2024年12月25日,為貫徹落實黨中央、國務院關于開展“人工智能+”行動的決策部署,促進人工智能與醫(yī)學創(chuàng)新深度融合,上海市人民政府辦公廳發(fā)布《上海市發(fā)展醫(yī)學人工智能工作方案(2025—2027年)》。
在政策利好出臺的同時,產(chǎn)業(yè)界也傳出重磅消息。2024年12月27日,邁瑞醫(yī)療與騰訊在北京聯(lián)合發(fā)布了全球首個重癥醫(yī)療大模型——“啟元重癥大模型”。該模型能在5秒內(nèi)回溯整合患者病情、預測趨勢并提供建議,1分鐘內(nèi)生成病歷文檔,同時提供準確率高達95%的重癥知識查詢結果。
“啟元重癥大模型”的應用意義重大,旨在解決臨床痛點,提升診療效率,制定個性化治療方案,被視為“AI+醫(yī)療”在臨床應用的重要標志。
《上海市發(fā)展醫(yī)學人工智能工作方案(2025—2027年)》,從提升創(chuàng)新策源能力等五大方面支持AI在醫(yī)學領域的創(chuàng)新發(fā)展。其中在全領域應用場景中,提及了人工智能與臨床醫(yī)療、中醫(yī)藥、公共衛(wèi)生、醫(yī)療管理、醫(yī)保監(jiān)管多個方面的深度融合,顯示出AI在醫(yī)學領域的眾多應用場景和開發(fā)方向。
針對臨床醫(yī)療,《方案》提出推動大模型深度融合,構建臨床診療輔助決策知識庫,實現(xiàn)全市各級醫(yī)療機構臨床診療輔助決策支持系統(tǒng)應用全覆蓋;基于多模態(tài)大模型開展智能醫(yī)學影像輔助診斷,實現(xiàn)危急值智能預警、增強閱片與精準質控。
此前的2024年11月14日,國家衛(wèi)生健康委員會、國家中醫(yī)藥局及國家疾病預防控制局聯(lián)合發(fā)布了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》,這一標志性文件意在促進醫(yī)療行業(yè)的人工智能(AI)技術創(chuàng)新與應用。
衛(wèi)生部的該文件將人工智能在醫(yī)療領域的應用場景劃分為四大部分,涵蓋了十三個具體類別,列出了共計84個典型應用場景。這些場景包含“人工智能+”醫(yī)療服務管理、基層公共衛(wèi)生服務、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及醫(yī)學教學科研等多個維度,顯示出AI在提升醫(yī)療服務質量與效率方面的巨大潛力。例如,在醫(yī)療服務管理方面,指引明確提到AI可以應用于患者管理、藥品管理以及醫(yī)保管理等關鍵環(huán)節(jié),通過智能化系統(tǒng)提升管理效率、減少人力成本。
再早之前,江西和河南等地也相繼推出相關政策。
2024年10月25日,江西省印發(fā)了類似文件。其中關于醫(yī)療健康領域的重點任務中,提出加強基層人工智能輔助智慧醫(yī)療系統(tǒng)推廣運用,為基層醫(yī)生提供人工智能全科輔助診療、治療方案推薦及合理用藥等服務。
2024年10月29日,河南省發(fā)布的相關規(guī)劃,也重點提到發(fā)展人工智能+醫(yī)療領域。重點發(fā)展智能醫(yī)療、智能醫(yī)藥、智能中醫(yī)藥管理、智能健康管理等應用場景,依托省內(nèi)醫(yī)療領域科研機構和醫(yī)院,推進智能醫(yī)學研究設施建設,搭建醫(yī)療健康行業(yè)人工智能模型平臺。
在醫(yī)院的眾多科室中,ICU重癥監(jiān)護室痛點明顯。一方面,每個病床旁都有多種醫(yī)療設備,臨床數(shù)據(jù)量大、維度多、解讀難。醫(yī)生面對多維度、連續(xù)變化的大量數(shù)據(jù),需要深厚的專業(yè)知識和豐富的臨床經(jīng)驗才能準確診斷和精準用藥。另一方面,ICU中患者的病情都特別危重,病情變化快,不但對醫(yī)生的臨床經(jīng)驗、治療水平要求很高,而且每天醫(yī)生書寫病歷和病程記錄、護士整理護理記錄都要花費大量時間,對醫(yī)護人員的精力和體能消耗很大。
針對ICU的諸多臨床痛點,啟元重癥大模型整合患者數(shù)據(jù),打造重癥患者數(shù)字孿生,將患者實時病情變化和患者病情概覽總結等臨床精煉總結后的專業(yè)信息,對患者畫像進行深度分析,再通過大模型本身的能力進行學習,從而實現(xiàn)四大核心功能——重癥知識查詢、病情問答、建議生成和病歷撰寫。
此模型不僅顯著提升了醫(yī)生處理大量連續(xù)變化的臨床數(shù)據(jù)的效率,還能讓醫(yī)護人員花在數(shù)據(jù)記錄和解讀、病例和病程撰寫的時間大大減少,從繁重的文字工作中解放出來,讓醫(yī)療回歸醫(yī)療本身。
邁瑞醫(yī)療在投資者關系記錄中透露,該重癥大模型已在國內(nèi)頂尖醫(yī)院測試并推進落地,相信將會帶領醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化發(fā)展迸發(fā)出更大的潛力。
