（报告出品方/作者：华安证券，尹沿技）

1 四大因子共振，智慧医疗产业空间广阔

1.1 智慧医疗产业链涵盖诊前、诊中、诊后各环节

智慧医疗产业涵盖诊前、诊中、诊后各环节，既包括传统的医疗信息系统如HIS、CIS等，也包括互联网医疗平台和AI+ 医疗的各类技术，产业链公司众多，应用场景丰富，是一个坡长雪后的投资赛道。

1.2 政策：智慧医疗产业

政策陆续出台

从健康中国到十四五规划，智慧医疗产业政策体系趋于完善。近五年来，从中共中央、国务院到各部委，陆续出台了 大量医疗产业的相关政策，强调了信息化和新一代信息技术对医疗产业的重要支撑作用，智慧医疗迎来政策密集期。

1.3 需求：智慧医疗助力改善医疗产业痛点

痛点1：基层医疗机构主导，城乡医疗水平分布不均，智慧医疗助力医疗资源公平化。2015至2019年，基层医疗 卫生机构占据全国医疗资源供给的95%左右，中国整体医疗水平依然较为薄弱。而在城乡之间，每千人口的卫生 技术人员数，城市的数量是乡村的2倍，医疗资源存在分布不均。我们认为，未来有望依托AI、互联网医疗等智 慧医疗的技术，改善医疗资源的不均衡，从而助力医疗公平化。

痛点2：医保支付压力逐渐增加，智慧医疗助力医保控费。2020年参加全国基本医疗保险13.6亿人，近五年参保率基本稳 定在95%左右，医保渗透率位于高位。与此同时，医保支出逐年提升，占GDP比重提升，医保支付压力加大。在此背景 下，国家大力推动按疾病诊断相关分组付费（DGR）和按病种大数据付费（DIP）的新型医保支付制度。我们认为这一 制度的背后，需要依靠完善的电子病历体系和海量的医疗大数据支撑，有望带动智慧医疗产业的快速发展。

痛点3：新冠疫情影响下，在线诊疗需求大幅提升。新冠肺炎疫情成为互联网医疗发展的强力催化剂，国家全面推进互 联网诊疗以减少交叉感染风险。随着政策的落地和人们观念的转变，比起以前线下门诊，在线问诊、慢病管理等互联网 医疗需求大幅提升，有助于拉动智慧医疗产业发展。

1.4 技术：医疗AI技术水平迈上新台阶

近几年，我国在医疗AI领域发表的中外论文量和医疗AI专利数呈现上升的趋势。其中，中文论文数从2014年的3613篇增 长至2020年的14354篇，复合增速26%。医疗AI领域的专利书从2014年的204件提升至2020年的1782件，复合增速44%。论 文量和专利数的大幅提升，反映出我国在医疗AI领域的技术水平不断提升，为智慧医疗产业的发展提供了技术支撑。

1.5 人才：国家高度重视AI领域人才培养

众多高校设立人工智能专业以及研究院。根据教育部科技司副司长高润生的介绍，截止2019年4月，已有35所高校设置 了人工智能新专业，新增101所高校设置机器人工程专业，新增96所高校设置智能科学与技术专业，50所高校把人工智 能领域人才培养纳入“双一流”培养方案，31所高校自主成立了人工智能学院，24所高校成立了人工智能研究院。我们 认为，产业发展离不开人才的积累，人工智能等新一代信息技术人才的增长，为智慧医疗产业发展提供了充足的人才 供给。

1.6 市场空间：对标美国仍存十倍潜在增长空间

对标美国，中国智慧医疗产业存十倍发展空间。目前，美国智慧医疗市场约占据全球市场份额的 80％，同时全 球 40％以上的智慧医疗设备都产自美国。中国人口占世界人口的 22%，但医疗卫生资源仅占世界的 2%。从中 美对比来看，中国智慧医疗投入占医院收入的比例仅有0.5%，美国为5%，长期产业存十倍潜在增长空间。短 期来看，中国医疗信息化产业保持双位数的稳健增长，未来空间广阔。

