2025 医药行业报告：大模型平民化开启“AI+医疗”新纪元.pptx

国联民生证券医药研究团队

2025年03月07日

证券研究报告报告评级：强;

2025年有望成为“Al+医疗”元年：DeepSeek的出现标志着算力成本的大幅降低，大模型平民化时代有望到来，Al产业逻辑从算力往应用端全面延伸。医疗板块具备较强A1应用挖掘潜力，一方面是很多细分产业会产生较多具备分析价值的高质量数据，AI赋能数据挖掘；另外一方面是医疗产业链相对复杂，各环节交互较多，适合商业模式的创新。

美股AI医疗投资对国内有借鉴意义：美股AI医疗赛道中上市公司较多，部分上市公司历史悠久、商业模式较为成熟，国内多数商业模式仍然处于探索性阶段，因此美股的案例对国内AI医疗商业模式的研究具备一定的借鉴意义。

Al+医疗的产业图谱：国内Al医疗产业链相对比较复杂，按照AI赋能的产业链环节不同，我们认为可以大概分为4类。

·C端自我管理：C端患者运用Al工具管理自己的健康，如慢病管理、个性化用药、健康数据追踪等；

·B2C远程管理：C端患者和B端医疗机构脱离线下场景，实现远程互动，如远程影像、远程病理等；

·B2C临床管理：AI赋能B端医疗机构的临床决策，如Al医生、院内大模型等；

·B端自我管理：B端医疗机构利用Al工具提高内部运营效率，如电子病历、HIS系统、病床管理、供应链管理等。投资建议：

硬件+Al:测序设备公司(华大智造等)、影像设备公司(迈瑞医疗、联影医疗等)、个人健康终端公司(三诺生物、鱼跃医疗等);

数据+Al:测序数据公司、ICL数据公司(金域医学等)、体检数据公司。

风险提示：技术升级迭代不及预期、商业化进程不及预期、行业竞争加剧风险。;

“医疗+AI”复盘及全景图

C端自我管理

B2C远程管理

B2C临床管理;;

本轮AI行情的中美差异：

起点一致：本轮AI行情的起步都是从2023年一季度开始的，标志性事件是以OpenAl的GPT-4为代表的大型语言模型(LLM)首次亮相，展 大破的(语视言频处模理型能SR，A能)、够算进力行提创升意、写端作侧、应编用码等和又复进杂一问步题加解强决了，A因I的此2。3年被认为是生成式AI的元年，随后又有多模态大模

9径月不开同始：股美价股明的显A上l代涨表。性公司(以英伟达为例)股价持续上涨，基本面和预期相互促进；国内AI相关公司(以寒武纪-U为例)从2024;

时间节点;

2023-2024年医疗AI的特点：

2023-2024年更多是强调算力，并没有全面拓展到应用层面，但医药受益于AI更多的是在应用层面；

当时医疗AI相关的公司比较少，并未形成一个相对完整的细分板块。

医药板块整体处于下跌状态，Al的逻辑也不顺，不支持AI主线的持续性。

2025年医疗Al的“同与不同”:

“不同”:Al的发展从硬件端进入到应用端，出现了非常多的低成本平民大模型和Al应用，为很多商业模式提供了低成本试错的机会。如果我们把目光从“AI对行业的颠覆”切换成“AI对行业的改变”,就会发现改变或是大概率事件。

“同”:AI是一个新生事物，应用端的快速崛起，多数公司和商业模式目前处于摸索尝试阶段，跟上一轮一样或存在“不确定性”。;

相对比较薄弱。

产业发展阶段不同：美国部分医疗Al相关产业相对比较成熟，在AI出来之前便有一定的基础(算法等),Al进一步赋能产业；国内基础

A生I产体品制偏差消异费：医美疗国的医I，是医的系念定，位管有理差模异式。类似于处方药，需要做临床试验、FDA审批，并可以医保报销。中国部

图：TDOC的股价走势;

相对于制药产业链，医疗产业链包含的应用场景和商业模式更加复杂，AI在各种关系的交互过程中均有一定的作用。众多应用场景中，“医患”场景是产业链中最重要的环节之一，我们认为，围绕“医患”可以衍生出四大类相对成熟的应用场景：C端自我管理、B2C远程管理、B2C临床管理、B端自我管理。

除了医患场景之外，实际上AI在流通、医保控费、商保精算等其他产业链环节，AI也会发挥一定的作用。

图：“AI+医疗”商业模式简图

C端自

我管理;

C端自我管理

·定义：C端自我管理主要是定位于患者，患者基于AI对于疾病预防、治疗等全周期应用。

·商业模式分类：移动医疗、互联网医疗、慢病管理、长辈健康数据追踪、可穿戴医疗设备等。

·代表性公司：

HimsHersHealth、

teladoc、welldoc、

dexcom等软硬件公司;

主线一：硬件+Al

测序：华大