AI在医药行业主要分为两个应用方向：AI医疗和AI医药。AI医疗涵盖除制药外的所有医药相关服务，包括前端服务如导诊、电子医生、大健康及亚健康管理；诊断中的常规生化、发光免疫、基因检测、医学影像等。另外更多的还有在治疗领域的敏感用药、手术、机器人、疾病分型等；以及术后的复查、随访、预后数据、电子病历和院内电子化基建等。制药行业主要通过AI辅助分子设计和靶点筛选。AI设计的药物效果有限。此外，制药行业在AI大模型之前已有小垂类AI（如AI DD或CADD）辅助分子设计，但与医疗行业相比其数据闭塞且短缺。制药数据多为公司核心IP，来源有限，且数据标准化程度低，难以互通。相比之下，AI医疗的数据问题较少，但与海外AI医疗相比，国内医院数据孤岛问题显著。目前部署的AI多为本地化部署，没有联网，学习进程较慢。然而，AI医疗的数据量最齐全，尤其在病理诊断和影像方面。若通过医生和上层机构的顶层设计实现数据共享，AI医疗的发展将最快。华为最近的病理发布会也聚焦于诊断而非制药。已上市公司的数据集在病理诊断、基因诊断和大健康管理方面较为齐全。To B方向包括院内应用，如AI加检测、检验检测，主要用于报告解读、检测项目推荐、疾病诊断和治疗推荐；院内电子化基建则通过AI提升工作效率，如导诊机器人、复查提醒、用药管理等。电子病历的标准化也提升了AI数据读取效率，为未来数据要素建立奠定基础。院内数字化管理还包括药品和高值耗材的临期管理、采购优化等。AI影像则通过CT、超声、MRI等影像数据进行诊断。手术机器人涵盖康复机器人、辅助机器人和手术机器人，用于手术辅助和术后复健。相关产业投资机会我们也会持续关注。

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