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ＡＩ＋醫院管理／醫療支付：慧醫療在醫院傳統 ＨＩＳ 和 ＣＩＳ 系統基礎上，以人工智能技術為核心驅動，形成覆蓋臨床診療、科研支持、醫務管理、患者服務等多個應用場景的醫院綜合性管理系統，包括臨床輔助決策支持系統（ＣＤＳＳ）、大數據科研分析平臺、ＡＩ 病歷內涵質控系統、智能預問診系統和智能分診系統等多個模塊，打通衛健、醫院和醫保信息流通，能有效提高醫院的智能化管理水平。
生成式ＡＩ 爆火，ＡＩ 將為醫療領域帶來革命性變化。近日，招商證券發布《“ＡＩ＋醫藥健康”系列報告》，全面梳理了全面介紹 ＡＩ 在院內診療全過程以及 ＡＩ 基建的應用。
從市場空間看，Ｇｌｏｂａｌ Ｍａｒｋｅｔ Ｉｎｓｉｇｈｔｓ 報告顯示，２０２２ 年全球醫療 ＡＩ 市場規模超過 ５０ 億美元，并預計將以超過 ２９％的年均復合增速增長至 ２０３２ 年 ７００ 億美元。其中，藥物發現和醫學影像是 ＡＩ 應用最廣的兩個領域，合計占比超過 ５０％ 。
中國市場起步較晚，但處于高速增長期。根據 ＩＱＶＩＡ 數據，２０２１ 年中國 ＡＩ 醫療市場規模不足 ４０ 億元，主要以智慧病案、信息系統和 ＣＤＳＳ 等應用為主，而在醫學影像和 ＡＩ 制藥占比較低。未來 １０ 年，預計中國醫療 ＡＩ 市場空間將以超 ３０％的復合增速增長，ＡＩ 醫學影像（ＣＴ、Ｘ 光、病理、超聲等）和 ＡＩ 制藥將成為增長最快的細分市場。
中國政府高度重視 ＡＩ＋醫療產業發展， 近年來從國務院到各級政府都陸續出臺了多項政策法規支持醫療 ＡＩ 產業發展，涉及產業、人才、審評審批及商業化等各個維度，逐漸建立起符合我國現狀的醫療 ＡＩ 產業體系規范。
醫院作為醫療行為的主要發生場所，ＡＩ 應用場景豐富、在商業化落地上相對成熟。在院內，醫療ＡＩ能覆蓋診療的全過程，覆蓋多部位、多病種，助力醫院降本增效，提升就醫體驗、實現資源合理配置。
診前／診斷：智能導診應用廣泛，ＡＩ 診斷臨床價值高
在診前／診斷環節，ＡＩＧＣ 技術能通過直接連接醫院門診數據，運用大數據、語言交互與深度學習技術，為患者精準匹配相應就診科室甚至醫師，解決臨床“掛錯號，走錯科”問題，滿足個性醫療需求。智能導診系統／機器人能減輕醫護人員的重復性工作，助力降本增效，此外還可以通過 ＡＩ 技術合理安排門診分級分流，促進醫療資源有效利用，助力分級診療。
ＡＩ＋檢驗：臨床決策所需信息有 ７０％以上來自于檢驗診斷，檢驗科具有數據量龐大，自動化程度高的特點，為 ＡＩ 技術落地創造了有利條件。ＡＩ 技術與檢驗醫學結合可廣泛應用于輔助報告解讀、推薦檢驗項目、疾病預測及治療等領域，能極大提高臨床診斷結果的可靠性和準確性。
ＡＩ＋病理：病理診斷是大部分疾病尤其是癌癥診斷的“金標準”，傳統病理診斷效率低，工作量大，ＡＩ 病理可以降低醫生“無效”閱片時間，有效提升診斷效率和質量。當前國內病理醫生數量嚴重不足，但是伴隨著癌癥患者逐年上升的趨勢，病理需求也快速上升，病理診斷領域有望成為ＡＩ破局關鍵。
ＡＩ＋影像：將ＡＩ技術應用于醫學影像診斷，能快速、低成本地實現對影像圖片的精準診斷，中國近三年 ＡＩ 影像注冊證獲批呈加速態勢。有調研報告顯示，目前 ＡＩ 影像輔助篩查軟件在肺結節篩查、冠脈后處理等科室中應用比例較高，其次為腦卒中和肋骨檢測，而在其他科室中的滲透率仍然較低，未來有較大提升空間。
診中治療：ＡＩ 醫療器械方興未艾，應用場景豐富
ＡＩ＋診療器械、ＡＩ＋醫療機器人等產品為當前熱門細分領域。
ＡＩ＋診療器械：核心價值在于提升診療精準度，為醫療資源分布不均提供解決方案，如 ＡＩ＋超聲、ＡＩ＋放射治療等。目前大部分基層醫生不具備專業超聲科醫生的診斷能力，而 ＡＩ＋超聲診斷系統能夠輔助基層醫生順利完成診斷工作。
ＡＩ＋醫療機器人：ＡＩ醫療機器人分為手術機器人、康復機器人、輔助機器人和服務機器人，其中康復機器人和手術機器人應用最廣，二者合計市場占比近 ７０％。其中，手術機器人屬于三類醫療器械，技術壁壘高，是 ＡＩ＋醫療機器人領域最具前景的細分賽道之一。
醫院 ＡＩ 基建：醫療信息化建設持續推進，智能化趨勢漸顯
近年來，政策層面對醫療信息化建設提出強制要求，信息化建設納入醫院考核指標，電子病歷、智慧醫院服務和醫院信息互聯互通等評級體系建設對 ＡＩ 賦能醫院基建提出具體要求，帶量采購、ＤＧＲｓ／ＤＩＰ 醫保控費、公立醫院改革等措施倒逼醫院提升內部經營和管理效率，降本增效成為醫院經營重要課題。醫院經營復雜度提高，智能化成為醫療信息化建設新趨勢。
ＡＩ＋智慧藥房：隨著醫院藥品品種、數量迅速增加以及醫療服務質量標準逐步提升，智能化藥品管理系統應用廣泛，成為醫院降低運營成本、提升運營效率和服務質量的重要手段。醫院智慧藥房建設也從自動化朝著“信息化、智能化”方向發展。
ＡＩ＋電子病歷：電子病歷是醫院信息化建設的核心，但在非結構化數據錄入，數據質控等方面仍存在不足，傳統電子病歷數據龐雜，在數據挖掘和再利用方面效果有限。智慧病案整合 ＡＩ技術，可以處理大量非結構化數據，同時對診療過程進行全流程數據核查和質控，將分散化的電子病歷進行規范性重構，建立單病種數據庫，輔助臨床決策。
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