1、医疗AI平台整体框架：迈入大模型时代，多模态AI通用化成为未来趋势
　　医疗人工智能平台包括数据资源层、人工智能平台和医疗应用层。开源框架和算法占有重要地位，如选择工程化能力较强的TensorFlow或在图像方面表现良好的Caffe等开源框架，选择在图像识别方面常用的卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）算法模型等。
　　GPT开启多模态通用AI大模型时代，NLP、CV、科学计算多模态大模型AI通用时代来临。
　　2、AI大模型将在医疗信息化、互联网医疗、医卫和医保信息化等领域产生生产力变革性推动
　　AI大模型+插件模式推进AI应用领域进入全新发展阶段。OpenAI大模型推出插件可以对接下游应用程序，为开发者提供接入平台，极大助力了AI大模型下游应用的落地。OpenAI与微软Azure合作助力ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4对接企业，提供toB服务，推动了AI应用端发展浪潮。
　　 GPT-4已实现医疗领域商用合作。微软旗下Nuance Communications发布与OpenAI的GPT-4集成的支持语音的医疗病历生成应用程序DAX（ Dragon Ambient eXperience ）。GPT-4对于事实的阐述精度对比GPT-3.5高出40%，在医学知识自测评论考试表现更优秀，支持多模态输入，预测会对医疗信息化、互联网医疗、公卫、医保信息化细分领域产生效率的变革性推动。
　　百度文心一言前期有很多互联网医疗、医疗信息化、创新药械、医保等接入进行内测和工具开发，预计随着百度千帆的企业服务大模型发布，将会进一步推动医疗AI的发展。
　　3、我国积极推动信息技术在医疗行业应用，建议关注医疗信息化、互联网医疗、医保信息化龙头厂商
　　我国积极推动发挥信息技术对于医疗行业的支撑作用。发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，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，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。提升服务便捷性。积极运用互联网、人工智能等技术，持续优化服务流程。建设智慧医院。
　　建议关注：卫宁健康、东软集团、医渡科技、创业慧康、万达信息、久远银海、山大地纬、平安好医生、嘉和美康
　　风险提示
　　1、宏观经济下行风险。
　　2、医疗AI应用市场推广不及预期风险。
　　3、支持医疗AI政策发展落地不及预期风险。
　　4、行业竞争加剧风险。

研究报告全文：证券研究报告AI大模型医疗龙头公司医疗AI产业链深度研究行业评级看好2023年4月10日分析师刘雯蜀研究助理田子砚邮箱liuwenshu03stockecomcn邮箱tianziyanstockecomcn证书编号s1230523020002摘要1医疗AI平台整体框架迈入大模型时代多模态AI通用化成为未来趋势医疗人工智能平台包括数据资源层人工智能平台和医疗应用层开源框架和算法占有重要地位如选择工程化能力较强的TensorFlow或在图像方面表现良好的Caffe等开源框架选择在图像识别方面常用的卷积神经网络CNN循环神经网络RNN算法模型等GPT开启多模态通用AI大模型时代NLPCV科学计算多模态大模型AI通用时代来临2AI大模型将在医疗信息化互联网医疗医卫和医保信息化等领域产生生产力变革性推动AI大模型插件模式推进AI应用领域进入全新发展阶段OpenAI大模型推出插件可以对接下游应用程序为开发者提供接入95平台极大助力了AI大模型下游应用的落地OpenAI与微软Azure合作助力ChatGPTGPT-35GPT-4对接企业提供toB服务推动了AI应用端发展浪潮添加标题GPT-4已实现医疗领域商用合作微软旗下NuanceCommunications发布与OpenAI的GPT-4集成的支持语音的医疗病历生成应用程序DAXDragonAmbienteXperienceGPT-4对于事实的阐述精度对比GPT-35高出40在医学知