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1、證券研究報告|行業深度|計算機 1/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 計算機 報告日期：2025 年 03 月 09 日 AI+醫療醫療:大模型重塑醫療生態大模型重塑醫療生態 行業深度報告行業深度報告 投資要點投資要點 大模型的推理能力和多模態能力持續升級大模型的推理能力和多模態能力持續升級、應用成本不斷應用成本不斷下降下降，驅動醫療機構加驅動醫療機構加速融合速融合 AI 技術。技術。根據根據 DataBridge 的測算，預計至的測算，預計至 2031 年全球生成式年全球生成式 AI 在醫療在醫療保健領域市場規模將達到保健領域市場規模將達到 172 億美元，億美元，2023-2031

2、年期間復合增長率為年期間復合增長率為 32.60%。技術驅動技術驅動 AI 醫療發展，當前進入多模態融合階段醫療發展，當前進入多模態融合階段 AI 在醫療領域的應用歷經了從規則驅動到數據驅動、從單一任務優化到多模態在醫療領域的應用歷經了從規則驅動到數據驅動、從單一任務優化到多模態協同的演變，當前進入到多模態融合階段。協同的演變，當前進入到多模態融合階段。大模型的多模態能力解決了早期 AI醫療存在的信息割裂和數據孤島等問題，大模型通過“預訓練+微調”架構，用統一參數體系處理多模態醫療數據。在臨床應用中，借助多模態技術，AI 可以實現跨模態數據的理解和動態時序建模，使得 AI 診療與醫生的診療水平

3、更加接近。DeepSeek 具有低成本和開源特征，加速在醫療行業滲透具有低成本和開源特征，加速在醫療行業滲透 DeepSeek 作為國產開源大模型的代表，具備高性能、低成本和開源的特征，契合醫療機構對高效和安全的需求，其出現對醫療 AI 領域的技術滲透與商業化落地產生了催化作用：1）DeepSeek 可以快速分析多種類型的醫療數據，幫助醫生梳理復雜病例，給出治療思路和建議。2）DeepSeek 的 API 價格較低，成本下降推動醫療 AI 從頭部醫院試點轉向基層普惠應用。3）DeepSeek 作為開源模型可私有部署，源代碼會更加可控，更契合醫院的安全需求。海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉

4、型海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉型 從海外經驗來看，英偉達、微軟等 AI 巨頭積極布局醫療領域，看好 AI 醫療發展前景，圍繞核心能力通過收購和生態賦能的方式長遠布局。專注于醫療領域的專注于醫療領域的 AI 廠商已經成功實現商業化：廠商已經成功實現商業化：TempusAI 通過數據服務業務和智能化產品支撐營收高增長，2024Q4 單季度營收+35.8%，公司預計 2025 年營收同比+79%；HIMS 利用 AI 為用戶提供遠程個性化解決方案，24Q4 實現 4.81 億美元的營收，同比+95%，訂閱用戶數達到 2.23 萬，同比+172%。在 AI 技術驅動下，訂閱用戶數高速增長。國

5、內國內 AI+醫療公司梳理醫療公司梳理 根據企業的業務基因，國內在 AI 領域布局的廠商主要有三種類型：1）通用大模型廠商，利用底層大模型能力搭建 AI+醫療平臺，為醫療機構賦能；2）擁有數據庫優勢的廠商，為醫療機構和藥企提供數據服務，或基于數據積累訓練垂類模型；3）傳統醫療 IT 公司轉型 AI，將 AI 技術嵌入主營業務，實現存量客戶價值升級。相關標的相關標的 建議關注：1）醫療大數據和大模型開發：科大訊飛、醫渡科技、云知聲、潤達醫療；2）醫療信息化龍頭：創業慧康、東軟集團、衛寧健康、嘉和美康、萬達信息；3）AI 藥物研發：晶泰控股-p。風險提示風險提示 技術落地不及預期、商業化進展不及預

6、期、數據安全風險 行業評級行業評級:看好看好(維持維持)分析師：劉雯蜀分析師：劉雯蜀 執業證書號：S1230523020002 分析師：孫建分析師：孫建 執業證書號：S1230520080006 02180105933 分析師：葉光亮分析師：葉光亮 執業證書號：S1230524080010 分析師：陶韞琦分析師：陶韞琦 執業證書號：S1230524090010 分析師：吳天昊分析師：吳天昊 執業證書號：S1230523120004 研究助理：司清蕊研究助理：司清蕊 相關報告相關報告 1國產化智算一體機助力政企DeepSeek 部署2025.02.18 2AIAgent 元年，企業服務有望最先落

7、地2025.02.16 3 微信接入 DeepSeek，關注騰訊生態、算力及應用 2025.02.16 行業深度 2/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 正文目錄正文目錄 1 大模型技術升級，驅動大模型技術升級，驅動 AI 在醫療場景落地在醫療場景落地.4 1.1 技術驅動 AI 醫療發展，當前進入多模態融合階段.4 1.2 DeepSeek 具有低成本和開源特征，加速在醫療行業滲透.4 1.3 醫療是大模型重要落地場景，AI 醫療市場規模復合增長率超 32%.5 2 海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉型海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉型.6 2.1 英偉達：硬件（GPU）賦能+

8、加速計算平臺（Clara）+生態投資.6 2.4 微軟：發布醫療行業的語音 AI 助手Dragon Copilot.7 2.5 Tempus AI(TEM)：開創精準智能化醫療新篇章.9 2.9 Abridge：電子病歷賽道龍頭，將 LLM 應用于臨床記錄.10 2.6 HIMS：AI+Saas，遠程提供個性化治療方案.11 2.8 Medtronic：AI 融入心血管醫學，助力早期診斷.11 3 國內國內 AI+醫療公司梳理醫療公司梳理.12 3.1 訊飛星火大模型賦能醫療行業應用.12 3.2 云知聲：智能語音行業龍頭廠商布局“山?！贝竽Ｐ?13 3.3 潤達醫療：CDx 良醫小慧，綜合準

9、確性達到 87.74%.14 3.4 醫渡科技：YiduCore+DeepSeek，打造醫渡 AI 醫生助手.15 3.5 創業慧康：BsoftGPT 打造大模型聚合產品.16 3.6 萬達信息：智慧醫療布局全面，覆蓋 30 多個省市.17 3.7 衛寧健康:實踐“Copilot for Everything”行動計劃.18 3.8 嘉和美康：醫療信息集成平臺已正式接入 DeepSeek.18 3.9 東軟集團：東軟醫療健康智能化全系解決方案適配 DeepSeek.19 3.10 晶泰控股-p：量子物理+AI，賦能藥物研發.20 4 投資建議和相關標的投資建議和相關標的.21 5 風險提示風險