2 AI引领技术变革，智慧医疗场景逐步落地

2.1 AI+医疗产品获三类器械认证，产业逐步落地

在我国医疗器械分类标准中，按照风险程度将 医疗器械分为三类，其中第三类风险最高，监 督管理最为严格。

CT影像产品较多，CDSS、眼底筛查有望持续落地。从中美目前批准应用的人工智能医用软件中，各项技术的分布来看， 主要包括：CT影像、CDSS、心电图识别、手术机器人、眼底筛查、病理影像、基因检测等。其中，CT影像识别类产 品占据半壁江山。其他应用方面，我们认为CDSS、眼底筛查相对落地较快。

2.2 应用场景

1）CT影像识别应用领域广阔

AI+CT影像的主要产品形态包括：影像分析与诊断软件、CT影像三维重建系统、靶 区自动勾画及自适应放疗系统。通过智能CT影像识别，能够完成病例筛查、智能分析诊断、辅助临床诊疗决策等工 作。从应用的场景来看，主要包括胸部、四肢关节等部位，乳腺、心肺、冠状动脉、骨骼等器官组织，应用领域广阔。

2）CDSS辅助临床诊断决策

临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS），一般是指基于人工智能深度学习算法的方式， 对临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。CDSS将医学相关的指南文献、专家共识以及电子病历数据进行输 入，经过大数据分析以及基于人工智能的神经网络运算，输出临床诊断方面的模型，从而辅助医生提供相关病例 的临床诊断。

3）视网膜影像识别助力慢病诊疗

视网膜影像在临床中应用广泛。视网膜 健康人及疾病患者的视网膜影像 是人体中唯一一个能以非侵入方式直接 观测血管和神经细胞的部位。可通过观 察眼底血管及神经细胞的变化等表征， 检测、诊断及评估慢性病的风险。

3 积极把握智慧医疗产业投资价值

医疗信息化领军企业：有望从传统的HIS系统等医疗信息系统建设切入智慧医疗赛道，深耕医院客 户多年，拥有丰富的行业know-how和强大的技术实力。

互联网医疗平台企业：掌握C端患者入口，依托在线问诊等互联网医疗需求切入智慧医疗赛道，未 来有望实现B端和C端双驱动。

AI大数据企业：拥有AI和大数据核心技术，通过新兴技术赋能医疗产业，有望在技术驱动下开辟智 慧医疗新应用场景，从而实现快速增长。

3.1 科大讯飞：智医助理实现常见病全科辅助诊疗

讯飞智医助理主要是定位于基层医疗单位，实现两大功能：1）通过语音、模板、医学智能推荐等多种录入模式，帮助 基层医生规范电子病历的书写。2）针对1000种常见病的全科辅助诊疗。讯飞的智医助理在2017年通过了国家临床执业 医师考试，成绩超越96.3%的人类考生，成为全球首个具备行医资格的人工智能系统。目前，智医助理已经能够能够诊 断超过900种的基层常见病，支持95%的基层诊疗病种。

3.2 百度灵医智慧：依托AI技术，院内院外双布局

百度灵医智慧是由百度大脑技术 驱动的AI医疗品牌。 基于AI算法，构建临床辅助决策 系统CDSS、眼底影像分析系统、 医疗大数据整体解决方案、智能 诊前助手、慢病管理平台等产品 系列，以期服务于院内院外全场 景。

3.3 卫宁健康：医疗数字化领军企业

全新产品WiNEX推进医疗数字化转型：引入互联网、大数据、AI等新技术以提供转型核心动能，将数字化 场景引入至医疗全链流程，通过WiNEX平台推进医疗数字化转型。

WiNEX重塑医疗数字化转型架构：塑造“1个中台+X个场景解决方案”开放协同数字生态。由C/S到分布式微服务多态共存，实现模态的快速迭代，搭建业务和IT技术融合桥梁。协同本地部署和云端新体系，确保未来架构前瞻性。

报告节选：