识自测评论考试表现更优秀支持多模态输入预测会对医疗信息化互联网医疗公卫医保信息化细分领域产生效率的变革性推动百度文心一言前期有很多互联网医疗医疗信息化创新药械医保等接入进行内测和工具开发预计随着百度千帆的企业服务大模型发布将会进一步推动医疗AI的发展3我国积极推动信息技术在医疗行业应用建议关注医疗信息化互联网医疗医保信息化龙头厂商我国积极推动发挥信息技术对于医疗行业的支撑作用发展互联网医疗健康建设面向医疗领域的工业互联网平台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加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设提升服务便捷性积极运用互联网人工智能等技术持续优化服务流程建设智慧医院建议关注卫宁健康东软集团医渡科技创业慧康万达信息久远银海山大地纬平安好医生嘉和美康2风险提示1宏观经济下行风险2医疗AI应用市场推广不及预期风险3支持医疗AI政策发展落地不及预期风险4行业竞争加剧风险95添加标题3开源框架算法模型01医疗AI框架GPT大模型带来生产力变革Partone4医疗AI平台整体框架迈入大模型时代多模态AI通用化成为未来趋势辅助医疗影像诊断语音电子病历虚拟医生辅助临床诊断药物研发基因测序精准医疗应用层应用层NLPCV科学计算多模态大模型深度学习机器学AI通用时代来临习增强学习迁技术图像处理图像识别移学习语音识别语义分析GPT-3GPT-4算法TransformerTensorFlowGoogleCaffe阿开源框架里巴巴技术副总裁贾扬清个人开发PyTorchPyTorchFacebookKerasGPUCPUFPGA计算能力的Google工程师开发微软云Azure数据层数据层CT超声X光心电图病历传统医疗AI框架AI大模型5资料来源wwwpptmallnetIDCCSDN机器学习算法与自然语言处理电子工程世界等浙商证券研究所开源框架案例GoogleTensorFlowGEHealthcare在高性能CPU上整个过程需要35秒MRI是一种3D成像技术允许临床医生无创地可视化体内的图像质量检查检查给定的定位器图像是否适合识别所需解剖结构而无需电离辐射MRI是一种广泛使用且功能强大的成结构的平面这是通过使用五层二元还原常规CNN分类网络模型像方式因为它在软组织例如灰质白质和脑脊液之LocalizerIQ-Net来识别实现的间具有出色的对比度并且不仅能够可视化解剖结构还可以描绘生理和功能例如血流灌注和弥散识别解剖覆盖通过结合基于形状的语义图像分割U-NetDL模型称为覆盖-网络在定位器图像中定位所需解剖学大脑的空间范围在独立测试图像上获得了992MRI解决的分类准确率识别精确的平面方向和位置对于每个所需的解剖结构例介绍方案如视神经使用定向网络对该结构进行成像的扫描平面切片定位和方向的质量和一致性在很大程度上取决于扫描操作员的技能和经验这个过程可能既耗时又困人工框架深度学习模型的训练和测试数据来自1300多名受试者难特别是对于复杂的解剖结构因此扫描操作劣势优势员之间可能存在不一致的情况这种缺乏一致性会使放射科医生在解释这些图像方面的工作更加困难1支持2D和3D级联神经网络CNN特别是当患者被扫描作为先前MRI检查的后续行动并3广泛的开源用户和开发人员社区且他们试图识别解剖结构或疾病进展随时间推移的细4图形计算的稳定性使其对产品部署具有吸引力微变化时在最坏的情况下无法获得正确的图像5Keras接口可用显著缩短了开发时间患者必须返回进行另一次手术6部署是使用基于TensorFlowServeCPU的docker容器和MRI使用深度学习进行的智能扫描RestAPI调用完成的以便在获取本地化器后对其进行处理6资料来源TensorFlow官网浙商证券研究所01算法模型应用生态主要应用于医疗影像识支持向量机别主要应用于新药研发神经网络医学影像数据基因数传统机器学习和深度学图像分析结构化数据据和生物标志物数据习算法主要应用于临床决策辅逻辑回归助系统添加标题图像去噪重建和图扩散模型医疗算法像分割算法技术整合AI人工笔记医学期刊与非结构化数据自然语言处理技术LLM患者调查等7资料来源艾瑞咨询卫宁健康官网浙商证券研究所8AI大模型插