【民生计算机】DeepSeek系列报告之AI+医疗

AI医疗产生的背景。 全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久，且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长。2）老龄化社会加剧系统性压力。3）医疗资源分布极度不均衡。4）老龄化社会的长期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。

AI医疗商业价值逐步释放。 DeepSeek AI的技术优势，将沿着以下四大路径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。 通过深度整合DeepSeek等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之间，找到合适的平衡点，最终为每一位患者提供更加优质、更加高效、更加人性化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。

催化AI医疗发展的核心原因。 技术迭代与数据积累。 AI医疗的起源可追溯至20世纪70年代，早期以专家系统（如QMR、DXplain）为主，但因技术限制（如算力不足、算法不成熟）未能大规模应用。21世纪初，深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术的突破重新激活了AI在医疗领域的潜力。医疗行业数据量庞大（占全球数据总量的30%），但97%未被有效利用，这为AI模型的训练提供了基础资源。例如，AI通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助诊断到药物研发的跨越式发展。 政策与资本的双重推动：1）政策支持： 数字社会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗产业加速发展。 2）资本涌入： 2025年1月，全球医疗保健和AI领域融资额分别达94亿和57亿美元，占当月风投总额的58%。例如，Hippocratic AI完成1.41亿美元B轮融资，估值16.4亿美元；西班牙医学影像公司Quibim获5000万美元A轮融资。 全球数字医疗产业发展趋势：1）服务模式趋势。2）技术更新趋势。3）产品结构趋势。4）区域发展趋势。

投资建议： 在人工智能发展大趋势下，DeepSeek于春节时间火爆出圈。纵观全球，以佩洛西等为代表的优质资金大量流向“AI+医疗”的方向，科技的飞速发展正在不断改变我们对健康管理的思维模式与理念，医疗行业人工智能化发展已是大势所趋，国内外多个大型科技企业高度重视并持续进行技术研发投入，未来行业发展具有重要潜力。AI医疗也将更好的服务患者，进一步推动行业的创新升级，建议关注 创业慧康、卫宁健康、东软集团、医渡科技、安必平、久远银海、医脉通 等AI医疗领域龙头。

风险提示： 技术路径变化不确定性；行业竞争加剧；下游开支能力不确定性。

全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久，且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长: 世界权威机构WTW预测，至2025年全球医疗成本增速将飙升至10.4%，亚太地区更将突破惊人的12.3%。这不仅是一个简单的数字，背后折射出多重复杂因素的交织。 2）老龄化社会加剧系统性压力： 预计到2040年，中国60岁以上人口比例将达到惊人的28%。老龄化绝不仅仅是人口结构的简单变化，它将系统性地冲击现有医疗体系，带来前所未有的挑战。人类寿命不断延长，但也面临着慢性病患病率持续上升的严峻挑战，长期护理需求快速增长。老年人群体是慢性病的高发人群，高血压、糖尿病、心脑血管疾病等慢性病管理将成为医疗系统的沉重负担。 3）医疗资源分布极度不均衡: 在广大的农村地区，医疗资源匮乏、覆盖不足的问题更为突出。这种不均衡不仅体现在城乡之间，也存在于发达地区与欠发达地区之间，甚至在同一城市内部，优质医疗资源也过度集中于少数顶级医院。 4）老龄化社会的长期护理需求: 随着老龄化程度加深，失能、半失能老人数量激增，长期护理服务需求增加，而相关服务体系的供给明显不足，价格居高不下。 5）医疗人才培养周期长且流动性差: 培养一名合格的医生需要漫长的时间和高昂的成本，而医护人员的地域流动性较差，不愿到基层或偏远地区工作。 6）基层医疗体系建设滞后: 基层医疗机构基础设施薄弱、设备落后、服务能力有限，难以满足居民的基本医疗需求。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域。医疗领域也不例外，AI医疗逐渐成为我国医疗科技发展的重要方向。 AI医疗，即人工智能在医疗领域的应用，主要包括人工智能辅助诊断、治疗、康复等方面。随着深度学习、大数据、物联网等技术的快速发展，AI医疗逐渐从概念走向实际应用。目前，AI医疗已经在国内外多个医疗机构得到实际应用，并取得了显著的成效。

结构性矛盾如同深埋于医疗体系肌体内的病灶，长期困扰着全球医疗健康产业的发展。 然而，危机往往也孕育着变革的契机。正是这些难以克服的结构性矛盾，催生了对技术革命的迫切需求，而DeepSeek等新一代AI大模型技术的出现，恰逢其时。DeepSeek(深度求索)作为一家专注于人工智能技术研发的公司，其技术对医疗领域具有深远的影响。通过人工智能、大数据分析和机器学习等技术，DeepSeek可以为医疗行业带来多方面的变革和提升。DeepSeek立足于解决医疗行业痛点、提升医疗服务效率和质量的务实创新。

