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1、证 券 研 究 报 告AI医药：智愈未来，技术变革下的生态重塑AI医疗系列二暨GenAI系列深度之62证券分析师：洪依真 A0230519060003 黄忠煌 A0230519110001 刘洋 A0230513050006张静含 A0230522080004 陈烨远 A0230521050001 周文远 A0230518110003 林起贤 A0230519060002 任梦妮 A0230521100005研究支持：陈晴华 A0230123090010 黄俊儒 A02301230700112025.7.14证券研究报告2投资案件投资案件大模型带来核心驱动：AI医疗进入多模态融合和实用化新阶段

2、。1）技术变化带来的应用场景改变：任务端从单点问题解决到微调适配多任务；数据端大量非结构数据、多模态数据可整合利用；交互端通过自然语言对话式降低医疗人员学习成本。2）具备行业经验的第三方厂商具有重要作用：通用模型幻觉率较高，DeepSeek-R1幻觉率达14.3%，在医疗等严肃场景下难符合要求，第三方厂商通过RAG、CoT等技术能够显著降低模型幻觉。应用分化：临床辅诊与药物研发引领商业化，健康管理潜力待释放。临床辅诊基础提效已逐渐成为标配，辅助决策开始加快渗透，AI辅诊系统在三级医院部署率达89%，高复杂决策仍待突破；AI药物研发大幅缩短周期50%+，临床前阶段渗透最深，物理驱动AI和虚拟临床

3、是前沿方向；AI健康管理仍处早期，需突破支付瓶颈和用户习惯，穿戴设备、生态闭环构建是未来突破口。产业和投资格局：海外巨头加快布局，投资热度上升，国内DeepSeek推动渗透。25年微软、OpenAI等加码医疗AI布局，美股相关标的领涨；中国市场以DeepSeek等为代表的开源技术正推动院端部署，同时新智慧医疗评级政策后续催化有望带动院端系统迭代。重点标的：数据壁垒和场景卡位决定价值。1）AI辅助诊断：三甲医院渗透较多，基层依赖政府项目，政策为主要推动力。相关标的：Tempus AI、嘉和美康、卫宁健康、医渡科技、讯飞医疗、润达医疗、金域医学、迪安诊断；2）互联网医疗：主要依赖于医药电商逻辑或保

4、险客户增值服务协同，新冠对在线问诊有所促进但仍不足，未来医保支付接入扩大、医保商保数据互通、C端慢病管理需求上升为主要催化。相关标的：Doximity、Hims&Hers Health、阿里健康、京东健康、平安好医生、医脉通；3）AI制药+AI4S：集中于临床前干实验部分合作及后续药物管线推进里程碑，后续催化看AI临床中渗透、AI原研药临床进展突破及量子计算、自动化机器人实验室等技术突破。AI4S空间广阔但转化周期长，短期回报较难。相关标的：Recursion、晶泰控股。风险提示：AI大模型技术迭代可能不及预期，临床有效证据不足风险，商业化和盈利模式验证难度大风险，政策监管和数据安全风险。xU

5、yXuZhVcZqRpN6MbP8OoMrRtRqNlOqQpQiNmNtObRqQvMxNmPpNNZrQpR主要内容主要内容1.AI医疗趋势：产业和投资热度皆提升2.AI医疗场景渗透：临床辅诊/药物研发/健康管理/AI4S3.AI临床辅诊重要标的4.AI健康管理重要标的5.AI制药+AI4S重要标的证券研究报告数据类型 模型41.1 AI1.1 AI医疗技术趋势：单模态单任务到多模融合医疗技术趋势：单模态单任务到多模融合符号AI与概率模型（1950s-2010)机器学习与深度学习(2010-2016)大模型与生成式AI(2017-)纯结构化数据表格、编码规则编码（IF-THEN等）结构化数

6、据（大数据积累）随机森林SVM非结构化数据影像、文本CNNRNN多模态时序数据Transformer架构训练层规则工程概率参数估计监督学习反向传播预训练SFTRLHF应用EHR患者特征分析医学影像分析CDSS、药物研发、AI4S等疾病风险预测专家系统大模型带来的改变：任务：过去单一问题单点解决，大模型通过海量无标注数据预训练，能够微调适配多任务；数据：过去专注于单模态数据，大量非结构化数据无法利用，大模型能够融合病历文字、医学文献、影像、病理图像等多模态数据整合利用。交互：过去医生上手使用AI学习成本高，大模型的生成式能力让医疗人员能够通过自然语言对话式使用，减少学习成本。资料来源：Three