AI 技术优势明显，医疗痛点多，AI+医疗值得期待。感知、学习推理和运动控制是AI 技术的核心能力，其最大优势是计算能力的高效。AI 能够有效提升工作效率、释放医疗生产力，在解决医疗行业资源不足、成本高、周期长等痛点方面价值突出。
基于对AI 技术突破和应用价值两个维度，我们看好未来AI 技术在医疗领域应用的快速发展。
AI 技术广泛应用于在各个医疗细分领域。
AI+辅助诊疗：融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习等AI 技术，通过模拟人类医生的医疗诊断模型，提供快速、高效、精准的医学诊断结果和个性化治疗方案。目前IBM Watson 已通过美国职业医师资格考试，并在真实场景中提供辅助诊疗服务。
AI+医学影像：综合运用图像识别、深度学习等AI 技术，针对CR、DR、CT、MRI 等医学影像进行图像处理和分析，并模拟放射科医生阅片模式进行诊断。与人类医生相比，AI 具有明显优势，能有效提高医学影像分析与诊断的效率和准确率，缓解放射科医生不足的问题。
AI+药物挖掘：通过计算机模拟对药物活性等进行预测，借助深度学习在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药等多领域取得突破。AI 应用在药物挖掘，有助于缩短新药研发周期、降低研发成本和失败风险。创业公司Atomwise 应用AI 成功寻找出控制埃博拉病毒的候选药物，大大缩短研发周期。
AI+健康管理：AI 在健康管理的应用场景丰富，结合场景数据，帮助人们提升健康管理的效能，如提高疾病风险识别能力，提供个性化健康管理方案，准确识别情绪变化以及更智能化的移动医疗服务。
AI+医疗产业链逐步走向成熟，应用层面遍地开花。全球AI+医疗产业结构呈现倒金字塔。大公司布局偏重底层，IBM、谷歌、微软、百度已率先发布AI+医疗战略；小公司偏重具体场景应用，全球近100 家AI+医疗公司活跃于洞察与风险管理、医学影像及诊断、药物挖掘、风险管理、虚拟助理、健康研究等11个具体场景。中国AI+医疗产业雏形已现。在计算能力、通用技术和算法等底层均聚集一批公司。数据是产业链目前的短板，也是行业爆发的关键。首部针对医疗大数据应用的政策已出台，利好行业发展。
随着AI 上升为国家战略和医改推进，AI+医疗有望成为资本市场的投资热点，产业链相关公司必将受益。短期而言，我们更看好AI+辅助诊疗和AI+医学影像这两个细分领域。
以下为报告全文：
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