一、政策驅(qū)動行業(yè)向好，AI 全面賦能醫(yī)藥健康領(lǐng)域
在《超越想象的 GPT 醫(yī)療》一書開篇中描繪了一個虛構(gòu)場景，面對患者病情突 然惡化，醫(yī)學(xué)住院實習(xí)生克里斯騰·陳通過和 GPT-4 對話，完成了對患者的救 治、得到了心理安慰、并為患者向保險公司申請了授權(quán)，后續(xù)在查房中，還為 腫瘤復(fù)發(fā)患者尋找合適的臨床試驗。生動的描述，讓人切實感受到了 AI 為醫(yī)療 行業(yè)帶來的想象空間。
的臨床試驗。生動的描述，讓人切實感受到了 AI 為醫(yī)療 行業(yè)帶來的想象空間。
ChatGPT 為核心的生成式 AI 爆火，再次引發(fā)全球?qū)τ谌斯ぶ悄艿年P(guān)注，我們 認為 AI 將為包括醫(yī)藥行業(yè)在內(nèi)的各個領(lǐng)域帶來革命性變化。
醫(yī)療 AI 的應(yīng)用起 源于 20 世紀 70 年代，隨著如 GPT-AI 在內(nèi)的人工智能技術(shù)不斷更新迭代，醫(yī) 療 AI 也向著更加智能化發(fā)展。最早的醫(yī)療 AI 應(yīng)用集中于臨床知識庫，但受限 于當時成本高昂和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施有限，并未得到廣泛應(yīng)用。此后隨著機器學(xué) 習(xí)、NLP 等技術(shù)普及，AI 手術(shù)機器人、AI 制藥、CDSS 等應(yīng)用領(lǐng)域逐漸成熟落地，并涌現(xiàn)了如 IBM Watson、DeepMind 等知名醫(yī)療 AI 應(yīng)用系統(tǒng)。
國內(nèi)醫(yī)療 AI 起步較國外晚，但發(fā)展迅速，20 世紀 80 年代我國開始醫(yī)療 AI 的研究，1978 年北京中醫(yī)醫(yī)院開發(fā)了國內(nèi)首個輔助診療系統(tǒng)“關(guān)幼波肝病診療程序”，2010 年以后醫(yī)療 AI 真正在國內(nèi)蓬勃發(fā)展，阿里、百度、騰訊等頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均設(shè) 立醫(yī)療 AI 部門，2023 年生成式 AI 成為新熱點，百度文心一言首個應(yīng)用落地醫(yī) 藥行業(yè)，醫(yī)療 AI 應(yīng)用不斷深入創(chuàng)新。
從市場空間看，全球醫(yī)療 AI 市場規(guī)模超 50 億美元，并將繼續(xù)保持快速增長。 根據(jù) Global Market Insights 報告，2022 年全球醫(yī)療 AI 市場規(guī)模超過 50 億美 元，并預(yù)計將以超過 29%的年均復(fù)合增速增長至 2032 年市 700 億美元。從市 場結(jié)構(gòu)看，藥物發(fā)現(xiàn)和醫(yī)學(xué)影像是 AI 應(yīng)用最廣的兩個領(lǐng)域，合計占比超過 50%， 隨著制藥工業(yè)發(fā)展和 AI 技術(shù)迭代，預(yù)計 2032 年 AI 藥物研發(fā)市場規(guī)模將超過 205 億美元。
中國市場起步較晚，處于高速增長期。根據(jù) IQVIA 數(shù)據(jù)，2021 年中國 AI 醫(yī)療 市場規(guī)模不足 40 億元，主要以智慧病案、信息系統(tǒng)和 CDSS 等應(yīng)用為主，而 在國外較成熟的醫(yī)學(xué)影像和 AI 制藥占比較低。未來 10 年，預(yù)計中國醫(yī)療 AI 市 場空間將以超 30%的復(fù)合增速增長，AI 醫(yī)學(xué)影像（CT、X 光、病理、超聲等） 和 AI 制藥將成為增長最快的細分市場。
