国金证券2025年08月26日医约健康行业研究买入(维持评)no行业专题研究报告证券研究报告医药组分析师:甘坛换(执业S1130525060003gantanhuan@gjzq.com.cnAH临庆决策支持:商业化加速落地，有望助力行业提质增刻IntelligenceClinicalDecisionSupportSystem,人工智能临床决策支持系统)领域,重点围缘以下问题展开1)AI医疗的发展进程及各细分领域的应用潜力:2)A1医疗发展的底层驱动因素分析:3)从海外案例看A1医疗的临床价值验证。投资逻辑中国AI医疗行业正经历从信息化(2014年前)到互联网化(2014-2020年).再到智化(2021年)6)技术迭代驱动A与医疗深度融合。AI医疗行业规模加速扩张,2019-2023年市场规模自27亿元增至比重由6.%提升至8.6%:预计2028年将达976亿元，占比升至15.4%，渗透率持续提升。AI医疗应用需求验证、模型研发、性能测试、商业化探索四重医学影像诊断、临床决策支持系统(CDSS)因数据整合能力强、技术适配性高。其目前在医疗健康领城的点且目市场潜力较大行业痛点与技术革新。双重驱动AI医疗行业分在需求端。人口老龄化持续加剧,根据联合国标准。我国已经进入"中度老龄化社会"。医疗服务需求持续攀升。在供给端,优质医疗资源集中于头部医院,基层服务能力薄弱。导致资源错配与浪费现象突出。在支付端,医保基金支出增速高干收入春加情性病商担日益加重，控费压力不断增大,优化资源配置成为核心诉求。此外,疾病复杂性高、误诊漏诊风险大，以及医院内部流程繁琐、运营效率低下,进。特别是大模型技术的突破,提升了市场对医疗治疗方案规划与医嘱生成等环节的应用不断深化IBMWatson学习技术构建了丰富的产品矩阵，并与全球顶尖医疗机构合作其发展最终受限于多重困境:技术层面、系统封闭、数据训练不足及临床适配复杂度过致且应用条件苛刻:商业化层面。则因成本高昂与临床价值难以清晰量化,未能建立可持续的商业模式。尽管IBMWatson的商业化未能达到预期,其困境凸显了医生、医院及患者端对AI医疗工具的需求。展望国内AI医疗行业发展,我们持续看好嫌具技术壁垒、落地应用能力以及明确商业化路径的公司。投资建议我们认为,尽管A]辅助诊断的底层需求广阔且明确,但纯粹的技术赋能故事已难以维系企业的长期发展。未来的投资价值将集中于那些能够将前沿技术(大模型能力、数据资产)(提升诊疗效率、优化患者预后、降低医疗成本)的企业。A|医疗已进入商业化加速期,我们持续看好嫌具技术壁垒、落地应用能力以及明确商业化路径的公司,其有望在跨越技术与市场成熟的临界点后,实现规模的快速扩张和盈利能风险提示技术迭代与产品落后风险、数据隐私与政策合规风险、商业化落地与盈利不及预期风险、核心人才流失与技术泄露网险、医疗事故与责任认定风险等。敬请参阅最后一页特别声明
国金证券行业专题研究报告内容目录一、前言:A|技术车新引领医疗领域向智能化、精准化转型…二行业点与技术车新双重驱动A医疗行业发.2医疗行业现有点报.22技术迭代升级，提升市场接党度与使用积极性8海外:从BMWatson早期发展看A医疗临床价值验证…93.1初期产品矩阵丰富，高举高打策略下快速护3.2技术与商业化困墙限制成长10四、投资建议....12风险提示....................图表目录表:A医疗占人工智能行业此壹有望年增图表2:4因表3:A)在医疗健康场录市场游力及成销度有所善回表国内老龄化加刷6岁及以上人口占持续表:找国医行资源供不同等院病使用年有所差图表6:全国共本医疗保险(含生有保险)基金收支情况.图表7:合本疗保险(含生有保险)基金累计结存图表8:因表9:1985-2009年美国医师保险公司协会(PIAA)索赔中提到最多的为误诊(ErrorsinDiagnosis)..7图表10:此前医院运营面临医护工作负担重、医疗服务流程复杂等问题.图表11:各类医疗大模型应用场景提交频次….8表12:202005年医疗大奖型数80表13:S建表14:A1-0S系统与传统日相比更税9表15IBMWatson发展历程....9因表16:1BMWatseon三大核心解决方案.表17:(BM在A医疗方面的市局....10表1:2015年btonNhelth国及客户报道厂表:etw专家治疗方货创区配废在......国表21:IBM代表性AI医疗相关收购….11敬请参阅最后一页特别声明2
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