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1、請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2022025 5年年0 03 3月月1 14 4日日醫療醫療AIAI專題報告（二）：多組學篇專題報告（二）：多組學篇AI技術技術驅動精準診斷實現重要突破驅動精準診斷實現重要突破行業研究行業研究 專題報告專題報告 醫藥生物醫藥生物投資評級：優于大市（維持）投資評級：優于大市（維持）證券研究報告證券研究報告|證券分析師：陳曦炳0755-S0980521120001證券分析師：張超0755-S0980522080001證券分析師：彭思宇0755-S0980521060003聯系人：凌瓏021-聯系人：賈瑞祥021-請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有

2、內容前言前言 醫療健康產業正處于數字化轉型與智能化升級的變革期，ARK Invest近期所發布的Big Ideas 2025提到利用人工智能來“操作”數據將顛覆診斷、藥物發現和治療。醫療健康是AI技術最重要的應用領域，醫療保健板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由2022年的137億美元增至2030年的1,553億美元，CAGR為35.5%，是人工智能應用最大的領域，具備廣闊前景及想象空間，中國醫療健康產業正迎來自身的“Deepseek時刻”。上期報告回顧：上期報告回顧：醫療醫療AI專題報告（一）：制藥篇專題報告（一）：制藥篇大鵬一日同風起，大鵬一日同風起，AI醫療啟新篇醫療啟新篇。藥物研

3、發周期長、資金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解決痛點。與傳統藥物研發對比，AI制藥更具有優勢：AI制藥方法可以對數十億個分子進行篩選，縮小實際需要合成和篩選的分子數量范圍，在2-3年內僅需合成及測試數百個分子；可以定制生成數百個苗頭分子，探索未知分子，提高藥物研發的創新性；能夠通過計算機模擬的方式減少需要實驗室驗證的分子數量，節約驗證和測試時間。關注AI制藥領域進展及具備潛力的海內外前沿公司。以“AI+CRO”、“AI+Biotech”為典型的商業模式，AI制藥涌現出了一批優秀的上市/非上市公司。除此之外，以賽諾菲、GSK、強生為代表的大藥企亦在積極布局AI制藥領域，一方面運用AI技術加

4、強數據管理決策并深度融合至藥物開發流程之中，一方面不斷加強與AI制藥專業公司合作，運用后者專業的技術平臺，賦能藥物發現和臨床試驗。建議關注AI制藥領域進展及具備潛力的海內外前沿公司：晶泰控股-P、皓元醫藥、藥石科技、藥明康德、成都先導等。本期報告：本期報告：醫療醫療AI專題報告（二）：多組學篇專題報告（二）：多組學篇AI技術驅動精準診斷實現重要突破技術驅動精準診斷實現重要突破。AI與多組學的結合正在生物醫學和數據科學領域引發變革?；蚪M學是生物大數據的基石，而多組學涵蓋基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、表觀組學等多層次數據，“AI+多組學”本質上是數據驅動和生物學機理驅動的雙重范式升級

5、，核心價值在于為復雜疾病的機制解析提供“全景視角”，賦能精準醫學從理論走向大規模應用。伴隨DNA測序成本和合成成本的快速下降，多組學的技術性能有望在2030年前實現數量級躍升，帶動下游精準診斷和藥物開發實現重要突破?！癆I+多組學”的海外龍頭企業如Tempus AI、Grail、Guardant Health等正利用所積累的海量數據優勢在基因數據服務及應用、MRD、多癌早篩等應用場景高速發展?！癆I+醫學檢驗”也在加速滲透醫學實驗室的自動化和標準化建設的各環節，有望優化診斷流程和決策效能，提高患者的診療質量和醫療服務水平。建議關注“AI+多組學/醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業：金域

6、醫學、華大智造、艾德生物、安必平、圣湘生物等。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容報告摘要報告摘要 人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代。人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代?！癆I+醫療”主要是指利用人工智能技術提高醫療供給端的效率和準確性。通過將深度學習、大數據分析等AI技術深度融入醫療設備和醫療服務領域，傳統醫療器械的診斷精度、操作效率和智能化水平得到顯著提升。AI對醫療服務領域的賦能不僅優化了診療流程，縮短了診療時間，更推動了醫療資源的高效配置，為智慧醫療體系的構建提供了強有力的技術支撐。目前，AI技術正在醫學影像分析、輔助診斷與

7、決策、健康管理與遠程醫療和基因多組學等多個場景展現應用潛力。AI與多組學的結合正在生物醫學和數據科學領域引發變革。與多組學的結合正在生物醫學和數據科學領域引發變革?；蚪M學是生物大數據的基石，而多組學涵蓋基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、表觀組學等多層次數據，“AI+多組學”本質上是數據驅動和生物學機理驅動的雙重范式升級，核心價值在于為復雜疾病的機制解析提供“全景視角”，賦能精準醫學從理論走向大規模應用。伴隨DNA測序成本和合成成本的快速下降，多組學的技術性能有望在2030年前實現數量級躍升，帶動下游精準診斷和藥物開發實現重要突破?！癆I+多組學”的海外龍頭企業如Tempus AI、G

8、rail、Guardant Health等正利用所積累的海量數據優勢在基因數據服務及應用、MRD、多癌早篩等應用場景高速發展?！癆I+醫學檢驗”也在加速滲透醫學實驗室的自動化和標準化建設的各環節，有望優化診斷流程和決策效能，提高患者的診療質量和醫療服務水平。2025年2月，瑞金醫院攜手華為共同發布瑞智病理大模型RuiPath。國內醫學檢驗領域正快速布局國內醫學檢驗領域正快速布局AI技術，賦能業務發展。技術，賦能業務發展。第三方醫檢龍頭金域醫學基于30年的醫檢專業數據和知識積累，訓練出第三方醫檢行業首個大模型域見醫言大模型，并于2024年正式對外發布；2024年在廣州數據交易所上線5項數據產品，

9、其中乳腺癌數據報告率先完成了第三方醫檢行業的首筆場內交易，為公司海量高價值數據的價值轉化探索出一條安全、合規的業務新模式。迪安診斷攜手華為云，以盤古大模型為基石，通過自監督訓練和場景SFT微調等創新技術手段，共同構建“迪安醫檢大模型”并進一步構建智能報告單解讀平臺。華大基因積極構建全球領先的多組學數據庫，為AI模型的訓練與優化提供了豐富的數據資源，開發了GenSIRO“樣本進，報告出”AI+一站式本地化解決方案、基因檢測多模態大模型GeneT、ChatGeneT基因組咨詢平臺、智能化的疾病防控系統13311i?；驕y序“賣水人”華大智造將AI人工智能技術全面融入生命科技工具領域，實驗室智能自動

10、化GLI業務全新升級上線。深耕細胞病理領域的安必平推出針對宮頸癌篩查的宮頸液基細胞學人工智能輔助診斷軟件，減輕病理科負擔，提升基層防治能力。投資建議：關注“投資建議：關注“AI+多組學多組學/醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業。醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業。海內外“AI+多組學/醫學檢驗”的應用正如火如荼發展，人工智能將帶動多組學實現質的突破，下游應用及服務的潛在市場空間巨大，并有望帶動醫藥產業鏈整體發展。對標Tempus AI、Grail等海外龍頭公司的發展路徑，國內多組學/醫學檢驗領域的龍頭將不斷有新成果涌現。建議關注“AI+多組學/醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內

11、頭部企業：金域醫學、華大智造、艾德生物、安必平、圣湘生物等。風險提示：風險提示：AI相關產品和服務研發或商業化不及預期，行業政策風險，市場競爭加劇風險。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容“AI+醫療”：醫療終端應用的效率革命0101“AI+多組學/醫學檢驗”的前沿應用0202海內外“AI+多組學/醫學檢驗”公司梳理0303投資建議和風險提示0404目錄目錄請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：AI+醫療產業圖譜資料來源：人工智能醫療器械產業發展白皮書（2023年），國信證券經濟研究所整理1.1 AI+醫療醫療：醫療終端應用的效率革命醫療終端應用的效率革命“AI+醫療醫療”主

