（报告出品方/作者：浙商证券，孙建）
ChatGPTPa对医疗行业的影响医疗服务流程及痛点
ChatGPT的定位：“医疗从业人员的好帮手”。高效率：ChatGPT胜任基础性咨询、辅助医生诊断和生成定制化健康管理计划、整理病患资料等工作；高质量：医护人员将专注于提升个人素质、业务能力、研究水平；同时重视人文关怀和医患关系处理。
ChatGPT在诊前阶段的作用—分诊
现状：医院：现有AI分诊服务针对性差，主要由患者根据在线医生评分及资料介绍自行选择；医院：按片区（内科、外科等）设立分诊台，细粒度不足且服务质量难以保证；痛点：两种模式下，医生均无法提前获知患者诉求及关键信息。ChatGPT改变：强大且快速的资料检索与匹配能力可取代医院的分诊台，为医院接入具有针对性的线上分诊服务；患者就诊前，医生已经完成患者病情初步认知。
ChatGPT在诊前阶段的作用—导诊
现状：医院不设置专门导诊台：仅靠楼层指示图、就诊流程图等给病人提供指引；医院导诊台与分诊台合二为一：肩负双重功能，既加剧工作人员负担，也无法保证解答疑问的细致程度；医院设置导诊服务但值班人手少：难以应付开诊期间庞大的咨询需求，如遇特定需求也无法离开导诊台提供进一步指引。ChatGPT改变：智能化导诊：ChatGPT的快速资料检索和匹配能力、强大的多回合语言交互能力可与手机APP、医院导诊用电子屏结合，针对性更强、更详细的解答每位患者就医流程中遇到的问题，而无需来回奔波至导诊台排队咨询。
ChatGPT在诊中阶段的作用—辅助问诊（决策、诊断）
现状：线下优质医疗资源紧张：面诊最长等待周期超过一个月；医院医生线上查看及回复的积极性低，轻症患者的紧急处方需求无法满足；面诊中存在问题：医生过于依赖经验、因时间压力错漏识别医学检验或影像结果中的细微数据、患者无法准确自述症状及病史而导致的误诊。ChatGPT改变：结合互联医院非公开数据库大数据，帮助在院医生分担诸如疑似危重症筛选、轻症患者处方需求及医学检验结果初步诊断等工作。依靠海量数据的训练，可提示危重病风险、用药及治疗方案等相关建议，医院，有望由医生根据经验做出决策，实现“AI+专家”双重把关，提高诊断效率及准确率。在基层、乡镇诊所，或可提高全科医生诊断能力。
AI影像：提升识别准确度，实现辅助诊断
1.AI辅助诊断，解决下沉式医疗资源不足问题。如ECG、医疗影像等方向，对医生的经验要求较高，医生学习周期较长，医院有经验的医生短缺，导致医疗资源紧张，AI辅助诊断有望在医生诊断前预先进行分析诊断，节约患者与医生时间，缓解资源紧张。2.AI辅助精准诊疗。大数据学习可以识别影像中微小的数据差异，达到人眼难以做到的精准，减轻医生压力的同时实现精准、稳定的诊断结果。
手术机器人：提升手术精准度，缩短医生学习周期
AI辅助精准度提升，缩短医生学习周期。机器人为实现精准定位，往往需要图像识别分析与精准手术规划，辅助医生进行手术指引与辅助手术，缩短医生学习周期，降低医生手术难度。
NGS诊断：AI有望助推精准度提升与成本降低
1.AI赋能有望提升诊断效率，带来成本进一步下降。成本过高一直是限制基因测序应用场景打开的重要因素之一，GPU的革新、技术的提升有望降低单G的数据分析时间，降低人员操作需求，降低单G分析成本，有望带来下游应用场景的打开。2.AI赋能有望提升分析准确率，进一步带来应用场景打开。基因诊断分析过程涉及图像识别，光学信号处理等多板块综合技术壁垒，AI有望进一步提升其分析准确度，提升市场认知度，从而助推下游应用场景打开。
ChatGPT在诊中阶段的作用—辅助查房及健康管理
现状：患者病情进展了解不及时：主治医生查房，过半时间是在进行患者病历病情、医学检验结果汇报解读和常规身体状况问询；术后康复教育效果差：责任护士需根据病人病情、身体状况和既往病史进行饮食和运动计划，用药注意事项、并发症预防等内容一对一的健康宣教，时间成本高；健康宣教的效果以及患者配合程度等反馈难以量化，目前主要通过患者满意度调查问卷抽查等主观方式进行衡量；病人体征指标监控不及时：住院病人基础身体数据如体温、血压的监测需要护士手动测量记录并向医生汇报，病情和病例发生变化也需要手动更新；ChatGPT改变：病情跟踪：结合语音识别技术和实时监测身体数据的可穿戴设备，辅助完成部分查房问询和基础的健康宣教工作，减轻医护人员压力，避免其在重复性工作中易产生的倦怠心理。实时监测：对病人各项数据持续监测分析，便于快速高效掌握患者情况，针对性的提示各阶段的健康管理计划、风险预警等内容并呈现量化反馈。
ChatGPT在诊后阶段的作用—重要资料归档及数据分析
现状：随访覆盖不全面：倾向于重点
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