医疗AI产业链深度研究

GPT4 医疗息化场景应用

电子病历的生产力解放

当前由医生手动录入医疗息化系统患者电子病历当前医生一边问诊一边手写或在电脑上输入电子病历。虽然一些病历医生可以根据息化系统里面的模板去更改患者息，但是有一些病历较复杂病程较长，医生需要很详细地记录追踪患者的情况，病历可能达上万字，当前在传统医疗息化系统中还是由医生手动记录输入这部分息。

未来接入GPT4以后医生解放了文书工作GPT4可以多模态输入数据并理解梳理息，这也就意味着GPT4大模型可以输入患者和医生的对话并摘取关键息，医生不用边问诊边记录，可以快速耐心询问患者情况，只需要几秒钟，就能自动生成电子病历，然后自动导入当前的医疗息化系统。

应用于病历生成程序

微软旗下Nuance Communications 发布与 OpenAI 的GPT-4 集成的支持语音的医疗病历生成应用程序DAX（ Dragon Ambient eXperience ）。

环境AI与GPT-4技术相结合Dragon AmbienteXperience (DAX) Express 是第一个将会话和环境 AI与 OpenAI 的 GPT-4 的高级推理和自然语言功能相结合的全自动临床文档应用程序。Nuance 的环境 AI 技术旨在通过“倾听”医患就诊并做笔记来自动化临床文档。

几秒钟形成可接入电子病历系统的临床笔记通过添加 GPT-4，DAX Express 可在患者就诊后几秒钟内自动创建草稿临床笔记，以便立即进行临床审查。该解决方案还与电子病历软件紧密集成。

该产品将服务超55万医生和数百医疗系统超过550,000 名医生使用 Nuance 的 Dragon Medical One语音识别解决方案。DAX Express 建立在 2020 年推出的 Dragon Ambient eXperience 解决方案 Nuance的基础上。该解决方案目前部署在数百个医疗系统中。

夏季推出Nuance 医疗保健业务执行副总裁兼总经理戴安娜·诺尔 (Diana Nole) 表示DAX Express 将从今年夏天开始以私人预览的形式提供给特定客户。一旦该测试完成，将普遍提供给所有 Dragon Medical One 和DAX 用户。

为医生提供诊断决策备选

当前CDSS临床辅助决策系统会根据患者症状提供给非常多相关疾病和治疗手段，需要医生靠经验判断当前的CDSS系统可以提供给医生一些相关疾病科普参考，比如患者头痛，CDSS系统就会列出所有引起头痛的常见原因及相关诊疗方法，具体下一步做什么检查进行确诊还是需要靠医生的经验和判断。在时间有限的门诊问诊时间里，医生大部分会根据自己的经验去判断患者下一步需要进一步做CT明确病因或是由于疲劳等产生的头痛。CDSS系统提供的更多是科普和参考的作用。

GPT4可以根据自己整理的患者症状将可能的疾病及相关的诊疗方法排序，成为医生做决策的强力助手，甚至可能提升基层医院的医疗水平根据微软研发和孵化中心副总PeterLee，GPT4经过专业医疗数据训练以后可以根据自己整理的患者病历去根据可能的临床病历情况匹配病人的实际情况，将所有可能出现的场景按照概率大小排序，给予医生一个强有力的决策支撑。如果医疗息化厂商能够提供以往数据去对GPT4进行专项训练，随着它准确性的提高，可以提供每个专病相对准确的患者病因和诊疗方法，降低医生的误诊率，提升基层医院的医疗水平。

对重大传染病实现实时监测预警

当前我国公卫息化领域具有监测突发公共卫生事件需求，数据分析多由各领域专家组完成。通过各地区息互联、各级机构数据填报、网络抓取监测等渠道监测重大传染病情况，并成立专家组定期进行数据分析，研判疫情趋势，给予风险评估，提出建议。

GPT大模型可以在获取数据和数据分析上助力公卫息化效率提升。GPT大模型可以通过插件自动获取社交媒体和网络上的传染病数据及前沿公共卫生报告等，减轻当前做网络监测互联网的程序员的工作压力，并自动形成可视化展示分析，提出建议，减轻专家工作量，提升监测效率，不同于当前定期请专家组做分析，GPT可以实现实时监测分析并生成预警报告。