12、要是指利用人工智能技術提高醫療供給端的效率和準確性主要是指利用人工智能技術提高醫療供給端的效率和準確性。通過數據分析、機器學習和深度學習等方法，輔助醫生在診斷、治療和預測方面做出更精確的決策。AI醫療在提高醫療質量和降低成本方面具有巨大潛力。人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代。通過將深度學習、大數據分析等AI技術深度融入醫療設備和醫療服務領域，傳統醫療器械的診斷精度、操作效率和智能化水平得到顯著提升。AI對醫療服務領域的賦能不僅優化了診療流程，縮短了診療時間，更推動了醫療資源的高效配置，為智慧醫療體系的構建提

13、供了強有力的技術支撐。規范AI醫療器械產品的技術框架與性能要求，統一數據集標準與術語定義為人工智能醫療器械提供數據基礎和高質量的數據服務，推動算法優化和產品研發提供網絡安全和存算平臺保障，確保數據安全和高效存儲處理提供算法和模型基礎，促進技術應用和產業發展解決行業痛點滿足行業需求請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：AI輔助診斷uAI胸部CT肺結節輔助診斷功能資料來源：黑龍江省第二醫院，國信證券經濟研究所整理圖：AI醫學影像產業圖譜資料來源：弗若斯特沙利文，國信證券經濟研究所整理1.2 AI+醫療：核心應用場景梳理醫療：核心應用場景梳理 醫學影像分析醫學影像分析：利用深度學習算法對海

14、量醫學影像數據進行高效處理，能夠自動識別病灶特征，顯著提升診斷的精準度和效率。通過圖像分割、分類和增強技術，AI為醫生提供可靠的輔助分析工具，同時支持多模態影像的融合分析，為復雜病例提供更全面的診斷依據；輔助診斷與決策輔助診斷與決策：AI可通過整合電子病歷、實驗室數據等多源信息，構建智能診斷模型，輔助醫生快速識別疾病類型和嚴重程度?；诖髷祿治?，AI提供個性化治療建議，優化臨床決策流程，降低誤診率和漏診率，支持醫生在復雜病例中做出更科學、精準的判斷；健康管理與遠程醫療健康管理與遠程醫療：AI通過可穿戴設備實時采集患者生理數據，結合歷史記錄進行分析，提供個性化健康管理建議。在遠程醫療中，AI支

15、持病情監測、預警和遠程會診，提升醫療服務的可及性和連續性，為偏遠地區和慢性病患者提供高效的健康管理解決方案；基因測序基因測序：高效算法可加速基因測序數據的處理與分析，提升測序速度和準確性。通過快速解讀復雜基因組信息，為疾病診斷和遺傳研究提供強大支持，推動基因測序技術在臨床、科研和個性化醫療中的廣泛應用，為精準醫學發展注入新動力。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：乳腺癌早期篩查標準雙讀與雙讀加Al輔助工作流程的成果指標資料來源：Annie Y.Ng,Cary J.G.Oberije.Prospective implementation of AI-assisted screen r

16、eading to improve early detection of breast cancerJ.Nature Medicine,2022,29:3044-3049，國信證券經濟研究所整理1.3 AI賦能的核心價值賦能的核心價值：效率提升效率提升+準確性增強準確性增強+成本降低成本降低 效率提升效率提升：縮短診斷時間縮短診斷時間?；诤Ａ酷t療數據，AI可迅速精準識別疾病特征，尤其在影像判讀等領域極大提升診療效率。據北京天壇醫院早期進行的測試，AI系統處理300個病例僅需半小時，而人類醫生需10小時以上，AI可大幅縮短診斷時間，提升醫療資源利用率。準確性增強準確性增強：提高發現率及手術成功

17、率提高發現率及手術成功率。AI可通過分析海量數據識別模式，減少人為誤判。根據發布在Nature Medicine上的研究，由KMT公司開發的Mia AI協助下，早期乳腺癌癌癥檢測率（CDR）在初期試點階段增加了1.6例/千個病例（+13%），擴展試點階段增加了1.4例/千個病例（+10%）；陽性預測值（PPV）也有所提升，在初期試點階段從19.2%提高到21.1%（+1.9pp），擴展試點階段從19.7%提高到21.0%（+1.3pp）。此外，據MedTechEurope的統計，機器人輔助手術可使手術成功率提高52%。成本降低成本降低：規?；档蛦挝怀杀疽幠；档蛦挝怀杀?。據MedTech E

18、urope的測算，AI醫療每年可憑借對醫療系統的賦能，節省相當于2000億歐元的成本，并釋放18億個工時，相當于增加了50萬名全職醫療專業人員。圖：AI憑借全流程賦能降低醫療系統成本資料來源：MedTech Europe，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：“AI+醫療”C端應用舉例資料來源：各產品公司官網，國信證券經濟研究所整理C端可穿戴設備生命體征監測植入物康復器具個性化治療改善治療效果骨科（人工關節、個性化骨植入物）智能手表/手環智能戒指智能戒指CGM眼科（智能晶狀體）智能助聽器智能助聽器智能輪椅應用場景應用場景1.4“AI+醫療”醫療”C端應用舉例端應

19、用舉例診斷監測精準診斷預測MRD多癌早篩多癌早篩應用場景應用場景AI價值價值產品舉例產品舉例智能手表/手環生命體征數據和運動健康分析Google Fitbit Pixel Watch 智能戒指生命體征數據和運動健康分析三星Galaxy Ring；OuraCGM預測血糖變化和指示低血糖風險羅氏Accu-Chek SmartGuide骨科（人工關節、個性化骨植入物）搜集運動學數據，制定康復方案捷邁智能膝關節Persona IQ 眼科（智能晶狀體）分析光信號顯示精細化像素Strathspey Crown CEYEBER 智能助聽器分析聲音信號主動降噪提高音質、AI聊天科大訊飛智能耳背式助聽器Pro智

20、能輪椅智能避障與導航預警、家居控制、健康監測Whill Model F MRD比傳統影像學檢查提前20個月發現癌癥復發Guardant多癌早篩通過一次血液檢測篩查多種癌癥Grail請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：“AI+醫療”B端應用舉例資料來源：公司官網、人工智能醫療器械產業發展白皮書（2023年）、國信證券經濟研究所整理B端端應用場景應用場景輔助診斷輔助診斷（影像（影像/檢驗檢驗/病理）病理）醫院基礎設施醫院基礎設施/醫療醫療SaaS（CDSS與病種質控、醫學數據智與病種質控、醫學數據智能平臺、智慧病案）能平臺、智慧病案）智能手術設備智能手術設備（手術機器人（手術機器人/智

21、能內窺鏡智能內窺鏡/放射治療）放射治療）舉例舉例推想醫療AI-4D影像輔助評估衛寧健康“Copilot for Everything”直覺外科Davinci 5商業模式商業模式 醫保支付（患者自費）醫院付費購買藥物/器械廠商付費壁壘壁壘1.高質量的數據以及數據的清洗和標注是核心競爭力高質量的數據以及數據的清洗和標注是核心競爭力2.多模態數據融合是重要趨勢（醫學影像數據/生理參數/體外診斷檢測數據/患者主訴/醫囑處方/手術數據/電子病例/醫學文獻）1.深度神經網絡的突破大幅提升圖像識別和語音識別準確率；2.大多以基礎大模型為基礎進行特定行業的垂直領域的模型算法構建1.算力需要滿足手術、監護等對實

22、時性要求較高的醫療場景的計算能力要求；2.未來融合多模態數據后將對算力產生更高要求數據數據算法算法算力算力國內相關企業國內相關企業華大基因、安必平、聯影醫療、邁瑞醫療、潤達醫療等久遠銀海、衛寧健康、創業慧康、嘉和美康等微創機器人、天智航、開立醫療、澳華內鏡等1.5“AI+醫療”醫療”B端應用舉例端應用舉例數據授權數據授權&服務服務（多模態數據分析和授權、（多模態數據分析和授權、AI Agent）金域醫學、諾禾致源、華大基因、貝瑞基因等Tempus AI Data&Service請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容“AI+醫療”：醫療終端應用的效率革命0101“AI+多組學/醫學檢驗”的