政策支持，醫(yī)療 AI 產(chǎn)業(yè)體系逐漸完善。2016 年 3 月，AlphaGo 擊敗李世石成 為 AI 領(lǐng)域的重要里程碑，此后世界各國開始重視 AI 發(fā)展，并發(fā)布符合自身國 情的 AI 扶持政策。美國在 2016 年接連出臺《白宮為人工智能的未來做好準備 的報告》和《美國國家人工智能研究戰(zhàn)略計劃》兩份重量級報告，加速人工智 能在醫(yī)療等各領(lǐng)域的應(yīng)用。中國政府高度重視 AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展， 2017 年國務(wù) 院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》首次將人工智能放在戰(zhàn)略層面進行系統(tǒng)布 局，聚焦 AI 與醫(yī)療等交叉學(xué)科應(yīng)用，隨后各級政府也陸續(xù)出臺多項政策法規(guī)支 持我國醫(yī)療 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展，涉及產(chǎn)業(yè)、人才、審評審批及商業(yè)化等各個維度，逐 漸建立起符合我國現(xiàn)狀的醫(yī)療 AI 產(chǎn)業(yè)體系規(guī)范。
醫(yī)療 AI 技術(shù)經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，應(yīng)用領(lǐng)域百花齊放，我們根據(jù)不同終端用戶，將 醫(yī)療 AI 分為 to 醫(yī)院、to 藥企和 to 個人用戶三大類。其中醫(yī)院作為醫(yī)療行為的 主要發(fā)生場所，AI 應(yīng)用場景豐富、在商業(yè)化落地上亦相對成熟，因此本篇報告 作為招商醫(yī)藥團隊醫(yī)療 AI 系列專題第一篇報告，將重點聚焦 AI 在醫(yī)院端的使 用情況。
關(guān)于 AI 在醫(yī)院端的應(yīng)用，在本文開頭所提到的醫(yī)學(xué)住院實習(xí)生克里斯騰·陳所 經(jīng)歷的虛構(gòu)場景中，也側(cè)面回答了大眾關(guān)注了兩個焦點問題。
關(guān)于 AI 能否承擔醫(yī)療責(zé)任，我們認為仍需要醫(yī)生進行二次確認：“通常， 在取信 GPT-4 的回答之前，他們會先進行二次核查。GPT-4 讓她感覺自己 的能力得到了擴展。相較于僅僅依賴自己的大腦、尚未實現(xiàn)的傳染病會診 承諾或醫(yī)院的電子病歷，她感到更加安心?！?/p>
關(guān)于 AI 是否會替代醫(yī)生，我們認為 AI 將為醫(yī)生帶來效率的提升和幫助實 現(xiàn)更多更有意義的工作的開展：“有了 GPT-4，她就有更多時間督促其他 即將出院的患者關(guān)注預(yù)防性護理的重要性。她將病患的病歷復(fù)制到手機 上……以發(fā)現(xiàn)病患護理計劃中可能存在的漏洞。果不其然，它發(fā)現(xiàn)了一名 逾期未做結(jié)腸鏡檢查的患者、一名膽固醇偏高需使用他汀類藥物治療的患 者，以及一名有高風(fēng)險心臟病但已經(jīng)有 5 年未檢查血脂水平的患者?！?/p>
醫(yī)療 AI 在院內(nèi)應(yīng)用既覆蓋醫(yī)生診療的過程，也包括醫(yī)院信息化建設(shè)。醫(yī)院是醫(yī) 療行為的高頻發(fā)生場所，處于醫(yī)保支付和患者需求的交點，在日常經(jīng)營過程中 產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，是發(fā)展 AI 技術(shù)的基礎(chǔ)。AI 技術(shù)可用于患者診療全過程，覆蓋多 部位、多病種，起到降本增效，提升就醫(yī)體驗、合理配置優(yōu)質(zhì)資源的作用，同 時院內(nèi)信息化建設(shè)也不僅僅只滿足于信息的產(chǎn)生、儲存和交互，而朝著智能化、 一體化趨勢發(fā)展。
二、診前/診斷：智能導(dǎo)診應(yīng)用廣泛，AI 診斷臨床價值高