10、提示.21 MAnZqQpQvNvMtOpR6M9RbRoMmMsQrMlOmMpMfQnMoMbRrRvMuOoMsRwMnQwO行業深度 3/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖表圖表目目錄錄 圖 1：2023-2031 年全球 AI 醫療市場規模（單位：十億美元）.5 圖 2：2018-2032 年 AI 醫療影像市場規模全（單位：十億美元）.5 圖 3：截至 2023 年底我國行業大模型分布情況.6 圖 4：微軟醫療 Microsoft Cloud for Healthcare 服務功能概覽.8 圖 5：Nuance 發布的 AI 臨床筆記軟件Dragonnt eXperienc

11、e(DAX)Express.8 圖 6：Tempus AI 醫療業務梳理.9 圖 7：Tempus AI 業務結構.10 圖 8：Tempus AI 營業收入及增速.10 圖 9：HIMS 訂閱用戶增長趨勢（2023Q1-2024Q4）.11 圖 10：HIMS 營收增長趨勢（2023Q1-2024Q4）.11 圖 11：美敦力 AI 醫療應用領域概覽.12 圖 12：科大訊飛 AI+醫療應用成效顯著.13 圖 13：2023 年 10 月 24 日科大訊飛正式發布星火醫療大模型.13 圖 14：星火醫療大模型各項指標優于 GPT-4 Turbo.13 圖 15：訊飛曉醫可構建個人數字健康空間

12、.13 圖 16：云知聲 AGI 技術與產業化布局.14 圖 17：良醫小慧應用場景介紹及具體內容.15 圖 18：醫渡科技產品和解決方案.15 圖 19：醫渡科技客戶案例.16 圖 20：BsoftGPT 醫療 AI 大模型平臺.17 圖 21：BsoftGPT 產品界面.17 圖 22：萬達信息智慧醫療服務.17 圖 23：衛寧健康“Copilot for Everything”行動計劃.18 圖 24：WiNEX Copilot 產品架構.18 圖 25：嘉和美康醫療信息集成平臺.19 圖 26：東軟智慧醫療健康信息化整體解決方案.19 圖 27：公司化學合成服務解決方案.20 表 1：

13、國內醫療機構接入 DeepSeek 案例.5 表 2：海外科技公司在 AI 醫療領域的布局.6 表 3：英偉達在 AI 領域的投資布局.7 表 4：AI Scribe 市場主要產品對比分析.11 表 5：云知聲 AI+醫療解決方案矩陣.14 行業深度 4/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1 大模型技術升級，驅動大模型技術升級，驅動 AI 在醫療場景落地在醫療場景落地 近年來，全球大模型技術進入加速進化階段，大模型的推理能力和多模態能力持續升級。與此同時，大模型應用成本不斷降低，開源運動興起，大模型在各領域的應用條件愈發成熟。在醫療領域，大模型技術正在加速落地，單模數據處理正在向多模醫療

14、領域，大模型技術正在加速落地，單模數據處理正在向多模態數據處理轉變，態數據處理轉變，DeepSeek 以低成本和開源的優勢，成為國內醫療機構部署的首選。以低成本和開源的優勢，成為國內醫療機構部署的首選。1.1 技術驅動技術驅動 AI 醫療發展，當前進入多模態融合階段醫療發展，當前進入多模態融合階段 AI 技術在醫療領域的應用歷經了從規則驅動到數據驅動、從單一任務優化到多模態協同的演變，大致可分為以下四個關鍵階段：1）規則驅動與專家系統時代：）規則驅動與專家系統時代：該階段主要是基于人工提煉的醫學規則構建診斷系統，代表性的產品是早期的專家系統（如 MYCIN、INTERNIST-1），通過邏輯推

15、理模擬醫生的臨床決策。2）傳統機器學習與影像識別階段：）傳統機器學習與影像識別階段：該階段主要利用統計學與淺層模型處理結構化醫療數據。代表性技術是 SVM、隨機森林等算法應用于醫學影像分類。3）深度學習與單模態模型階段：）深度學習與單模態模型階段：通過深度神經網絡自主提取特征，實現單模態數據的端到端學習。代表性技術是卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN），AI 技術主要應用于影像診斷和病理輔助。4）大模型與多模態融合時代：）大模型與多模態融合時代：借助 Transformer 架構統一處理跨模態數據，構建“感知-推理-協作”全鏈條能力，主要應用場景是臨床決策支持、藥物研發和遠程醫療。在

16、臨床醫療中，往往需要綜合多源、多模態的數據，進行診斷、預后評估和制定治療方案。大模型的多模態數據處理能力，開啟了大模型的多模態數據處理能力，開啟了 AI 醫療的新篇章醫療的新篇章。早期醫療 AI 多局限于單一任務優化，主要存在信息割裂、解釋性弱和數據孤島等問題：1)信息割裂：如僅憑影像無法判斷腫瘤病理分型；2)傳統 CNN 模型無法像醫生一樣用自然語言解釋診斷依據；3)數據孤島：不同醫院使用的影像格式、病歷系統互不兼容。大模型通過“預訓練大模型通過“預訓練+微調”架構，用統一參數體系處理多模態醫療數據：微調”架構，用統一參數體系處理多模態醫療數據：使用Transformer 架構對不同模態數據

17、（文本、圖像、基因序列）進行向量化編碼，在隱空間實現信息對齊。對比學習（如 CLIP 技術）降低跨模態對齊成本，避免傳統方法需人工標注海量匹配樣本的負擔。在臨床應用中，借助多模態技術，AI 可以實現跨模態數據的理解和動態時序建模。1.2 DeepSeek 具有低成本和開源特征，具有低成本和開源特征，加速在醫療行業滲透加速在醫療行業滲透 DeepSeek 作為國產開源大模型的代表，具備高性能、低成本和開源的特征，契合醫療作為國產開源大模型的代表，具備高性能、低成本和開源的特征，契合醫療機構對高效和安全的需求，其出現對醫療機構對高效和安全的需求，其出現對醫療 AI 領域的技術滲透與商業化落地產生了

18、催化作領域的技術滲透與商業化落地產生了催化作用。用。DeepSeek 將國產大模型的能力帶到了新臺階。在醫療領域，DeepSeek 可以快速分析多種類型的醫療數據，幫助醫生梳理復雜病例，給出治療思路和建議。這種能力在重癥監護室 ICU、急診科、兒科等場景中尤為重要，能夠顯著提升診療效率和準確性。此外，DeepSeek 在藥物研發、影像分析、診斷篩查等多個領域都有所應用，顯示了其在醫療健康領域的廣泛應用潛力。行業深度 5/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 閉源大模型（如 GPT-4）高昂的 API 調用成本與算力需求限制中小醫療機構使用。DeepSeek 的的 API 價格較低，使得醫療機

19、構能夠以較低的成本部署和使用價格較低，使得醫療機構能夠以較低的成本部署和使用 AI技術，成本下降推動醫療技術，成本下降推動醫療 AI 從頭部醫院試點轉向基層普惠應用。從頭部醫院試點轉向基層普惠應用。DeepSeek 輸入價格為每百萬 tokens 0.5 元（緩存命中）/2 元（緩存未命中），輸出價格為每百萬tokens 8 元，這些價格遠低于目前最頂尖的閉源大模型如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。DeepSeek 的代碼是開源的，醫療機構能自由地下載源代碼并且部署到本地。醫療領域的數據和安全較為敏感，云端接入閉源模型可能存在數據安全問題，部署開部署開源模型，源代碼會更