23、前沿應用0202海內外“AI+多組學/醫學檢驗”公司梳理0303投資建議和風險提示0404目錄目錄請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2.1 AI+多組學有望帶動醫藥產業鏈整體發展多組學有望帶動醫藥產業鏈整體發展多組學工具多組學工具DNA測序成本降低100倍DNA合成成本降低1000倍開展臨床實驗開展臨床實驗AI開發藥物開發藥物商業化速度快1.6倍研發成本降低4倍研發投資回報率提高5倍開展檢測開展檢測分子診斷分子診斷癌癥監測市場規模擴大10倍 篩查效率提升20倍 AI同等成本下性能提升1000倍更精準地識別患者和疾病更精準地識別患者和疾病療法療法比標準治療藥物（SOC）價值高20倍比B

24、IC精準治療藥物價值高2.4倍經濟高效地經濟高效地針對小規模針對小規模疾病群體疾病群體DNA合成基因測序服務單細胞測序設備NGS測序設備MRD癌癥早篩癌癥診斷MRD圖：多組學技術的性能有望在圖：多組學技術的性能有望在2030年前實現數量級躍升年前實現數量級躍升資料來源：ARK Invest，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：生物數據是大數據：多組學將產生海量基因數據資料來源：ARK Invest，國信證券經濟研究所整理2.1 AI與多組學的結合正在推動生命科學和醫學研究的范式變革與多組學的結合正在推動生命科學和醫學研究的范式變革 AI與多組學（如基因組學、轉

25、錄組學、蛋白質組學、代謝組學、表觀組學等）的結合，正在生物醫學和數據科學領域引發變革。與多組學（如基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、表觀組學等）的結合，正在生物醫學和數據科學領域引發變革?；蚪M學是生物大數據的基石，“AI+多組學”本質上是數據驅動和生物學機理驅動的雙重范式升級，核心價值在于為復雜疾病的機制解析提供“全景視角”，賦能精準醫學從理論走向大規模應用：解析復雜生物系統：解析復雜生物系統：1.多層次數據整合：多組學數據橫跨分子、細胞、組織和器官等多個層次，AI（如深度學習、機器學習）能整合海量異質性數據（如基因突變、蛋白質互相作用、代謝通路），解析傳統方法難以捕捉的動態網絡關系

26、。2.發現隱藏模式：通過AI的降維、聚類和模式識別能力，揭示疾病發生、發展的潛在機制（如癌癥異質性、免疫微環境調控），推動生物學新假說和新靶點的發現。驅動精準醫學的突破：驅動精準醫學的突破：1）個性化診療：AI整合患者的多組學數據（如基因組突變、蛋白質表達譜）和臨床信息，構建預測模型，指導個性化用藥（如靶向藥物選擇）和治療方案優化。2）疾病早篩與分型：通過AI建立多組學生物標志物組合，提升癌癥、神經退行性疾病等復雜疾病的早期診斷準確率，或對患者進行精細化分型（如乳腺癌的各類亞型）。圖：通用多癌早篩的應用前景（左：市場潛力；中：成本優勢；右：能挽救的生命）資料來源：ARK Invest，國信證券

27、經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：Tempus業務模式資料來源：弗若斯特沙利文，國信證券經濟研究所整理2.2 AI+多組學的前沿應用：多組學的前沿應用：Tempus AI所積累的海量數據優勢所積累的海量數據優勢 公司致力于打造全球領先的公司致力于打造全球領先的AI智能診斷平臺智能診斷平臺。Tempus為全球AI醫療應用的領軍企業，為了將人工智能大規模地部署至醫療終端應用場景，公司已經與超過2500家機構建立了合作，收集數百萬癌癥患者的實時臨床、分子和影像數據。公司已經與全美超過65%的學術醫學中心以及超過50%的腫瘤學專家達成合作，截止2024年12月末已積累超過2

28、00PB的多模態醫療保健數據。Tempus業務主要可分為基因組學業務主要可分為基因組學、數據服務和應用三條線數據服務和應用三條線。公司三條業務線相互集成，形成彼此促進提升的業務網絡。當公司測序的患者越多，可收集的數據就會越多，進一步增強公司基因組學業務的能力。Genomics：專注于為醫生提供智能和個性化的結果。Tempus為醫療保健從業者、生命科學公司和其他研究人員提供NGS診斷、分子基因分型及其他解剖和分子病理學檢測，并將各種AI功能潛入檢測中，使得過程更加智能化、個性化。Data：專注于授權使用去標識化的數據。主要為對去標識化臨床、分子和影像數據庫的許可，并為制藥和生物技術公司提供一系列

29、分析和云計算工具。Applications：Tempus的應用程序主要提供有算法性質的診斷服務，利用公司的數據和連通性的優勢來部署臨床決策支持工具。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2.2 AI+多組學的前沿應用：多組學的前沿應用：Tempus AI所積累的海量數據優勢所積累的海量數據優勢 公司上市至今維持收入快速增長公司上市至今維持收入快速增長，毛利率逐年提升毛利率逐年提升。Tempus 2023年全年營收5.32億美元（同比+65.85%），2024年全年收入6.93億美元（同比+30.38%），24Q4單季度收入同比增速超35%。公司2022、2023、2024毛利率分別為40

30、.6%/53.8%/55.0%，呈現顯著提升的趨勢。近日宣布與近日宣布與IFLI合作合作，支持濾泡性淋巴瘤靶向療法的開發支持濾泡性淋巴瘤靶向療法的開發。2025年2月13日，Tempus AI與淋巴瘤創新研究所（IFLI）達成合作，旨在開發并提供一個多模態、去標識化的濾泡性淋巴瘤（FL）數據庫。該數據庫將用于推動FL治療方案的研發，特別是為那些在治療后24個月內發生病情進展的患者（POD24）提供數據支持。Tempus將利用其AI平臺幫助加速精準醫學的發展，以期為FL患者提供更個性化的治療方案。圖：Tempus季度營業收入情況（2023Q1-2024Q4，百萬美元）資料來源：Wind，公司公告

31、，國信證券經濟研究所整理115.6132.4136.1147.7145.8166.0180.9200.726.1%25.3%33.0%35.9%0%5%10%15%20%25%30%35%40%05010015020025023Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q324Q4收入（百萬美元）yoy圖：Tempus不同業務毛利率情況（2022-2024）資料來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理40.6%53.8%55.0%67.2%66.5%71.5%24.1%47.9%46.1%0%10%20%30%40%50%60%70%80%202220232024公司毛利率數據服

32、務診斷和基因組學請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：Tempus NGS+臨床數據得到更高的針對靶向治療和臨床試驗的匹配率資料來源：Nature Bio，Tempus公司官網，國信證券經濟研究所整理2.2 AI+多組學的前沿應用：多組學的前沿應用：Tempus AI所積累的海量數據優勢所積累的海量數據優勢圖：Tempus數據服務業務合同承諾的剩余總合同價值（截止2024年12月31日）資料來源：Tempus公司官網，國信證券經濟研究所整理圖：Tempus基因組學產品線交付的測試數量情況資料來源：公司公告，Tempus公司官網，國信證券經濟研究所整理圖：Tempus Trials產品

33、為制藥公司提供臨床試驗匹配服務資料來源：Tempus公司官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：MRD可應用于可切除腫瘤患者治療的多個階段資料來源：燃石醫學官網，國信證券經濟研究所整理圖：美國MRD可及患者體量資料來源：ARK Invest，國信證券經濟研究所整理2.3 AI+多組學的前沿應用：腫瘤多組學的前沿應用：腫瘤MRD 微小殘留病灶（微小殘留病灶（MRD，Minimal Residual Disease）是指癌癥患者經過治療后，體內仍存在的極少殘留腫瘤細胞（常規影像學或血液標）是指癌癥患者經過治療后，體內仍存在的極少殘留腫瘤細胞（常規影像學或血液標志