极大提升全国医保数据系统数据归集整理效率

当前开展数据治理试点，成立专项工作组，每日跟进计划进度，梳理总结工作经验。加快推进各地历史数据上传，做好数据质量监控，持续提升医保数据质量。截至1H22已累计处理数据库表结构和数据字典变更申请4200多次，更新发布质控标准6200余条，累计归集医保数据超5300亿条，月脏数据率由初期的25%下降到目前的15%。医保大数据逐步应用，形成系列数据分析研究报告，为医保宏观分析和政策制定提供数据支撑。

GPT大模型可以抽取医保数据里面的医学实体、属性等关键息，还可以把不标准的医学术语标准化，能够非常高效地处理脏数据，极大降低医保数据的月脏数据率，并且可以根据数据生成可视化分析表，为医保宏观分析提供实时分析，为医保宏观政策制定提供具有时效性的数据支撑。

案例国内医疗企业重点布局

卫宁健康医疗息化龙头，1+X 医疗AI生态全面布局

公司自 2015 年入局医疗健康服务领域，推动互联网医疗和健康云服务等创新业务的发展。

2022年公司正式升级战略为“1+X”战略。“1”为基于统一中台的 WiNEX 系列产品（包括面向医疗机构数字化的 WiNEX、面向医护人员的 WiNEX MY、面向政府及公共卫生数字化 WiNEX Region、面向管理数字化的数据与分析平台 WiNEX DnA）。

开放互联的卫宁数字健康平台 WinDHP构建行业数字基座“+”，汇聚数字化医药健险各方能力，构建出“X”个数字健康应用场景，持续丰富医疗息化生态。

东软集团多领域AI技术积累，接入文心一言生态

成立于 1991 年，在智慧城市、医疗健康、智能汽车互联和企业数字化转型等多领域处于领先地位。不断探索应用云计算、大数据、物联网、 人工智能、区块链等新技术。其中医疗及社保行业收入占比16%。

在医疗息化领域，东软构建 RealOneSuite、CloudOne Suite 和 HealthOne Suite三个整体解决方案。截至 1H22 年，公司服务 600 余家三级医院客户、2,700 余家医疗机构客户、50,000 余家基层医疗卫生机构，承担了30 多个省市的全民健康息化建设。

智慧医保方面，助力全国统一医疗保障息平台全面建成，在 24 个省 200 多个城市的平稳上线。

公司在“大健康”板块构造了东软医疗（为医学影像解决方案及服务）、熙康（云医院平台）、望海（医院运营数据中心）三家创新业务公司。

医渡科技打造业内医疗数据基础设施YiduCore

公司主要业务有大数据平台、生命科学和健康管理平台。大数据平台业务方面，推出了全病种数据库平台，可实现全院自助式创建专病库，协助客户建立了白血病、出凝血疾病、再生障碍性贫血等多个重大血液系统疾病专病库和大型临床研究队列。

生命科学方面，数据分析驱动制药、生物技术、医疗器械及其他临床开发。健康管理板块提供健康管理解决方案、慢病管理服务、商业健康保险及现有全国社会医疗保险的补充保险“惠民保”运营等服务。

医渡科技自主研发的“医疗智能大脑”YiduCore，利用NLP等技术处理经授权的数据，将异构数据高效地转化为可计算、结构化和标准化的数据，并通过深度学习、符号知识推理模型、知识图谱等AI技术产出模型与洞见，已成为业内极具竞争力的医疗智能基础设施。截至2022年9月30日，YiduCore已处理及分析了超过7亿名患者的30多亿份医疗记录，医渡科技向84家中国顶级研究型医院以及29个监管机构和政策制定者提供了解决方案，并已覆盖1,000家医院，其中大部分位于中国一线及二线城市。

平安好医生依托平安集团，AI助力互联网医疗提供更优质服务

平安健康是平安集团管理式医疗模式的重要组成部分。在支付方资源、供应商网络、服务体系和平安生态赋能等方面具备核心竞争优势。打造“管理式医疗+家庭医生会员制+O2O医疗健康服务”的商业模式。

管理式医疗方面，为平安集团综合金融用户提供线上线下一站式、7*24小时不间断的主动式医疗健康服务。通过平安集团触达企业客户，建立以“体检+”和“健管+”为核心的2大解决方案。家庭医生会员制是平安健康商业模式枢纽，协助公司整合医疗健康供给侧资源，完善O2O闭环服务，为用户提供线上线下连续、完整的服务体验。