以 AIGC 為核心的智能導(dǎo)診系統(tǒng)有效提高就診效率，助力個性化醫(yī)療和分級診 療。相比于傳統(tǒng)導(dǎo)診系統(tǒng)，AIGC 技術(shù)交互性更強，通過直接連接醫(yī)院門診數(shù)據(jù)， 運用大數(shù)據(jù)、語言交互與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，為患者精準匹配相應(yīng)就診科室甚至醫(yī) 師，解決臨床“掛錯號，走錯科”問題，滿足個性醫(yī)療需求。對于醫(yī)院來說， 智能導(dǎo)診系統(tǒng)/機器人能減輕醫(yī)護人員的重復(fù)性工作，起到降本增效作用，此外 還可以通過 AI 技術(shù)合理安排門診分級分流，促進醫(yī)療資源有效利用，助力分級 診療政策實施。目前智能導(dǎo)診系統(tǒng)/機器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各級醫(yī)院的門診終端， 助力智慧醫(yī)院建設(shè)，以新疆醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院為例，該院共建設(shè) 6 臺全流 程 AI 智能導(dǎo)診機器人，全流程 AI 智能導(dǎo)診機器人在 2021 年 1 月至 2023 年 4 月期間累計完成交互 139 萬余次，門診充值金額 490 萬余元，應(yīng)用效果明顯。
根據(jù)《中華檢驗醫(yī)學(xué)雜志》文章，臨床決策所需信息有 70%以上來自于檢驗診 斷，檢驗科具有數(shù)據(jù)量龐大，自動化程度高的特點，為 AI 技術(shù)落地創(chuàng)造有利條 件。AI 技術(shù)與檢驗醫(yī)學(xué)結(jié)合具有較高的臨床價值，廣泛應(yīng)用于輔助報告解讀、 推薦檢驗項目、疾病預(yù)測及治療等領(lǐng)域，能極大提高臨床診斷結(jié)果的可靠性和 準確性，AI+診斷也成為目前研究最為火熱的醫(yī)療 AI 應(yīng)用領(lǐng)域之一，包括 AI 檢 驗、AI 醫(yī)療影像等使用場景。
檢驗醫(yī)學(xué)的發(fā)展經(jīng)歷了手工檢驗、半自動化和全自動化檢驗到實驗室流水線多 個時代，隨著實驗室自動化和信息化建設(shè)程度提高，智能化成為檢驗醫(yī)學(xué)學(xué)科 新發(fā)展趨勢?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)平臺，可以實現(xiàn)檢驗實驗室自動采樣，自動轉(zhuǎn) 運，自動質(zhì)控，根據(jù)患者臨床癥狀和歷史檢測信息自動推薦檢驗項目，對檢驗 結(jié)果自動審核與輔助解讀，進行疾病預(yù)測與治療，助力精準醫(yī)療，最終實現(xiàn)無 人值守的智能檢驗實驗室。
病理診斷是大部分疾病尤其是癌癥診斷的“金標準”，但相比于檢驗科、影像科 診斷，病理科診斷流程復(fù)雜、自動化程度低、診斷時間長，“顯微鏡+病理組織 切片”為特點的傳統(tǒng)人工診斷模式工作量大且誤診率高。以人工智能技術(shù)為核 心的智慧病理在病理切片數(shù)字化（數(shù)字病理）基礎(chǔ)上，依托海量數(shù)據(jù)形成的數(shù) 據(jù)集，以深度學(xué)習(xí)技術(shù)找出數(shù)據(jù)集的內(nèi)在共性，對可疑靶區(qū)做出勾畫、渲染， 輔助病理醫(yī)生判讀切片，有效促進診斷效率和質(zhì)量，提升病理行業(yè)數(shù)字化水平。