事實上,邁瑞醫(yī)療與騰訊的合作已近十年,此前雙方在體外診斷領域共同研發(fā)了“全自動外周血細胞形態(tài)學分析儀”。
這款產(chǎn)品成為國內(nèi)體外診斷行業(yè)首個進入三類創(chuàng)新醫(yī)療器械特別審查程序的AI類產(chǎn)品,也打破了閱片機市場僅有一家進口品牌“獨大”的局面。通過應用大規(guī)模的AI閱片,可以將醫(yī)生的平均閱片時間從25-30分鐘大幅縮短至半分鐘,能夠有效地解決過去檢驗科血液樣本鏡檢率不高的問題。閱片機自2023年上市以來的銷量,已經(jīng)超過了競爭對手過去十年累計的銷量,目前已在全球400多家醫(yī)院完成裝機。
對于未來布局,邁瑞醫(yī)療與騰訊公司還將攜手探索大模型在急診、麻醉科、影像科、檢驗科等臨床科室的應用,為輔助診斷、報告生成和審核、臨床案例及知識檢索、教學質控等潛在應用場景帶來革新。
邁瑞醫(yī)療作為國產(chǎn)器械龍頭,2024年前三季度實現(xiàn)營收294.8億元,同比增長7.8%,凈利潤106.4億元,同比增長8.2%,扣非凈利潤104.4億元,同比增長7.8%。公司繼續(xù)保證高研發(fā)投入,2024年前三季度研發(fā)投入達28.4億元,營收占比達9.6%,且產(chǎn)品不斷豐富,持續(xù)創(chuàng)新迭代,尤其在高端領域不斷實現(xiàn)突破。
財信證券發(fā)布研報認為,邁瑞醫(yī)療持續(xù)以客戶需求為導向,通過自主研發(fā)和技術創(chuàng)新,不斷強化公司的核心競爭力及盈利能力,考慮到公司主營業(yè)務發(fā)展態(tài)勢良好,公司可憑借較強的創(chuàng)新力、較高的性價比,快速搶占市場,業(yè)績有望迎來新一輪增長。
在重癥醫(yī)療領域以外,國內(nèi)“醫(yī)學影像+AI”也已經(jīng)取得重大進展。根據(jù)弗若斯特沙利文統(tǒng)計,截至2024年6月,中國已有92款人工智能醫(yī)學影像輔助診斷軟件獲批NMPA三類醫(yī)療器械證。
東方財富證券認為,院端診療需求的增加、醫(yī)療數(shù)據(jù)大量積累與我國優(yōu)質醫(yī)療資源不足且分配不均的矛盾推動AI醫(yī)學影像行業(yè)快速發(fā)展,多種政策的出臺也將進一步推動中國AI醫(yī)學影像行業(yè)的發(fā)展。
根據(jù)火石創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)中心,2021年中國醫(yī)學影像設備市場規(guī)模954億元,預計2026年將增至1486億元,年均復合增長率9.3%。其中AI醫(yī)學影像市場規(guī)模8.2億元,預計2025年增至137.6億元,復合增長率將達102.4%。AI醫(yī)療影像能夠廣泛應用于醫(yī)院、社區(qū)診所、影像中心、體檢中心等,主要進行圖像重建、腦疾病診斷、傷鑒定等。
包括邁瑞醫(yī)療在內(nèi)的國產(chǎn)醫(yī)學影像廠商,都在積極布局AI賦能。邁瑞醫(yī)療以“三瑞”數(shù)智化生態(tài)系統(tǒng)為核心,與騰訊合作發(fā)力超聲AI與云服務;聯(lián)影醫(yī)療推出uAI智能系列,與盈康生命攜手打造醫(yī)療智能生態(tài);東軟集團通過智慧醫(yī)學影像數(shù)據(jù)平臺(N-VNA)和MDaaS平臺,與百度、英特爾等合作推進AI產(chǎn)品的生態(tài)建設;萬東醫(yī)療開發(fā)萬里云智慧醫(yī)學影像平臺,專注基層醫(yī)療的智能化影像服務;開立醫(yī)療與DiA合作,推出“鳳眼S-Fetus”超聲AI系統(tǒng);祥生醫(yī)療依托SonoAI平臺提升超聲診斷能力;澳華內(nèi)鏡研發(fā)“澳小寶”內(nèi)鏡智能輔助診斷系統(tǒng)等。
除了醫(yī)學影像領域以外,中郵證券認為,隨著政策支持力度的加大和算力水平的提升,未來AI會在藥物研發(fā)、患者診療、醫(yī)院管理等多領域發(fā)揮作用,具備廣闊的開發(fā)和應用前景。
比如,AI技術在新藥研發(fā)領域中的應用推動行業(yè)快速變革,涉及靶點發(fā)現(xiàn)、蛋白質結構預測、化合物篩選、ADMET特性預測等多個關鍵環(huán)節(jié),有望縮短藥物研發(fā)周期,降低成本,提高研發(fā)成功率。
CRO藥物研發(fā)外包公司的AI技術應用正逐步深化。維亞生物建立縱向AI應用技術平臺加速先導化合物發(fā)現(xiàn);泓博醫(yī)藥持續(xù)推進PR-GPT多模態(tài)大型語言模型的應用;成都先導依托DNA編碼化合物庫技術與AI技術結合,優(yōu)化苗頭化合物的識別過程。