DeepSeek的技术突破，并非仅仅停留在实验室层面，而是深度契合医疗行业的实际需求，具备极强的医疗适配性，为商业价值的释放奠定了坚实的基础。

DeepSeek通过智能化手段帮助医生从海量数据中快速提炼关键信息，实现精准医疗决策的飞跃：1）诊断效率的提升： DeepSeek能够整合患者病史记录、实验室检查结果及影像学数据（如X光片、CT、MRI等），快速生成初步诊断路径，为医生提供“可能性排名+检查建议”的智能化表格； 急诊中的应用： 在多发伤或复合伤场景中，DeepSeek能优化急救资源分配，如手术室安排、抢救人员调配，提升急诊成功率。

2）个性化治疗方案优化： DeepSeek结合患者的基因信息、生活习惯和病史，推荐精准的药物组合或联合疗法，并实时更新医学指南（如2024年ESC心衰指南）； 案例： 在心衰治疗中，DeepSeek可提醒医生及时采用新型药物（如SGLT2抑制剂），并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。

3）疑难病例的跨学科支持： DeepSeek整合多学科文献与权威指南，辅助医生解决罕见病或复杂病例的诊断难题; 案例： 骨科医生可通过模型获取手术风险评估及术后康复要点；在罕见病诊断中，DeepSeek结合多组学数据揭示疾病分子机制，为靶向治疗提供依据。

科研与学术方面： 从浩瀚文献到高质量论文的全流程赋能，DeepSeek以智能化能力提升医生科研效率和学术成果质量： 1）文献检索与知识整合： DeepSeek-V3模型基于海量预训练数据，快速提炼研究领域的前沿进展和核心观点，节省80%以上的文献筛选时间； 案例： 肿瘤科医生可快速掌握免疫治疗领域的最新趋势，集中精力设计创新临床研究方案。 2）数据分析与科研设计： DeepSeek支持多源数据整合分析（如影像、基因、随访数据），并胜任复杂统计学问题（如生存分析、Meta分析）； 科研设计： 模型可推荐研究类型、样本量估算及统计分析方法，优化设计科学性。 3）论文撰写与润色： DeepSeek-R1模型在逻辑推理和文本生成方面表现卓越，可优化论文结构、语言及摘要模板； 案例： 医生可获得详细修改建议或直接生成优化版本，非英语母语医生还能借助DeepSeek翻译高质量英文稿件，提升国际影响力。

患者管理方面： 从单向沟通到双向互动的智能化转型，DeepSeek推动医疗服务向智能化、个性化的双向互动模式转型： 1）医学概念的通俗化解释： 通过自然语言处理，DeepSeek将复杂医学术语转化为患者易懂的语言，减少信息不对称； 案例： 儿科医生可用模型解释疫苗接种的必要性，提升家长意愿。 2）个性化随访与康复计划： DeepSeek根据患者病情阶段定制随访提醒和康复方案，指导术后康复训练并预警可能并发症。 3）跨年龄层沟通策略： DeepSeek生成差异化沟通内容：老年患者：简洁语言和大字体用药指南；儿童患者：互动式健康科普故事或动画，寓教于乐。

医疗管理与教学方面： 效率提升与模式创新的双重突破： 1）医院流程优化： DeepSeek分析就诊流程数据，识别瓶颈并提出改进建议，如优化排班、缩短等待时间；案例：急诊科通过动态数据分析调整人员配置，提升救治效率。 2）医学教学升级： DeepSeek自动生成符合最新指南的培训课件，并设计模拟案例，确保内容权威性和时效性； 个性化教学： 根据学员进度调整内容和难度，提升教学效果。

DeepSeek的真正价值，在于将医生从繁琐、重复性的工作中解放出来，例如，病历书写、文献检索、数据分析等，让医生能够将更多的时间和精力，投入到更具价值的临床判断和人文关怀中，从而更好地发挥医生的专业价值，提升医疗服务的质量和温度。 未来，医生与AI的深度融合与协同发展，必将推动医疗服务朝着“精准化”、“人性化”的方向加速迈进，构建起“精准医疗”与“人文医疗”并驾齐驱的新型医疗范式。正如国际顶级医学期刊《柳叶刀》杂志所精辟指出的那样：“AI是医生的助手，而非替代者。”

通过深度整合DeepSeek等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之间，找到最佳的平衡点，最终为每一位患者提供更加优质、更加高效、更加人性化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。

DeepSeek AI的技术优势，将沿着以下四大路径，逐步释放商业价值，深刻改变医疗健康产业的格局。

1、医疗资源分布式重构:利用AI技术，构建“区域中心+社区节点”的“1+N”分布式医疗服务网络，将优质医疗资源下沉到基层。1）基层医疗机构AI诊断终端普及: 在基层医疗机构部署AI诊断终端，提升基层医生的诊断能力，实现常见病、多发病的就近诊疗，缓解大医院就诊压力。 2）私立医院运营成本显著降低: 通过自动化报告生成、智能分诊等AI应用，私立医院运营成本有望降低22%，提升运营效率和盈利能力。