20、加可控，更契合醫院的安全需求。源模型，源代碼會更加可控，更契合醫院的安全需求。國內醫療機構積極擁抱 DeepSeek，目前已有多家醫院宣布完成 DeepSeek 本地化部署。表1：國內醫療機構接入 DeepSeek 案例 應用醫院/機構 應用場景 具體功能 平安好醫生 智能分診與導診 覆蓋 3000+疾病，提供智能分診、導診、輔助咨詢、合理用藥監測服務 四川省人民醫院 全流程智能化服務 1.智能導診（匹配科室與醫生）2.AI 報告解讀（專業術語轉化+健康建議）3.醫生智能助手（診療方案建議）4.病歷質控（自動識別術語錯誤）北京中醫藥大學東方醫院 中醫現代化 部署 DeepSeek+數字人系統，

21、探索中醫診療智能化路徑 湖南省人民醫院 臨床與運營管理 1.與 OA 系統深度融合提升效率 2.參與臨床決策支持、病歷質控、影像分析 康圣友醫（互聯網醫院）就醫流程重塑 實現精準導診、高效問診、智能報告解讀的一站式服務 資料來源：健康咨詢、財聯社、時代財經、浙商證券研究所 1.3 醫療是大模型重要落地場景，醫療是大模型重要落地場景，AI 醫療市場規模復合增長率超醫療市場規模復合增長率超 32%根據根據 Data Bridge 的測算，的測算，預計至預計至 2031 年全球生成式年全球生成式 AI 在醫療保健領域市場規模將在醫療保健領域市場規模將達到達到 172 億美元億美元，2023-2031

22、 年期間復合增長率為年期間復合增長率為 32.60%。Wise Guy Reports 數據顯示，2023 年人工智能在醫學影像市場規模預計為 92.6 億美元，人工智能在醫學影像市場行業預計將從 2024 年的 100.5 億美元增長到 2032 年的192.67 億美元，期間復合增長率為 8.48%左右。圖1：2023-2031 年全球 AI 醫療市場規模（單位：十億美元）圖2：2018-2032 年 AI 醫療影像市場規模全（單位：十億美元）資料來源：Data Bridge，浙商證券研究所 資料來源：Wise Guy Reports，浙商證券研究所 行業深度 6/22 請務必閱讀正文之后

23、的免責條款部分 根據艾瑞咨詢統計，截止 2023 年底，中國行業大模型的個數占比已經超過 8 成。以醫療與金融為首要落地領域，分別占比達到 21.9%與 12.8%，醫療健康場景成為 AI 大模型的重要應用場景。圖3：截至 2023 年底我國行業大模型分布情況 資料來源：艾瑞咨詢，浙商證券研究所 2 海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉型海外：巨頭入場角逐，傳統醫療企業創新轉型 從參與者類型來看，海外從參與者類型來看，海外 AI 醫療玩家主要分為：醫療玩家主要分為：1）AI 巨頭，比如英偉達、微軟，將公司的巨頭，比如英偉達、微軟，將公司的 AI 基礎設施和平臺能力賦能到醫療業務，基礎設施和平

24、臺能力賦能到醫療業務，圍繞核心能力同收購和生態賦能的方式長遠布局；圍繞核心能力同收購和生態賦能的方式長遠布局；2）傳統的醫療傳統的醫療 IT 或或 Saas 企業，將企業，將 AI 能力融入現有業務；能力融入現有業務；3）原生原生 AI 醫療企業，醫療企業，以以 AI 技術為根基，為醫療客戶提供智能化產品，技術為根基，為醫療客戶提供智能化產品，如為制藥企如為制藥企業提供數據服務的業提供數據服務的 Tempus AI、AI 獨角獸獨角獸 Abridge。表2：海外科技公司在 AI 醫療領域的布局 公司 AI 醫療布局 相關業務 微軟 AI 醫療全家桶 保健 AI 模型、Microsoft Fab

25、ric 中的醫療保健數據功能、醫療保健 AI agents 服務。英偉達 投資 VinBrain 等 13 家 AI 醫療企業 AI 醫療影像、AI 生物大模型、AI 蛋白質、AI 小分子藥物 MEDTRONIC AI+心血管醫學 機器人輔助手術平臺、結腸鏡檢查和內窺鏡檢查系統、“智能”胰島素筆。HIMS 個性化治療方案 通過在線流程，為客戶提供定制的治療計劃。Tempus AI 多模態數據庫，個性化治療方案 與拜耳、阿斯利康、GSK 等全球知名制藥企業建立了數據供應合作關系。Abridge AI Scribe（智能記錄）臨床文檔記錄的 AI 產品，能夠通過自動語音識別（ASR）聽寫診療過程，

26、生成符合要求的文檔。VinBrain AI+醫療影像 核心產品 DrAid：智能醫生助手，可以為放射科醫生提供自動胸部 X 光診斷和篩查。資料來源：36KR、投資界、各公司官網、浙商證券研究所 2.1 英偉達：英偉達：硬件（硬件（GPU）賦能）賦能+加速計算平臺（加速計算平臺（Clara）+生態投資生態投資 行業深度 7/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 英偉達通過投資、技術合作與生態系統構建，持續深耕醫療 AI 領域，其戰略核心在于硬件（GPU）賦能、加速計算平臺（Clara）+生態投資的組合模式，目前已形成從藥物研發到臨床診療的全鏈條布局。通過直接投資拓展 AI 醫療版圖：2023

27、年，英偉達成立投資部門 Nventures，重點布局藥物研發、醫學影像分析、基因組學與精準醫療等領域。截至目前至少投資了 13 家 AI 醫療企業，包括 AI 生物大模型獨角獸 Recursion、AI 蛋白質明星公司 Genesis Therapeutics、AI 小分子藥物平臺 lambicTherapeutics。表3：英偉達在 AI 領域的投資布局 時間 公司名稱 輪次 金額 公司成立時間 公司特色 2023/5/15 CHARM Therapeutics 戰略投資 2000 萬美元 2021 年 大分子、技術平臺、人工智能、無成藥性靶點、小分子藥物發現 2023/7/12 Recur

28、sion Pharmaceuticals 增發 5000 萬美元 2013 年 罕見病、技術平臺、臨床研究、人工智能、小分子、藥物發現 2023/8/21 Genesis Therapeutics B 輪 2 億美元 2019 年 對外授權、技術平臺、人工智能、小分子、藥物發現 2023/8/28 Superluminal Medicines 種子輪 3300 萬美元 2023 年 G 蛋白偶聯受體、人工智能、小分子、藥物發現 2023/9/7 Inceptive A 輪 1 億美元 2021 年 大分子、核酸藥物、mRNA 藥物、人工智能、藥物發現 2023/9/14 Generate Bi

