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（報告出品方/作者：浙商證券，劉雯蜀，田子硯）

1、醫療AI框架

GPT4應用于醫療信息化場景——電子病歷的生產力解放

當前由醫生手動錄入醫療信息化系統患者電子病歷：當前醫生一邊問診一邊手寫或在電腦上輸入電子病歷。雖然一些病歷醫生可以根據信息化系統里面的模板去更改患者信息，但是有一些病歷較復雜病程較長，醫生需要很詳細地記錄追蹤患者的情況，病歷可能達上萬字，當前在傳統醫療信息化系統中還是由醫生手動記錄輸入這部分信息。

【資料圖】

未來接入GPT4以后醫生解放了文書工作：GPT4可以多模態輸 入數據并理解梳理信息，這也就意味著GPT4大模型可以輸入患者和醫生的對話并摘取關鍵信息，醫生不用邊問診邊記錄，可以快速耐心詢問患者情況，只需要幾秒鐘，就能自動生成電子病歷，然后自動導入當前的醫療信息化系統。

微軟子公司Nuance：將GPT-4用于病歷生成程序

微軟旗下Nuance Communications 發布與 OpenAI 的 GPT-4 集成的支持語音的醫療病歷生成應用程序DAX （ Dragon Ambient eXperience ）。

環境AI與GPT-4技術相結合：Dragon Ambient eXperience (DAX) Express 是第一個將會話和環境 AI 與 OpenAI 的 GPT-4 的高級推理和自然語言功能相結合的全自動臨床文檔應用程序。Nuance 的環境 AI 技術旨在通過“傾聽”醫患就診并做筆記來自動化臨床文檔。 幾秒鐘形成可接入電子病歷系統的臨床筆記：通過添加 GPT-4，DAX Express 可在患者就診后幾秒鐘內自動創建草稿臨床筆記，以便立即進行臨床審查。 該解決方案還與電子病歷軟件緊密集成。

該產品將服務超55萬醫生和數百醫療系統：超過 550,000 名醫生使用 Nuance 的 Dragon Medical One 語音識別解決方案。 DAX Express 建立在 2020 年推出的 Dragon Ambient eXperience 解決方案 Nuance 的基礎上。該解決方案目前部署在數百個醫療系統中。 夏季推出：Nuance 醫療保健業務執行副總裁兼總經理戴安娜·諾爾 (Diana Nole) 表示DAX Express 將從今年夏天開始以私人預覽的形式提供給特定客戶。 一旦該測試完成，將普遍提供給所有 Dragon Medical One 和 DAX 用戶。

GPT4應用于醫療信息化場景——為醫生提供診斷決策備選

當前CDSS臨床輔助決策系統會根據患者癥狀提供給非常多相關疾病和治療手段，需要醫生靠經驗判斷：當前的CDSS 系統可以提供給醫生一些相關疾病科普參考，比如患者頭痛， CDSS系統就會列出所有引起頭痛的常見原因及相關診療方法，具體下一步做什么檢查進行確診還是需要靠醫生的經驗和判斷。在時間有限的門診問診時間里，醫生大部分會根據自己的經驗去判斷患者下一步需要進一步做CT明確病因或是由于疲勞等產生的頭痛。CDSS系統提供的更多是科普和參考的作用。

GPT4可以根據自己整理的患者癥狀將可能的疾病及相關的診療方法排序，成為醫生做決策的強力助手，甚至可能提升基層醫院的醫療水平：根據微軟研發和孵化中心副總Peter Lee，GPT4經過專業醫療數據訓練以后可以根據自己整理的患者病歷去根據可能的臨床病歷情況匹配病人的實際情況， 將所有可能出現的場景按照概率大小排序，給予醫生一個強有力的決策支撐。如果醫療信息化廠商能夠提供以往數據去對GPT4進行專項訓練，隨著它準確性的提高，可以提供每個專病相對準確的患者病因和診療方法，降低醫生的誤診率， 提升基層醫院的醫療水平。