34、物無法檢測），這些細胞可能成為未來復發的根源。志物無法檢測），這些細胞可能成為未來復發的根源。MRD檢測通過高靈敏技術（如ctDNA測序、流式細胞術等）識別殘存癌細胞，可用于：1）復發預警（MRD可比傳統影像學檢查最多提前20個月預警）；2）指導治療決策（術后MRD陽性患者可能需強化治療；實時追蹤治療效果，及時調整方案）；3）預后分層（MRD陰性患者或可減少過度治療）；4）臨床試驗優化（作為替代終點加速新藥研發）。實體瘤MRD的Landmark檢測（治療后首次檢測）大多選擇在根治性治療后1個月內進行，MRD動態監測有助于提升檢測性能。ARK Invest預估美國有超800萬符合MRD檢測條件的

35、癌癥患者，目前滲透率僅10%，MRD檢測應成為所有癌癥患者的標準診療手段（每年多次檢測+持續多年隨訪）。中國的腫瘤患者基數龐大，目前滲透率較低，伴隨產品不斷成熟和患者對個性化治療的接受度提升，MRD有望成為腫瘤基因檢測市場重要的增量應用。有望成為腫瘤基因檢測市場重要的增量應用?？汕谐[瘤新輔助治療手術切除輔助治療復發基礎ctDNA水平治療有效性評估治療有效性評估長期監測術后首次MRD檢測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：Natera的Signatera過去9個季度銷售放量情況（臨床測試數）資料來源：Natera官網，國信證券經濟研究所整理2.3 AI+多組學的前沿應用：腫瘤多組學

36、的前沿應用：腫瘤MRD AI技術（深度神經網絡、機器學習）可用于整合流式細胞術、ctDNA測序等多模態數據，增強MRD檢測靈敏度，將MRD從“模糊預警信號”轉化為“可量化決策指標”。隨著算法迭代與真實世界證據積累，AI+MRD或將成為癌癥全程管理的核心基礎設施：MRD在美國已進入快速放量階段。在美國已進入快速放量階段。Signatera是Natera開發的一種基于循環腫瘤DNA（ctDNA）的MRD檢測技術，采用Tumor-informed設計思路，可用于預測腫瘤復發風險和指導治療決策。Signatera MRD已滿足CMS分子診斷服務項目（MolDx）的報銷條件，覆蓋適應癥包括結直腸癌、乳腺

37、癌、肌肉浸潤性膀胱癌等實體瘤的免疫治療監測。截至2024Q4的過去9個季度，Signatera檢測量高速放量，2024Q4達到14.5萬例，同比增長62.9%，環比增長11.5%。2025年Natera的營收指引為18.7億-19.5億美元。Guardant Health、Veracyte等企業均在開發等企業均在開發MRD產品。產品。Guardant Reveal在檢測ctDNA突變基礎上增加了基因組甲基化特征的分析，利用機器學習模型識別腫瘤特異性基因突變或甲基化標志物。圖：Veracyte結合AI技術開發的MRD試劑盒資料來源：Veracyte官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的

38、免責聲明及其項下所有內容圖：血液中存在攜帶特定腫瘤信息的游離核酸（圖：血液中存在攜帶特定腫瘤信息的游離核酸（cfDNA）資料來源：Grail，國信證券經濟研究所整理2.4 AI+多組學的前沿應用：多癌早篩多組學的前沿應用：多癌早篩表：多癌早篩中所應用的表：多癌早篩中所應用的AI技術技術應用領域應用領域數據數據算法算法AI賦能賦能海量基因組數據的處理與模式識別甲基化模式分析臨床數據（包括健康人群與癌癥患者的血液樣本）真實世界數據積累；NHS等大規模臨床試驗高通量測序獲取甲基化位點的分布數據深度學習（如卷積神經網絡）識別健康與癌變DNA的甲基化特征大數據特征提取表示學習（Representatio

39、n Learning）將復雜的DNA序列信息轉化為可計算的數值特征（如向量嵌入），提取關鍵甲基化區域或片段化模式機器學習模型的構建與優化監督學習訓練-標注癌癥類型與分期標簽，學習區分不同癌癥的甲基化特征模型持續迭代-模型動態更新，提升對罕見癌癥或早期信號的識別能力結果推斷與臨床決策支持癌癥信號定位多任務學習預測癌癥組織來源，以概率分布形式輸出潛在來源，輔助醫生定向排查假陽性抑制異常檢測算法過濾因衰老、良性病變等非癌因素引起的甲基化噪聲，降低不必要的臨床干預資料來源：Grail，國信證券經濟研究所整理AI技術將有力賦能多癌早篩（技術將有力賦能多癌早篩（MCED，Multi-cancer earl

40、y detection）應用。）應用。多癌早篩需處理高維海量基因數據（如全基因組測序數據包含數十億堿基對），傳統統計方法難以有效建模，而AI在特征提取與降維上更具優勢；不同癌癥類型間的生物特征差異大，AI的自適應學習能力可捕捉共性與差異性；未來還可根據個體特征（如年齡、遺傳風險）動態調整篩查方案，優化資源分配。通過整合深度學習、自動化流程與持續學習機制，AI能在多癌篩查中實現從數據解析到臨床決策的全鏈條賦能，其核心是通過大樣本學習提升早期癌癥信號的識別精度與效率。多癌早篩是腫瘤多癌早篩是腫瘤NGS行業的熱門研發方向。行業的熱門研發方向。海外的Grail、Guardant Health、Exac

41、t Science、Freenome和國內的燃石醫學、吉因加等企業均在開發多癌早篩產品，大多數產品主要識別循環游離DNA（cfDNA）的變化，包括DNA甲基化、突變、斷裂模式等，并經常與其他生物標志物如蛋白質、cfRNA和癌癥代謝物結合使用。在所有生物標志物中，DNA甲基化被認為在致癌過程中于非常早期發生并具有組織特異性的特征，已成為MCED最常見的生物標志物。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：Grail的Galleri和標準診斷方法的性能對比資料來源：Grail，國信證券經濟研究所整理 多癌早篩產品將在未來多癌早篩產品將在未來3年進入重要驗證階段。年進入重要驗證階段。Grail

42、建立了人口規模級別的高質量和相互關聯的臨床和基因組數據集，并基于靶向甲基化的NGS技術開發了多癌早篩產品Galleri，其能檢測50多種癌癥中共有的癌癥信號，且能夠準確預測癌癥信號起源并指導診斷檢查（甲基化特征分類：通過機器學習如梯度提升樹、隨機森林等算法，從60,000+甲基化位點中篩選癌癥特異性信號，區分癌癥信號與技術噪音、生物噪聲；溯源模型訓練：基于遷移學習實現跨癌種分類，可區分50+癌種并預測起源組織）。2024年12月公司推出新版本Galleri，具有全自動、集成的特點，消除了大量手動步驟，提高了效率并改善了質量控制。Galleri作為LDT產品上市超過三年，自2021年6月首次處方

43、以來累計商業化檢測量超過29萬，計劃在2025-2026年進行Galleri的注冊研究，預計2026H1完成FDA的PMA申請。陽性預測率陽性預測率假陽性比例假陽性比例圖：Grail的Galleri的產品設計思路資料來源：Grail，國信證券經濟研究所整理2.4 AI+多組學的前沿應用：多癌早篩多組學的前沿應用：多癌早篩請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2.5 AI+多組學的前沿應用：多組學的前沿應用：Illumina拓展多組學及拓展多組學及AI制藥應用邊界制藥應用邊界 Illumina通過與阿斯利康等公司的合作通過與阿斯利康等公司的合作，利用其在基因組解釋和利用其在基因組解釋和AI

44、分析技術方面的優勢分析技術方面的優勢，積極推進積極推進AI制藥領域的發展制藥領域的發展。通過結合人工智能工具如PrimateAI和SpliceAI，Illumina不僅加速藥物靶點的識別和疾病相關遺傳變異的分析，而且通過大規模多組學數據集的深入研究，支持制藥公司開發新療法，從而在精準醫療和藥物研發領域實現突破。與英偉達合作拓展多組學融合與英偉達合作拓展多組學融合AI的發展的發展。公司在其2024年第四季度財報中宣布了與NVIDIA的合作，旨在通過集成Illumina的軟件能力和NVIDIA的先進AI工具，提高多組學數據的分析和解讀能力。這一合作將幫助Illumina的客戶生成更詳細的數據和更豐