29、omedicines C 輪 2.73 億美元 2018 年 技術平臺、人工智能、藥物發現 2023/9/27 Evozyne B 輪 8100 萬美元 2020 年 大分子、人工智能、藥物發現 2023/10/3 Lambic Therapeutics B 輪 1 億美元 2019 年 技術平臺、人工智能、小分子、藥物發現 2023/11/9 Terray Therapeutics 戰略投資 未披露 2018 年 技術平臺、人工智能、小分子、藥物發現 2024/9/18 OctoAI 戰略投資 未披露 2019 年 技術平臺、人工智能、醫療保健 2024/12/5 VinBrain 戰略投資

30、 未披露 2019 年 醫療服務、技術平臺、人工智能 資料來源：拾象、新浪財經、36Kr、浙商證券研究所 以以 Clara 平臺為中心，構建平臺為中心，構建 AI 醫療生態。醫療生態。英偉達以 NVIDIA Clara 醫療平臺為核心，提供開源工具鏈與加速計算架構，推動醫療 AI 普及：1）Clara Imaging 醫學影響開發框架，幫助企業和研究機構構建用于醫學成像的 AI 解決方；2）Clara Discovery（藥物研發工具包），核心組件是 DGX SuperPOD：專為 AlphaFold 設計的算力集群，縮短蛋白質結構預測時間，以及 NVIDIA BioNeMo：大語言模型框架，

31、支持小分子生成、靶點結合能計算。2.4 微軟：微軟：發布發布醫醫療行業的語音療行業的語音 AI 助手助手Dragon Copilot 微軟在微軟在 AI 醫療領域的布局醫療領域的布局主要有：主要有：1）為醫療機構提供云服務平臺；）為醫療機構提供云服務平臺；2）收購）收購 Nuance Communications，吸收其語音識別識別技術；，吸收其語音識別識別技術；3）發布智能化產品，比如）發布智能化產品，比如 Dragon Copilot和英偉達類似，微軟同樣基于自身的核心能力，通過平臺方式賦能生態，并通過收購切入和英偉達類似，微軟同樣基于自身的核心能力，通過平臺方式賦能生態，并通過收購切入醫

32、療領域。醫療領域。行業深度 8/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 Microsoft Cloud for Healthcare 是微軟公司針對醫療行業推出的一項云服務，整合了數據互操作性、AI 工具和行業標準化接口，支持醫療機構實現數據整合、患者參與度提升及臨床協作優化。2024 年 10 月，微軟宣布在其 Microsoft Cloud for Healthcare 中推出新的醫療數據功能和 AI 工具，包括通過 Azure AI Studio 中的新醫療保健 AI 模型、Microsoft Fabric 中的醫療數據功能、Copilot Studio 中的醫療保健 AI agents

33、 服務以及 AI 驅動的護理工作流程解決方案，目的是為幫助醫療機構更快低構建 AI 應用。圖4：微軟醫療 Microsoft Cloud for Healthcare 服務功能概覽 資料來源：36kr，浙商證券研究所 2022 年年 4 月，微軟以月，微軟以 197 億美元的價格億美元的價格完成對完成對 Nuance 公司的收購公司的收購，后者是全球最大，后者是全球最大的專門從事語音識別軟件的公司之一。的專門從事語音識別軟件的公司之一。微軟將 Nuance 的 Dragon Ambient EXperience（DAX）的環境臨床解決方案直接嵌入到了自身云服務中。在微軟解決方案覆蓋的醫院中，系

34、統將自動捕捉記錄醫生和病人之間的對話，并通過 AI 進行語境分析和自動創建臨床記錄，大大提升了醫療效率。2023 年年 3 月，月，Nuance 發布名為發布名為 Dragon Ambient EXperience Express（DAX Express）的）的 AI 臨床筆記軟件，可在病人就診后幾秒內自動生成臨床筆記草稿。臨床筆記軟件，可在病人就診后幾秒內自動生成臨床筆記草稿。該款軟件是由環境人工智能（Ambient A.I.）與 GPT-4 驅動，主要面向醫護人員旨在提升醫護人員的工作效率。圖5：Nuance 發布的 AI 臨床筆記軟件Dragonnt eXperience(DAX)Exp

35、ress 資料來源：IT 之家，浙商證券研究所 行業深度 9/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 20252025 年年 3 3 月月 4 4 日日發布醫療行業首個統一的語音發布醫療行業首個統一的語音 AIAI 助手助手Dragon CopilotDragon Copilot。通過整合和擴展經過驗證的 Dragon Medical One(DMO)和 DAX Copilot(DAX)的功能，為醫護人員提供統一的語音 AI 體驗。根據微軟官網 2025 年 3 月的數據，Dragon Copilot 在實際應用中已經取得了顯著的效果：節省時間：醫護人員在每次患者接觸中平均節省了 5 分鐘 時

36、間 減少倦?。?0%的醫護人員報告 倦怠和疲勞感減少。提高留任率：62%的醫護人員表示他們 不太可能離開所在機構 改善患者體驗：93%的患者報告 整體體驗有所改善。2.5 Tempus AI(TEM)：開創精準智能化醫療新篇章：開創精準智能化醫療新篇章 Tempus AI（TEM）是一家應用人工智能技術于癌癥治療的公司，旨在通過數據分析為患者提供個性化治療方案，以優化治療效果。公司擁有全球最大的多模態數據庫。Tempus AI 已積累了超過 9 億份文檔數據，包括臨床數據、基因數據、病理數據和醫學影像數據，涵蓋超過 560 萬份去標識化的患者記錄。截至 2023 年底，其數據容量已達到 200

37、PB，公司已與拜耳、阿斯利康、公司已與拜耳、阿斯利康、GSK 等全球等全球知名制藥企業建立了數據供應合作關系知名制藥企業建立了數據供應合作關系，并與梅奧診所、西北大學等醫療機構的超過 7000名醫生以及多家全球頂級醫院開展合作。圖6：Tempus AI 醫療業務梳理 資料來源：Tempus AI、浙商證券研究所 基于龐大的數據集，以基于龐大的數據集，以 AI 賦能藥物研發和精準醫療。賦能藥物研發和精準醫療。Tempus AI 的業務圍繞三個主要產品線展開：基因組學（Genomics）、數據與服務（Data and Services）以及人工智能應用（AI Applications）。行業深度

38、10/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖7：Tempus AI 業務結構 圖8：Tempus AI 營業收入及增速 資料來源：Tempus AI 年報，浙商證券研究所 資料來源：Choice，浙商證券研究所 數據和服務業務支撐營收高增，數據和服務業務支撐營收高增，Tempus AI Q4 單季度營收為 2.01 億美元，同比增長35.8%，根據公司給的指引，預計 2025 年將實現收入 12.3 億美元，同比增長將超過 79%。2.9 Abridge：電子病歷電子病歷賽道龍頭，將賽道龍頭，將 LLM 應用于臨床記錄應用于臨床記錄 Abridge 是醫療領域 AI Scribe 賽道的龍

