最近，AI+医疗概念股票在资本市场上表现出色，并已成为市场的重点。
风数据显示，2月19日，BGI（300676.SZ）上涨了12.51％，自2023年4月以来设定了一个新的高点； Jinyu Medical（603882.sh）和Berry Gene（000710.SZ）上升到极限。 ; Anbiping（688393.sh）和Kemei Diagnostics（688468.sh）上升了10％以上。有了AI的概念，大多数相关的医疗股在过去一年中都达到了新的股价。
AI+医学概念的这一浪潮被DeepSeek Boom催化。机构研究报告认为，预计“ AI+医疗”行业中人工智能解决方案的全球市场规模将从2022年的137亿美元增加到2030年的1553亿美元，并且该行业有爆炸性的增长机会。在多个政策，技术突破和市场需求的推动下，“ AI+医疗”行业具有广泛的发展前景，并且具有技术障碍和全球化能力的公司有望继续受益，但是该行业的基本面和潜在挑战仍然值得注意。
DeepSeek狂热催化的市场
随着DeepSeek在AI领域的受欢迎程度的提高，相关的医疗公司还宣布了批处理AI模型的访问。
YIDU技术（02158.HK），Zhiyun Health，Yingtong Technology（2251.HK）的许多数字医疗公司，Weining Health和其他数字医疗公司宣布访问DeepSeek。诸如Lexin Medical和Mindray Medical之类的上市公司已批量推出了相关的自我开发的大型模型。 Daan Gene和Dean Diagnostics还表示，他们成功地引入了AI辅助诊断等项目。根据长城Guorui证券的研究报告，与医疗和健康相关的30多家公司宣布加速了DeepSeek技术的整合，涵盖了多个领域，例如药物研究和开发，临床诊断，临床信息帮助，慢性病管理，医学成像分析，健康监测等。
该医院还积极拥抱AI。 2月18日，鲁伊因医院（Ruijin Hospital）隶属于上海北港大学医学院，释放了Ruizhi的病理模型Ruipath，该模型将在病理诊断方案中加速医疗护理的智能。以前，上海已经启动了29个成像人工智能应用，包括CT，MR，DR，PET/CT和其他多种图像，为多种类型的器官和系统提供辅助分析，例如大脑，心脏，骨骼，血管，血管，血管，血管，血管，血管，血管和前列腺。多种类型的应用，例如电影质量控制和辅助诊断，实现了诸如疾病筛查，诊断和治疗过程管理等功能。
AI技术在医学领域的应用正在迅速扩展，从辅助诊断，药物开发到健康管理，AI应用程序方案一直在不断丰富。例如，华山医院颅内动脉瘤的智能诊断辅助系统可以将动脉瘤的检测率提高10％，将诊断效率从82％提高到94％，并将每病例阅读时间减少60％。 Dean Diagnostics使用AI技术来标记和分析病理样本，从而显着提高诊断效率。此外，BGI和Runda Medical等公司还与华为和腾讯等技术巨头合作开发了大规模的医疗AI工具，以促进基因测试和诊断的准确性提高。
AI技术的持续成熟度将使其在医疗领域的应用更广泛。 CITIC建筑投资发布的一份研究报告认为，AI医疗保健在改善医疗设备功能，优化检查和测试结果的解释，协助临床医生做出决策和健康管理方面表现出了强大的潜力。这种创新方向和竞争趋势已被医疗公司和医院广泛重视。在AI技术的帮助下，预计企业将进一步增强产品竞争力并增强客户的粘性，从而巩固其在激烈的市场竞争中的行业地位。
在短期内，AI在医学领域的应用更多是主题交易，但是作为长期工业趋势，AI有望继续促进医疗行业的变化。机构分析认为，AI在医疗领域的应用将从两条途径扩大市场空间：质量提高和提高效率，尤其是具有潜在模型，数据障碍和客户积累的公司，预计将首先受益。中国邮政证券研究报告说，在政策方面，国内宏观政策对AI药品有益，并且批准了医疗AI三类证书的批准。与传统医学研发相比，“ AI+医学”具有显着优势。它在算法 +数据 +临床方案的闭环中建立护城河，“ AI + Medicine”子领域具有估值溢价。