45、富的洞見，從而推動基因組學與多組學的融合發展。圖：基于PrimateAI-3D的PRS致病性評估模型優于其他所有方法資料來源：Fiziev P P,Mcrae J,Ulirsch J C,et al.Rare penetrant mutations confer severe risk of common diseases.J.Science,2023,380 6648，國信證券經濟研究所整理圖：公司宣布與英偉達合作資料來源：illumina投資者交流材料，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：AIAI技術賦能醫學檢驗全程技術賦能醫學檢驗全程資料來源：CNK

46、I，國信證券經濟研究所整理 2.6 AI+醫學檢驗：醫學檢驗：人工智能滲透至醫學檢驗各個環節人工智能滲透至醫學檢驗各個環節AI滲透至醫學檢驗全流程滲透至醫學檢驗全流程。人工智能技術的快速發展和日益完善，為檢驗醫學實驗室提供了更多的可能性和機遇。從檢驗標本的采集、傳輸、檢測到結果的自動審核和綜合評估，AI開始滲透至檢驗醫學的各個環節，有望加速醫學實驗室的自動化和標準化建設，優化診斷流程和決策效能，提高患者的診療質量和醫療服務水平。檢驗后檢驗中檢驗前智能化標本采集系統智能化標本傳輸系統自動化標本分揀流水線病理輔助診斷系統病原微生物系統細胞學診斷基因診斷智慧化審核報告系統基于大數據的專家決策系統智能

47、科研平臺請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2.6 AI+醫學檢驗的應用：醫學檢驗的應用：華為與瑞金醫院發布病理大模型華為與瑞金醫院發布病理大模型病理輔助診斷系統是病理輔助診斷系統是AI在醫學檢驗領域相對成熟的應用場景之一在醫學檢驗領域相對成熟的應用場景之一。當前國外病理學模型研究幾乎被哈佛與微軟壟斷，采用算力堆積，部署在NVIDIA上，通過改良數據集，訓練算法產出大量科研成果，但部分模型停留科研水平，未實際應用部署。國產方面，2023年9月透徹未來發布了透徹大腦（Thorough Brain）病理大模型。2024年7月，商湯醫療聯合清華大學等科研院所發布了病理大模型PathOrche

48、stra，利用國內規模最大的近30萬張全切片數字病理圖像（近300TB數據）數據集訓練，并融合了文本、視頻等多模態訓練數據。華為與瑞金醫院發布病理大模型華為與瑞金醫院發布病理大模型。2025年2月18日，瑞金醫院攜手華為共同發布瑞智病理大模型RuiPath?；谌鸾饠底只腔±砜茦I務流，融合多模志數腦構建全場景醫療下游任務。在廣度上，覆蓋中國全癌種人數90%的癌種，在深度上，可以開展互動式病理診斷對話。未來有望將“瑞金模式”復制全國，解決優質病理資源分布不均問題，提高行業診斷水平。圖：瑞智醫學大模型總體框架圖：瑞智醫學大模型總體框架資料來源：華為官網，國信證券經濟研究所整理 表：國外病理大模

49、型表：國外病理大模型名稱名稱發表時間發表時間訓練數據量訓練數據量支持硬件支持硬件PLIPPLIP2023.08.17208,414對圖像-文本描述NACONCHCONCH2024.03.191,170,647對人類病理圖像以及文本描述GPU A100-80G(8塊）UNIUNI2024.03.19100,426 WSIsGPU A100-80G(32塊）ProvProv-GigaPathGigaPath2024.05.22從171,189 WSIs中抽取的13億patch(固定大小256256)GPU A100-80G(64塊)PRISMPRISM2024.05.22587,000 WSIs以

50、及197,000相關的診斷文本報告GPU V100-32GB(16塊)PathChatPathChat2024.05.281,180,000對圖像-文本描述至少8張內存80GB的GPUVirchowVirchow2024.07.221,500,000 WSIsNACHIEFCHIEF2024.08.0160,530 WSI(半監督訓練階段）,超過15,000,000張病理圖片（自監督訓練階段）GPU V100-32GB(8塊)MUSKMUSK2025.01.15超過5000萬張病理圖像GPU V100-32G(8塊)資料來源：華為官網，國信證券經濟研究所整理 請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項

51、下所有內容“AI+醫療”：醫療終端應用的效率革命0101“AI+多組學/醫學檢驗”的前沿應用0202海內外“AI+多組學/醫學檢驗”公司梳理0303投資建議和風險提示0404目錄目錄請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.1 AI+多組學多組學/醫學檢驗海外公司梳理醫學檢驗海外公司梳理表：表：AI+AI+多組學多組學/醫學檢驗海外公司梳理醫學檢驗海外公司梳理股票代碼股票代碼股票簡稱股票簡稱市值（億美元）主營業務AI賦能PS(TTM)PE24A25E26ETEM.OTempus AI78.36結合AI技術提供個性化和精準的醫療診斷服務利用AI和大數據分析，為癌癥等疾病患者提供個性化治療方

52、案?；蚪M學、數據服務和AI應用三大領域，形成協同效應11.31-11.10-41.91-54.77 ILMN.Oillumina133.37提供基因組解析及測序解決方案，服務研究和臨床市場與英偉達合作，利用AI加速基因組數據分析，推動精準醫療和藥物研發；與阿斯利康合作，深化AI在基因組解讀和制藥領域的應用3.05-10.9121.81 18.53 NTRA.ONatera195.34分子診斷與cfDNA基因檢測利用AI優化其無創產前檢測（NIPT）算法，提升了檢測的準確性和成本效益11.51-102.58-79.91-325.68 GH.OGuardant Health53.19精準腫瘤學與

53、液體活檢檢測引入Guardant Galaxy 高級人工智能分析套件，提升其癌癥檢測產品的性能，并加速生物標志物的發現；與Viz.ai合作，利用人工智能改進肺癌的檢測、診斷和治療7.20-12.20-14.37-16.51 GRAL.OGrail10.46多癌早篩與精準腫瘤檢測利用AI進行早期癌癥檢測，通過機器學習分析血液中的微量腫瘤DNA片段，以提高篩查的精準度8.30-10.78-1.28-1.28 ADPT.OAdaptiveBiotechnologies11.32免疫醫學與MRD檢測與微軟合作，利用人工智能和機器學習技術解碼人類免疫系統，開發了首個T細胞檢測產品T-Detect COV

54、ID6.32-7.10-8.37-11.03 VCYT.OVeracyte24.13提供高性能癌癥診斷與治療決策支持利用AI驅動的基因分析技術，提高癌癥和其他疾病的早期診斷準確性，幫助醫生做出更精準的治療決策。其AI賦能的生物信息學平臺優化了數據解析流程，加速基因表達模式的識別，提升檢測效率和可靠性5.41 99.9657.74 37.63 數據來源：Bloomberg，各公司官網，國信證券經濟研究所整理 注：總市值以2025/3/12計算，計價單位為美元，PE和PS為Bloomberg一致預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.2 AI+多組學多組學/醫學檢驗國內公司梳理醫學檢驗

55、國內公司梳理表：表：AI+多組學多組學/醫學檢驗國內公司梳理醫學檢驗國內公司梳理分類分類股票代碼股票代碼股票簡稱股票簡稱市值（億元市值（億元/港元）港元）主營業務主營業務AI賦能賦能PE(TTM)PS(TTM)PE24E25E26EAI+多組學多組學688315.SH諾禾致源諾禾致源73依托高通量測序技術及生物信息分析技術提供科研技術服務解決方案利用AI技術優化測序服務流程，提升測序報告產出效率及質量37.33.437.331.326.9000710.SZ貝瑞基因貝瑞基因65致力于基因檢測技術向臨床應用的全面轉化，聚焦生育健康、遺傳病檢測、腫瘤檢測等自主研發NLPearl遺傳疾病人工智能臨床決