GPT4應用于互聯網醫療場景——高效多模態獲取患者信息并準確分診

當前互聯網醫療具有智能助手進行分診提升問診效率，但是分診不是很準確，信息獲取很粗淺：如進入在線問診界面， 可以根據關鍵詞選擇病癥，如“咽炎”等，然后小助手會問 病程之類設定好的問題，患者可以選擇患病時間，接下來實名制進行分診至值班在線醫生。但是問題設置的比較粗糙， 雖然可以語音輸入和發送照片，但是智能助手對此沒有什么反應，這些信息需要醫生去處理。分診也可能出現一些失誤， 比如示例中的咽炎可能更適合到五官科里面去而不是中醫科。

GPT4可以極大提升在線問診效率，改善患者體驗，可能取代在線值班醫生的工作：GPT4可以更機動靈活地跟患者對話，并從患者的描述中提取詳細的信息，可以完全取代智能助手的工作，在獲取和整理患者的癥狀、患者基本信息、過往用藥史等方面可以完全勝任，甚至可以在線提取患者過往拍片中的信息，取代值班醫生的部分工作。這樣極大緩解了醫生線上溝通的壓力，降低了線上溝通成本。以往很多癥狀線上溝通不暢還需要線上轉線下，GPT4的應用更有利于在線醫療的發展，帶來效率提升的顛覆性轉變。

公衛信息化領域——對重大傳染病實現實時監測預警

當前我國公衛信息化領域具有監測突發公共衛生事件需求，數據分析多由各領域專家組完成。 通過各地區信息互聯、各級機構數據填報、網絡抓取監測等渠道監測重大傳染病情況，并成立專家組定期進行數據分析，研判疫情趨勢， 給予風險評估，提出建議。 GPT大模型可以在獲取數據和數據分析上助力公衛信息化效率提升。GPT大模型可以通過插 件自動獲取社交媒體和網絡上的傳染病數據及前沿公共衛生報告等，減輕當前做網絡監測互聯網的程序員的工作壓力，并自動形成可視化展示分析，提出建議，減輕專家工作量，提升監測效率，不同于當前定期請專家組做分析， GPT可以實現實時監測分析并生成預警報告。

藥物研發——GPT助力新蛋白質合成

2023年1月23日，加州伯克利一家創業公司利用類似ChatGPT的LLM模型“Progen”合成了自然界不存在的新雞蛋白，為 GPT未來在藥物研發應用方向提供方向，即讀取不同氨基酸序列，合成新型蛋白質。 ProGen是一個具有1億參數的條件蛋白語言模型。 基于Transformer架構的ProGen通過自注意力機制模擬殘基的相互作用， 可以根據輸入控制標簽生成跨蛋白質家族的不同人工蛋白質序列。為了創建該模型，研究人員輸入了280.56億種不同蛋白質的氨基酸序列，模型在幾周內“消化”。 過去，在自然界中挖掘蛋白質或將蛋白質調整到所需的功能是非常費力的。 如果能夠定向將氨基酸序列數據輸入GPT進行訓練，參數量更為龐大的GPT大模型理論上可以取得更加精準的效果。

2、重點企業分析

衛寧健康：醫療信息化龍頭，1+X醫療AI生態全面布局

公司自 2015 年入局醫療健康服務領域，推動互聯網醫療和健康云服務等創新業務的發展。 2022年公司正式升級戰略為“1+X”戰略。“1”為基于統一中臺的 WiNEX 系列產品（包括面向醫療機構數字化的 WiNEX、 面向醫護人員的 WiNEX MY、面向政府及公共衛生數字化 WiNEX Region、面向管理數字化的數據與分析平臺 WiNEX DnA）。 開放互聯的衛寧數字健康平臺 WinDHP構建行業數字基座“+”，匯聚數字化醫藥健險各方能力，構建出“X”個數字健康應用場景，持續豐富醫療信息化生態。

東軟集團：多領域AI技術積累，接入文心一言生態

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。其中醫療及社保行業收入占比16%。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 1H22 年，公司服務 600 余家三級醫院客戶、2,700 余家醫療機構客戶、50,000 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。 智慧醫保方面，助力全國統一醫療保障信息平臺全面建成，在 24 個省 200 多個城市的平穩上線。 公司在“大健康”板塊構造了東軟醫療（為 醫學影像解決方案及服務）、熙康（云醫院平臺）、望海（醫院運營數據中心）三家創 新業務公司。

