的引入有望提高数据准确度和数 据连续性（智能可穿戴设备进行连续化数据采集，结合患者医院就医数据记 录），提供专业个性化健康服务（AI 医生/护士），并创造更多可能性（脑机 接口提供辅助运动与神经康复帮助，提高残疾病人生活质量等）。 ❑ AI+线下辅助就诊：①AI 辅助门诊能提高患者就诊体验，缩短就医时间（通过 AI 辅助门诊，上海儿童医学中心的患者平均等待时间从约 2 小时减少到 0.38 小时），也减少医生 小时），也减少医生信息录入时间使其能专注于诊断处方。②AI 辅助随访（动 语音电话批量呼叫患者→语音信息实时转换为文本表格→生成报告自动上传 至云端）提高医患沟通深度和有效性。③虚拟护理通过室内传感器、人工智 能和自动文档捕获来支持虚拟入院、虚拟查房和虚拟出院工作流程。④一站 式陪诊帮助患者通过手机完成从预约、导航、排号、就诊、宣教、检查、取 药再到院后随访、复诊提醒整个流程，实现就诊一站式服务。 ❑ 投资建议：我们看好 投资建议：我们看好 AI 赋能健康管理及医疗服务各个环节，对人们日常健康 管理和就诊行为带来颠覆性改变。受限于数据获取，当下应用于患者端的“AI+ 医疗”更多是基于文本生成、信息收集等方式提供服务，尚处早期发展阶段。 随着文心一言和 GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 注已具备一定流量及数据基础、积极引入 AI 模型的互联网医疗企业，例如京 东健康、阿里健康、平安好医生、智云健康、百度灵医智惠、微医、春雨医

计算资源 DeepSeek 极致成本降低，显著降低本地化部署的 成本，极⼤激活本地数据 ⽣态资源 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 市场前景 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 数据资源 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练 和应⽤的重要⽀撑 ⼈才资源 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 算法框架 DeepSeek 会给医药企业带来哪些变化？ • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 多源信息来源 • 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 临床试验 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 供应链 数据驱动的 多渠道营销 多渠道营销 学术化推⼴ 患者服务 • 多重购买渠道 重塑患者流程 13 医保捉襟见肘 • 收⽀失衡加剧，控费

和应⽤的重要⽀撑 数据资源 04 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 ⽣态资源 05 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 ⼈才资源 06 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 单个创新药上市成本 IRR 3.2% 10.1% 2010 2018 ⾏业视⾓：DeepSeek对于医疗体系有那些影响？ • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者 有更多主动权 • “数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，产⽣更多数据 • 个性化诊疗和健康管理 患者 • 电⼦病历和数据管理⾰新 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显

2. 以脏器为目标的诊断取代了以单一病种为目标的诊断，驱动企业基于脏器进行全面 布局。过去，影像 AI 的研发落地常围绕某一特定疾病进行，但影像科医生在阅读 CT、 X 光片时，不会先入为主预设患者的患病情况，而是会逐一确认影像中的每一个细节， 这种辅助模式限制了影像 AI 的价值。如今，影像 AI 企业为实现某个脏器的诊断，必须 将该脏器中的热门病种逐一诊断，进而导致热门病种对应的影像 AI 医疗等企业陆续实现注册准入，还 把机器学习应用于放疗计划制定，这些 AI 始终没有离开放疗这一场景。 2022 年 10 月，强联智创的颅内动脉瘤手术计划软件打破了困境，该软件可用于脑血管 病患者 X 射线血管造影三维体层图像的显示、分割、测量和处理，辅助医生在神经介入 手术时进行动脉瘤弹簧圈栓塞用的微导管路径规划和微导管塑形规划。 随后，部分内置 AI 解决方案的手术导航系统获批进一步扩大了 在冠状动脉疾病的诊疗上，AI 赋能的 CT-FFR 技术崭露头角。这项技术能够迅速分析患 者的 CT 影像，从功能学角度准确评估冠状动脉的狭窄程度及其潜在影响。这一突破避 免了传统冠脉造影可能导致的过度治疗或治疗不足，为患者提供了更为精准、个性化的 诊疗方案。 在经皮冠状动脉介入治疗（PCI）阶段，AI 同样发挥着重要作用。它不仅能够自动分析 冠状动脉 CTA 等心脏影像数据，快速准确地识别出狭窄、斑块等病变部位，从而减少