56、策支持系統和CNVisi智能報告解讀系統，并與火山引擎等開展合作探索AI大模型應用-23.05.8-300676.SZ華大基因華大基因256通過基因檢測、質譜檢測、生物信息分析等多組學大數據技術手段提供研究服務和精準醫學檢測24年發布GenSIRO“樣本進，報告出”AI+一站式本地化解決方案，與北京協和醫院就罕見病大模型進行深度合作-252.26.4-603882.SH金域醫學金域醫學168以第三方醫學檢驗及病理診斷業務為核心的醫療服務企業。24年發布第三方醫檢行業首個大模型域見醫言大模型，且推出智能體應用“小域醫”104.02.172.924.319.89860.HK艾迪康控股艾迪康控股51

57、中國三大獨立醫學實驗室服務提供商之一與Guardant Health建立的合作于2024年開始全面運營；深度應用AI技術，已累計輔助閱片超500萬張20.81.5-300244.SZ迪安診斷迪安診斷108以第三方診斷服務為核心業務，致力提供醫學診斷整體化解決方案。24年與華為云共同發布“迪安醫檢大模型”-116.90.957.817.513.2300685.SZ艾德生物艾德生物93中國首家專業化的腫瘤精準醫療分子診斷試劑研發生產企業公司HRD試劑盒引入機器學習、神經深度學習網絡、人工智能算法等，深入海量的基因組測序數據。29.57.930.524.519.9AI+醫學檢醫學檢驗驗301060.

58、SZ蘭衛醫學蘭衛醫學43為檢驗診斷行業提供整體解決方案的綜合服務商與上海經信委簽署任務書，建設基于病理數字切片標注的單病種智能初篩機器人診斷標準數據集，構建病理AI診斷標準基礎數據平臺-23.62.5-688393.SH安必平安必平37國內病理診斷領域領先企業自主研發基于深度學習的宮頸液基細胞學人工智能輔助診斷軟件，推出“試劑+設備+數字掃描+AI判讀”的宮頸癌篩查數字化智能化整體方案166.87.8166.8-300406.SZ九強生物九強生物101國內生化診斷和病理診斷龍頭企業全資子公司邁新生物近年來積極參與病理AI領域的研發工作19.15.818.617.314.8688289.SH圣湘

59、生物圣湘生物145集診斷試劑、儀器、第三方醫學檢驗服務為一體的分子診斷龍頭企業自研平臺“傳染病數智化系統”接入DeepSeek-R1模型，計劃把DeepSeek開源平臺大語言模型應用于實驗室檢測流程，打造實驗室AI智能體55.99.755.933.523.5數據來源：Wind，各公司官網，國信證券經濟研究所整理 注：總市值以2025/3/12計算，除金域醫學、艾德生物外，其余公司的PE為Wind一致預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：已有5款數據產品獲得廣東省數據資產登記憑證完成數據合規審核資料來源：金域醫學、國信證券經濟研究所整理3.3 金域醫學：發布第三方醫檢行業首個大模型

60、“域見醫言”金域醫學：發布第三方醫檢行業首個大模型“域見醫言”域見醫言大模型重塑第三方醫檢服務。域見醫言大模型重塑第三方醫檢服務。金域醫學基于30年的醫檢專業數據和知識積累，以及面向全國23000家醫療機構的服務經驗，訓練出第三方醫檢行業首個大模型域見醫言大模型，并于2024年正式對外發布，且已通過國家網信辦備案。以域見醫言大模型為核心，公司還推出智能體應用“小域醫”，其已經具備智能項目推薦、實驗室智能檢測、智慧報告解讀、醫學知識咨詢等功能，成為了臨床醫生、檢驗醫師身邊的醫檢AI助手。公司通過數據治理，對數據資源進行整合及合規化管理。公司通過數據治理，對數據資源進行整合及合規化管理。2024年

61、，公司有5項數據產品在廣州數據交易所上線，其中乳腺癌數據報告率先完成了場內交易。這也是第三方醫檢行業首款醫檢數據產品的場內交易，為公司海量高價值數據的價值轉化探索出一條安全、合規的業務新模式。圖：金域醫學“小域醫”智能體應用資料來源：金域醫學、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：迪安診斷打造“醫療多場景+大數據+人工智能”一流智能化實驗平臺資料來源：迪安診斷、國信證券經濟研究所整理3.4 迪安診斷：與華為云共同發布“迪安醫檢大模型”迪安診斷：與華為云共同發布“迪安醫檢大模型”迪安攜手華為云，以盤古大模型為基石，通過自監督訓練和場景SFT微調等創新技術手段，共同

62、構建“迪安醫檢大模型”并進一步構建智能報告單解讀平臺，以期在醫療健康領域實現更高效、更精準的服務。公司已對100萬以上的病理樣本進行標注，并開發出多種AI產品模型，顯著提升了診斷效率和準確性。此外，子公司醫策科技在湖北省的數字化病理服務體系中簽約了70余家醫院，病理AI市場占有率約為70%；而自有實驗室已提供超過300萬份AI病理診斷報告。公司與華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院血液科簽訂戰略合作協議，共同研發慢性白血病藥物治療的停藥預測模型。還與華為云簽署了AI健康管理合作協議，計劃開發健康管理領域的垂類模型。圖：“迪安醫檢大模型”發布資料來源：迪安診斷、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文

63、之后的免責聲明及其項下所有內容3.5 諾禾致源諾禾致源：推出推出AI賦能的生物信息學應用軟件賦能的生物信息學應用軟件 公司公司AI技術應用方面主要聚焦于生物信息學軟件的開發與優化技術應用方面主要聚焦于生物信息學軟件的開發與優化。2024年12月，公司推出基因表達分析軟件V1.0，該軟件整合了機器學習、深度學習算法及自然語言處理技術，支持高通量測序數據的自動化處理與智能語音交互操作，顯著提升科研人員的工作效率。同時，公司進一步發布擴增子產線工藝智能排布軟件V1.0，通過AI算法分析歷史生產數據，優化工藝流程并實現智能排產，助力實驗室降本增效。公司推出公司推出AI賦能的生信智能平臺賦能的生信智能平

64、臺。2025年2月，公司披露其自主研發的AI生信智能專家“諾易（Novi）”已免費開放給客戶使用，當前尚未形成收入。公司預計未來將繼續深化AI與生物技術的融合，結合數據驅動的決策支持系統，進一步拓展其在科研服務、臨床檢測及農業分子育種等領域的應用場景。圖：諾禾致源Novi生信繪圖AI交互案例資料來源：諾禾云平臺官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：GenSIRO AI+一站式本地化解決方案資料來源：華大基因、國信證券經濟研究所整理3.6 華大基因：從華大基因：從SEQ ALL到到GBI ALL，開啟生命數智化新時代，開啟生命數智化新時代 華大基因積極構建全

65、球領先的多組學數據庫，為華大基因積極構建全球領先的多組學數據庫，為AI模型的訓練與優化提供了豐富的數據資源模型的訓練與優化提供了豐富的數據資源，開發了GenSIRO“樣本進，報告出”AI+一站式本地化解決方案、基因檢測多模態大模型GeneT、ChatGeneT基因組咨詢平臺、智能化的疾病防控系統13311i。2025年將圍繞“ALL 計劃”的核心戰略目標將業務模式從生產型服務全面轉向智能型服務，推動前端樣本處理自動化、智能化，并結合短讀長和長讀長測序技術平臺，進一步提升數據庫積累，為未來業務轉型奠定堅實基礎?；驒z測多模態大模型GeneT利用超過百萬級的高質量數據，構建了百億級的高質量toke

66、n，結合解讀專家經驗，實現了對全基因組數據的精準解讀。在真實臨床樣本的測試中，GeneT模型展現出了極高的準確率，能夠從數百萬個變異位點中快速篩選出與臨床表型相關的致病突變，為臨床診斷和治療提供有力支持。圖：基因檢測多模態大模型GeneT資料來源：華大基因、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.7 貝瑞基因貝瑞基因：AI+大數據驅動大數據驅動全生命周期的健康管理全生命周期的健康管理 公司通過整合多款開源公司通過整合多款開源AI模型提升醫療服務的智能化水平模型提升醫療服務的智能化水平。貝瑞基因已接入包括Deepseek、千問、智譜AI、BiomedGPT和Luca

