性较差，不愿到基层或 偏远地区工作。6）基层医疗体系建设滞后:基层医疗机构基础设施薄弱、设备落后、 服务能力有限，难以满足居民的基本医疗需求。 图1：AI 赋能核心医疗 资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域。医疗领域也 医疗，即人工智能在 医疗领域的应用，主要包括人工智能辅助诊断、治疗、康复等方面。随着深度学习、 大数据、物联网等技术的快速发展，AI 医疗逐渐从概念走向实际应用。目前，AI 医疗已经在国内外多个医疗机构得到实际应用，并取得了显著的成效。 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 4 图2：AI 赋能医疗服务众多环节

........................................................................................... 83 相关机构介绍 ................................................................................................ 新的中国技术 体系。 教育作为一个特殊的行业，在信创中起着非常独特的作用。首先，教育机构 本身也是信创的用户，不管是智慧教学、智慧科研、智慧校园和智慧管理，教育 机构的数字化建设本身也是信创的应用阵地。教育的数字化转型需要实现基于信 创技术体系的数字化转型。其次，信创工作需要大量的人才，而教育机构是信创 人才供给的主要来源。为深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展 战略，教育系统陆续推出教育信息化 战略，教育系统陆续推出教育信息化 2.0 计划、新工科建设计划、卓越工程师培 养计划、高技能人才培养计划等具体措施，推进教育信息化和产业人才的培养。 教育机构需要将信创教育（也就是基于信创技术体系的计算机相关教育）纳入其 教育体系，从而为培养大批信创技术体系的 CPU、操作系统、数据库及各种应用 型人才。第三，以云计算、大数据、移动互联网、物联网等为代表的新一代信息 技术，带来新的架构模式和技

的全面优化 01 Contents 目录 一、智能驱动的医疗健康生态系统概述 1.1 系统性：从单一功能向生态网络演进 1.2 动态性：从静态知识库向自我进化机制升级 1.3 协同性：从机构独立向跨领域共生转变 二、数据整合与智能分析 2.1 医疗健康生态数据采集 2.2 数据预处理与特征提取 2.3 多模态数据融合 2.4 数据智能分析 三、智能决策支持 3.1 传统 系。 这一生态系统不仅涵盖传统的医疗服务，还延伸到预防、保健、康复、药品、保险等多个领域，形成一个全链条、全周期的健康管理闭环，实现全生命周期覆盖（从 疾病预防到康复管理）、多主体协同联动（医疗机构、药企、保险、社区等）、个性化服务输出（基于用户画像的精准干预）。其核心目标是通过智能化手段提升医疗服 务的效率、质量和可及性，优化资源配置，降低医疗成本，提供以患者为中心的普惠化、个性化、精准化 实时更新模型，而无需重新训练整个模型，适用于实时健康监测、动态疾病预测等场景。（2）联邦学习（Federated Learning）。在保护患者隐私的前提下，实现分布式医疗数据的协同学习，适用于跨机构医疗数据共享、联合 疾病预测等场景。（3）知识图谱的动态更新。通过图神经网络（GNN）等技术，实现医学知识图谱的自动扩 展和更新，适用于智能诊断、药物相互作用查询等场景。（4）强化学习（Reinforcement

