近日，微软旗下语音识别子公司NuanceCommunications发布一款AI临床笔记软件，该软件名为DragonAmbienteXperience(DAX)Express，主要面向医护人员。
DAXExpress旨在帮助减轻临床医护的管理负担，可在病人就诊之后的几秒钟内，自动生成临床笔记草稿。该软件由环境人工智能(ambientA.I.)和OpenAI的GPT-4共同驱动。
下一代人工智能有可能通过使临床医生能够专注于个性化的患者联系来彻底改变医疗保健——加强医学中的人际互动，降低成本，并减轻提供者面临的管理和认知负担。这就是微软和Nuance在年联手的原因。
这才是AI造福全人类的正确打开方式，而不是简简单单的作为一个聊天工作而已。
一、AI撞上医疗，打开万亿想象空间
在新冠大流行这几年中，全球医疗系统都面临了一轮又一轮的冲击，不少国家都付出了惨痛的代价。对比国外医疗系统，我国医疗系统面临的挑战无疑更大，意味着未来市场空间也无限大。
①人口老龄化加剧，市场需求庞大
我国诊疗、住院人口基数庞大，短时间现状难以改变。医疗费用数据方面，-年中国人均卫生费用呈逐步上升态势，且在-年的细分卫生费用中，次均门诊费用与人均住院费用的价格与同比增长都在提升，反映出居民卫生付费意愿与消费能力增强。
就诊科室与癌症情况方面，年我国内科急诊人数高达13.4亿人次，年我国癌症发病数TOP6相关发病总人数高达万人，病种治疗人口基数巨大；体检情况方面，-年我国各类医疗卫生机构健康检查人数总体呈上升趋势，体检覆盖率有待提升。
若引入AI，医疗AI应用有望进一步落地，诊疗服务有望实现质量与数量的改善，从而满足居民不断增长的医疗保健需求。
②医疗资源极度不平衡，看病难，医生高强度工作
根据相关数据统计，年我国医疗卫生机构总数约为万，但医院只占其中的3.5%，且作为诊医院数量仅有个，医院中占比仅达9%。医院中，医院的覆盖率为53%，覆盖空间有待提升。
从医院技术人员情况看，年我国卫生人员总数约为万人，其中注册护士占比为35%，执业（助理）医师占比为30%。尽管年的每千人口注册护士数量增长为3.3人、每千人执业（助理）医师数量增长为2.9人，但该数量仍然难以满足庞大的病患基数的诊疗需求。此外，年医院医师的日负担人次比之去年有所下降，医院医生的诊疗负担依然严重。
不少患者对于“专家”“权威”的“迷信”进一步导致了部分地区医疗资源容易形成刚性挤兑的情况。“北协和、南湘雅、东齐鲁、西华西”一时间成为医院。
若医疗引入AI，医院的信息化与自动化能力，改善繁琐低效的就医流程，让占少数的医院有效服务更多的患者，一个专家在AI的辅助之下，可以放大上千倍的诊断效果。缩小非医院与医院之间的医疗资源差距，而且可减轻医生的工作负担、提升医生的工作效率。
③AI可最大化降本增效，实现医保收支平衡
从-年，中国社会医疗保险收入与支出都呈上涨状态，但相应的费用支出CAGR为27%，高出收入CAGR5%。年，新冠之后，医保支出更是呈现指数型增加。
未来居民自身的合理的医保消费、人口老龄化需要更多医保支持与疾病谱改变和新病种的出现等不可控的因素，医保费用增长存在供方诱导需求与需方过度消费等可控因素，都直接或间接地导致医保费用的增长。
若引入AI技术，一方面可提前准确地诊断并给出解决方案，患者提前治愈，减少晚期病患基数，从而减少医保支出；另一方面，早诊早治的病患的诊疗费、医药费与其他费用都更低，也可降低医保开支。
二、行业起步，一片红海
受制于目前AI技术发展的瓶颈，AI医疗能最快实现全面普及落地的方向主要是AICDSS、AI影像诊断和AI制药三个方向。
①AICDSS
即AI临床决策支持系统，指运用相关的、系统的临床知识与患者基本信息及其病情信息，协助医生加强医疗相关决策与行动，可不断自我完善与更新、提高医疗诊断治疗的服务质量的计算机应用系统。