67、One在內的多款開源AI模型，旨在優化醫療資源配置、提升運營效能并降低約30%的運營成本。公司以分子診斷和遺傳病咨詢為基礎，逐步將AI技術拓展至其他醫療領域，并與多家大型醫療機構達成戰略合作，計劃年內落地AI智能大數據建設項目，推動臨床決策的精準化和服務效率提升。通過AI驅動的數據分析，公司能夠挖掘患者健康數據的潛在聯系，為個性化疾病預防和精準診療提供支持。構建構建PB級基因數據庫級基因數據庫，推動推動AI在精準醫療中的深度應用在精準醫療中的深度應用。公司的基因檢測數據中心存儲量已突破PB級，超億條數據可直接用于科研及臨床應用，結合自研算法（如遺傳病預測算法、文獻智能檢索算法）和開源大模型，顯

68、著提升了數據處理效率與疾病檢測準確性。該數據能力為遺傳病早期風險識別、個性化治療方案制定及科研動態檢索提供了技術基礎。圖：借助AI賦能實現從疾病診斷延伸到全生命周期的健康管理資料來源：貝瑞基因官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.8 華大智造：將華大智造：將AI融入實驗室智能自動化領域融入實驗室智能自動化領域 公司為基因測序上游設備及耗材國產龍頭企業公司為基因測序上游設備及耗材國產龍頭企業，是國內唯一是國內唯一、全球唯二擁有從低通量到超高通量測序儀完整布局的企業全球唯二擁有從低通量到超高通量測序儀完整布局的企業。2025年年2月月，華大智造宣布正式將華大智

69、造宣布正式將AI人工智能技術全面融入生命科技工具領域人工智能技術全面融入生命科技工具領域，實驗室智能自動化實驗室智能自動化GLI業務全新升級上線業務全新升級上線。這一業務通過智能化實驗流程、數據分析及結果解讀等環節，顯著提升了實驗室工作效率，特別是在基因組學和精準醫學等領域。目前已在基因組學中心和上海交通大學等實驗室中得到了初步驗證。GLI業務結合深度學習和自然語言處理，為科研人員提供精準的數據支持，推動了科學研究的快速發展。圖：華大智造GLI業務概念圖資料來源：華大智造官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.9 艾德生物：布局腫瘤艾德生物：布局腫瘤NGS產

70、品，開發產品，開發HRD試劑盒打破壟斷試劑盒打破壟斷 HRD是是BRCA1/2的升級產品的升級產品，可多篩選出可多篩選出20%以上的以上的PARP抑制劑獲益人群抑制劑獲益人群。2020年5月11日，FDA批準奧拉帕利聯合貝伐珠單抗用于HRD陽性人群一線維持治療的適應癥，進一步擴大奧拉帕利一線維持治療的獲益人群，PAOLA-1研究和PRIMA研究均證實基于HRD的分子標記物較BRCA1/2檢測可多篩選出20%的PARP抑制劑獲益人群。艾德生物通過自主研發打破壟斷艾德生物通過自主研發打破壟斷。全球范圍內僅2款基于西方人群設計的HRD檢測，艾德生物采用自主專利的ADx-GSS智能算法研發出HRD試劑

71、盒，打破美國企業的獨家壟斷，通過了原研藥企的算法非侵權評估和嚴格的性能驗證，和阿斯利康簽署了中日歐的全球伴隨診斷合作協議。艾德生物艾德生物GSS專利算法綜合評估基因組拷貝數變異長度專利算法綜合評估基因組拷貝數變異長度、變異類型和變異的位置變異類型和變異的位置，通過機器學習確定不同拷貝數變異通過機器學習確定不同拷貝數變異的權重的權重，并確定陽性閾值并確定陽性閾值，同時優選了70000+符合亞洲人群的SNP位點，配套自有的生物信息學算法，可有效避免腫瘤細胞含量和細胞倍型對HRD評分的影響。在檢測性能驗證方面，該產品與BRCAness的一致性高達97%，在臨床療效預測方面，無論是含鉑療效預測還是PA

72、RP抑制劑療效預測，該產品檢出的陽性患者臨床獲益均顯著優于陰性患者。2024年HRD試劑盒已納入創新醫療器械審批程序，注冊報批工作也已啟動。圖：艾德生物圖：艾德生物GSS專利算法，突破國外專利封鎖專利算法，突破國外專利封鎖資料來源：公司官網、第十一屆中國病理年會，國信證券經濟研究所整理圖：艾德生物圖：艾德生物HRD Complete檢測結果與檢測結果與Myriad myChoice一致性高達一致性高達88%資料來源：公司官網、第十一屆中國病理年會，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容3.10 安必平：“試劑安必平：“試劑+設備設備+數字掃描數字掃描+AI判讀”宮頸

73、癌篩查數智化方案判讀”宮頸癌篩查數智化方案病理人工智能有望大量減少病理醫生的工作量。病理人工智能有望大量減少病理醫生的工作量。在傳統病理讀片情況下，病變所占面積常常小于1%，病理醫生需要將精力花在成百上千萬像素點的陰性范圍內。AI工作流程大體可分為：數據預處理-圖像分割、特征提取、選擇、分類、識別、結果輸出。對病理切片的分析功能主要可分為3類：1）對組織、細胞的檢測分割 2）圖像相關特征的提取 3）病理圖像的分類和分級，病理醫師根據計算機輔助算法的分析結果可以對疾病做出進一步診斷。由北京協和醫學院群醫學及公共衛生學院團隊牽頭，聯合多個國內醫療中心與安必平共同合作推出宮頸液基細胞學圖像輔助診斷軟

74、件（LBP-PIAS），訓練數據量上百萬，其中標注視野103萬，標注細胞268萬。根據在九家國內知名三甲醫院、4961例有效入組病例的研究結果表明，在無醫生復核下，人工智能系統獨立進行評估，特異度為75.56%，靈敏度（含ASC-US）為96.24%，靈敏度（LSIL+）為99.3%，靈敏度（HSIL、CANCER）為100%。圖：安必平數智化布局圖：安必平數智化布局資料來源:公司公告、國信證券經濟研究所整理圖：安必平宮頸細胞學圖：安必平宮頸細胞學AIAI產品特性產品特性資料來源:公司公告、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圣湘感染性疾病NGS整體解決方案資

75、料來源：圣湘生物、國信證券經濟研究所整理圖：圣湘傳染病數智化系統接入DeepSeek資料來源：圣湘生物、國信證券經濟研究所整理3.11 圣湘生物：呼吸道、測序兩大戰略系統接續接入圣湘生物：呼吸道、測序兩大戰略系統接續接入DeepSeek 2024年2月12日，圣湘生物數智測序系統正式接入DeepSeek，全面應用于病原測序解決方案，引領AI醫療加速落地。呼吸道、測序兩大戰略系統接續接入DeepSeek，將全面應用到mNGS、tNGS、細菌/病毒基因組、多組學等產品方案中，結合增強索引（RAG）技術，整合圣湘生物病原專屬知識庫，輔助醫生進行診斷?；颊吲R床信息結合圣湘海量病原微生物基因測序數據進行

76、模型訓練，協助醫生回溯病情完整發展歷程，精準、自動抓取相應指標參數，對大量臨床信息梳理呈現并進行病原感染分析推理，輔助病原陽性判斷，形成自動化報告。2025年3月，公司以1.3億元通過受讓股權及增資交易后，對真邁生物的持股比例增加至15.55%。真邁生物專注于基因測序產業上游設備和試劑的研發制造，擁有包括熒光檢測、核酸修飾、染料合成、酶突變、表面化學工藝等“卡脖子”技術的自研自產能力。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容“AI+醫療”：醫療終端應用的效率革命0101“AI+多組學/醫學檢驗”的前沿應用0202海內外“AI+多組學/醫學檢驗”公司梳理0303投資建議和風險提示0404目錄