39、頭。核心產品 AI 記錄助手，是一款用于臨床文檔記錄的 AI 產品，能夠通過自動語音識別（ASR）聽寫診療過程，并利用生成性 AI 生成符合要求的文檔。從效果上看，Abridge 能完成 91%以上的文檔記錄工作量，為醫生節省超過 70小時/月的工作時間，而且與美國最大的電子醫療系統 Epic 深度整合，無需改變醫生現有工作習慣。Abridge 目前是 AI Scribe 的龍頭，在 KLAS 2024 報告中，Abridge 在改善臨床醫生體驗方面得分 95.3（平均分 79.6），排名第一；在改善患者體驗和改進診療結果方面，也分別排名第三和第四。2024 年 10 月，根據 The Inf

40、ormation 消息，Abridge 正在籌集 2.5 億美元?？萍纪顿Y者 Elad Gil 和 IVP 將領投這筆投資，Alphabet 的 CapitalG 基金預計也將參投。據報道，該輪融資估值將達到 25 億美元，公司表示部分資金將用于開發新的 AI 模型，以及尚未發布的新產品。行業深度 11/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表4：AI Scribe 市場主要產品對比分析 產品 團隊 準確率 定價（$/人/月）EHR 特點 CMBride 校友團隊，CEO 是執業醫師，擅長從 AI+PA 角度開展業務 高 250-350 Epic 與 Epic EHR 無縫集成，使用便捷性高

41、，準確性和完成度中規中矩 Nuance 微軟子公司，部門領導主要聚焦在醫療軟件領域的產品檢驗 高 400-600 Epic、Athena、Cerner 訓練數據量大，市場基礎較好；有人工智能的完整解決方案，越發成熟 DAX Copilot 微軟全資收購，2024 年 10 月創立，Nebula（首席營收官）曾在微軟負責醫療業務 高-Epic、Athena、Cerner 定價低，適合普惠性客戶，有中心性 AI，比較溫和和診斷場景 Nebula Meta 收購團隊，CEO 有醫療背景，國際專家參與技術開發 中 100-150 Centricity 及其他 性價比較高，主打國際市場；在治療過程的內外

42、驅動力，解析方面相對薄弱 Ambience YC 投資的團隊，國際專家參與技術開發 高 中高 Epic、Cerner 兼具 AI 大模型和 RAG 技術，根據不同專家的專業差異性打造針對性強的模型 資料來源：拾象、浙商證券研究所 2.6 HIMS：AI+Saas，遠程，遠程提供個性化治療方案提供個性化治療方案 Hims 是遠程醫療的代表性公司，提供在線平臺平臺服務，目前平臺擁有超過 100 萬訂閱者，主要為用戶提供性健康、減肥、頭發再生、心理健康和護膚支持。通過在線流程，用戶可與持牌醫生聯系，尋求定制的治療計劃。Hims 的核心產品之一是 MedMatch，一款 AI 驅動的醫療保健解決方案。

43、MedMatch 通過機器學習和人工智能技術，整合了數百萬個數據點，包括歷史臨床數據、人口統計學、治療類型和患者結果。這些數據點被用于訓練模型，以推薦最佳的臨床決策和治療方案。目前 MedMatch 被用于心理健康、男性健康、女性皮膚管理等敏感領域。HIMS 在 24Q4 實現了 4.81 億美元的營收，同比+95%，收入呈現收入呈現高速高速增長趨勢增長趨勢。截止到 2024Q4，公司訂閱用戶數為 2.23 萬，同比+172%。在 AI 技術驅動下，訂閱用戶數高速訂閱用戶數高速增長。增長。圖9：HIMS 訂閱用戶增長趨勢（2023Q1-2024Q4）圖10：HIMS 營收增長趨勢（2023Q1

44、-2024Q4）資料來源：HIMS 官網、浙商證券研究所 資料來源：HIMS 官網、浙商證券研究所 2.8 Medtronic：AI 融入心血管醫學，助力早期診斷融入心血管醫學，助力早期診斷 行業深度 12/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 美敦力（Medtronic）是全球領先的醫療技術公司，專注于開發和制造各種醫療設備、產品和技術，是傳統醫療信息化企業融合 AI 技術的代表之一，在 AI 醫療領域，Medtronic 已經取得了顯著的進展：在慢性病管理領域，推出智能胰島素筆，該筆集成了葡萄糖傳感器數據，為依賴每日多次注射的 1 型糖尿病患者提供 AI 驅動的個性化治療建議。在臨床醫療

45、領域，Medtronic 利用機器人進行 輔助手術。Medtronic 的 Hugo System 是一個先進的機器人輔助手術平臺，通過 AI 技術提高手術的精確性和安全性。在疾病預測與診斷領域，Medtronic 利用復雜的算法分析大量的匿名健康數據，以識別趨勢和共性。例如，AI 算法可以幫助醫生更準確地檢測異常心律，如房顫，從而提前發現可能導致中風或心力衰竭的疾病。利用數字孿生技術提供個性化治療。Medtronic 的工程師正在構建一些設備的虛擬表示，或“數字孿生”，以預測這些設備在不同情況下在人體內的反應。這種技術可以幫助醫生為每個患者提供個性化的治療方案。圖11：美敦力 AI 醫療應用

46、領域概覽 資料來源：Medtronic Q3 FY25 MDT Earnings Presentation、浙商證券研究所 3 國內國內 AI+醫療公司梳理醫療公司梳理 根據企業的業務基因，國內在 AI 領域布局的廠商主要有三種類型：1）通用大模型廠商，比如科大訊飛，利用底層大模型能力搭建 AI+醫療平臺，為醫療機構賦能；2）擁有數據庫優勢的廠商，為醫療機構和藥企提供數據服務，或基于數據積累訓練垂類模型，主要代表有潤達醫療、醫渡科技、朗瑪信息等；3）傳統醫療信息化企業，垂類模型擁有數據優勢：潤達醫療、醫渡科技；3）傳統醫療 IT 公司轉型 AI，將 AI 技術嵌入主營業務，實現存量客戶價值升級

47、。3.1 訊飛星火大模型賦能醫療行業應用訊飛星火大模型賦能醫療行業應用 2025 年 3 月，科大訊飛發布了訊飛星火醫療大模型 X1。作為當前唯一采用全國產算力訓練的醫療深度推理大模型，星火醫療大模型 X1 在診斷推薦、健康咨詢等醫學任務上效果已超過 GPT-4o 以及 DeepSeek R1，個人健康助手訊飛曉醫專業性、實用性及個性化也被進一步加強。行業深度 13/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 訊飛醫療已經在全國訊飛醫療已經在全國 400 多個縣區取得規?；某晒?，未來在多個縣區取得規?；某晒?，未來在 AI 大模型賦能下大模型賦能下有望實現深度賦能。有望實現深度賦能。截止

