投资要点:
　　本期(5.27-6.3)上证综指收于3,230.07，上涨0.55%;沪深300指数收于3,861.83,上涨0.28%;中小100收于7,187.84,上涨0.95%;本期申万医药生物行业指数收于8,935.36，下跌2.07%，在申万31个一级行业指数中涨跌幅排名居第30位。其中,医药商业跑赢上证综指、沪深300和中小100。
　　重要资讯:
　　治疗广泛心衰患者，FDA今日批准新药上市
　　5月27日，Lexicon Pharmaceuticals宣布，美国FDA已批准了其一日一次口服片剂Inpefa (sotagliflozin)的上市申请，用于降低成人患者的心血管死亡、因心力衰竭而住院或接受急救的风险。这些患者患有心力衰竭，或患有？型糖尿病、慢性肾病，并携带其它心血管疾病风险因子。根据新闻稿，Inpefa获批用于治疗具各种范围左心室射血分数的患者，包括射血分数保留型(HFpEF)和射血分数降低型(HFrEF)在内，且可用于有或无糖尿病的患者。
　　国务院发布医保文件
　　5月30日，国务院办公厅发布《关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》(以下简称《实施意见》），在贯彻落实党中央、国务院决策部署下，扎实推进医保基金使用常态化监督工作。根据国务院办公厅最新的医保基金监管意见:1、医保基金监管将更强调卫生健康、中医药、市场监管、药品监管、审计等部门的多方参与;2、医保基金监管将更加常态化，包含飞行检查、专项整治、日常监管、日常监管、社会监督5个方面;3、医保基金监管制度建设继续完善，比如建立健全信用管理制度，对失信医药企业，可按规定在医保目录准入、价格招采信用评价、医药集中采购、挂网资格等方面采取处置措施。
　　司美格鲁肽新适应症国内申报上市
　　6月3日，国家药监局官网显示，诺和诺德司美格鲁肽注射液新适应症提交上市申请，推测此次申报的适应症为减重适应症，即作为低卡路里饮食和增加体力活动的辅助治疗用于初始体重指数(BMI)≥ 30kg/m2(肥胖),或≥27kg/m2且<30kg/m2(超重)并且伴有至少一种与超重相关合并症的成人患者。
　　核心观点:
　　人工智能(Artificial Intelligence，人工智能)的快速发展使其在各个领域的应用得到广泛认可。从医疗领域来看，人工智能和医疗领域的结合，有望深化医疗健康行业的变革，助推医疗产业快速发展，从而提升医疗行业水平。2022年1月，我国卫健委印发了《医疗机构设置规划指导原则(2021-2025年)》，原则中明确强调，将强化信息化支撑作用，推动人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等新技术与医疗深度融合，推进智慧医院建设和医院信息标准化建设。从人工智能技术和医疗健康行业结合的发展阶段来看，主要可分为三个阶段:第一阶段中,行业资源、信息数据在云端共享，医疗健康相关数据利用率获得极大程度地提高，人工智能将在医疗场景中主要发挥辅助功能;第二阶段中，逐渐由“人工智能辅助医务人员”转变为“医务人员辅助人工智能”，人工智能在自我诊疗领域中的使用逐渐广泛;第三阶段中，人工智能将在医疗健康领域实现高效率地自我创造，尤其是制药领域等方面。短期来看，人工智能和医疗的应用融合目前仍处于初期阶段，以辅助功能为主，主要使用领域仍集中在:1)医疗服务领域，如医疗影像分析、电子记录等;2)医疗器械领域，如医疗机器人、智能诊断等;3)新药研发领域，如药物挖掘、化合物筛选等。
　　从产业链来看，人工智能和医疗领域的应用与结合主要集中在产业链的中游。当前，人工智能在医疗诊断领域中主要作为辅助医疗诊断工具，多以诊断治疗和患者监测等方式出现，其中在诊断和治疗中，人工智能医学影像是目前发展方向中最为普及的。人工智能医学影像指医院的影像诊断融入人工智能技术，其一是对图像的识别，用来感知和对影像的挖掘分析，以获得有价值的信息;其二，构建算法模型，用于学习和分析，通过对大量诊断数据对模型训练，获取诊断能力。随后，通过人工智能对医学影像的分析和诊断,辅助医生在更短的时间内做出更加准确的诊断。
　　2022年4月，国家卫健委下发的《国家限制类技术目录和临床应用管理规范(2022年版)》，重新调整了各级医院限制使用的医疗技术名单,规范中取消了五项限制级技术即有人工智能辅助诊断,将人工智能技术与医疗诊断的联合应用的进--步铺开提供了了有效的先决条件。从标的上看，目前国内涉足人工智能医疗诊断的行业(以申万行业统计)包括医疗服务和医疗器械，具体到公司层面，建议关注迈瑞医疗、联影医疗、开立医疗等。
　　在人工智能药物研发方面,人工智能技术可用于药物研发流程的多种场景中，包括:靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测、临床试验设计优化、患者精准招募等。目前，人工智能在药物发现阶段发挥更大的作用,包括靶点及生物标记物的选择与确定、先导化合物的确定、构效关系的研究与活性化合物的筛选、候选药物的选定等;其次是临床治疗阶段，包括药物依从性、预测治疗结果、数据分析、精准医疗、开发新疗法、病理研究、疾病诊断等。
　　目前，人工智能药物研发