敬请阅读末页的重要说明 8 行业深度报告 时间 部门 政策 相关内容 2018 年 4 月 国务院 《关于促进互联网+医疗 健康发展的意见》 鼓励医疗机构借助人工智能手段，面向基层提供远程会诊、 远程心电诊断、远程影像诊断等服务；研发基于 AI 的临床 诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多 学科会诊多场景应用 2017 年 12 余条医学 知识、覆盖超过 2700 种疾病和近 4000 个检验项目，总训练次数高达 10 亿次，相继在安徽省立医院、深圳罗湖医院和平阴县人民医院等多家医疗 机构上线使用。2021 年，润达慧检-人工智能解读检验报告系统上线，为 B 端医疗机构及 C 端患者提供智能化解读检验报告服务；2022 年，与华山 医院，第牛上海健康科技合作共同开展“基于脑脊液多组学的人工智能辅 助诊断在中枢神经系统疾病的应用”项目；2023 等人工智能辅助诊断产品；2022 年，公司 联合解放军总医院第一医学中心开发国内首个基于 AI 技术的 CNS 炎性脱 髓鞘疾病数据库平台 x-MedFinder CNS Database；2023 年，上线面向医 疗机构的检测数字化服务平台“迪安智检”，助力检测服务更加智能。 图 12：迪安智慧病理整体解决方案 图 13：医策科技 AI 产品及服务 资料来源：迪安诊断公众号、招商证券

1、扫描方式：逐行扫描 2、输出帧率：30fps 3、摄像元件：1/3 " 4、有效像素：1920（H）×1080（V） 5、最低照度：0.3Lux 6、通讯方式：RJ-45，支持POE供电 7、提供权威机构检测通过的产品无故障运行时间MTBF＞60000小时检测报告复印件 。 1) 采用B/S架构设计，支持通用浏览器进行远程访问进行管理； 2) 采用图像识别定位分析技术，智能识别教学行为，根据预设的跟踪分析逻辑触发跟 6、支持双POE供电，提供具有CMA或CAL或CNAS标志的第三方权威机构（如国家电 子信息产品质量监督检验中心、国家无线电监测中心检测中心、信息产业数据通信产 品质量监督检验中心）出具的检测报告复印件。 7、支持802.3at/802.3af/本地DC48V电源三种供电模式 8、内置固化蓝牙模块 9、以太网上联端口支持物联网外扩，提供具有CMA或CAL或CNAS标志的第三方权威 机构（如国家电子信息产品质量监督检验中心、国家无线电监测中心检测中心、信息 方权威机构（如国家电子信息产品质量监 督检验中心、国家无线电监测中心检测中心、信息产业数据通信产品质量监督检验中 心）出具的检测报告复印件。 11、不少于一个全尺寸USB接口、防护等级IP41、设备电磁辐射对人体安全，满足 Council Recommendation 1999/519/EC Annex II 的相关要求，最大SAR-10g值不高 于2.0W/kg，提供第三方测试机构的SAR测试报告证明

颁布时间 主要内容 《关于促进“互联网+医疗 健康”发展的意见》 国务院办公厅 2018 年 4 月 鼓励医疗联合体内上级医疗机构借助人工智能等技术手段，面向基层提 供远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等服务，促进医疗联合体内 医疗机构间检查检验结果实时查阅、互认共享。 《关于深入开展“互联网+ 医疗健康”便民惠民活动 的通知》 卫健委、国家中 医药管理局 2018 《关于推进新冠肺炎疫情 防控期间开展“互联网+” 医保服务的指导意见》 医保局、卫健委 2020 年 2 月 经卫生健康行政部门批准设置的互联网医院，或经批准开展互联网诊疗 活动的医疗保障定点医疗机构，为参保人员提供的常见病、慢性病“互 联网+”复诊服务可纳入医疗保险基金支付范围。 《关于“十四五”全民医 疗保障规划的通知》 国务院办公厅 2021 年 9 月 完善“互联网+医疗 元，其他变动成本 22.69 元。当前，上海市市级医院现行普通门诊诊察费为 25 元，低于线上医疗 诊察总成本 10.02 元，但高于其变动成本 2.31 元。如采用现行价格作为线上医 疗诊察项目进行定价，医疗机构亏损较为严重；如按测算成本定价，则与现行价 格偏离较大，患者难以接受。 增“效果”→提高患者付费意愿： ◼ 患者对线上问诊的首要需求是精准就医、解决疾病困扰，其次是感受灵活就 医带来的便利

