免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 06 日│中国内地 专题研究 生成式 AI 为问诊、影像、制药等各个医疗健康场景注入新活力 医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率 病例的录入是 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于

检查建议和计划 相似病例查询 辅助生成 治疗建议和计划 l J 医学文献 / 指南解读 科研方向预测 报告匿名化 / 结构化 代码辅助生成 临床科普文生成 赋能临床试验 智能预问诊 智能导诊 / 导医 （体检）报告解读 疾病描述 健康生活智慧管家 健康风险预测 预诊断常见疾病 症状评估 就医指引 就诊服务 实验室结果解读 中医诊疗 用药咨询与指导 洞悉药物相互作用 Healthineers, 2024 D&AYubo Ji 21 结合患者医疗影像和历史健康记录 辅助制定个性化治疗方案 视频理解（如手术视频） 多模态影像报告解读和生成 智能预问诊和常见疾病预诊断 （可处理包含视觉信息的多轮问答） 患者健康监测：结合可穿戴设备数据 和患者视觉体征。 患者助手 医生助手（诊断 + 手术） 图文医疗文献 解读与挖掘 VLLM 报告规范化 术语归一化 影像报告自动 生成 ( 支持多 模态影像数据） 相似病例 / 影像检索 临床文档生成 ( 如临床笔记， EHR) 智能预问诊 智能导诊 健康风险预测 预 诊 断 常 见 疾 病 症状评估 分析穿戴 设备数据 临床科普文生成 跨模态影像生成 稀少疾病 影像生成 基于掩膜自监督 方法快速迭代下 游开发任务

医保 + 商保的打通 + 数据整合与监管能力 + 海量数据分析能力 处方 与 药物（购买 & 配送）的分离、 AI 与 BD 构建创新力 关注分级诊疗能力与跨区域接入能力 + 互联网接入能力 问诊 随访 会诊 & 转诊 处方 复诊 分诊 导诊 诊疗 支付 （医保 & 商 保） 互联网 + 医院 / 医疗机构：闭环 转线下 - 临床 医药 - 配送 更有效的 商业保险 ；容器服务带来灵活度； 具备快速部署和搭建高可用方案的条件，以及数据安全保护； 获得售前和售后技术支持团队的服务，提供解决方案的建议。 典型案例 · 某移动医疗平台 用户是让用户实现“自诊 + 问诊 + 健康管理”的移动医疗平台。 据普华永道预测， 2017 年全球移动医疗市场规模将达到 230 亿美元，中国则有望达到 25 亿美元。从当下格局看来，中国移动医疗市场还有非常广阔的发展空间。让每个

“神经”，涵盖终端设备上的嵌入式 操作系统，以及支撑数据汇聚与智 能分析的云计算平台。 智慧养老产业链的中游主体将上游资源整合为四大核心输出：以可穿戴医疗设备和养老机器人为代表的智能终端 产品，以在线问诊、健康管理为核心的互联网医疗服务，以及集成数据、调度资源的综合运营平台。 智慧养老需求市场 可穿戴医疗设备 智慧养老机器人 互联网医疗服务 智慧养老平台 智慧养老产业链的终端需求来 源于并服务于以居家养老为基 100% 20% 80% 医院互联网应用已 全面普及实名认证， 并广泛推行电子就 医凭证。 门诊辅助 细分项目 覆盖率 当日门诊挂号 复诊挂号 候诊查询/叫号 智能分诊/导诊/预问诊 80% 20% 80% 医院互联网应用已 全面支持线上预约 挂号、缴费及候诊 查询，基本解了门 诊排队拥挤问题。 检验/检查辅助 细分项目 覆盖率 检验报告查看 自助检查项目预约/改期 岛，通过构建个人电子健康档案和智能算法分析，实现从疾病预警到康复管理的全 流程个性化服务，使老年人能够获得"懂我所想，急我所需"的精准医疗关怀；再者， 人工智能技术深度融合医疗场景，AI医生在慢性病管理、用药提醒、初步问诊等领 域承担重要角色，形成"机器处理常规、人力专注复杂"的高效人机协作模式；最后， 服务模式正向"互联网+智慧养老"生态演进，整合医疗机构、社区资源、家庭成员等 多方力量，通过电视、电话、智能终端等多渠道接入，为老年人提供覆盖预防、诊

识管理等领 域。根据面向对象的不同可分为患者、医护、高校、医疗机构及企业角色等；根据临 床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务 等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、 电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医 学研究领域的文献挖掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表 2 人工智能大模型在医疗领域应用的构想架构 3.3 人工智能大模型在智慧医疗全周期的应用 3.3.1 就诊前的应用 大模型不仅可以生成高质量的自然语言文本，还具备强大的问答能力。可以使用 大模型搭建问答系统，回答患者关于挂号问诊、基础医疗知识、健康宣教等方面的问 题，有助于减轻医务人员的负担，提高患者就诊效率。2022 年，Ayers JW 等进行了一 项有关医学问题回答的研究，研究结果表明 ChatGPT 在绝大多方面表现得比执业医生

肤科研及皮肤管理行业提供技术支持 与多场景测肤解决方案。 解决用户面部皮肤问题的医学专业平 台， 目前与上海市皮肤病医院共建的 皮肤专科互联网医院已经获批， 能提 供网上医疗问诊 、线下药品配送等医 疗服务。 目录

医生或健康专家为老年人提供健康服务 ，老年人使用了智能健康检测设备 ，系统将能自动接收检测数据 ， 当健康参数出现异常时， 平台会主动提示 ， 医生将给出健康评估报告、 指导意见或干预调整。 通过系统在线 问诊 功能 ， 医生能与老人更加方便更加密切 地进 行沟通 ，通过本系统 ，实现健康养老大数据的智能分析处理 ， 为老年人提供便捷精准高效的健康养老服务 养老机构 住院就医 采取及时措施 监护人

清洁消毒等任务。到2035年服务机器人有望加 速渗透，市场规模达到44亿美元。 行业痛点 随着人口老龄化和医疗需求增加，医院面临的 压力日益扩大，以下问题也随之凸显： 1. 人流大，患者体验差 • 问诊咨询信息量大：患者对问诊咨询信息 的需求量大，同时对信息的清晰、明确性 也提出了更高要求。 • 医院环境复杂：医院环境庞大，专业术语 复杂，就医流程长，患者需要在多个部门 间奔波，增加了就诊难度和时间成本。

商品管理，商品不足可以设定不同的颜色显示，商品录入支持扫描枪录入，便于与相关合作超市合作； 充值金额可以根据相关发文的规定设定相应的阀值，购物时间也可以根据管理要求设定在固定时间段 内 。 6. 医疗管理 医疗管理包括了问诊管理、发药计划、医疗统计和发药提醒等功能，并配合智能交互终端，实现 在押人员在终端上查询用药信息。系统支持监区处方发药的清单，协助民警整理发药，处方发药可按 计划方式录入，后期每天自动生成当

耗时、易出错、标准 化程度低等问题。AI 辅助病历书写系统的需求分析需从临床流程、 数据整合、合规性三个维度展开。 从临床流程角度，系统需满足以下核心需求：  实时语音转写功能，支持医生在问诊过程中自动生成结构化文 本，转写准确率需达到 95%以上（基于现有医疗语音识别技 术基准测试数据）  智能补全功能，根据患者主诉自动关联既往病史、用药记录等 数据，减少重复录入  关键