77、目錄請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容相關公司估值表相關公司估值表表：AI+多組學/醫學檢驗相關公司估值表公司代碼公司代碼公司簡稱公司簡稱市值市值（億元）（億元）營業收入（億元）營業收入（億元）歸母凈利潤（億元）歸母凈利潤（億元）PSPE24A/E25E26E24A/E25E26E24A/E25E26E24A/E25E26E688315.SH諾禾致源7321.1124.3227.681.942.322.703.43.02.637.331.326.9000710.SZ貝瑞基因65-300676.SZ華大基因256-603882.SH金域醫學16876.8485.6396.382.306

78、.898.462.22.01.772.924.319.89860.HK艾迪康控股51-300244.SZ迪安診斷108125.48130.86136.081.876.188.190.90.80.857.817.513.2300685.SZ艾德生物9312.6215.2418.253.053.804.677.46.15.130.524.519.9301060.SZ蘭衛醫學43-688393.SH安必平374.71-0.22-7.8-166.8-300406.SZ九強生物10117.4518.5221.325.405.806.805.85.44.718.617.314.8688289.SH圣湘生物

79、14514.9719.8625.132.594.336.169.77.35.855.933.523.5數據來源：國信證券經濟研究所整理 注：市值以2025/3/12計算；各公司貨幣類型以人民幣計算；除金域醫學和艾德生物外，其他均為Wind一致預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容投資建議投資建議 人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代。人工智能技術的快速發展正引領醫療終端應用步入效率革命的新時代?！癆I+醫療”主要是指利用人工智能技術提高醫療供給端的效率和準確性。通過將深度學習、大數據分析等AI技術深度融入醫療設備和醫療服務領域，傳統醫療器械的診斷精度、操作效率

80、和智能化水平得到顯著提升。AI對醫療服務領域的賦能不僅優化了診療流程，縮短了診療時間，更推動了醫療資源的高效配置，為智慧醫療體系的構建提供了強有力的技術支撐。目前，AI技術正在醫學影像分析、輔助診斷與決策、健康管理與遠程醫療和基因多組學等多個場景展現應用潛力。AI與多組學的結合正在生物醫學和數據科學領域引發變革。與多組學的結合正在生物醫學和數據科學領域引發變革?；蚪M學是生物大數據的基石，而多組學涵蓋基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、表觀組學等多層次數據，“AI+多組學”本質上是數據驅動和生物學機理驅動的雙重范式升級，核心價值在于為復雜疾病的機制解析提供“全景視角”，賦能精準醫學從理論

81、走向大規模應用。伴隨DNA測序成本和合成成本的快速下降，多組學的技術性能有望在2030年前實現數量級躍升，帶動下游精準診斷和藥物開發實現重要突破?！癆I+多組學”的海外龍頭企業如Tempus AI、Grail、Guardant Health等正利用所積累的海量數據優勢在基因數據服務及應用、MRD、多癌早篩等應用場景高速發展?！癆I+醫學檢驗”也在加速滲透醫學實驗室的自動化和標準化建設的各環節，有望優化診斷流程和決策效能，提高患者的診療質量和醫療服務水平。2025年2月，瑞金醫院攜手華為共同發布瑞智病理大模型RuiPath。國內醫學檢驗領域正快速布局國內醫學檢驗領域正快速布局AI技術，賦能業務發

82、展。技術，賦能業務發展。第三方醫檢龍頭金域醫學基于30年的醫檢專業數據和知識積累，訓練出第三方醫檢行業首個大模型域見醫言大模型，并于2024年正式對外發布；2024年在廣州數據交易所上線5項數據產品，其中乳腺癌數據報告率先完成了第三方醫檢行業的首筆場內交易，為公司海量高價值數據的價值轉化探索出一條安全、合規的業務新模式。迪安診斷攜手華為云，以盤古大模型為基石，通過自監督訓練和場景SFT微調等創新技術手段，共同構建“迪安醫檢大模型”并進一步構建智能報告單解讀平臺。華大基因積極構建全球領先的多組學數據庫，為AI模型的訓練與優化提供了豐富的數據資源，開發了GenSIRO“樣本進，報告出”AI+一站式

83、本地化解決方案、基因檢測多模態大模型GeneT、ChatGeneT基因組咨詢平臺、智能化的疾病防控系統13311i?；驕y序“賣水人”華大智造將AI人工智能技術全面融入生命科技工具領域，實驗室智能自動化GLI業務全新升級上線。深耕細胞病理領域的安必平推出針對宮頸癌篩查的宮頸液基細胞學人工智能輔助診斷軟件，減輕病理科負擔，提升基層防治能力。投資建議：關注“投資建議：關注“AI+多組學多組學/醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業。醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業。海內外“AI+多組學/醫學檢驗”的應用正如火如荼發展，人工智能將帶動多組學實現質的突破，下游應用及服務的潛在市場空間巨大

84、，并有望帶動醫藥產業鏈整體發展。對標Tempus AI、Grail等海外龍頭公司的發展路徑，國內多組學/醫學檢驗領域的龍頭將不斷有新成果涌現。建議關注“AI+多組學/醫學檢驗”領域進展及具備潛力的國內頭部企業：金域醫學、華大智造、艾德生物、安必平、圣湘生物等。風險提示：風險提示：AI相關產品和服務研發或商業化不及預期，行業政策風險，市場競爭加劇風險。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容風險提示風險提示 AI相關產品和服務研發或商業化不及預期，行業政策風險，市場競爭加劇風險。相關產品和服務研發或商業化不及預期，行業政策風險，市場競爭加劇風險。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容免

85、責聲明免責聲明分析師承諾分析師承諾作者保證報告所采用的數據均來自合規渠道；分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意或影響；作者在過去、現在或未來未就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報酬，特此聲明。重要聲明重要聲明本報告由國信證券股份有限公司（已具備中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）制作；報告版權歸國信證券股份有限公司（以下簡稱“我公司”）所有。本報告僅供我公司客戶使用，本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式使用、復制或傳播。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報

86、告正式完整的觀點，一切須以我公司向客戶發布的本報告完整版本為準。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映我公司于本報告公開發布當日的判斷，在不同時期，我公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。我公司不保證本報告所含信息及資料處于最新狀態；我公司可能隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，投資者應當自行關注相關更新和修訂內容。我公司或關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。本公司的資產管理部門、自營部門以及其他投

87、資業務部門可能獨立做出與本報告中意見或建議不一致的投資決策。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，我公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明本公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢，是指從事證券投資咨詢業務的機構及其投資咨詢人員以下列形式為證券投資人或

88、者客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或者間接有償咨詢服務的活動：接受投資人或者客戶委托，提供證券投資咨詢服務；舉辦有關證券投資咨詢的講座、報告會、分析會等；在報刊上發表證券投資咨詢的文章、評論、報告，以及通過電臺、電視臺等公眾傳播媒體提供證券投資咨詢服務；通過電話、傳真、電腦網絡等電信設備系統，提供證券投資咨詢服務；中國證監會認定的其他形式。發布證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。國信證券投資評級國信證券投資評級投

89、資評級標準投資評級標準類別類別級別級別說明說明報告中投資建議所涉及的評級（如有）分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后6到12個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6到12個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A股市場以滬深300指數（000300.SH）作為基準；新三板市場以三板成指（899001.CSI）為基準；香港市場以恒生指數(HSI.HI)作為基準；美國市場以標普500指數(SPX.GI)或納斯達克指數（IXIC.GI）為基準。股票投資評級股票投資評級優于大市股價表現優于市場代表性指數10%以上中性股價表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市股價表現弱于市場代表性指數10%以上無評級股價與市場代表性指數相比無明確觀點行業投資評級行業投資評級優于大市行業指數表現優于市場代表性指數10%以上中性行業指數表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市行業指數表現弱于市場代表性指數10%以上請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國信證券經濟研究所國信證券經濟研究所深圳深圳深圳市福田區福華一路125號國信金融大廈36層郵編：518046 總機：0755-82130833上海上海上海浦東民生路1199弄證大五道口廣場1號樓12樓郵編：200135北京北京北京西城區金融大街興盛街6號國信證券9層郵編：10003240