件模式推进AI应用领域进入全新发展阶段ChatGPT插件发布AI应用生态加速构建官方插件第三方插机票订购数据情报件生鲜电商旅游信息Web浏览器实时性准确性安全性解决数学问题可视化操作移动支付效率管理餐厅推荐品牌信息三大类代码解释器数据分析文件格式转换数据托管文档访问和检索检索语言学习科学计算自动化工具信息准确实时更新实用功能高效可玩实现教育ChatGPT办公购物谷歌PaLMPluginAI大模型平台娱乐百度文心Store信息检索华为盘古阿里通义腾讯混元医疗服务支撑AI大模型插件模式可行对标类似产品优势明显无法处理复杂指令AILLM插件智能AI助手接口调用保证信息成本接10000插件近商用灵活方便实时性和准确性AmazonAlexaSkills8信息来源OpenAI官网Amazon官网浙商证券研究所OpenAI与微软Azure合作推动GPT4等大模型为企业提供服务概述聊天型AI写作辅助AI知识深耕AIAI大模型平台PluginStores产品检查文章长期报告客户服务bot做企业问答创造性的构思和设计特定领域研究高效从bot端到人提供摘要端到端联络解决方案内容写作辅助社交趋势分析更快的软件开发企业表面跨职洞察非结构化数据生成代码自动完成能部门洞察代码注释和重构医疗健康媒体娱乐金融保险服务石油和天然气制造业零售业9资料来源微软官网浙商证券研究所ChatGPT等大模型在医疗端应用实现在线医疗咨询生成个性化的医疗报告通过对话机器人技术ChatGPT可以用于实现在线医疗咨询远通过文本生成技术ChatGPT可以用程医疗诊断自动医疗指导等于生成个性化的医疗报告制定个性化的治疗方案提供个性化的医疗建议等实现自动医疗指导ChatGPT可以利用患者的健康状况包括生活习惯运动情况饮食习惯等实现自动医疗指导这些指导可以为患者提供个性化的健康指导与提醒提高患者用药治疗的依从性从而保障患者的健康状况审查医疗记录提供个性化的医疗建议OpenAI大模型与Kepro合作AI大模型助力医疗记录审查提高通过自我理解和自我修正技术医疗记录审查准确性预计将缩ChatGPT可以用于实现医疗数据短多达30的临床审查时间挖掘疾病预测诊断推理等10资料来源卫宁健康官网openAI官网浙商证券研究所ChatGPT的七大医疗场景示例1信息抽取2医学实体识别属性抽取3智能分诊资料来源卫宁健康官网浙商证券研究所11ChatGPT的七大医疗场景示例4医学术语标准化5医学对话临床发现阴阳性判别7医疗报告生成6医疗文本关系抽取12资料来源卫宁健康官网浙商证券研究所GPT4阐述更准确可实现多模态输入推动了其在医疗领域的应用事实结论阐述精确度40GPT35据OpenAI的内部评估它在产生事实回复时其性能比GPT-35好40医学知识自测评论考试表现更好75vs53据OpenAIGPT-4做更详细的阐述并提供更可靠和创造性的输出更有能力GPT4在参加为人类设计的考试中表现比之前版本更好例如医学知识自我评估计划75vs53文本输入多模态输入GPT4GPT-3和GPT-35仅接受基于文本的输入GPT-4接受多模态输入可以同时接受文本和图像等输入并提供文本输出转录手写纸质处方语音录入电子病历13资料来源TMFOpenAI官网浙商证券研究所01GPT4应用于医疗信息化场景电子病历的生产力解放当前由医生手动录入医疗信息化系统患者电子病历当前医生一边问诊一边手写或在电脑上输入电子病历虽然一些病历医生可以根据信息化系统里面的模板去更改患者信息但是有一些病历较复杂病程较长医生需要很详细地记录追踪患者的情况病历可能达上万字当前在传统医疗信息化系统中还是由医生手动记录输入这部分信息未来接入GPT4以后医生解放了文书工作GPT4可以多模态输入数据并理解梳理信息这也就意味着GPT4大模型可以输入患者和医生的对话并摘取关键信息医生不用边问诊边记录可以快速耐心询问患者情况只需要几秒钟就能自动生成电子病历然后自动导入当前的医疗信息化系统提升医生工作效率提高行政文书的生产力增强体验为医疗行业降本增效减轻医生倦怠感自动化流程和任务以帮助减轻医生倦怠感解放医生的文书工作改善医患关系加强和扩展医生影响力让更多的患者受到医生的服务以改变工作和护理的未来卫宁健康WiNEX病历系统示例14资料来源卫宁健康官网微软官网浙商证券研究所01微软子公司