從供需看，我國病理診斷供給緊張情況預(yù)計長期存在，AI 技術(shù)有望成破局之計。 我國癌癥患者基數(shù)大，呈逐年上升趨勢，病理診斷需求快速上升，但同時國內(nèi) 病理醫(yī)生數(shù)量嚴重不足（根據(jù)安必平年報，截至 2021 年末我國病理醫(yī)生需求量 約為 14.17 萬人，而現(xiàn)有病理醫(yī)生僅 2.1 萬人，缺口高達 12 萬人），病理科在 院內(nèi)重視程度低，優(yōu)秀病理醫(yī)生培養(yǎng)周期長，病理醫(yī)生工作量大，醫(yī)生供給缺 口大，資源分布不均，臨床需求難以滿足。病理 AI 有望成為破局關(guān)鍵，根據(jù)安 必平年報，AI 輔助病理診斷能減少醫(yī)生 65-75%的“篩陰”讀片工作，使得醫(yī) 生可以聚病理科資源不足現(xiàn)狀。焦注意力于關(guān)鍵位點，提升診斷準確率和特異度，可以有效解決目前病理科資源不足現(xiàn)狀。
從市場規(guī)?？?，根據(jù) 2020 年世界病理學(xué)大會報告，病理檢驗市場規(guī)模將從 2019 年 303 億美元增長至 2024 年 444 億美元，CAGR 為 6.1%，而 Markets and Markets 研究顯示，2021 年全球數(shù)字病理市場規(guī)模為 7.36 億元，預(yù)計 2026 年將突破 13.71 億美元，CAGR 為 13.2%，增速快于行業(yè)平均增速。國內(nèi) AI 病理仍處于初級階段，大部分獲批產(chǎn)品為二類證，僅有 91360 公司在 2023 年 3 月獲批國內(nèi)首張宮頸細胞學(xué)領(lǐng)域的 AI 三類醫(yī)療器械注冊證。從應(yīng)用領(lǐng)域看， 企業(yè)在數(shù)據(jù)積累豐富、疾病規(guī)模較大的細胞病理布局較多，而在分子病理和組 織病理領(lǐng)域介入較少，宮頸癌（50%）、乳腺癌（43.8%）和消化道癌是研發(fā)最 多的三類疾病領(lǐng)域。
2.3、AI+醫(yī)療影像：產(chǎn)品獲批加速，新冠肺炎檢測提升認可度
AI 醫(yī)療影像應(yīng)用相對成熟，產(chǎn)品上市數(shù)量較多。AI 醫(yī)療影像將人工智能技術(shù)應(yīng) 用于醫(yī)學(xué)影像診斷，能夠快速、低成本對 CT、MR、DR 和超聲影像圖片精準 診斷，實現(xiàn)對腫瘤、心腦血管疾病和慢性疾病的輔助篩查、輔助評估和輔助診 斷。根據(jù)劉士元教授調(diào)研報告，目前 AI 影像輔助篩查軟件在肺結(jié)節(jié)篩查、冠脈 后處理等科室中應(yīng)用比例較高，其次為腦卒中和肋骨檢測，而在其他科室中的 滲透率仍然較低，未來有較大提升空間。
根據(jù) Global Market Insights 數(shù)據(jù)，全球 AI 醫(yī)療影像市場規(guī)模占醫(yī)療 AI 市場的 25%，僅次于 AI 制藥為第二大細分市場，2021 年全球 AI 醫(yī)療影像市場空間為 15 億美元，預(yù)計將以 30%的復(fù)合增速增長至 2030 年 169 億美元。中國 AI 醫(yī) 療影像起步較晚但發(fā)展迅速，截至 2023 年 3 月，共有 51 款 AI 醫(yī)療影像產(chǎn)品獲 批三類注冊證，涵蓋 CT、MR、DR 等影像設(shè)備，涉及肺部、眼底、心腦血管、 骨科和兒童發(fā)育評估等產(chǎn)品，其中心腦血管疾病篩查產(chǎn)品數(shù)量最多，達到 21 個， 而肝部、乳腺等部位產(chǎn)品仍稀缺。新冠疫情期間，多款 AI 醫(yī)學(xué)影像軟件獲批用 于肺炎病灶的定量分析和療效評價，提升臨床肺炎診斷和治療效率，AI 影像軟 件的認可度得到提升。
三、診中治療：AI 醫(yī)療器械方興未艾，應(yīng)用場景豐富
相較于新興人工智能企業(yè)，本就身處醫(yī)療行業(yè)的公司可以充分發(fā)揮產(chǎn)品力優(yōu)勢， 將 AI 技術(shù)搭載在醫(yī)療器械上，實現(xiàn)診中/治療醫(yī)療器械高端化、數(shù)字化、精準化， AI+診療器械、AI+醫(yī)療機器人等產(chǎn)品為當前熱門細分領(lǐng)域。
