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

个人三大方向。我们在系列报告（一）《院内场 景丰富，全流程 AI 赋能》中介绍了 AI 在医院端应用的场景，本篇报告则从 C 端需求出发、探讨 AI 将对人们日常健康管理和就诊行为带来的体验与效率双提 升。 ❑ 问诊咨询、辅助就诊、健康管理三大领域尚存大量未被满足需求：有限且分 布不均的医疗资源与持续升级的多层次健康需求之间的矛盾持续升级，互联 网医疗应势而生，并在疫情期间快速积累了流量（截至 2022 年 12 的问题。随着 GPT-4 和“文心一言”模型在医疗领域的商业化渗透，互联网 医疗有望迎来新机遇。 ❑ AI+问诊咨询：线上问诊咨询是对线下诊疗的重要补充，分为健康咨询和线上 问诊。①AI+健康咨询不仅能提高专业度和精准度、也能加强互动性甚至给予 人文关怀，提高“轻问诊”体验。②AI+线上问诊带来“效率”与“效果”的 双重提升，通过诊前 AI 交流及历史健康档案数据提取高效生成精炼准确的主 诉、并通 3 二、AI+线上问诊咨询：提升服务“质”与“效” ....................................................... 5 2.1 AI+健康咨询：加强专业性及互动性 ............................................................. 6 2.2 AI+线上问诊：“效率”与“效果”的双重提升

智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 7 日，国家卫生健康委网站发布《国家卫生健康委办公厅关于在疫情防控 中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》，浙大医学院附属邵逸夫医院联合开 发的智能问诊系统及智能自诊筛查工具被作为范例推广。同时，全国多家公立 医院均接入医疗科技企业提供的智能问诊平台，患者通过人机交互平台进行院 前自诊，医院可以快速收集患者病情信息并快速筛查，实现智能导诊与分诊。 在诊中环节，主要是互联网医院开放的在线诊疗功能，以及 疫情之前，受制于用户对线上医疗情景的接受度以及政策支持力度问题，互联 网医院的发展一直不温不火。而借由此次疫情，政策加大对“互联网+”医疗的支 持，用户对于线上服务的接受度大大增加，医院开通各类线上问诊的进程加快， 涵盖发热门诊以及慢性病等各类科室的复诊。 更重要的是，多地医保局出台在政策，医保支付正式开始覆盖慢性病、常见病 的复诊和续方费用，这将是互联网医院发展过程中的重要里程碑，下图是部分

疾病治疗 疾病治疗 病理检查 病理检查 肝组织病理活检 确诊，肝 癌 医学检验 医学检验 影像检查 影像检查 疾病诊 断 疾病诊 断 问诊 问诊 右上腹疼 痛 食欲不振 乏力等 手术治疗 + 放射治疗 + 举 例 举 例 PIS EMR+CIS 解决方案 建设内容 建设背景 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， 医生结 合自己的判断， 确定下一步治疗计划并循环该过程，最终完成整个治疗过程。 面向智慧医疗—人工智能影像辅助诊断 SLAM 路径规划，动态避障 机器人模块化 SDK 进行应用 开发 面向智慧医疗—智能预问诊 预约挂号后、排队候诊时，利用人工智能技术，智能采集患者病情信息（包括主诉、现病史、既往史、 过敏史等），自动生成电子病历同步给门诊医生，能够节省医生写病历时间，提高患者问诊参与度 智能预问诊知识库 / 模板 病史报告自动生成 引导患者描述病情，疾病画像 面向智慧医疗— AI 移动医生查房

前端软件 平 台 系统 基层社区 健康服务网底机构 普通 人 群 重点人群 疾病人群 居民 院内服务 交互设备 数 据 集 群 服务中心 / 卫 生 院 县域医共体平 台 —远程问诊 远程问诊系统是医共体实 现“下沉优质医疗卫 生 资 源”的核心技术 手 段。 通过远程技术可实现：远 程影像诊断服务、远程检 验检查服务、远程超声诊 断服务、远程心电诊断服 务等。 双 医共体建设目的：医共体扩容、强连接 产品和解决方案介绍（展现层） Part 2 2.3 互联网医院建设 互联网医院架构 互联网医院建设 建设目标：建设医院的“线上 院 区” 通过互联网技术 ， 打通在 线问诊、病历调阅、在线 开方、处方流转、药品配 送等线上 线 下诊疗环节， 提供全面的互联网诊疗服 务，提升医院服务能力和 品牌影响力，建设医院的 “线上 院区 ”。 互联网医院 数 据 互通 …… 管理端 患者 医生 在线问诊、健康咨询 调阅病历数 据 进行线上 诊疗 诊断开方、健康建议 线上 诊疗服务 在线问诊 图文、电话、视频 3 种互动 方式 ； 问诊过程中，医生可调阅患者历史病历； 医生可为为患者开具电子处方、出具诊疗意见。 互动 方式 多种 完整的线上 诊疗服务 完整的线上 诊疗服务 随时随地发起问诊、接诊，更加灵活、方便； 根据 病