2、制药工业范式革新: DeepSeek AI技术将渗透到药物研发的各个环节，革新制药工业范式： 1）化合物筛选效率指数级提升： 利用AI技术，将化合物筛选效率提升40倍，大幅缩短新药研发周期。 2）临床试验患者精准匹配： AI技术可以将临床试验患者匹配精度提高至89%，缩短研发周期6-8个月，加速新药上市进程。 3）药物靶点发现与设计加速： 利用AI分析生物数据和分子结构，加速药物靶点发现和药物分子设计，为新药研发提供更强大的技术支撑。 4）临床试验设计与优化： AI能够优化临床试验方案，提高试验效率和成功率，降低研发风险。 5）药物生产工艺优化： AI可以用于优化药物生产工艺，降低生产成本，提高药品质量和生产效率。

3、健康管理服务升级: 以Deepseek为基座的大模型AI技术将推动健康管理服务从被动式、粗放式向主动式、个性化、精细化升级： 1）心血管事件风险提前预警： 通过可穿戴设备数据实时分析，AI系统可以提前14天预警心血管事件风险，为用户争取宝贵的预防和治疗时。 2）个性化健康方案动态调整： AI系统能够根据用户健康数据和生活习惯，动态调整个性化健康方案，调整频率可达分钟级，实现更精准、更有效的健康干预。 3）主动式健康监测与干预： AI主动监测用户健康数据，并在风险出现前进行干预，例如主动推送健康提醒、预约体检等。 4）虚拟健康顾问： 提供7x24小时在线健康咨询和指导，解答健康疑问，提供情绪支持。

4、医保支付体系优化:DeepSeek将助力医保支付体系实现精细化管理和智能化升级：1）精算模型精度大幅提升： AI精算模型可以纳入10,000+临床变量，将保费定价误差率降至0.3%，实现更精准的风险评估和保费定价。 2）欺诈检测系统挽回巨额损失: 据案例显示，AI欺诈检测系统每年可挽回损失超过12亿元，有效遏制医保欺诈行为，保障医保资金安全。 3）基于价值的支付模式： 将支付与医疗服务质量和效果挂钩，激励医疗机构提供更高质量、更低成本的服务。 4）动态医保目录调整: 利用AI分析药物疗效、成本效益等数据，动态调整医保目录，提高医保资金使用效率。

DeepSeek AI通过医疗资源重构、制药工业革新、健康管理升级和医保体系优化四大路径，全面释放商业价值。其技术助力基层诊疗能力提升和私立医院效率优化，加速药物研发与生产流程，提升健康管理的精准性与主动性，同时优化医保支付模式，降低成本、提升效率，为医疗健康产业带来高效、智能化的深刻变革。

技术迭代与数据积累：AI医疗的起源可追溯至20世纪70年代，早期以专家系统（如QMR、DXplain）为主，但因技术限制（如算力不足、算法不成熟）未能大规模应用。 21世纪初，深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术的突破重新激活了AI在医疗领域的潜力。医疗行业数据量庞大（占全球数据总量的30%），但97%未被有效利用，这为AI模型的训练提供了基础资源。例如，AI通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助诊断到药物研发的跨越式发展。

政策与资本的双重推动：1）政策支持： 数字社会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗产业加速发展。 2）资本涌入： 2025年1月，全球医疗保健和AI领域融资额分别达94亿和57亿美元，占当月风投总额的58%。例如，Hippocratic AI完成1.41亿美元B轮融资，估值16.4亿美元；西班牙医学影像公司Quibim获5000万美元A轮融资。

医疗资源短缺与效率需求： 全球医生数量不足与老龄化加剧，催生了AI辅助需求。AI可缓解基层医疗资源缺口，例如AI影像分析提升肺结节检出率32%，阅片效率提升26%。

在各国政策、市场需求、数字技术、新冠疫情等因素的共同推动下，全球数字医疗产业发展迅速。据GrandView Research数据，2022年全球数字医疗市场规模为2110亿美元，2023-2030年将以18.6%的年均复合增长率增至8092亿美元。从技术角度来看，数字医疗主要包括远程医疗（Tele-medicine）、移动健康（mHealth）、医疗服务和数字医疗系统四大细分市场。其中，远程医疗是数字医疗产业最大的细分市场。

数据显示，Cathie Wood的旗舰基金ARK Innovation ETF(ARKK)持有Recursion、Crispr Therapeutics、Tempus AI、Twist Bioscience和Beam Therapeutics等医疗健康股。她指出，Recursion借助AI技术使该公司研究人员平均提出假设的数量增加了10倍。

此外，前美国众议院议长佩洛西在1月14日购买了50份2026年1月到期的Tempus AI看涨期权，行权价为20美元。佩洛西大手笔押注后，Tempus AI(TEM.US)年内股价一度翻倍。这家成立于2015年的公司专注于将AI技术应用于精准医学，通过数据分析改善癌症等疾病的治疗效果。

AI+医疗:数据制约下,国内渗透缓慢,美国数据优势明显,青睐研发环节。 AI大模型在医疗领域的应用场景可分为诊前、诊中、诊后，涉及诊前的药物研发、基因研究、预约就诊、预检分诊以及导诊，诊中的临床诊断、临床治疗、病历录入及药物检索，诊后的医保支付、报告获取、患者随访、康复管理及远程医疗等。