就市场规模而言，弗罗斯特和沙利文的数据显示，中国AI医疗市场的规模预计将从2023年的88亿元人民币增加到2033年的3157亿元人民币，复合年增长率从2023年增长43.1％到2033年。中国邮政证券研究报告认为，预计“ AI+医疗”行业中人工智能解决方案的全球市场规模将从137亿美元中增加2022年，2030年至1553亿美元，CAGR（CAGR）为35.5％。有爆炸性的增长机会。
在政策方面，AI在医疗领域的应用继续获得政策支持。 2024年11月，国家卫生委员会，传统中医国家管理局以及全国疾病控制与预防管理局共同发布了“卫生和卫生行业中人工智能应用方案的参考指南”，旨在促进“ AI+”在医疗领域的创新应用。
繁荣时期的行业挑战
尽管AI医学概念库存很强，但涉及相关概念的上市公司的业绩并不乐观。在AI+概念推动股票价格上涨之后，股东和高管的减少也引起了市场的关注。此外，随着大型模型越来越多地应用于疾病预测，辅助诊断，个性化治疗，药物发现等，诸如数据准确性，数据隐私等的医学伦理等方面仍在开发中进行讨论。行业。话题。
在绩效方面，以第三方医疗测试（ICL）行业为例，三家领先的公司Daan Gene（002030.SZ），Jinyu Medical（603882.sh）和Dean Diagnosis（300244.SZ）通过结盟损失，宣布了他们的表现预测。 Daan Gene预计将损失7.4亿至9.9亿元人民币，去年同期净利润为1.05亿元。 Jinyu Medical预计将造成3.5亿至4.5亿元股东的净亏损，以及去年同期6.43亿元股东的净利润。 Dean Diagnostics预计净亏损为2.7亿至3.7亿元，去年同期净利润为3.7亿元。
风数据显示，BGI预计营业收入在2024年将约为38亿至400亿元人民币，比去年同期减少了约8.04％至12.64％。预计可归因于上市公司股东的净利润将约为7.5亿元人民币。此外，尽管有些公司已经实现了盈利能力，但与去年同期相比，其净利润却降低了50％以上，例如Weining Health，Runda Medical等。
除了绩效问题外，减少某些概念股票的持股也吸引了投资者的注意。 Weining Health的高级经理Sun Jiaming在2月将其持股量减少了60万股；自企业家的股东吉安（Ge Hang）自年初以来将其持股量减少了1544万股； Saili Medical的股东上海Anze拥有超过5％的股份。还披露了减少股份的计划。
从到目前为止发布的大型模型来看，大型模型的特定应用方案仍然主要是辅助咨询，并且在中医的独创性和研究与发展中也有一些探索。接受采访的专家指出，由于可穿戴设备的开发以及成像的积累，人工智能在辅助诊断和治疗方面取得突破相对容易，并且也可以发挥相对较大的作用。
除了安全问题外，数据治理问题（例如，医学数据的获取和流通）也构成了挑战。
在以前的闭门会议上，许多受访的行业内部人士说，医疗数据分散在各种医疗机构，实验室和保险机构中。它在技术上很困难，涉及协调多个政党的利益，并且充满了困难。不同医疗机构的信息系统，数据格式和标准不同，因此很难互连数据。另一方面，数据障碍是广泛的，医疗机构，医疗机构和政府部门之间的数据循环以及第三方机构很差，这也影响了潜在的数据源的丰富性和准确性。此外，医疗数据还包含大量患者的敏感信息。如何使大型模型获得大量准确的数据，同时确保患者隐私也是实际工作的挑战。
接受采访的专家说，数据和才能提出了两个主要挑战。如果无法对人才培训系统进行改革和调整以满足需求，那么在短期内很难突破培养复合人才的瓶颈。