AI+医疗！人工智能促进医疗服务迎来新模式，后续市场走向如何？
近期，人工智能成为了市场“最靓的仔”，而在人工智能的加持下，医疗服务也迎来了一波不错的行情，加上近日**中央办公厅、办公厅发布《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》，其中提到要加快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗卫生领域中的应用，“人工智能+”医疗服务也迎来了政策支持。
不过，对于人工智能是否真的能帮助看病，不少人还心存疑虑，医疗服务后续的市场走势又会如何，且听我们为你好好分析分析~
一、AI技术在医疗领域的运用
人工智能AI技术包括计算机视觉、知识图谱、自然语言处理等，这些技术能够运用在应用医学影像、CDSS、新药研发、智慧病案等多个场景之中。
图片来源：IQVIA分析，截至2023年3月30日
1、医学影像
人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，类似于淘宝APP中的拍摄识别功能，打开相机后APP自动识别拍摄物品的类别，以便于消费者更快找到该商品类型，同样在医学影像领域，人工智能可对所拍摄病人的影像进行分析，获取一些对诊疗来说有作用的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。而在具体的疾病类别上，目前人工智能（AI）能够运用于这些领域：
图片来源：IQVIA分析，截至2023年3月30日
人工智能（AI）运用到医学影像后，能够帮助医生更快获取影像信息，提升医生看图、读图的效率，同时也能协助发现一些隐藏病灶，提高诊断的正确性。人工智能（AI）医学影像也是AI看病率先实现商业化的领域，该市场保持较高增速，资本集聚度较高。
数据来源：健康界研究所，2019-2025E
2、智能药物研发
新药的研发周期非常长，同时耗费的资源多。根据塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能（AI）可以加速新药开发，同时也会提升药物研发的成功率，减少资源消耗。
具体来说，在药物研究过程中，人工智能可将深度学习技术应用于药物研究。一般药物研发主要包括4个研发阶段，即靶标选择和验证、化合物筛选和先导优化、临床前研究以及临床试验。比如在靶标选择和验证阶段，需要确定疾病相关的靶标，使用AI技术并结合已有的组学大数据，根据已知的以及新产生的实验数据，就可以快速分析出潜在候选靶标，节约时间和成本。
不过，目前人工智能药物研发领域还存在诸多问题，一是技术方面，该领域的数据量不足、数据质量参差不齐，算法精度不高、算法无法满足需求等，二是目前AI在药物研发中大多起着辅助作用，最后对药物的安全性和有效性的评定仍由专家决定，专家经验仍然是制药行业的基础，三是缺乏人工智能相关的人才，以及目前人类对AI的信任感仍然不足。
3、智能诊疗
所谓智能诊疗，就是指让人工智能学习专家级医师的医疗经验和医学文献知识，并模拟他们诊疗时的思维逻辑，简单来说，就是让人工智能成为一位专家级医师，参与到患者看病的过程中来。
目前智能诊疗主流的开发方向有很多，比如语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历。德信数据显示，我国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。
二、当前医疗服务估值较低，后续走势如何？
截至2023年3月29日，医疗服务精选指数(8841365.WI)当前PE值为40.22，处在2.59%的历史分位点上，处于较低估值空间。
数据来源：Wind，截至日期：2023/3/29
太平洋证券指出，近期，人工智能技术的飞速发展为医疗服务行业高质量发展提供了广阔机遇。其中，人工智能技术的进步使得计算机辅助病理诊断成为可能，有望显著提高工作效率。此外，从中长期来看，板块估值仍处于相对低位，具有一定估值优势。
对医疗服务来说，人工智能AI的计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、机器学习等技术，在医学影像、健康管理、医疗信息化、药物研发等多样化场景中能提供非常多的帮助，人工智能AI技术未来将成为提升医疗服务水平的重要驱动力，我国的人工智能AI医疗市场在未来十年或将持续快速增长。
图片来源：IQVIA分析，2018-2027
从政策面来看，近日，**中央办公厅、办公厅发布的《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》，明确提出加快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗卫生领域中的应用，这是“人工智能+医疗”的又一次顶层设计，人工智能将会进一步渗透进医疗服务中。或许在未来给你我看病的不再是穿着白大褂的医生，而是一台台闪烁着的机器。
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