根据 Frost & Salivon数据，2020-2025年间，AI+医疗市场呈现高速增长态势。市场总规模在2025年将达348亿元,增速维持在40%左右。 根据观研数据中心数据显示,AI人工智能细分市场中,影像、数据交换与存储、综合辅助诊断占比较高,占比分别为34%、22%、13%。据动脉橙数据显示,从2022年1月1日至2023年6月28日全球生成式AI医疗领域累计投融资事件超过160起，累计投资金额超57.1亿美元。

美国较早推行医疗信息化，医疗行业拥有丰富的结构化数据，这为美国企业在研发端提供了便利。 微软、谷歌、英伟达等科技巨头在AI医疗领域布局积极，例如谷歌早在2014年就收购了DeepMind，2016年DeepMind提出将算法应用于医疗保健领域。目前，谷歌和DeepMind团队发布的医疗大模型Med-PaLM在医学考试中已接近“专家”医生水平。2022年7月，DeepMind通过AlphaFold算法破解了几乎所有已知的蛋白质结构，其构建的数据库包含超过2亿种蛋白质结构，为开发新药物或新技术以应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。

从国内来看，目前影响大模型在医疗领域渗透的主要问题在于数据。 一方面，医疗行业数据量非常大、质量较差，将医疗行业的数据进行整理清洗需要一个过程；另一方面，医疗行业数据涉及患者隐私和国家安全等敏感信息，数据开放度低。尽管面临着数据困难，但国内科技企业一直在迎难而上，比如华为盘古大模型已经助力药品开发，百度文心一言发布了落地医药行业的产品GBI-Bot，京东健康发布了“京医千询”医疗大模型等等。

从一二级市场来看，对于大模型+医疗，二级市场更多关注的是原有医疗信息化企业产品的智能化，而一级市场更多关注大模型在医药研发、辅助诊断等方面的应用。例如：1）医联： 国内首款医疗大模型medGPT发布者，2023年4月28日，医联发布国内首款大模型驱动的AI医生medGPT，基于Transformer架构，参数规模达1000亿，支持多模态输入输出。模型预训练使用20亿医学文本数据，微调阶段结合800万条高质量临床数据，并由100多名医生参与监督训练。medGPT突破了AI医生无法连续对话的难点，在疾病预防、诊断、治疗、康复四个环节实现智能化。实验显示，其诊断结果与线下门诊诊断吻合率超过97.5%，展现了AI医生的潜力。

2）云知声：基于山海大模型的门诊病历生成系统： 2023年5月26日，云知声发布“山海大模型”，并推出手术病历撰写助手、门诊病历生成系统和商保智能理赔系统等医疗应用。其中，门诊病历生成系统具备降噪、医患角色区分、信息摘要及病历自动生成功能，可提升电子病历录入效率400%，节约问诊时间40%，提高门诊效率66%。

3.2.1创业慧康：

创业慧康科技股份有限公司成立于1997年。公司秉持“创造智慧医卫、服务健康事业”宗旨，专注医疗卫生领域信息化服务与创新，产品涵盖智慧医疗、智慧卫生、医保、健康、养老等各种智慧场景。 公司总部位于杭州，全国设有分支机构40余家，业务范围覆盖全国30多个省、自治区及直辖市，服务用户近7000家。自2021年启动“慧康云”整体云化转型发展战略，创业慧康从传统IT信息产品服务商向科技云生态企业转型，真正形成医疗卫生健康信息化行业的云生态价值供应链，成为健康中国卓越领跑者。

公司依托大数据应用技术和健康城市运营业务，进行整体市场布局，以“未来医疗”新模式为基础构建医疗健康产业的物联网生态体系。目前，基于自主开发的智能物联支撑平台，已逐步形成了以物联网技术为核心的便民服务、临床应用服务、运营管理服务、健康服务等医疗应用服务体系和战略部署。同时，公司将不断根据院内场景需求定向打造物联网模块产品，力求达到院内就医场景基本覆盖。重要产品包括“医疗物联网接入基础平台”“运维云平台”“数字病房”和“床旁智能交互系统”等。

自2023年以来，全球进入AI驱动的生产革命，生成式技术是时代际遇。公司顺应行业发展趋势，通过产业合作、资源整合的模式为AI+医疗提供融合的场景，利用浙江大学计算机创新技术研究院和浙江省智慧医疗创新中心等多方合作机构的算法、技术和知识库，依托AI技术和医学大模型技术，打造一系列的AI+医疗的新型场景应用，进一步推进智能医疗产业生态建设。公司在AI领域大力布局，力求打造公司自己的AI能力中台，基于慧康-启真大模型和慧意GPT平台，公司积累了大量院内知识库数据，多款产品嵌入医疗场景，包括会思考的电子病历SmartEMR、患者自己的医生MyDoctor、数智全科医生（GeneralPractitioner,GP)、日常工作助手（DigitalAssistant，DA）、融合了AI大模型的新一代医卫产品基座——慧易低代码平台CodeEase等，多项产品已在浙江省多家大型三甲医院及区域成功进行试点应用，取得了可喜的应用效果。公司积极参与医疗数据治理及服务（DI），利用数据资产赋能人工智能（AI）及产业合作、资源整合的AI+医疗发展思路，将AI与医疗应用场景深度融合，相关产品包括CDSS、病历内涵质控等临床支持相关应用，以及管理决策，健康评估，保险审核，科研平台产品。目前，公司已与多家合作伙伴建立了深度合作关系，相关产品已纳入合作产品清单进行分级管理。

