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华泰证券发布研报称，随着基于大模型的生成式AI的出现，AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一方面，目前尚未看到面向医疗影像的新AI大模型服务，大模型在医疗影像领域主要作用是降本。

华泰证券主要观点如下：

生成式AI为问诊、影像、制药等各个医疗健康场景注入新活力

医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了Nuance、IBM Watson等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式AI的出现，该行看到AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一方面，目前尚未看到面向医疗影像的新AI大模型服务，大模型在医疗影像领域主要作用是降本。

AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率

病例的录入是AI+医疗中最经典的应用场景之一。生成式AI的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自动实时问诊记录生成演进。今年3月，微软旗下的Nuance已经推出基于GPT-4的临床笔记软件DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记录，以及整合进微软Teams中来辅助远程医疗。

AI+新药开发：根据功能需求设计/优化蛋白质，加速新药探索速度

根据Statista，2021年全球制药行业总收入约1.5万亿美金，制药研发投入约2.4千亿美金。DeepMind是最早用AI赋能新药开发的企业之一，其推出的AlphaFold主要解决从已知的氨基酸序列，预测相应蛋白质3D结构的问题，为探索生命的起源迈出重要的一步。随着生成式AI的出现，业内开始探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等蛋白、给定靶点一键生成Binder蛋白等功能，为提高药物发现的效率作出贡献。英伟达于3月推出的生物医药大模型云服务BioNeMo也包含蛋白质生成等模型的调用服务。

AI+医疗影像：应用相对成熟，关注AI大模型提升数据标注效率

医疗影像分析是AI的另一个重要应用场景。AI医疗影像企业通过分析GE、飞利浦、西门子、联影医疗等国内外企业厂商产生的医疗影像数据，为医生提供读片等诊疗辅助工作。该行认为，AI大模型或主要在效率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动化模型筛选、参数调优、处理非结构化数据等能力，为行业带来缩短数据标注和分析时间、提升影像精细程度等变化。