11月12日，长江证券发布医疗保健设备与服务行业研究报告。

AI+医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。2024年全球AI医疗市场规模约为116.6亿美元，预计2024-2029年复合增长率为25.83%。政策支持AI+医疗产品商业化落地，2022年发布《人工智能医疗器械注册审查指导原则》。AI+医疗凭借其高效性、普惠性、精准性等优势，商业化落地值得期待。

医疗AI在诊断和治疗商业化的潜力逐步凸显

1）AI影像：或为商业化较为成熟的赛道

医学影像AI技术是指利用人工智能技术识别医学影像中的特征并进行分类，以实现医学影像的自动分析和诊断，提高医学诊断、治疗和预测的准确性。AI在医学影像的应用主要包括图像采集、图像识别与分类、病灶检测与分割、三维重建与图像解释等，消除人工诊断中的主观差异和疲劳误差等因素：AI阅片时间比人工解读节省了53%，检出率提升了17.6%，召回和活检的阳性预测值比对照组分别高出18.3%和9.3%。在中国，目前关于AI医学影像服务的收费标准尚未完全定型，目前主要商业模式包括平台分成、软件售卖和软硬件结合等。布局的公司主要包括：迈瑞医疗、联影医疗等。

2）AI检验：已积累大量数量集，未来或助力临床降本增效

AI在医学检验领域的应用从形态学检验开始，在病理领域分析病理切片中的图像数据，辅助病理医生进行疾病的诊断。具体来看，AI在医学检验中的应用主要分为图像型数据和数值型数据两种。AI赋能医学检验，构建高效、精准、可控的检验体系：样本检验提速30%-50%、复杂检验项目误诊率降低10%-20%、重复性误差降低约15%。从商业化的角度，AI医学检验/病理诊断的商业模式围绕其技术特点、企业主体和医疗场景需求等形成多元架构，目前仍处于探索之中，主要包括纯软件服务模式、软硬一体化模式和数据驱动模式。

3）AI制药：处于早期阶段，未来或有望解决行业痛点

药物研发周期长、资金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解决痛点，传统药企研发一种新药的完整周期至少需要10年，资金投入平均为26亿元，研发成功率仅有10%左右，通过AI辅助药物研发，可以将药物发现、临床前研究和临床试验的时间缩短近40%，资金节省至少10%。目前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，有67条管线处于临床研究阶段，AI药物研发管线正在稳步推进之中，建议未来持续跟踪关注。