AI+診療器械的核心價值在于提升診中/治療的精準化程度，并能夠有效破解地 區(qū)間醫(yī)療資源分配不均、醫(yī)生水平參差不齊的矛盾。根據(jù) Global Info Research 數(shù)據(jù)，全球有 4,000 萬的醫(yī)護人員，但僅有約 2%的醫(yī)護人員掌握超聲技能，大 部分基層醫(yī)生不具備專業(yè)超聲科醫(yī)生的診斷能力，而 AI+超聲診斷系統(tǒng)能夠輔 助基層醫(yī)生順利完成診斷工作。
醫(yī)療機器人已有 30 余年發(fā)展歷史，是醫(yī)療行業(yè)前沿應(yīng)用領(lǐng)域，具有交互性、精 確性和穩(wěn)定性等特點，能有效滿足差異化的臨床需求。根據(jù)應(yīng)用場景不同，AI 醫(yī)療機器人分為手術(shù)機器人、康復(fù)機器人、輔助機器人和服務(wù)機器人，其中康 復(fù)機器人和手術(shù)機器人應(yīng)用最廣，二者合計市場占比近 70%。
手術(shù)機器人屬于三類醫(yī)療器械，技術(shù)壁壘高，是 AI+醫(yī)療機器人領(lǐng)域最具前景 的細分賽道之一，主要包括骨科手術(shù)機器人、血管介入手術(shù)機器人、腔鏡手術(shù) 機器人等。復(fù)健機器人通過與身體器官“協(xié)作”，提升患者康復(fù)質(zhì)量，改善老年 人及殘障人士生活質(zhì)量。
四、醫(yī)院 AI 基建：醫(yī)療信息化建設(shè)持續(xù)推進，智能化趨勢漸顯
受政策監(jiān)管、醫(yī)療協(xié)同和醫(yī)院內(nèi)部精細管理等內(nèi)外因素要求，醫(yī)療信息化建設(shè) 快速發(fā)展。2018 年起，政策層面對醫(yī)療信息化建設(shè)提出強制要求，信息化建設(shè) 納入醫(yī)院考核指標，電子病歷、智慧醫(yī)院服務(wù)和醫(yī)院信息互聯(lián)互通等信息化評 級體系建設(shè)對 AI 賦能醫(yī)院基建提出具體要求，而分級診療、醫(yī)聯(lián)體建設(shè)進一步 凸顯醫(yī)院信息化水平重要性，信息化程度成為衡量醫(yī)療機構(gòu)水平的重要指標； 帶量采購、DGRs/DIP 醫(yī)?？刭M、公立醫(yī)院改革等措施則倒逼醫(yī)院提升內(nèi)部經(jīng) 營和管理效率，降本增效成為醫(yī)院經(jīng)營重要課題。在內(nèi)外因素共同驅(qū)動下，醫(yī) 院信息化建設(shè)投入力度持續(xù)加大，而隨著醫(yī)院經(jīng)營復(fù)雜度提高，智能化成為醫(yī) 療信息化建設(shè)新趨勢。
4.1、AI+智慧藥房：智慧藥房建設(shè)如火如荼，AI 提高藥管效率
智慧藥房是一個軟硬件結(jié)合的智能化藥品管理系統(tǒng)，能實現(xiàn)藥品的自動化存儲、 調(diào)配、傳送和發(fā)放，隨著醫(yī)院藥品品種、數(shù)量迅速增加以及醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量標準 逐步提升，智能化藥品管理系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，成為醫(yī)院降低運營成本、提升運營 效率和服務(wù)質(zhì)量的重要手段。在醫(yī)療物資智能管理系統(tǒng)產(chǎn)品線不斷完善的背景 下，醫(yī)院智慧藥房建設(shè)也從自動化朝著“信息化、智能化”方向發(fā)展，基于深 度學(xué)習(xí)、視覺識別技術(shù)，AI 智慧藥房能夠?qū)崿F(xiàn)智能存儲-智能補藥-智能發(fā)藥-智 能復(fù)核一站式發(fā)藥流程，相比傳統(tǒng)自動發(fā)藥機，能進一步提升發(fā)藥效率和準確 率。
4.2、AI+電子病歷：AI 驅(qū)動智慧病案提升醫(yī)院經(jīng)營效率
