ChatGPT絕對是近年來最炸裂的科技新聞，這項堪稱里程碑式的技術有望全面重塑人類社會的現狀，人工智能也被譽為是蒸汽、電力、信息技術后的第四次科技革命。醫(yī)療領域作為深受矚目的前沿科技陣地，自然也廣泛和深入地和“AI+”聯系在了一起，有望乘著人工智能的東風迎來變革時刻。
其實“醫(yī)療+AI”早就不僅僅局限在概念階段，而是在醫(yī)療的多個環(huán)節(jié)均有一些實際落地。具體到A股來說，不但有潤達醫(yī)療（603108）和醫(yī)渡科技（02158）等提供信息化解決方案的廠商，金域醫(yī)學(603882）、安必平（688393）和迪安診斷（300244）等從體外診斷切入的廠商已經在AI輔助病理診斷和院內信息化等方面實現了業(yè)務布局，藥明康德（603259）、恒瑞醫(yī)藥（600276）這樣的CXO和原研藥企也紛紛表示一直在關注和發(fā)展AI技術在新藥研發(fā)等領域的應用場景。
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首先我們需要解答“醫(yī)療+AI”是什么這個問題。 在筆者看來，只要是人工智能技術可以實際觸達，并且實現賦能或者說提高效率的醫(yī)療產業(yè)環(huán)節(jié)，都可以說實現了真正意義上的“醫(yī)療+AI”。 比如在研發(fā)端，AI可以通過介入藥物篩選、輔助設計等階段大大提高研發(fā)效率，降低研發(fā)成本；比如在制造端，AI可以優(yōu)化生產管理流程，加速產品迭代；而在醫(yī)療端，AI輔助影像學診斷早已在宮頸癌等病種上實現了成熟落地。
“醫(yī)療+AI”場景
而目前在醫(yī)療AI這個大概念之下，能有清晰的商業(yè)化落地前景的也就是這么幾個方向。
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其實人工智能在醫(yī)療領域的推廣在政策層面已經喊了六七年了，從2017年的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》到去年的《“十四五”國民健康規(guī)劃》，國務院等發(fā)文機關都提出要把AI和醫(yī)療裝備等行業(yè)結合起來，甚至明確表示要推動符合條件的人工智能產品進入到臨床實驗階段。 受此推動，國內醫(yī)療AI的市場規(guī)模也的確在持續(xù)擴大，2020年總盤子已經有66.25億元了。2020-2025年CAGR39.4%，2025年將突破300億元。接近40%的復合增長率，“醫(yī)療+AI”絕對是一片極具想象空間的沃土。
2019-2025E中國醫(yī)療AI主要應用市場規(guī)模（億元） 來源：艾瑞咨詢、中商產業(yè)研究院，華安證券研究所
而在這幾條細分賽道中，筆者認為病理診斷或許是醫(yī)療AI領域首當其中的一塊“富礦”。 隨著分級診療的口號喊的越來越響亮，基層病理科建設也提上了日程。目前基層醫(yī)療機構往往缺乏病理能力，多采取送檢的形式完成病理診斷。但外送模式局限性太大，只能解決臨時短期的臨床需求，術中檢測等需求難以滿足。那這怎么辦？或許AI輔助下的遠程病理診斷會是一條可行的路。 病理診斷是一種基于圖像信息的診斷方式，近幾年隨著眾多診斷技術手段的推廣和高端設備的投入，診斷數量有了指數級的增長。而在這樣的背景下，國內注冊執(zhí)業(yè)病理醫(yī)生嚴重不足的現狀就變得越發(fā)突出起來。根據衛(wèi)生健康統計年鑒的數字，2022年如果按床位配置要求計算的話，國內需要9.5-19萬病理醫(yī)生，而實際上國內有多少注冊病理醫(yī)生呢？只有2.04萬人，有著數倍的供需缺口。
中國執(zhí)業(yè)（助理）病理醫(yī)師增長情況 來源：中國衛(wèi)生健康統計年鑒,東吳證券研究所
因為病理醫(yī)生培養(yǎng)難度大，短期內數量肯定不會有明顯改善，人工智能輔助閱片技術對國內醫(yī)療機構而言就顯得尤為重要。其實因為病理所占面積一般只有1%一下，所以在傳統病理讀片下，大量精力需要放在“篩陰”上。如今AI輔助病理診斷已能初步實現需求，幫助醫(yī)生大大節(jié)省了時間。甚至同濟醫(yī)院的一項研究還顯示，在良惡性病變鑒別方面，AI模型和病理醫(yī)生的判斷已經差異不大，而且診斷耗時會明顯短于純人工判斷。
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既然應用場景比較清晰，國內不少公司都在爭相布局AI輔助病理診斷。細數醫(yī)療器械許可，近幾年已經有十幾個肺部、心血管和眼底等領域的輔助診斷軟件成功拿證，更多的產品也在臨床和申請階段，競爭格局已經非常熱鬧了。
AI醫(yī)療影像產品三類證拿證情況（截至2023年3月） 來源：國家藥品監(jiān)督管理局網站，東吳證券研究所
比如金域醫(yī)學與華為合作研制的AI輔助宮頸癌篩查模型讀片正確率高達99%，安必平與騰訊共同開發(fā)出的宮頸細胞學人工智能輔助診斷產品也在陸續(xù)進入三甲醫(yī)院等高端渠道。 此外，病理診斷本身也有自動化、標準化、流水線化的趨勢，這也有利于AI落地。能在制片和閱片的過程減少人工干預，樣本一致性提高，提高病理人工智能診斷的準確性。 但這個市場是不是真的像看起來的這么好做呢？其實不然。 目前AI輔助病理診斷相關產品的功能仍然比較有限，且同質化嚴重。雖然準確性有了長足進步，但尚未滿足臨床醫(yī)生們的更多期待。比如，查出結節(jié)的患者往往都很焦慮，AI如何來幫助醫(yī)生更準確地幫助患者了解自身情況？如何確定隨訪要求？這些目前AI仍然給不出答案。 而且入局玩家也越來越多，除了上市公司之外，商湯科技（HK 0020）等一眾人工智能領域數得著的廠商都在試水病理診斷。畢竟這兩年融資環(huán)境不理想，這些公司都太需要真金白銀給投資人一個交代了。 在筆者看來，AI輔助病理診斷仍然需要打通信息孤島，以更強大的算力更充沛的數據量實現更完備的功能，這些都不是單一企業(yè)可以做到的。但畢竟這個賽道已經實現了商業(yè)化的初探，我們有理由期待“醫(yī)療+AI”可以在不遠的將來帶給人類更多的驚喜。