随着人工智能产业迅速发展，AI算力逐步成为大模型开发的紧缺资源，2024年，公司与杭州市总算力达240P的人工智能计算中心达成算力服务与创新合作协议，全面加速数字化转型与大模型领域的创新成果孵化。杭州市人工智能计算中心作为浙江首个公共服务性质的人工智能基础设施，提供公共普惠的算力，以国产化普惠算力服务为核心牵引器，覆盖智慧金融、智慧城市、智慧医疗等多个领域与场景。此次合作协议的签订，将进一步推动公司在AI+医疗健康领域的广泛应用。公司打造的BsoftGPT大模型已通过国家互联网信息办公室“深度合成服务算法”备案，标志着其技术实力以及算法的安全性、合规性等各方面均获得了国家级权威认可。2021年，创业慧康开展了慧康云规划，并于2022年正式启动，以实现从传统IT信息产品服务商向科技智能云生态企业转型为目标，为公司未来十年的业务发展描绘了一个云化、智能的蓝图。

公司慧康云3.0下新一代系统在AI融合方面的探索仍在稳步推进中。公司研发的智能医生Copilot是一款基于启真医学大模型、启真医学知识库、医疗临床数据研发的智慧医疗助手，旨在为患者、医生和医院管理提供全面的智慧支持。通过整合先进的人工智能技术、医学知识和临床数据，能够提供辅助临床决策支持、快速汇总患者信息并提取摘要、推送快捷支付等功能，帮助医生更好更快的做出关键决策，进一步提高医疗服务效率，提升医疗服务质量。截至公司2024年半年报，该产品已在浙大二院率先上线，就其中的病历文书助手上线后统计数据显示，可帮助医生在同一个工作环节相比之前节省近60%的时间，正确率达到95%以上。创业慧康的大模型应用还成功通过了华为昇腾的AI框架昇思MindSpore及相关GPU硬件（华为昇腾Atlas产品）的相互兼容性技术认证，并获得了Ascend Compatible认证证书及认证徽标的使用权，实现了从AI软件框架到GPU硬件设施的全面国产化适配。创业慧康成为首家获取该认证的医卫核心系统供应商，迈出了智慧医疗领域AI算力国产化的重要一步。公司还在2024华为昇腾AI创新大赛中获得银奖。

2024年，公司在公共卫生信息化业务端实现了进一步的突破。公司作为核心承建商参与建设的“江西省基层人工智能辅助智慧医疗系统”已全面上线运行，这是全国首个以省级为单位集中部署的基层医疗一体化系统，也是首个全国产化环境部署的智慧医疗系统。该系统通过人工智能技术、互联网+、云计算等先进技术的应用，打造了全省医疗健康一朵云、一张网、一套应用平台，涵盖了基本医疗、公共卫生、家医签约、远程医疗、综合监管等多项功能，实现了省市县乡村五级联通、医疗资源实时共享、持续推动优质医疗资源向群众身边延伸的效果。该系统在2个月内完成部署全省（开发区）115个县市区，1,734家卫生院，18,112个卫生室，惠及4,600万人，自该项目上线以来，已累计服务近2,768万人次，日均服务患者17万人次、峰值门诊量20余万，日均入院3,470人次、峰值入院7,450人次，人工智能辅诊触发超过1.07亿次，规范诊断逾570万例，规范病历近610万份，大幅度提升了基层医疗服务的效率和质量，进一步提高了客户医院信息化应用水平。

风险提示：业务拓展竞争加剧，技术更新不及预期。

3.2.2卫宁健康：

卫宁健康科技集团股份有限公司始于1994年，以“科技赋能，提升人们健康水平”为使命，业务覆盖智慧医院，智慧区域卫生，互联网+医疗健康等，致力于成为“数字健康领域值得信赖的服务提供者”。 集团总部位于上海，遍布全国10个研发基地与20个分支机构，服务6000余家医疗卫生机构用户，其中三级医院用户400余家。 公司采用“1+X”战略，涵盖智慧医院、智慧卫生及互联网+医疗健康等业务：1）智慧医院： 提供覆盖医院各类业务及日常管理的信息化产品，支持区域化信息共享与协同。 2）智慧卫生： 以全域健康一体化中枢为核心，打造协同融合、数据聚能的全民健康基座，支撑医疗与公卫协同、突发公卫应急及全民健康治理等场景。 3）互联网+医疗健康： 联合医院、医保、商保及药企，覆盖医疗服务、健康管理、医保风控等环节，构建三医联动的闭环生态，推动盈利模式从软件实施向O2O及B+B2C拓展。

