光大證券：醫(yī)藥/醫(yī)療AI+浪潮漸起

AI助力醫(yī)學影像、藥物研發(fā)等醫(yī)療領域效率提升。圍繞診療全流程，醫(yī)療AI產(chǎn)品面向企業(yè)、個人兩大服務場景。其中，在B端應用的場景主要包括AI醫(yī)學影像、藥物研發(fā)、輔助診斷和疾病預測，在C端應用的場景主要包括在線問診和健康管理。技術成熟度較高的應用領域依次為醫(yī)學影像、藥物研發(fā)，通過AI的賦能，提高了醫(yī)學影像診斷的準確度、縮短了創(chuàng)新藥的研發(fā)周期。

1）AI醫(yī)學影像：提升診療效率和準確率，逐步進入商業(yè)化階段。

AI醫(yī)學影像是輔助診斷的一個分支，是醫(yī)療+AI最為成熟的領域，可適用于超聲、X線、內鏡、CT、MRI（磁共振成像）、眼底影像在內的大部分傳統(tǒng)醫(yī)學圖像手段。AI在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分：①圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；②深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

提升診療效率和準確率，有望解決醫(yī)師數(shù)量不足等行業(yè)痛點。傳統(tǒng)診斷過程是，化驗醫(yī)生使用X光、核磁、超聲等醫(yī)學影像設備生成影像，由主治醫(yī)生基于影像對患者身體情況進行判斷，形成診斷結果。這種方式的缺點在于，影像診斷受醫(yī)生數(shù)量和工作時間限制，醫(yī)生數(shù)量增長遠低于醫(yī)療影像數(shù)量增長，并且影像診斷受醫(yī)生經(jīng)驗等因素影像，存在一定的誤診率。AI影像系統(tǒng)形成輔助診斷建議，可以幫助醫(yī)生提高閱片效率和診斷的準確性，降低誤診率。

AI醫(yī)學影像已進入商業(yè)化階段，臨床應用廣泛。2020年，國家藥品監(jiān)督管理局首次通過人工智能三類器械的審批，這意味著AI影像系統(tǒng)擁有了進入醫(yī)院落地的資質，進入了商業(yè)化階段。目前，獲得國家三類器械審批的AI影像已經(jīng)覆蓋多種常見疾病，包括心腦血管疾病、眼科疾病、肺部疾病、骨科疾病等。其中，肺部影像AI和眼底篩查AI因為患病人群規(guī)模大、數(shù)據(jù)量大、標注難度低成為熱門賽道，多家企業(yè)已有三類醫(yī)療器械證，肺部篩查賽道主要有推想科技、聯(lián)影醫(yī)療、深睿醫(yī)療，眼底篩查領域主要有鷹瞳醫(yī)療、硅基智能、致遠慧圖、微醫(yī)醫(yī)療。

2）AI藥物研發(fā)：提升新藥研發(fā)成功率，即將進入新一輪增長。

與傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式相比，AI藥物研發(fā)具有縮短研發(fā)周期，節(jié)約資金成本，提高成功率，充分利用現(xiàn)有醫(yī)療資源等優(yōu)勢。據(jù)藥時代報道，傳統(tǒng)模式下的藥物研發(fā)在臨床前階段需要4-5年，而基于AI和生物計算的新藥研發(fā)管線平均1-2年就可以完成臨床前藥物研發(fā)，明顯提速。根據(jù)Tech Emergence，AI可以將新藥研發(fā)的成功率從10%提高到14%，可以為生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

據(jù)量子位智庫預測，鑒于目前絕大多數(shù)臨床階段管線處于臨床一期，2023-2024年將出現(xiàn)跨越“死亡之谷”的臨床管線，進一步證明AI技術對新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的顛覆性。2026年，預估將會出現(xiàn)首個上市的AI驅動藥物，AI制藥行業(yè)的經(jīng)濟價值因此得到驗證，政策、產(chǎn)業(yè)、消費市場對于AI驅動藥物的態(tài)度及相關舉措也將清晰，行業(yè)逐漸定型。與此同時，現(xiàn)有的管線及后續(xù)發(fā)展較快的管線，將大批進入臨床，AI制藥的技術價值將得到規(guī)?；炞C。

當前國內外AI制藥市場的主要參與者主要有三類，即大型藥企、AI制藥初創(chuàng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)，其中大型藥企又分為傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)。根據(jù)Deep Pharma Intelligence的數(shù)據(jù)，截止2022年第一季度，全球參與AI藥物研發(fā)的大型藥企超過56家，其中包括逾36家傳統(tǒng)藥企和20家CRO企業(yè)；相關互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)超31家，AI制藥初創(chuàng)企業(yè)超過495家。

AI制藥領域，建議關注成都先導、泓博醫(yī)藥、云南白藥、藥石科技；AI醫(yī)學影像領域，建議關注萬東醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療；AI病理診斷，建議關注九強生物、潤達醫(yī)療、安必平。

本文來源：光大證券研報《醫(yī)藥/醫(yī)療AI+浪潮漸起——醫(yī)藥生物行業(yè)跨市場周報（20230326）》

（本文內容僅供參考，不作為投資依據(jù)，據(jù)此入市，風險自擔）

封面圖片來源：每日經(jīng)濟新聞 劉國梅 攝