Nuance将GPT-4用于病历生成程序微软旗下NuanceCommunications发布与OpenAI的微软于2021年4月12日宣2023年3月20日微软子公司GPT-4DAX集成的支持语音的医疗病历生成应用程序布以197亿美元收购人工NuanceCommunicationsIncDragonAmbienteXperience智能和语音技术公司宣布推出DragonAmbient环境AI与GPT-4技术相结合DragonAmbientNuanceeXperienceDAXExpresseXperienceDAXExpress是第一个将会话和环境AI与OpenAI的GPT-4的高级推理和自然语言功能相结合的全自动临床文档应用程序Nuance的环境AI技术旨在通过倾听医患就诊并做笔记来自动化临床GPT-4文档DragonMedicalOne几秒钟形成可接入电子病历系统的临床笔记通过添的准确性和可靠性加GPT-4DAXExpress可在患者就诊后几秒钟内自动创建草稿临床笔记以便立即进行临床审查该解决方案还与电子病历软件紧密集成DAX的定制化全方位该产品将服务超55万医生和数百医疗系统超过服务体验550000名医生使用Nuance的DragonMedicalOne语音识别解决方案DAXExpress建立在2020年推出的DragonAmbienteXperience解决方案Nuance在几秒钟内自动安全地创建草稿临床笔记的基础上该解决方案目前部署在数百个医疗系统中以便在每次患者访问检查室或通过远程医疗DAXExpress的即时Nuance夏季推出医疗保健业务执行副总裁兼总经理性和速度戴安娜诺尔DianaNole表示DAXExpress将从今年患者对话后立即进行临床审查夏天开始以私人预览的形式提供给特定客户一旦该测试完成将普遍提供给所有DragonMedicalOne和15DAX用户资料来源Nuance官网微软官网FIERCEHealthcare浙商证券研究所GPT4应用于医疗信息化场景为医生提供诊断决策备选当前CDSS临床辅助决策系统会根据患者症状提供给非常多相关疾病和治疗手段需要医生靠经验判断当前的CDSS系统可以提供给医生一些相关疾病科普参考比如患者头痛CDSS系统就会列出所有引起头痛的常见原因及相关诊疗方法具体下一步做什么检查进行确诊还是需要靠医生的经验和判断在时间有限的门诊问诊时间里医生大部分会根据自己的经验去判断患者下一步需要进一步做CT明确病因或是由于疲劳等产生的头痛CDSS系统提供的更多是科普和参考的作用GPT4可以根据自己整理的患者症状将可能的疾病及相关的诊疗方法排序成为医生做决策的强力助手甚至可能提升基层医院的医疗水平根据微软研发和孵化中心副总PeterLeeGPT4经过专业医疗数据训练以后可以根据自己整理的患者病历去根据可能的临床病历情况匹配病人的实际情况将所有可能出现的场景按照概率大小排序给予医生一个强行心科技CDSS系统示意图有力的决策支撑如果医疗信息化厂商能够提供以往数据去对GPT4进行专项训练随着它准确性的提高可以提供每个专病相对准确的患者病因和诊疗方法降低医生的误诊率提升基层医院的医疗水平16资料来源行心科技BeckersHealthcare浙商证券研究所GPT4应用于互联网医疗场景高效多模态获取患者信息并准确分诊当前互联网医疗具有智能助手进行分诊提升问诊效率但是分诊不是很准确信息获取很粗浅如进入在线问诊界面可以根据关键词选择病症如咽炎等然后小助手会问病程之类设定好的问题患者可以选择患病时间接下来实名制进行分诊至值班在线医生但是问题设置的比较粗糙虽然可以语音输入和发送照片但是智能助手对此没有什么反应这些信息需要医生去处理分诊也可能出现一些失误比如示例中的咽炎可能更适合到五官科里面去而不是中医科GPT4可以极大提升在线问诊效率改善患者体验可能取代在线值班医生的工作GPT4可以更机动灵活地跟患者对话并从患者的描述中提取详细的信息可以完全取代智能助手的工作在获取和整理患者的症状患者基本信息过往用药史等方面可以完全胜任甚至可以在线提取患者过往拍片中的信息取代值班医生的部分工作这样极大缓解了医生线上沟通的压力降低了线上沟通成本以往很多症状线上沟通不畅还需要线上转线下GPT4的应用更有利于在线医疗的发展带来效率提