现行医疗诊断过程中，临床医师自身的专业领域往往局限于单病种研究，且在单病种研究中，专科医生中低年资医生占多数，而基层的专科或全科医生的误诊与漏诊率偏高，CDSS设计的根本目的，是为了帮助医生跨越单病种知识限制、规范医师诊疗行为、把控医疗质量、避免医疗差错、减少不必要的医疗费用支付。真正意义上，实现多个专家共同诊断一个病例的VIP服务。
②AI影像诊断
常应用于超声影像、放射影像、病理影像等医技科室（非临床科室）中，各医技科室分别对应细分的临床科室，其中不乏同一临床科室可选择多种医技科室拍片的情况。医技科室的医疗器械设备植入嵌套了CV技术与深度学习的AI医疗影像辅助诊疗软件，实现各类功能，最终形成针对各临床科室的AI应用。
目前AI医疗影像应用最多的是在肺结节与肝脏的筛查，也就是AI+CT影像与AI+超声影像。
根据不同病例，最快可实现几十秒内输出诊断结果，且正确率极高。
③AI制药
AI制药，更准确地来说应当是“用AI预测药物”。现阶段的AI并未真正打破传统制药的研发体系，甚至从研发流程来看，AI优化的部分还不到40%。
主要原因在于，一方面，药物发现是整个药物研发流程的基石，也是药物创新最有希望的突破口；另一方面，药物研发60-80%的临床试验成本，无法被AI优化。
但根据国际研究数据表明，AI制药平台平均每种候选药从立项到临床阶段的平均速度约为12个月，而行业标准是3到7年，平均为54个月，相当于时间缩短了70%。
三、AI医疗相关个股梳理
1，华大基因：
公司是国内少有的掌握核心测序技术的企业之一，业务布局生育健康类服务、肿瘤防控类服务、病原感染类服务、多组学大数据与合成业务、精准医学检测综合解决方案等5大业务板块。
年11月公司与英伟达签署战略合作协议，共同推进医学图像AI诊断技术的研究和应用。双方将通过英伟达的GPU计算技术和华大基因的生物医学数据分析能力，加速医学图像的处理和分析，提高肿瘤等疾病的诊断精度和效率。
同时公司与微软合作，利用微软Azure云计算平台，对基因测序数据进行处理和分析，以提高数据处理效率和分析准确性
2，嘉和美康：
公司是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一，长期深耕临床信息化领域，是国内该领域的领军企业之一。主要产品和业务包括自制软件销售、软件开发及技术服务、外购软硬件销售、医疗器械生产及销售。
根据IDC数据，公司在中国电子病历市场中连续8年排名第一，是当之无愧的电子病历龙头。目前合作客户包括全国所有省市自治区，医院客户余家，其中医院家（包括北京协和、北医三院、医院），占全国医院比例超过四分之一。
同时也是国内最早一批从事医疗大数据及医疗AI应用的企业之一，连续两年全国排名第三。临床辅助决策支持系统（CDSS）采用循证医学知识库与真实世界病历学习双引擎。大数据科研平台建立重要多病种，全变量的高质量专病数据库，实现临床科研协同发展。已医院，医院，广州医院，医院，医院，医院的合作。
3，楚天科技：
全资子公司四川省医药设计院具备P3生物安全实验室设计建设能力;新冠疫情期间，四川省医药设计院承接设医院高级别生物安全实验室。
楚天科技是同时拥有水剂类和固体制剂整体解决方案能力的制药设备企业，年我国制药设备市场规模有望达到亿元。楚天科技作为国内制药设备龙头企业，收入规模领先同行，年底合同负债（预收款）达到26.62亿元，在手订单超70亿元。
四、预期大事件催化
4月7日至10日，年世界大健康博览会将在武汉国际博览中心开幕，届时，全球大健康领域龙头企业汇聚、新产品新技术新服务全球首发，更有诺贝尔奖获得者、院士、专家共襄盛举。
众多专家将对医疗行业也掀起了应用RPA（机器人流程自动化）和AI（人工智能）技术的热潮进行充分讨论。
时间还有一周多，足够市场发酵。