48、 2024 年 1 月 19 日，智醫助理累計覆蓋全國 30 多個省份 400 多個區縣并常態化應用，已提供人工智能輔助診斷建議超過 7.4 億條、電子病歷標準化建議超過 2.8 億條，并糾正超過 130 萬例診斷案例。在訊飛醫療助力下，病例規范度和診斷合理率均實現顯著提升。圖12：科大訊飛 AI+醫療應用成效顯著 圖13：2023 年 10 月 24 日科大訊飛正式發布星火醫療大模型 資料來源：科大訊飛公眾號，浙商證券研究所 資料來源：科大訊飛公眾號，浙商證券研究所 星火星火 4.0 賦能行業大模型加速迭代，醫療垂類模型能力再次升級。賦能行業大模型加速迭代，醫療垂類模型能力再次升級。隨著訊飛

49、星火 4.0大模型的發布，星火醫療大模型也再次升級，目前在醫學相關的知識問答、復雜的語義理解、專業文書生成，還是診斷治療以及多輪對話的各項指標上，已實現對最新的 GPT-4 Turbo 模型的超越。AI 大模型醫療領域垂類應用加速滲透。大模型醫療領域垂類應用加速滲透。在醫療領域，截至 2024 年 6 月，個人健康助手訊飛曉醫 APP 現在已經累計下載 1200 萬次，用戶好評率達 98.8%。目前訊飛曉醫 APP可以幫助用戶自主診斷 1600 種常見疾病，可識別 2800 種以上的常見藥品，理解 26 萬個藥品相互作用，并且能夠理解和分析 6000 種以上常見的檢驗報告。目前訊飛曉醫 APP

50、 可實現將個性化的電子病歷檢查報告以及過去問診情況，在個人健康空間保存，在看病、用藥、檢查時給予用戶更深入具體的幫助。圖14：星火醫療大模型各項指標優于 GPT-4 Turbo 圖15：訊飛曉醫可構建個人數字健康空間 資料來源：科大訊飛公眾號，浙商證券研究所 資料來源：科大訊飛公眾號，浙商證券研究所 3.2 云知聲：智能語音行業龍頭廠商布局“山?！贝竽Ｐ驮浦暎褐悄苷Z音行業龍頭廠商布局“山?！贝竽Ｐ?云知聲依托自研“山?！贝竽Ｐ?，布局云知聲依托自研“山?！贝竽Ｐ?，布局 AI+醫療場景業務。醫療場景業務。山海大模型實現了在特定領域內專業知識的快速積累，通過語料的不斷迭代升級，專業能力持續突破。以

51、醫療領域為例，山海大模型學習了大量教材、百科等高質量醫學文獻，使其能夠提供更加全面、專業的醫療信息支持。在擴展了醫療大模型的領域知識的同時，山海大模型仍舊保持原有的高性能、高準確率等特點。行業深度 14/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖16：云知聲 AGI 技術與產業化布局 資料來源：搜狐網，浙商證券研究所 公司基于多年智能語音技術積累，醫療領域落地應用賦能醫生效率提升。公司基于多年智能語音技術積累，醫療領域落地應用賦能醫生效率提升。公司語音電子病歷技術基于 AI、大數據方面的長期積累，結合大量原始醫療語料數據，形成醫療語音識別和語義理解模型，醫生可快速將內容輸入到 HIS、PACS

52、、LIS 等系統中，顯著提升效率。除電子病歷技術之外，公司目前已形成智能病歷質控、單病種質控、智能醫保審核等功能矩陣。在智慧醫療領域，云知聲基于山海大模型打造的門診病歷生成系統已落地北京友誼醫院，有效提升了病歷撰寫效率與質量。表5：云知聲 AI+醫療解決方案矩陣 功能模塊 核心價值 智能病歷質控系統 應用 AI 技術能力、理解病歷內涵并進行缺陷篩查，提高病歷質控工作效率，解決現行質控業務中病歷和缺陷覆蓋不全的痛點。單病種質控系統 幫助醫院全方位做好單病種質控工作。為醫院提供單病種質控平臺，包含單病種數據上報系統、單病種過程管理系統、單病種指標評價系統。智能醫保審核系統 通過 AI 智能分析病歷

53、數據和費用數據，自動化對診療行為、費用行為進行審核，發現其不合規問題，并幫助醫院、醫生自查，改進。從而為醫院在診療合規，費用合規提供決策支持。系統支持 DRG 付費、DIP 付費等多種付費方式。導醫機器人 為就診患者提供醫院科室信息查詢、位置導航、癥狀分診、醫學知識問答、基礎業務辦理咨詢等服務，支持觸控、語音、人臉等多種交互方式。智能隨訪系統 支持自動外呼和移動端推送兩種方式對出院患者進行定期隨訪，滿足醫院對就診患者進行定期了解病情變化、指導康復，解決患者群體數量大、醫護資源緊缺、隨訪工作難度大的問題。資料來源：云知聲公司官網，浙商證券研究所 3.3 潤達醫療：潤達醫療：CDx 良醫小慧，綜合

54、準確性達到良醫小慧，綜合準確性達到 87.74%潤達醫療是全國最大的體外診斷（全國最大的體外診斷（IVD）綜合解決方案提供商）綜合解決方案提供商，為各類醫學實驗室提供體外診斷產品、技術服務支持、實驗室運營管理等全方位的綜合服務。信息化系統對接醫院超過 2000 家。潤達醫療與華為云合作推出的新一代智慧檢驗綜合解決方案CDx 良醫小慧良醫小慧。良醫小慧基于華為云盤古大模型打造，由潤達醫療團隊訓練，是具備完全國產自主知備完全國產自主知識產權的大模型原生解決方案。其在醫療大模型上的兩大技術難點均實現了突破：一識產權的大模型原生解決方案。其在醫療大模型上的兩大技術難點均實現了突破：一是醫療數據多為自然

55、語言文本，難以被機器有效處理，二是在要求循證的醫療中，當是醫療數據多為自然語言文本，難以被機器有效處理，二是在要求循證的醫療中，當如何抑制大模型的固有幻覺問題如何抑制大模型的固有幻覺問題 行業深度 15/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 經過高達 10 億次的訓練，良醫小慧能解釋超過良醫小慧能解釋超過 4500 個檢驗項目和個檢驗項目和 2800 種疾種疾病，在回答病，在回答 10 個科室真實病例的臨床報告解讀問題中，達到科室醫生的平均水平，個科室真實病例的臨床報告解讀問題中，達到科室醫生的平均水平，綜合準確性達到綜合準確性達到 87.74%。醫療智能體“良醫”的產品功能為臨床輔助、患者

56、服務及科研輔助等，相當于為每位醫護人員配備了個人專屬醫療助理；健康智能體“小慧”相當于是每個人的 AI 健康助理，不僅能夠提供 724 小時的健康咨詢服務，還能夠為個人建立專屬健康檔案，并及時進行健康風險提示，定制健康計劃。圖17：良醫小慧應用場景介紹及具體內容 資料來源：潤達醫療公眾號、浙商證券研究所 3.4 醫渡科技：醫渡科技：YiduCore+DeepSeek，打造醫渡，打造醫渡 AI 醫生助手醫生助手 醫渡科技長期布局醫渡科技長期布局 AI+大數據技術在醫療健康領域應用。大數據技術在醫療健康領域應用。醫渡科技構建的“醫學智能大腦”YiduCore 醫學知識圖譜覆蓋超過 1 萬種疾病和超