中成药企业营销数字化转型案例分享 ✓ 中成药企业数字化声量及影响力评价模型 ✓ 样本企业中成药企业表现 ✓ 成功企业案例分享 03. 中成药企业营销数字化转型趋势 ✓ 医生互动趋势 ✓ 患者运营趋势 ✓ 业务团队客户管理趋势 中成药企业市场现状 2.6% 4.1% 5.3% 6.2% 7.2% 39.7% 40.9% 37.5% 40.0% 36.7% 7.9% 9.0% 7 内容生成 客户画像 内容标签 直播平台 通过实时学术研讨，建立循证医 学话语权，影响临床决策路径 公域投放 • 以“强曝光”内容（如网红 医生科普、条漫、朋友圈海 报）全方位提升患者认知 • 以“强信任”内容（如权威 医生IP、国家级媒体）抢占 大众健康心智入口 天士力营销数字化转型全景图 门店取药 送货到家 对接线下药店实现引流 互联网医院 CRM 客户资产数字化 公域投放：通过短视频、科普海报/条漫、网红医生等丰富的内容实现全域曝光，效果显著 养护脑健康，唤醒脑活力 现在的患者群体对健康知识的掌握程 度越来越好，在全病程的选择上，都 占据了比较主动的位置， 药企需要公域的方式进行患者教育， 进而加强品牌与患者之间的互动关系。 及早护眼防病变 “以患者为中心”的公域价值营销 内容形式 • 提炼患者的价值利益点 • 形式多样化效赋能线下实现引流 传播方式 • 线上+线下结合的传播形式

点项目中，超过九成的参与者能够在提出咨询请求后的 14 天内获得 专业回复，提高了医疗器械开发效率。2024 年 3 月，美国 FDA 正 式加入“脑机接口协作社区”。该社区的参与方涵盖脑机接口领域 的头部企业、医疗机构、患者团体以及投资方等多方主体，构建形 成“技术验证-审批-商业化”的闭环体系，有助于加速脑机接口技 术从实验室研发到实际应用的转化进程，临床转化的关键环节得以打 通，有效解决监管指导流程缓慢、融资渠道不畅等难题。 脑图谱，全面 呈现了人类大脑的微观结构、复杂的连通性以及各脑区的功能特性， 有助于研究人员与临床医生之间建立沟通的桥梁。法国科学家基于 患者的解剖结构、结构连接以及大脑动力学数据，为药物难治性癫 痫患者定制出个性化大脑计算模型，模型能够精准模拟患者在癫痫 发作期间大脑的异常活动模式，从而为外科手术提供精确的定位依 据，提高手术的成功率与安全性。在人机协同研究方面，“人脑计 划”聚焦于 合，机器人具备记住地点的能力，显著提升其自主导航性能，为未 来智能机器人的发展开辟新路径。在疾病治疗领域，瑞士联邦理工 学院洛桑分校（EPFL）开发出个性化的脊髓刺激模型，使截瘫患者 重新获得站立和行走的能力，为脊髓损伤患者带来希望，也为神经 康复医学的发展做出贡献。 在科研产出方面，欧盟的“人脑计划”成果丰硕，共促成 3137 项出版物问世。其中，发表于《Nature Neuroscience》《Neuron》等

基建的应用，并梳理相关公司。 ❑ 2023 年新出版的《超越想象的 GPT 医疗》开篇描绘了一个虚构场景：面对 患者病情突然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和 GPT-4 对话，完 成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权；后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。 ❑ 一、政策驱动行业向好，AI 全面赋能医药健康领域 在《超越想象的 GPT 医疗》一书开篇中描绘了一个虚构场景，面对患者病情突 然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和 GPT-4 对话，完成了对患者的救 治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权，后续在查房中，还为 肿瘤复发患者寻找合适的临床试验。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医疗 行业带来的想象空间。 图 1：GPT 医疗未来或可做到的医院端应用场景 现更多更有意义的工作的开展：“有了 GPT-4，她就有更多时间督促其他 即将出院的患者关注预防性护理的重要性。她将病患的病历复制到手机 上……以发现病患护理计划中可能存在的漏洞。果不其然，它发现了一名 逾期未做结肠镜检查的患者、一名胆固醇偏高需使用他汀类药物治疗的患 者，以及一名有高风险心脏病但已经有 5 年未检查血脂水平的患者。” 敬请阅读末页的重要说明 9 行业深度报告