公司专注于研发、销售和技术服务一体化，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升就医体验与健康水平。业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险及健康服务等领域，是中国医疗健康信息行业具有竞争力的整体方案与服务供应商。自2015年起，公司在夯实传统医疗信息化业务的同时，积极布局“互联网+医疗健康”创新业务，形成“双轮驱动”战略，并于2022年升级为“1+X”战略。“1”指基于统一中台的WiNEX系列产品，实现医疗卫生资源数字化；“X”指通过卫宁数字健康平台WinDHP，构建数字基座，推动数字化产品、数据服务创新、互联网医院及医药险联动等多元健康应用场景，打造医疗数字化生态。

卫宁健康2023年10月发布面向医疗垂直领域的大模型WiNGPT， 该解决方案在第五代英特尔®至强®可扩展处理器上以可以实现最佳性能运行，运行速度可加快6.3倍，加快了人工智能驱动的医疗信息整合解决方案的更好实施。2024年，为推进医疗数据要素发展及落地，公司医疗大模型WiNGPT通过国家互联网信息办公室“深度合成算法”备案，《基于医疗大模型增强的临床辅助决策》数据产品在上海数据交易所完成登记并上架；WiNEX Copilot病历质控助手、智能语音查房助手、病历文书助手、超声质控助手等产品已在北京大学人民医院、天津市海河医院、上海市肺科医院、上海市同济医院等项目中落地，充分释放AI增强的智能化产品的能力。

为了扩大不同业务场景的产品在安全性、可靠性、性能和兼容性等方面验证范围，目前核心产品已完成上海信创综合服务中心适配，并获得上海信创工委会认证。公司积极与华为、联通、移动、电信等企业加深信创合作，提升医疗信创云的良好兼容适配，推动医疗信创云项目实践落地并支撑业务稳定运行，助力医疗信创生态更加高效、可靠、安全的发展。

3.2.3东软集团：

东软集团是行业领先的全球化信息技术、产品和解决方案公司，业务覆盖日本、欧洲、美国等多个国家和地区。 在大健康领域，东软作为医疗健康技术和商业创新的引领者和赋能者，持续推动医疗卫生体系的变革，在医疗信息化、智慧医保、智慧人社等领域保持行业领先地位。截至2025年2月14日，公司市值146亿元。

东软及其投资的创新公司持续推动信息技术与医疗健康的深度融合，构建可持续发展的行业生态系统，形成了“智慧医院+智慧卫健+智慧医保”的一体化解决方案。 在智能化、数据价值化及国产化适配方面取得积极进展，并通过大健康联盟推动产业变革。截至2024年6月，东软智慧医疗业务覆盖全国31个省级行政区，服务600多家三级医院、2,800余家医疗机构和80,000余家基层医疗卫生机构，承担30多个省市的全民健康信息化建设，赋能医疗全场景发展。

2024年上半年，东软推出智慧医院智能化、公立医院高质量发展、临床专科数据价值化、紧密型城市医疗集团等四大创新解决方案，签约云南省第一人民医院、北京积水潭医院聊城医院等10余个千万级项目，覆盖HIS、电子病历、临床等智慧医院关键领域，并加速AI赋能的数据价值化解决方案落地。

在智慧医院建设与评级方面，东软助力24家医院通过国家电子病历系统高级别评级（累计70家），其中七级1家、六级13家、五级56家，行业领先；累计助力62家医院通过国家互联互通标准化测评，其中五级乙等5家。同时，公司推动国家区域医疗中心与城市医疗集团诊疗协同和数据整合，拓展上海中医药大学附属曙光医院安徽医院、北京积水潭医院聊城医院等项目，进展顺利。

东软深耕医保信息化三十年，助力构建多层次医疗保障体系，为全国统一的医保信息平台在25个省、200多个城市平稳上线提供支持，服务超8亿参保人，根据IDC报告，东软在中国医保信息系统市场份额蝉联第一。 2024年上半年，公司为北京、江苏、云南等地提供医保平台运维服务，签约多地医保平台二期项目。在医保支付改革与基金监管方面，东软为23个省、107个城市提供DRG/DIP、门诊APG及基金监管解决方案。在医保数据赋能领域，公司参与国家平台及多地医保数据平台建设，实现医保数据的全周期管控与智能化应用。

在便民服务方面，东软助力云南医保局率先实现医保关系转移接续数字化转型，获评国家医保局“全国优秀案例”。 此外，公司为全国42万余医保定点医药机构提供软件服务，其中7万多家为SaaS模式客户，保持行业领先地位。

2023年2月，东软集团成为百度文心一言首批生态合作伙伴，优先内测试用并集成其技术能力。东软将借助百度领先的智能对话技术，打造更多AI赋能的产品与解决方案，推动智慧城市、医疗健康、智能汽车互联及企业数字化转型等领域的应用创新。此次合作标志着东软获得领先AI技术加持，以创新的信息技术赋能客户和社会，定义未来智慧生活。同时，文心一言全面接入百度智能云，助力AI技术逐步落地实际生产场景。