57、過 9 萬個醫學實體，支持對 ICD、MeSH、ATC 等近 10 種醫學標準術語的映射，并已在超過 70 個疾病領域建立了疾病模型，海量真實世界醫療知識的積累加上 AI、醫學的高素質交叉人才團隊，使醫渡科技自主研發的醫療垂域大模型具備強大的醫學專業性保證。圖18：醫渡科技產品和解決方案 資料來源：醫渡科技官網，浙商證券研究所 行業深度 16/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 醫渡科技通過六年時間精心打造的“醫渡醫學數據智能平臺”，全面收錄了醫院的大量患者資料和病歷數據，構建起龐大且精準的醫療數據資源庫。通過與 DeepSeek 等頂尖大模型的深度整合，醫渡 AI 中臺算力效能突破，訓練

58、資源利用率提升約 25%；模型能力躍遷，關鍵任務準確率提升約 5%20%；開發效率革新，應用上線周期縮短約 50%。圖19：醫渡科技客戶案例 資料來源：醫渡科技官網，浙商證券研究所 3.5 創業創業慧慧康康：BsoftGPT 打造大模型聚合產品打造大模型聚合產品 創業慧康在 AI 醫療領域的布局，主要體現自主研發的 MedCopilot 和 BsoftGPT 平臺方面。MedCopilot 能夠在最短數秒內生成一份完整的出院小結，醫生只需進行少量修改即可審核、簽名，整個過程從原來的二十分鐘左右縮短為幾分鐘，能節省近 60%的時間。MedCopilot 還為醫生在臨床決策支持、病歷質控、日常工作

59、輔助等方面提供大模型賦能。目前，MedCopilot 已經落地數家大型三甲醫院，其知識儲備及應用能力已經超過醫學規培生的水平，實驗研究結果顯示正確率超過 95%。BsoftGPT 是公司打造的 AI 大模型聚合產品，產品以 API 調用結合本地部署的方式聚合利用通用 GPT 模型，同時通過本地部署 embedding 向量數據庫以及公司自有的領域知識庫，通過醫療垂直領域的語言模型訓練和微調逐步實現產品力，并向公司內外部的應用場景，比如在醫療服務和個人健康等場景中輸出 AI 智能服務。目前 BsoftGPT 已成功接入市場上多個成熟大模型的 API，除 DeepSeek 外，還有Qwen、GLM

60、、訊飛星火、文心一言等在線大模型，通過簡單的參數調整，這些產品便能在 DeepSeek 與其他大模型之間自由切換，從而根據不同的醫療業務需求和場景特點，精準適配最適宜的模型，實現醫療服務的個性化、高效化定制。行業深度 17/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖20：BsoftGPT 醫療 AI 大模型平臺 圖21：BsoftGPT 產品界面 資料來源：創業慧康公眾號、浙商證券研究所 資料來源：創業慧康公眾號、浙商證券研究所 3.6 萬達信息：智慧醫療布局全面，萬達信息：智慧醫療布局全面，覆蓋覆蓋 30 多個省市多個省市 智慧醫衛是公司傳統主業，涵蓋智慧衛健、智慧醫保/醫藥和智慧醫療三個板

61、塊。已覆蓋全國 30 多個省/自治區/直轄市，120 多個地市，累計為 6 億多人提供衛生健康和醫保服務。當前公司跟 AI+醫療相關的主要產品有：門診服務機器人小萬：門診服務機器人小萬：與常規的電子自助查詢機不同的是，“小萬”與患者“面對面”交流時，能夠智能識別對方的“就醫意圖”，對患者來說，交流起來更方便、使用門檻更低。人工智能心血管全周期服務平臺：人工智能心血管全周期服務平臺：市面上首個全周期 AI 互動成長式、精準化心血管健康平臺，打造并串聯協同精準早篩、智能預防、智能輔助診斷、智能隨訪和智能分層轉診五大智能應用場景。圖22：萬達信息智慧醫療服務 資料來源：健康普陀醫立方公眾號，浙商證券

62、研究所 行業深度 18/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.7 衛寧健康衛寧健康:實踐實踐“Copilot for Everything”行動計劃行動計劃 衛寧健康提出“AI Everywhere 全場景賦能”的發展方向，產品設計將圍繞 AI 智能化創新，實踐實踐“Copilot for Everything”行動計劃行動計劃，為用戶提供 AI 增強醫療產品的同時，也在內部的代碼開發、文檔設計、運維知識服務查詢等環節引入 AI。從研發生產體系，到賦能智能醫療全場景，全速驅動生產力轉型與突破。2025 年 2 月 10 日，衛寧健康正式發布了其人工智能醫護助手 WiNEXCopilot

63、的最新版本 2.1，以及醫療大語言模型 WiNGPT 的 2.8 版本。在 2024 年發布的 WiNEX Copilot 2.0 基礎上，最新迭代版最新迭代版 WiNEX Copilot 2.1 進一步聚焦場景深化、模型支進一步聚焦場景深化、模型支持、平臺能力三大方向，覆蓋臨床、護理、醫技等關鍵醫療場景，貫穿診前、診中、持、平臺能力三大方向，覆蓋臨床、護理、醫技等關鍵醫療場景，貫穿診前、診中、診后全流程，全面深化醫療臨床與管理場景質控能力與移動端場景拓展。診后全流程，全面深化醫療臨床與管理場景質控能力與移動端場景拓展。圖23：衛寧健康“Copilot for Everything”行動計劃

64、圖24：WiNEX Copilot 產品架構 資料來源：衛寧健康公眾號、浙商證券研究所 資料來源：衛寧健康公眾號、浙商證券研究所 AI 從 PC 延伸到移動端。衛寧健康移動產品 WiNEX MY 搭載 WiNEX Copilot 2.1，使 AI 能力不再局限于 PC 端，在移動場景中，醫護有了“口袋里的 AI”，例如語音查房、知識查詢、流程管理等場景將變得更加智能和便利。本次移動端主要發布場景包含“移動知識助手”及“智能交接班”。3.8 嘉和美康：嘉和美康：醫療信息集成平臺已正式接入醫療信息集成平臺已正式接入 DeepSeek 嘉和美康推出了醫療臨床“AI 助手”，面向全院數智化轉型需求，提

65、供中樞化（醫技）決策支持引擎以及醫療 AI 應用開放平臺。該平臺作為全院智慧化服務的接入底座，為診斷支持、輔助診療、病情預警、疾病風險預測、臨床科研、病歷內涵質控、公共衛生監測等跨場景應用提供分級分類預警管理，支持即插即用，實現多技術框架、多廠商、多業務 AI 應用接入，為傳統信息系統配備“智慧大腦”，滿足電子病歷高級別評審要求。公司公司于 2025 年推出了新一代智能電子病歷平臺（V7），該平臺的核心亮點在于嘉和醫療大模型的深度接入，貫穿患者診療的每一個環節，從病歷自動生成、疾病診斷預測，到個性化治療方案推薦，再到智能隨訪管理，為醫生提供全方位的智能化支持。同時，嘉和美康基于長期積累的病歷質