平安健康致力于人工智能技术的自主研发，打造辅诊平台项目和Skywalking监控技术，为患者提供了高品质、便利化的一站式医疗健康服务。

嘉和美康长期深耕临床医疗息化，电子病历之星

公司长期深耕临床医疗息化领域，重点产品包括电子病历平台、医院数据中心和智慧医疗产品协同应用，全面支撑临床数据深度利用及智慧医疗。

电子病历平台为公司核心产品，分为综合电子病历系统和专科电子病历系统，在国内细分市场连续八年排名第一。嘉和医院数据中心包含集成平台、数据中心和数据应用，打造全院实时全量数据中心，实现院内息互联互通，为医院提供统一对外数据服务窗口。智慧医疗产品以人工智能技术为核心，包括临床辅助决策支持系统（CDSS）、大数据科研分析平台、AI 病历内涵质控系统、智能预问诊系统、智能分诊系统是智慧医疗产品体系的五大核心产品。

万达息智慧医疗布局全面，数据积累深厚

作为公司重要传统业务，智慧医卫涵盖智慧卫健、智慧医保/医药和智慧医疗三个板块。已覆盖全国 30 多个省/自治区/直辖市，120 多个地市，涉及二、三级医疗机构 200 多家，社区卫生服务中心和乡镇卫生院 1000 多家，社区（村）卫生室（站）1 万余家，累计为 6亿多人提供卫生健康和医保服务。

智慧卫健重大项目成功推进，持续拓展地区业务引领市场。协同国寿落地多省市医保和商保息化项目，在25个地市推进支付制度改革。医疗息化项目和智慧医院建设项目稳步进行。2022年上半年，中标河南省儿童医院郑州儿童医院国家儿童区域医疗中心息化建设项目和复旦大学附属儿科医院安徽医院安徽省儿童医院智慧医院建设项目。

山大地纬医疗数据积累+区块链技术

山大地纬是山东大学实际控制企业， 重要战略股东国寿成达和部分山东省国资，其三大传统业务智慧政务、智慧医保医疗、 智能用电等业务板块拥有全国领先的解决方案和影响力，拓展至全国 20 多个省份，为 3.5 亿人提供息化服务。

智慧医保领域，公司致力于构建“服务+治理+协同”的智慧医保运行新模式，已在山东、浙江、深圳等多城市打造一批典型案例; 智慧医疗领域，公司服务覆盖全国近 10 万家医疗机构及 1500 家二级以上医院，已形成了以支付结算为特色的产品体系。智慧医保医疗是公司营收的主要来源，公司 2017 年至 2021 年智慧医保医疗领域收入分别为 0.67 亿、0.91 亿、1.16 亿、2.07 亿、2.88 亿，五年复合增速为 43.9%，2021年占公司营收比重达 45.2%。

公司作为国内领先的“AI+区块链”科技服务商，坚持“产学研用”深度融合，在人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代息技术的创新研究、应用开发方面居于全国领先水平，2021 年，一次性通过可区块链全部 5 项技术专项测评，作为在区块链技术上全国第一批开始开发实用的企业，有望通过数据要素大潮破茧化蝶。

风险提示

1、宏观经济下行风险行业内公司业务与下游政府及医院的战略转型规划关系较为紧密，宏观经济复苏不及预期可能导致医院或政府在大数据、人工智能方面预算缩紧，导致下游景气度提升缓慢，订单复苏不及预期，未来仍存在波动的可能。

2、医疗AI应用市场推广不及预期风险微软加速 AI 商用化进程，国内大厂发力布局，AI 大模型应用于下游细分领域需要投入更多人力成本来做数据训练，下游细分领域计算机厂商可能会存在技术发展不及预期或受限于研发预算的情况，导致 AI 大模型在医疗细分垂直领域应用不及预期。

3、支持医疗AI政策发展落地不及预期风险尽管国家始终在不断拓展落地政策并不断纵深出台医疗息化细分领域的考核和技术应用等政策，但是仍可能出现医疗息化产业政策推进不及预期，各地卫健委、医保局和医院落地政策进度不一致等情况，使得行业整体增速不及预期，使得公司所在市场空间不及预期。

4、行业竞争加剧风险近年来 AI+数据要素+创持续深入推进，大量新的市场竞争者被吸引进入，市场竞争加剧；上市公司凭借资本市场优势，通过业务重组和企业并购等方式在相关领域展开激烈竞争。行业面临市场竞争加剧风险。

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