风险提示：下游客户信息化开支不及预期、市场竞争加剧。

3.2.4医渡科技：

医渡科技，成立于2014年，是中国AI医疗变革驱动者。自成立之初即专注于医疗智能开发与应用。 集团着力解决在公共卫生、研究、诊疗三大医疗场景下智能化应用的痛点，通过医疗智能基建为行业赋能，促进构建安全、普惠、价值导向的智能医疗体系。公司以“用科技温暖生命”为愿景，基于前沿AI技术，打造了“AI医疗大脑”YiduCore，为医疗行业提供智能分析驱动的创新解决方案，赋能公共健康、临床研究、医疗管理、新药研发、健康保险等各个领域。

作为中国医疗智能行业的头部企业,医渡科技以自主研发的“医学智能大脑”YiduCore串联多场景应用。 例如,针对医院对数据利用方面不快、不通、不可用、不好用等挑战,医渡科技基于“医学智能大脑”YiduCore打造了新一代数据中心YiduEywa2.0,为医院提供高质量数字底座,助力医院提升数据使用效率,加速价值转化,目前已助力多家三甲医院的高质量发展、数字化转型。医渡科技以YiduCore为核心,通过“大数据平台和解决方案”、“生命科学解决方案”、“健康管理平台和解决方案”三大解决方案,已经形成了“医、药、险、患者”医疗产业生态服务闭环,有望率先实现医疗产业数字化的三阶转型。

2025年2月6日，医渡科技宣布，已将DeepSeek人工智能模型整合至公司自主研发的"AI医疗大脑"YiduCore，将进一步推动AI技术在医疗健康产业的规模化应用与创新实践。

YiduCore对DeepSeek的接入，提升了深度挖掘数据价值的能力，使得生成更加精准的疾病洞察，有效打通数据与场景之间的壁垒，为研究、诊疗及公共健康三大类场景提供强有力的智能化支持，同时助力医疗服务降低成本，提升医疗行业供给端的效率，提供更加精准的决策能力。截至2024年9月30日，YiduCore已经累计处理和分析了超55亿份经授权的医疗记录，医院网络覆盖超过2800家，疾病知识图谱已基本涵盖所有已知疾病。

3.2.5安必平：

广州安必平医药科技股份有限公司成立于2005年，是国内病理诊断领域的上市企业，集研发、生产、市场、服务、教育于一体，业务涵盖肿瘤筛查、肿瘤诊断、数智病理和病理服务，服务全国2200多家医疗机构。公司专注于肿瘤筛查与精准诊断，围绕病理科“自动化、标准化、数字化、智能化”建设，自主开发了液基细胞学（LBC）、免疫组织化学（IHC）、荧光原位杂交（FISH）、数字病理（DP&AI）等技术平台，注册/备案产品超800个。安必平以“产品+服务”双轮驱动，拓展数字化智能化病理科建设、病理科能力提升及药企伴随诊断三大战略业务，助力病理行业高质量发展。

公司自主研发肿瘤筛查与诊断试剂、自动化设备及AI辅助诊断软件，主要服务于病理科，搭建了液基细胞学（LBP）、聚合酶链式反应（PCR）、免疫组织化学（IHC）、荧光原位杂交（FISH）、数字及AI病理、常规组织病理等技术平台，覆盖细胞形态、蛋白表达、基因检测及AI辅助诊断等临床需求。截至2024年6月，已获超800个病理诊断相关注册/备案证，适用于多种肿瘤筛查与诊断，成为国内技术平台最丰富、产品种类最齐全的企业之一。

公司在细胞学诊断领域起步较早，是国内首批研发并应用沉降式液基细胞学技术的厂商之一，开发的液基细胞学诊断系统实现全自动样本处理，避免交叉污染并提升诊断效率。其自主品牌试剂与仪器配套使用，具备染色均匀、视野广、对比度强等优势。

为推动宫颈癌早筛技术革新，公司2020年与腾讯合作启动“宫颈液基细胞学AI数据库建设”项目，助力数据库建设与标准制定。基于宫颈液基细胞学AI辅助诊断软件（LBP-PIAS）的科研成果，公司相关论文发表于《现代病理学》，并获美国ASCCP科技创新奖。目前该产品正进行三类证注册申报，结合其他数字化、智能化产品，巩固市场地位并开拓新增市场。截至2024年6月，为顺应病理科设备自动化、标准化、数字化、智能化升级的趋势，公司创新研发的沉降式液基细胞学一体机和膜式细胞学一体机均已获证并启动商业化推广，实现了“试剂+制片+染色+封片+数字扫描+AI辅助判读”的全流程、全自动操作。