醫渡科技：打造業內醫療數據基礎設施YiduCore

公司主要業務有大數據平臺、生命科學和健康管理平臺。大數據平臺業務方面，推出了全病種數據庫平臺，可實現全院自助式創建專病庫，協助客戶建立了白血病、出凝血疾病、再生障礙性貧血等多個重大血液系統疾病專病庫和大型臨床研究隊列。 生命科學方面，數據分析驅動制藥、生物技術、醫療器械及其他臨床開發。健康管理板塊提供健康管理解決方案、慢病管理服務、商業健康保險及現有全國社會醫療保險的補充保險“惠民保”運營等服務。

醫渡科技自主研發的“醫療智能大腦”YiduCore，利用NLP等技術處理經授權的數據，將異構數據高效地轉化為可計算、結構化和標準化的數據，并通過深度學習、符號知識推理模型、知識圖譜等AI技術產出模型與洞見，已成為業內極具競爭力的醫療智能基礎設施。截至2022年9月30日，YiduCore已處理及分析了超過7億名患者的30多億份醫療記錄，醫渡科技向84家中國頂級研究型醫院以及29個監管機構和政策制定者提供了解決方案，并已覆蓋1,000家醫院，其中大部分位于中國一線及二線城市。

平安好醫生：依托平安集團，AI助力互聯網醫療提供更優質服務

平安健康是平安集團管理式醫療模式的重要組成部分。在支付方資源、供應商網絡、服務體系和平安生態賦能等方面具備核心競爭優勢。打造“管理式醫療+家庭醫生會員制+O2O醫療健康服務”的商業模式。 管理式醫療方面，為平安集團綜合金融用戶提供線上線下一站式、7*24小時不間斷的主動式醫療健康服務。通過平安集團觸達企業客戶，建立以“體檢+”和“健管+”為核心的2大解決方案。家庭醫生會員制是平安健康商業模式樞紐，協助公司整合醫療健康供給側資源，完善O2O閉環服務，為用戶提供線上線下連續、完整的服務體驗。 平安健康致力于人工智能技術的自主研發，打造輔診平臺項目和Skywalking監控技術，為患者提供了高品質、便利化的一站式醫療健康服務。

嘉和美康：長期深耕臨床醫療信息化，電子病歷之星

公司長期深耕臨床醫療信息化領域，重點產品包括電子病歷平臺、醫院數據中心和智慧醫療產品協同應用，全面支撐臨床數據深度利用及智慧醫療。 電子病歷平臺為公司核心產品，分為綜合電子病歷系統和專科電子病歷系統，在國內細分市場連續八年排名第一。嘉和醫院數據中心包含集成平臺、數據中心和數據應用，打造全院實時全量數據中心，實現院內信息互聯互通，為醫院提供統一對外數據服務窗口。智慧醫療產品以人工智能技術為核心，包括臨床輔助決策支持系統（CDSS）、大數據科研分析平臺、AI 病歷內涵質控系統、智能預問診系統、智能分診系統是智慧醫療產品體系的五大核心產品。

創業慧康：啟動慧康云2.0云轉型，已推出多款AI軟件產品

公司主要產品及服務可以分為醫療衛生信息化、醫療衛生互聯網、醫療衛生智慧物聯網和醫療保障應用四大板塊。醫療衛生信息化又分為醫院信息化和公共衛生信息化應用軟件服務板塊。醫院信息化應用軟件以電子病歷為核心，重要產品有“慧康云 HIS 整體解決方案”等。公共衛生信息化方面，根據國家衛健委人口健康信息“46321”工程要求，公司幫助各地政府建設區域衛生信息化服務體系，實現衛生計生一網覆蓋、居民電子健康一卡通、健康信息資源統一融合。醫療衛生互聯網，創建產品包括“混合云互聯網醫院解決方案”“創業健康城市云平臺”“處方共享平臺” 等。公司依托承建的國家醫保局醫療保障信息平臺核心包項目，打造省、地市級智慧醫保解決方案。