院內(nèi)病歷系統(tǒng)經(jīng)歷了手寫病歷、電子病歷到智慧病案三個發(fā)展歷程，手寫病歷 由于效率低、誤差大基本停止使用，電子病歷是醫(yī)院信息化建設(shè)的核心，通過 數(shù)字化的方式獲取、傳輸、儲存、管理和調(diào)取臨床醫(yī)療信息，電子病歷在加強 院內(nèi)信息化管理、消除信息孤島實現(xiàn)區(qū)域醫(yī)療信息共享、加強病歷質(zhì)控等方面 具有重要作用，但在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)錄入，數(shù)據(jù)質(zhì)控等方面仍存在不足，同時傳 統(tǒng)電子病歷數(shù)據(jù)龐雜，在數(shù)據(jù)挖掘和再利用方面效果有限。智慧病案是整合 AI 技術(shù)的升級版電子病歷，利用 NLP 和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù) 據(jù)，同時對診療過程進行全流程數(shù)據(jù)核查和質(zhì)控，將分散化的電子病歷進行規(guī) 范性重構(gòu)，建立單病種數(shù)據(jù)庫，輔助臨床決策。
4.3、AI+醫(yī)院管理/醫(yī)療支付：AI 驅(qū)動醫(yī)院管理向智能化、一體化發(fā)展
醫(yī)管系統(tǒng)是利用數(shù)字化手段對醫(yī)院內(nèi)部運營和業(yè)務(wù)流程進行管理的信息系統(tǒng)， 傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)包括 HIS 系統(tǒng)、CIS 系統(tǒng)等，中國醫(yī)院管理系統(tǒng)建設(shè)始于 20 世 紀 80 年代，隨著人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)的應(yīng)用，醫(yī)院管理逐漸從傳統(tǒng)的數(shù) 字化向智能化發(fā)展。智慧醫(yī)療則是在醫(yī)院傳統(tǒng) HIS 和 CIS 系統(tǒng)基礎(chǔ)上，以人工 智能技術(shù)為核心驅(qū)動，形成的覆蓋臨床診療、科研支持、醫(yī)務(wù)管理、患者服務(wù) 等多個應(yīng)用場景的醫(yī)院綜合性管理系統(tǒng)，包括臨床輔助決策支持系統(tǒng)（CDSS）、 大數(shù)據(jù)科研分析平臺、AI 病歷內(nèi)涵質(zhì)控系統(tǒng)、智能預(yù)問診系統(tǒng)和智能分診系統(tǒng) 等多個模塊，打通衛(wèi)健、醫(yī)院和醫(yī)保信息流通，有效提高醫(yī)院的智能化管理水 平。
醫(yī)療支付是院內(nèi)產(chǎn)生數(shù)據(jù)最多，發(fā)生頻率最高的活動之一，AI 能提升醫(yī)保付費 效率，增強監(jiān)管能力，保障基金安全有效使用。在 DRGs/DIP 付費模式下，人 工智能以患者診療過程中病歷、費用結(jié)算和醫(yī)院進銷存數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對付費行 為進行事前提醒、事中監(jiān)控和事后稽核，對醫(yī)保支付流程進行全面監(jiān)控和評價， 提升醫(yī)保使用效率，促進合理控費。以 DRGs 付費為例，通過 AI 智能分組器、 AI 異常費用預(yù)警和 AI 績效考核等方式，有效提高 DRG 分組準確性，促進費用 合理使用，全面提升醫(yī)院經(jīng)營效率和基金使用效能。在監(jiān)管端，人工智能技術(shù) 克服醫(yī)保審核人力不足等問題，有效增強醫(yī)保監(jiān)管和深度審核能力，AI 賦能讓 醫(yī)保審核縱深到臨床場景，同時達到監(jiān)管和促進診療的目的。
特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請聯(lián)系我們刪除。
凡來源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載需獲授權(quán)。
智慧醫(yī)療網(wǎng) ? 2022 版權(quán)所有 ICP備案號：滬ICP備17004559號-5