升的颠覆性转变平安好医生当前问诊界面17资料来源平安好医生APP浙商证券研究所公卫信息化领域对重大传染病实现实时监测预警当前我国公卫信息化领域具有监测突发公共卫生事件需求数据分析多由各领域专家组完成通过各地区信息互联各级机构数据填报网怀远县增强重大传染病等突发公共卫生事件早期监测预警络抓取监测等渠道监测重大传染病情况并成责任单位建设内容立专家组定期进行数据分析研判疫情趋势建立重大传染病的突发公共卫生事件监测预警响应信息平台实现部门间给予风险评估提出建议县卫生健康委县数据区域间监测数据共享与交换有效积累和多维分析增强新冠肺炎等重大传资源局等染病和群体性不明原因疾病异常健康事件监测信息直接抓取和实时网络直报功能建立公共卫生风险征兆监测系统对尚未达到突发公共卫生事件报告标准GPT大模型可以在获取数据和数据分析上助力县卫生健康委县教育但造成或可能造成社会公众健康损害的传染病疫情等事件开展监测依托监公卫信息化效率提升GPT大模型可以通过插体育局县应急局等测预警响应信息平台强化各级医疗卫生机构学校等日常监测相关信息的报告管理实现数据在线填报远程分析早期预警和多点触发功能件自动获取社交媒体和网络上的传染病数据及充分发挥监测预警响应信息平台智能信息化技术优势定制生成各类监测预前沿公共卫生报告等减轻当前做网络监测互警数据表格实现监测数据可视化展示与自动化分析建设涵盖信息系统和联网的程序员的工作压力并自动形成可视化县卫生健康委县数据信息管理计算机软硬件环境社会气象等学科领域的监测预警人才队展示分析提出建议减轻专家工作量提升资源局等伍成立由公共卫生临床医学实验室检测大数据分析等领域专家组成监测效率不同于当前定期请专家组做分析的工作组定期分析监测数据综合研判疫情趋势开展风险评估提出预警响应意见建议GPT可以实现实时监测分析并生成预警报告资料来源怀远县政府官网浙商证券研究所18医保信息化领域极大提升全国医保数据系统数据归集整理效率全国医保信息化平台全国31个省区市和新疆生产建设兵团包含公共服务经办管理智能监控宏观决策4大类14个子系统服务日结算1800万人次定点医疗机构定点零售药店参保人40万家40万家136亿医保数据日归结医保数据17T当前数据归集需求强烈GPT极大提升医保数据归集效率当前开展数据治理试点成立专项工作组每日跟进计划进度梳理总结GPT大模型可以抽取医保数据里面的医学实体属性等关键信息还可以工作经验加快推进各地历史数据上传做好数据质量监控持续提升医把不标准的医学术语标准化能够非常高效地处理脏数据极大降低医保保数据质量截至1H22已累计处理数据库表结构和数据字典变更申请数据的月脏数据率并且可以根据数据生成可视化分析表为医保宏观分4200多次更新发布质控标准6200余条累计归集医保数据超5300亿条析提供实时分析为医保宏观政策制定提供具有时效性的数据支撑月脏数据率由初期的25下降到目前的15医保大数据逐步应用形成系列数据分析研究报告为医保宏观分析和政策制定提供数据支撑资料来源龙南市政府浙商证券研究所19药物研发GPT助力新蛋白质合成2023年1月23日加州伯克利一家创业公司利用类似ChatGPT的LLM模型Progen合成了自然界不存在的新鸡蛋白为GPT未来在药物研发应用方向提供方向即读取不同氨基酸序列合成新型蛋白质ProGen是一个具有1亿参数的条件蛋白语言模型基于Transformer架构的ProGen通过自注意力机制模拟残基的相互作用可以根据输入控制标签生成跨蛋白质家族的不同人工蛋白质序列为了创建该模型研究人员输入了引入28056GPT大模型亿种不同蛋白质的氨基酸序列模型在几周内消化过去在自然界中挖掘蛋白质或将蛋白质调整到所需的功能是非常费力的如果能够定向将氨基酸序列数据输入GPT进行训练参数量更为庞大的GPT大模型理论上可以取得更加精准的效果基于区块链和联邦学习搭建技数据有限术框架在TOP制药企业之间共享药物数据进行研发1生物学数据偏少优势2药企不愿共享已有数据1算法模型不会留存数据药企不用担心数据泄露2模型可以被所有参加联邦学习的企业共享数据质量不高劣势1联邦学习为分布式算法存在数据波动性大搭便车情况药企提供数据积2负样本数据缺失极性有待提高3数据碎片化输入控制标签来指导GPT的控制风格和主题资料来源Borun官网浙商证券研究所20