萬達信息：智慧醫療布局全面，數據積累深厚

作為公司重要傳統業務，智慧醫衛涵蓋智慧衛健、智慧醫保/醫藥和智慧醫療三 個板塊。已覆蓋全國 30 多個省/自治區 /直轄市，120 多個地市，涉及二、三級醫療機構 200 多家，社區衛生服務中心和鄉鎮衛生院 1000 多家，社區（村） 衛生室（站）1 萬余家，累計為 6億多 人提供衛生健康和醫保服務。智慧衛健重大項目成功推進，持續拓展地區業務引領市場。協同國壽落地多省市醫保和商保信息化項目，在25個地市推進支付制度改革。醫療信息化項目和智慧醫院建設項目穩步進行。2022年上半年，中標河南省兒童醫院鄭州兒童醫院國家兒童區域醫療中心信息化建設項目和復旦大學附屬兒科醫院安徽醫院安徽省兒童醫院智慧醫院建設項目。

山大地緯：醫療數據積累+區塊鏈技術

山大地緯是山東大學實際控制企業， 重要戰略股東國壽成達和部分山東省國資，其三大傳統業務智慧政務、智慧醫保醫療、 智能用電等業務板塊擁有全國領先的解決方案和影響力，拓展至全國 20 多個省份，為 3.5 億人提供信息化服務。 智慧醫保領域，公司致力于構建“服務+治理+協同”的智慧醫保運行新模式，已在山東、浙江、深圳等多城市打造一批典型案例; 智慧醫療領域，公司服務覆蓋全國近 10 萬家醫療機構及 1500 家二級以上醫院，已形成了以支付結算為特色的產品體系。智慧醫保醫療是公司營收的主要來源，公司 2017 年至 2021 年智慧醫保醫療領域收入分別為 0.67 億、0.91 億、1.16 億、2.07 億、2.88 億，五年復合增速為 43.9%，2021 年占公司營收比重達 45.2%。

公司作為國內領先的“AI+區塊鏈”科技服務商，堅持“產學研用”深度融合，在人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新一代信息技術的創新研究、應用開發方面居于全國領先水平，2021 年，一次性通過可信區塊鏈全部 5 項技術專項測評，作為在區塊鏈技術上全國第一批開始開發實用的企業，有望通過數據要素大潮破繭化蝶。

久遠銀海：深耕醫療醫保信息化，醫保數據要素受益

公司聚焦醫療醫保、數字政務、智慧城市三大業務。 ? 醫療醫保方面，公司中標國家醫保局運維標第4包，承擔國家醫保信息平臺的跨省異地就醫管理子系統、支付方式管理子系統、基礎信息管理子系統、醫保業務基礎子系統、業務中臺等6個子系統運維工作。參與了成都、深圳等多個地市DRG/DIP改革試點；積極參與院端DRG建設，已經覆蓋10個省，為四川大學華西醫院等多家三甲醫院、昆鋼醫共體等多家醫共體提供產品和服務

在智慧醫院和醫共體方面，2022年公司新一代醫院信息平臺、數字院管系統、HRP 智慧管理平臺、科研大數據平臺、專病專科服務、 醫療醫保融合服務、數字方艙醫院等產品，先后在10余省100多 家醫院落地應用。在智慧衛生方面，公司推出了中臺化的全民健康信息平臺和健康大數據平臺產品，開展了山西太原市、廣東汕尾市、湖北荊州市的全民健康信息平臺項目建設實施。

AI應用：公司在人工智能方面形成了“見智·人工智能平臺”等較成熟的國產行業應用中間件產品及銀海可信集成客戶端產品。目前已在人臉識別、OCR、影像識別、視頻理解、自然語言處理、知識圖譜等方面完成了AI技術研發和應用。通過與三甲醫院合作孵化出醫 學影像識別、臨床輔助決策、智能醫囑管理等臨床領域的AI產品。

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