66、控知識庫開發的病歷內涵質控功能，此次完整融入電子病歷 V7 平臺，實現病歷質控全環節智能化覆蓋。行業深度 19/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 此外，嘉和美康的醫療信息集成平臺已正式接入嘉和美康的醫療信息集成平臺已正式接入 DeepSeek，加速，加速 AI 大模型在醫大模型在醫療領域的創新應用療領域的創新應用。平臺全面升級后，醫生登錄智慧門戶后，可向智能助手提問，查詢排班情況、需要注意的患者等信息?；颊咝畔⒊尸F也更加智能，借助 DeepSeek 強大的數據分析和處理能力，智能助手可快速篩選出關鍵患者，為醫生提供更加高效、精準的智能化工具。圖25：嘉和美康醫療信息集成平臺醫療信息集成平

67、臺 資料來源：嘉和美康公眾號、浙商證券研究所 3.9 東軟集團：東軟集團：東軟醫療健康智能化全系解決方案適配東軟醫療健康智能化全系解決方案適配 DeepSeek 公司成立于 1991 年，在智慧城市、醫療健康、智能汽車互聯和企業數字化轉型等多領域處于領先地位。不斷探索應用云計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等新技術。在醫療信息化領域，東軟構建 RealOne Suite、CloudOne Suite 和 HealthOne Suite 三個整體解決方案。截至 2024 年 6 月末，東軟智慧醫療業務在全國 31 個省級行政區實現業務落地，已服務超過 600 家三級醫院客戶、2,800 余家

68、醫療機構客戶、80,000 余家基層醫療衛生機構，承擔了 30 多個省市的全民健康信息化建設，實現以軟件賦能醫療全場景的發展階段。東軟的智能預問診、病歷生成與質控等核心醫療 AI 應用將陸續完成 DeepSeek 接入，通過知識蒸餾技術，實現精準且成本有效的醫療領域大模型。圖26：東軟智慧醫療健康信息化整體解決方案 資料來源：東軟集團官網、浙商證券研究所 行業深度 20/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.10 晶泰控股晶泰控股-p：量子物理量子物理+AI，賦能藥物研發，賦能藥物研發 晶泰控股是一家以量子物理和人工智能賦能藥物研發的創新科技公司，公司的創始人包括溫書豪、馬健、賴力鵬三位

69、博士，均為麻省理工學院（MIT）的量子物理與 AI 科學家，具備深厚的學術與產業背景。公司的核心產品和服務涵蓋了藥物研發與自動化化學合成等多個領域，包括小分子藥物發現平臺 ID4、抗體發現平臺 XupremAb、自動化化學合成、智能化固態化學篩選平臺以及多項化學和物理服務等。1）藥物研發解決方案 小分子藥物發現平臺 ID4：晶泰控股的集成、端到端技術平臺，能夠高效地提供經過驗證的小分子臨床前候選藥物?？贵w發現平臺 XupremAb：結合濕實驗室技術和尖端人工智能技術的抗體發現平臺。圖27：公司化學合成服務解決方案 資料來源：晶泰控股官網、浙商證券研究所 2）自動化化學合成 智能化實驗工作站：如

70、 XmartChem智能合成工作站，能夠實現自動化實驗流程，加速固體和液體分配、冷卻和加熱、攪拌、稀釋、過濾和 HPLC 分析等化學合成及反應優化過程。3）固態化學與自動化篩選 智能自動化固態化學篩選平臺：結合實驗技術、晶體學專家知識和智能自動化。自動化結晶工作站 XtalComplete：實現自動固體和液體分配、過濾、攪拌、加熱、冷卻和檢測，提高實驗效率，實現高質量的多晶型、鹽和共晶篩選。4）化學服務 合成化學服務：經驗豐富的合成化學家與尖端自動化技術相結合，加速高質量化學物質的交付。分子庫合成服務：自動化高通量化學合成。行業深度 21/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 公司的業務滿足

71、全球制藥、生物技術、可再生能源和先進材料行業對研發解決方案和服務的需求。憑借其自主研發的量子物理人工智能平臺，晶泰控股為全球多家知名制藥公司服務，包括默克、強生、輝瑞等，并與其中的許多公司建立了長期穩固的合作關系。4 投資建議和相關標的投資建議和相關標的 建議關注醫療信息化龍頭和布局垂類模型的個股：1）醫療大數據和大模型開發：科大訊飛、醫渡科技、云知聲、潤達醫療；2）醫療信息化龍頭：創業慧康、東軟集團、衛寧健康、嘉和美康、萬達信息；3）AI 藥物研發：晶泰控股-p。5 風險提示風險提示 技術落地不及預期：AI 醫療技術在實際應用中可能因技術復雜性、適配問題或性能不足，導致無法按計劃投入使用。商

72、業化進展不及預期：AI 醫療商業化可能因市場需求不確定、成本高、醫保限制或競爭激烈，導致盈利不及預期。數據安全風險：AI 醫療依賴大量敏感數據，存在隱私泄露、數據被惡意利用等風險，威脅患者和機構安全。行業深度 22/22 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 股票投資評級說明股票投資評級說明 以報告日后的 6 個月內，證券相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.買 入：相對于滬深 300 指數表現20以上；2.增 持：相對于滬深 300 指數表現1020；3.中 性：相對于滬深 300 指數表現1010之間波動；4.減 持：相對于滬深 300 指數表現10以下。行業的投資評級：行業的

73、投資評級：以報告日后的 6 個月內，行業指數相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.看 好：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以上；2.中 性：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%10%以上；3.看 淡：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以下。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重。建議：投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。法律聲明及風險提示法律聲明及風險提示 本報告由浙商證券股份有限公司（已具備中

74、國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但浙商證券股份有限公司及其關聯機構（以下統稱“本公司”）對這些信息的真實性、準確性及完整性不作任何保證，也不保證所包含的信息和建議不發生任何變更。本公司沒有將變更的信息和建議向報告所有接收者進行更新的義務。本報告僅供本公司的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅反映報告作者的出具日的觀點和判斷，在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，投資者應當對本報告中的信息和意見進行獨立評估，并應同時考量各自的投

75、資目的、財務狀況和特定需求。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本公司的交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。本公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。本公司的資產管理公司、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。本報告版權均歸本公司所有，未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、發布、傳播本報告的全部或部分內容。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明本報告發布人和發布日期，并提示使用本報告的風險。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利。浙商證券研究所浙商證券研究所 上?？偛康刂罚簵罡吣下?729 號陸家嘴世紀金融廣場?1 號樓?25 層 北京地址：北京市東城區朝陽門北大街?8 號富華大廈?E 座?4 層 深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心?33 層 上?？偛苦]政編碼：200127 上?？偛侩娫挘?8621)80108518 上?？偛總髡妫?8621)80106010