月以来，凭借开源以及高性价比等特征，有道、好未来等诸多教育企业宣布 迅速接入 DeepSeekR1 系统。 模型开源，对教育垂直领域企业而言具有可得性。DeepSeek-R1 模型的开源属性 为企业提供了高度灵活的技术底座。教育机构可基于开源代码定制学科知识库、 教学场景交互逻辑，例如开发数学解题的分步骤解答框架。 轻量化架构适配企业低成本训练及本地部署。DeepSeek 通过可验证奖励的 GPRO、 多头注意力机制以及 DualPipe 等，基于学习行为数据持续训练模 型（如半衰期回归算法优化记忆曲线），实现个性化学习路径的精准匹配；其三， 以 A/B 测试机制驱动产品进化，围绕留存率、转化率、续班率等进行产品升级。 免费课程引流策略。教培机构一直有低价引流课的打法，在 AI 助力降本下，引流 课可以更低的价格打开更广阔的流量入口，探索"免费内容获客-分层产品变现" 的飞轮模型，通过设计降低学习门槛，以高频互动建立用户习惯，再利用增值服 相关的业务： 1）智能硬件设备 “双减”后教育智能硬件作为合规的教育资源获取路径，需求爆发性增长。“双 减”后学生及家长对优质学科课外教育产品的需求并为减少，教育智能硬件作为 合规产品，成为好未来等一众教培机构转型布局的方向。在此情况下消费教育硬 件市场规模在 2021 年实现爆发增长，当年增速近 40%至 353 亿元规模。2024 年， 中国学习平板市场全渠道销量为 592.3 万台，同比 2023 年增长

教学测评练各环节均可基于平板或笔记本电脑开展，数字化水平领先。校外的硬件应用则作为学习补 充手段，以素质教育品类为主，强调寓教于乐和科技体验。 • 2024年中国教育智能硬件市场规模达739亿元，其中校外消费级575亿元，校内机构级164亿元。 • 从产品力来看，在优质内容、大模型刺激下，学习平板的竞争走向标准化和专业化；教育电子纸聚焦 于学练场景焕发新的活力；错题打印机、单词卡等便携类产品通过拓科、拓场景强调高端化与性价比； 系化内容缺乏、交互体验差等关键制约因素。 • 从渠道力来看，消费级渠道获知来源多元，但购买渠道集中，各渠道特色及不同品类青睐差异鲜明。 同时，运营商作为创新渠道可深化市场教育，OMO模式可进一步发挥本地资源优势。作为机构级渠 道的公立学校进校流程复杂，政企共同青睐区域集采模式。 • 从模式力来看，传统商业模式中，仍以软硬功能、内容资源等一次售卖为主，增值服务模式尚未发力 但未来可期。AI智习室作为创新模式，通 2020 2021 2022 2023 2024e 2025e 2026e 2027e 消费级市场规模（亿） 机构级市场规模（亿） 消费级硬件增速（%） 机构级硬件增速（%） 市场概览—市场规模 校外消费级575亿，校内机构级164亿，预计2027年共计近千亿元 就校外消费级产品而言，教培机构的入局为学习平板带来新的增量，学练机为教育电子纸带来新的想象空间，听力宝作为儿童专属 便携设备成为市场黑马

丰富，但存在行业经验不足的问题，目前更多的情况是药企/CRO、AI Biotech 和互联网公司开展更多的合作，取长补短共同推进 AI 药物的研发。产业链下游 是 AI 制药需求方，包括药企、CRO 公司和科研机构等，中游企业根据需求向它 们交付运算完成的药物分子结构。 图 6：AI 制药产业链结构 资料来源：智药局、公司官网、招商证券 AI 制药行业发展处于早期阶段，行业景气度与投融资金额息息相关。根据 的责任外，本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本公司或关联机构 可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服 务。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突。 本报告版权归本公司所有。本公司保留所有权利。未经本公司事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、 复制、引用或转载，否则，本公司将保留随时追究其法律责任的权利。