24H 的护士服务台人员即使轮班， 但办公与问诊交叉，灵活支配度低。 降本 增效 准确 医疗场景解决方案 人 货 场 问诊 门诊楼 分诊 科室 住院 病房 巡房 病房 出院 病房 引领带路 智能导医 自助筛查 测量体温 送餐送物 心理安抚 宣教巡房 远程视频 大面积范围内 高密度人流量下 筑起第一道防线 第一大应用能力 远程问诊过程中远程测温 候诊休息区，巡检测温 医院出入口，定点测温 后台管理系统 简易智能自诊 权威医疗 H5 接入 加强防范意识 第二大应用能力 多轮疫情咨询 用户 可以扫描机器人端二维码，跳转到手机 端进行 操作 扫码完成自助筛查 专业智能问诊流程 权威医疗平台接入 多种疾病筛查诊断 自助完成简易操作 关键信息上报后台 AI 自助式导医 迎宾 / 导诊 / 咨 询 有助于患者康复 第三大应用能力 语音信号 处理 语音唤醒 次，是一般程度？还是剧烈程度？ 温馨建议您挂号神经内科，找专 家问诊？ 用户问路，机器人引领带路 用户问路，机器人准确回答 行进速度 智能调节 行进过程 避障等待 雷达优化 信息查询搜索 定位技术对接 电子围栏设置 自定义地图配色 三维地图展示 跨楼层路径规划 语音导航 自动绘制热力图 远程视频问诊 远程视频查房 远程视频通话 第五大应用能力 远程操控灵活避障

5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 应用的产品和服务且已备案的模型和算法 数量已达 101 个， 呈逐步上升态势。这些备案的 模型和算法广泛分布于各个领域，为医疗健康行业 的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体 的分布领域如下： · 问诊对话占比 48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 入的血常规数据、医学染色体核型病例图像， CT、MR 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 据及诊断 结果文本数据 ； 此外，还包括中医问诊、医疗设备指导、医药 问答、医保政策 AI 助手、医学科研助手、病历检索 分析、应急救援等生成式模型和应用。 1. 数据来源：国家互联网信息办公室 6 AI 医疗发展支持政策 “ ” 以评促建

政府、医疗机构 应用层 • 远程诊疗系统：预约挂号；在线问诊；远程会 诊；复诊开方；电子报告单查询、诊断 • 健康管理系统：慢病管理；健康档案 • 资金结算系统：医保账户 • 医护患培训系统 • 医养综合服务系统 • 医疗大数据分析系统 平台层 数据层 电子病历数据、检验数据、影 像数据、费用数据、药品流通 数据、移动问诊数据、体检数 据、智能穿戴数据 ... 区域居民健康 与保险公司理赔审核系统将实现数据同步交换 服务，实现电子化的理赔申请及审核，借助银行高效的存管支付系统，实时完成理赔金的转账支付， 降低了运营成本。 4- 远程医疗服务体系 预约挂号 在线问诊 电子报告单查询 远程会诊 … 痛点  医疗机构容纳患者有限  医疗资源分布不均衡  看病难  … 远程医疗服务  实现患者电子病历与签约专家 之间的数据的实时交互 患者 病情获取、疾病监控 慢性病开药、复诊、调理 得到便捷、优质的服务 获取更多疾病指导 挂号、候诊时间长 得不到合理用药指导 得不到慢性病调理指导 疫情常态化 害怕交叉感染 线上续方 线上问诊 线上档案 慢性病处方、结算、物流、配送 闭环管理 医保 准入、监管、结算 平衡医保支出 减少医保资金浪费 保障医保资金使用安全 非法套取医保资金； 过度用药、导致资源浪费 降低医保开支

.................... 17 （3）红外热成像 ..................................................... 18 （4）远程问诊 ....................................................... 18 3 3. 智慧中医在中医治疗领域的应用 ............ 面的望诊，并逐步发展出手诊、目诊、甲诊等适用于人体不同部位的图像诊断方 法，均可基于中医全息分区诊断等理论，通过识别特定全息分区下的疾病特征来 为疾病诊断提供参考，并均有应用产品。  自然语言处理应用于中医问诊和病案文本处理 深度学习中自然语言处理（NLP）技术也得到了快速发展，但存在如中文分 词、语义消歧和语境分析等诸多技术难点，需要大量的语料库、知识库和大规模 的医学术语系统作为基础支撑。所以，在技术成熟度方面总体不如影像诊断。 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 14 在中医诊断领域，NLP 主要用于问诊信息处理，即从大量非结构化中医问 答或者病案文本中自动抽取所蕴含的专业领域信息如术语、实体关系、事件等， 用于智能辨病辨证模型，如 2020 年建立的妇科病证候分类模型准确率为 71.4%。

深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， 医生结 合自己的判断， 确定下一步治疗计划并循环该过程，最终完成整个治疗过程。 01 SLAM 路径规划，动态避障 机器人模块化 SDK 进行应用 开发 03 面向智慧医疗—智能预问诊 预约挂号后、排队候诊时，利用人工智能技术，智能采集患者病情信息（包括主诉、现病史、既往史、 过敏史等），自动生成电子病历同步给门诊医生，能够节省医生写病历时间，提高患者问诊参与度 智能预问诊知识库 / 模板 病史报告自动生成 引导患者描述病情，疾病画像 04 面向智慧医疗— AI 移动医生查房