浙商證券：2023年中國醫療AI產業鏈深度研究報告（附下載）

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1、醫療AI平臺整體框架：邁入大模型時代，多模態AI通用化成為未來趨勢

醫療人工智慧平臺包括資料資源層、人工智慧平臺和醫療應用層。開源框架和演算法佔有重要地位，如選擇工程化能力較強的TensorFlow或在影像方面表現良好的Caffe等開源框架，選擇在影像識別方面常用的卷積神經網路（CNN），迴圈神經網路（RNN）演算法模型等。

GPT開啟多模態通用AI大模型時代，NLP、CV、科學計算多模態大模型AI通用時代來臨。

2、AI大模型將在醫療資訊化、網際網路醫療、醫衛和醫保資訊化等領域產生生產力變革性推動

AI大模型+外掛模式推進AI應用領域進入全新發展階段。OpenAI大模型推出外掛可以對接下游應用程式，為開發者提供接入平臺，極大助力了AI大模型下游應用的落地。OpenAI與微軟Azure合作助力ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4對接企業，提供toB服務，推動了AI應用端發展浪潮。

GPT-4已實現醫療領域商用合作。微軟旗下Nuance Communications 釋出與OpenAI 的GPT-4 整合的支援語音的醫療病歷生成應用程式DAX（ Dragon Ambient eXperience ）。GPT-4對於事實的闡述精度對比GPT-3.5高出40%，在醫學知識自測評論考試表現更優秀，支援多模態輸入，預測會對醫療資訊化、網際網路醫療、公衛、醫保資訊化細分領域產生效率的變革性推動。

百度文心一言前期有很多網際網路醫療、醫療資訊化、創新藥械、醫保等接入進行內測和工具開發，預計隨著百度千帆的企業服務大模型釋出，將會進一步推動醫療AI的發展。

3、我國積極推動資訊科技在醫療行業應用，建議關注醫療資訊化、網際網路醫療、醫保資訊化龍頭廠商

我國積極推動發揮資訊科技對於醫療行業的支撐作用。發展“網際網路+醫療健康”，建設面向醫療領域的工業網際網路平臺，加快推進網際網路、區塊鏈、物聯網、人工智慧、雲端計算、大資料等在醫療衛生領域中的應用，加強健康醫療大資料共享交換與保障體系建設。提升服務便捷性。積極運用網際網路、人工智慧等技術，持續最佳化服務流程。建設智慧醫院。