3.2.6久远银海：

久远银海深耕“医疗医保、数字政务、智慧城市”三大民生信息化领域二十余年，是国家医保局、人社部及民政部信息化建设的重要合作伙伴，主研人社部社保核心平台一至三版，承建全国异地就医结算平台、国家社保公共服务平台、就业管理信息系统全国统一软件、金民工程应用支撑平台等重大项目，并获评国家智慧健康养老应用示范企业。 公司持续推进“服务大三甲、深耕医联体、融创大健康”行业战略，不断提升医疗健康产品的专业化、中台化、国产化与场景化水平，为政府、医疗机构及行业生态主体提供智慧医院、智慧医共体、全民健康信息平台等一体化解决方案，覆盖全国20个省份、2800多家医院。

在“服务大三甲”方面，公司发布智慧医院运营管理系统（HRP）、“大临床+大运营”解决方案YourHealth、新一代HIS V8系统等产品， 并在多家医院成功落地；中标太原市第五人民医院、重庆市石柱县中医院等项目，推进基层云HIS及互联网医院等产品在多地应用。在医疗互联互通领域，公司通过15个场景测评，保持行业领先。在“深耕医联体”方面，公司推出智慧医共体解决方案UniteHealth，灵活适配市县多种建设模式，打造“公共卫生、基层医疗、智慧医院、分级诊疗”四位一体模式，多地医共体案例入选全国优秀创新成果展。在“融创大健康”方面，公司发布全民健康信息平台解决方案AllHealth，推进全民健康平台、健康档案管理等项目在四川、东莞、湖北等地落地，支持检验结果互认、电子健康档案共享等创新应用。

在医疗医保领域，打造了“医院信息平台+HIS、HRP、EMR、LIS、护理”为核心的中台化“医+智慧医院”产品体系， 产品基于低代码开发平台和业务模型驱动平台开发，完成多层次信创技术适配，支持单体医院、多院区医院、医疗集团、医共体、云医院多种模式的应用部署，满足医院通用业务需求和场景化、个性化定制业务需求，实现医院信息系统业务可定义、流程可配置、逻辑可编排、界面可组装、知识可复用、远程可调试、发布可追溯、调用可管控、运维可观察；打造了“人工智能+智慧医保”、“数据要素X智慧医保”产品＆服务体系，开发了政策调整、模拟测算、欺诈侦测、预测分析、要素溯源、特征图群、监测预警等一系列行业数据模型，提供数据全息治理、专题算法建模等医保数据要素服务，实现了融合支付、可信支付、处方流转、医药物流、一人一档、一药一码溯源、医保码一码通、医药物流等医保创新产品的场景落地；开发了医保智能经办智能体、医疗机构医保智能体、智能医学知识图谱等AI应用，积极在全国医保部门、医疗机构探索落地。

银海“视界”是公司行业大数据分析平台，围绕海量数据的采集，治理，分析，挖掘，应用形成了民生行业大数据“有数、治数、用数”的全过程产品覆盖。“视界”依托大数据交换平台，大数据管理平台，大数据挖掘分析平台，大数据应用平台等基础平台，形成了识别、感知、关联、推荐、仿真、评价、预测、预警、侦测、追溯等大数据能力。相关产品已在人社部，广东，吉林，四川，新疆，云南，贵州，山西等多地落地。围绕公司战略，视界平台依托公司在医疗、医保、政务、智慧城市相关领域的积累，挖掘行业数据价值，助力行业服务治理创新，促进区域大数据产业发展，推动行业数据共享开放。

银海“见智“是公司人工智能行业应用平台，目前公司已在机器视觉，自然语言等领域具备底层技术研发能力，并在人脸识别，OCR，影像识别，视频理解，自然语言处理，知识图谱等方面完成了AI技术研发和应用，相应成果参与国内外人工智能相关能力标准评测，获得了较好的排名成绩。银海”见智“是继银海大数据领域的平台产品“视界”之后，在人工智能领域的重大产品。围绕公司战略，见智平台将致力于人工智能能力在医疗，医保，政务，智慧城市领域的应用场景落地，推动行业的智能化。

风险提示： 医疗信息化行业竞争加剧、产品推广不及预期。

在人工智能发展大趋势下，DeepSeek于春节时间火爆出圈。纵观全球，以佩洛西等为代表的优质资金大量流向“AI+医疗”的方向，科技的飞速发展正在不断改变我们对健康管理的思维模式与理念，医疗行业人工智能化发展已是大势所趋，国内外多个大型科技企业高度重视并持续进行技术研发投入，未来行业发展具有重要潜力。AI医疗也将更好的服务患者，进一步推动行业的创新升级，建议关注创业慧康、卫宁健康、东软集团、医渡科技、安必平、久远银海、医脉通等AI医疗领域龙头。

1）技术路径变化存在不确定性。 AI医疗软件、设备等细分领域目前正处于发展初期，行业涉及技术范围较广，可能存在由于行业技术路径变革而带来的行业格局变化。

2）行业竞争加剧。 相关领域未来发展潜力较大，可能存在由于竞争者数量不断增加，导致行业竞争加剧，进而影响相关企业的市场地位、盈利能力。

3）下游开支能力存在不确定性。 AI医疗设备、软件等细分领域具有多个类型的下游客户，包括B端企业，G端政府客户等。可能由于下游开支能力的波动，导致相关细分领域的需求释放节奏不及预期的可能。