范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 DeepSeek 等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之 间，找到合适的平衡点，最终为每一位患者提供更加优质、更加高效、更加人性 化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。 ➢ 催化 AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。AI 医疗的起源可追溯 至 20 世纪 70 速发展正在不断改变我们对健康管理的思维模式与理念，医疗行业人工智能化发 展已是大势所趋，国内外多个大型科技企业高度重视并持续进行技术研发投入， 未来行业发展具有重要潜力。AI 医疗也将更好地服务患者，进一步推动行业的创 新升级，建议关注创业慧康、卫宁健康、东软集团、医渡科技、安必平、久远银 海、医脉通等 AI 医疗领域龙头。 ➢ 风险提示：技术路径变化不确定性；行业竞争加剧；下游开支能力不确定性。 的低成本特性，使得基层医院建立本地化的 AI 诊断系统成为可能，极大提升基层医疗服务能力。 药企研发成 本大幅降低 通过 AI 分子筛选优化，药企研发成本有望降低 30%-50%，加速新药研发进程，降低新药价格，惠及 更多患者。 医疗保险精 算模型迭代 周期缩短 AI 精算模型的应用，可以将迭代周期缩短 60%，更精准地进行风险评估和保费定价，提升医保运营 效率和风险控制能力。 多模态处理 能力突破医

制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 人工智能赋能新药开发，是指在规模化医药数据基础上，运用机器学习、深度学 习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节，包括靶点发现、化合物合成、 化合物筛选到患者招募、临床试验设计等，通过 AI 技术的运用有效解决传统新 药研发痛点，缩短研发周期，提高研发成功率，降低研发成本。根据 DPI 援引英 矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段的 CV、DL 晶型预测 耗时长，筛选合适晶型困难 通过 AI 模拟晶型药物晶型筛选，可在短时间 选出稳定性强的最佳药物晶型 DL、ML 患者招募 招募适合入组患者难度高、周期 长 使用 AI 技术提取患者数据，快速匹配最合适 入组患者，降低临床开发风险 NLP、DL、ML、OCR 临床试验设 计及优化 优化受到局限，效率低 AI 通过机器学习和认知计算能力，从海量靶 但应用价值 较高。AI 在临床阶段应用领域包括：1）患者招募和管理：基于病例信息和疾病 数据，利用 AI 技术精准匹配入组患者；2）临床试验设计与优化：基于过往临床 试验数据，对当前试验方案设计优化；3）药物重定向：基于药物和靶点数据， 加速药物重定位研发，实现老药新用；4）数据整合分析：利用 AI 技术整合分析 数据，并生成相关报告；5）患者和用药依从性检测等。临床阶段作为药物开发 过程中时间和

的“Link”植入式设备已在动物实验与早期临床测试中展示了对运动意图 的高精度解码能力，未来计划将触觉反馈模块整合至其芯片系统，帮助截瘫患者通过意念 操控机械臂并感知物体温度与压力。 Synchron Stentrode™ 血管内 BCI Synchron 通过微创血管介入手术部署电极阵列，已实现患者通过“思维”控制电脑 光标与智能家居设备，其系统支持双向通信，正探索通过颅内电刺激模拟视觉信号以辅助 盲人导航。 2025 年全球感知技术十大趋势预测 13 BrainGate 运动功能重建计划 美国 BrainGate 联盟的临床研究表明，瘫痪患者通过侵入式 BCI 成功控制机械臂完 成复杂任务（如自主饮水），未来拟集成仿生皮肤传感器，使患者同步感知机械手抓握物 体的力度与表面材质。 三、 未来前景与挑战 脑机接口的感知反馈技术将率先在医疗康复（如脊髓损伤、中风复健）、增强现实交 信息，并实现对远程手术机器人的精准操控。医生可以精确地控制手术器械的运动，进行 各种复杂的手术操作，大大提高了医疗救治的时效性与安全性。同时，5G 网络还可以支 持远程医疗会诊，让专家能够及时为偏远地区的患者提供诊断和治疗建议。 Ericsson 工业物联网解决方案 爱立信（Ericsson）在工业自动化和智慧工厂的建设中，通过 5G 网络提供实时数据 采集与反馈服务。在工业生产过程中，各种传感器和设备产生的数据能够实时传输到云端