今天分享的是AI医疗行业系列深度研究报告：《AI医疗行业报告：从AIGC角度看医药产业图谱》。（报告出品方：西南证券）
报告共计：49页
AI促进医疗器械创新，降本增效成果显著
1.模式检测和认证的改进
q医疗诊断需要仔细分析复杂而常常相互矛盾的病人信息，以得出准确的结果。
q借助人工智能支持的医疗技术，可以快速处理数以百万计的数据点，从而识别信息中原本模糊不清的模式。
q这有助于消除人为的错误，减少不必要的大量测试，并提高医疗诊断的精度和效率。
2.检测罕见或健康异常状况能力的提高
q特殊情况下，即使是经验丰富、受过专业训练的医疗人员也难以识别罕见或异常的疾病情况。
q利用人工智能技术的医疗应用可以将患者的病情与大量数据库进行比对，以便发现类似情况。
q有助于消除人为错误，并减少不必要的重复测试和诊疗，提高医疗服务的效率和准确性。
3.紧急重要情况的预警
q在需要将患者进行分类区分时，有些看似无症状的患者或实际已经接近临界点，而这些患者可能会被医生所忽略。
q利用人工智能技术，医疗设备可以实时接收和分析大量患者数据，能够检测到危急情况并在其发生之前进行预警，帮助医生更早地识别和治疗问题。
4.更为便捷的高级远程护理
q人工智能技术实现的万物互联可以让患者在医疗机构之外也得到高质量的医疗服务。
q人工智能医疗技术赋能实时诊断，主治医生可以远程获得患者的主要信息，以便进行及时的诊断。
AI影像中疾病筛查及辅助诊断类应用最为广泛
AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为治疗康复规划的方案尤为重要。
q冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业化进程正在推进。部分头部企业则主要基于某一临床科室应用起家，发展成为精品后，将业务线拓展至其他临床科室。
q数据采集与结构化优势突出，图像标注更易标准化。
q不同科室对AI影像产品的需求存在差异点。
1.AI医疗器械
2.AI制药
3.AI智慧药房及药店分销
精选报告来源公众：人工智能学派
AIGC突出创造性生产，依赖于多模型的技术融合
AIGC(AIGeneratedContent)主要突出的是创造性生产，依赖于多模型的技术融合
自然语言处理赋予了AI理解能力和创作能力:NLP有2个核心的任务:分别是1)自然语言理解一NLU:2)自然语言生成一NLG.自然语言理解:希望机器可以像人一样，具备正常人的语言理解能力。需要涉及:1语言的多样性;2语言的歧义性;3)0语言的鲁棒性;4)语言的知识依赖;5)语言的上下文。
自然语言生成:为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告0等。需要涉及:1)内容确定;2)文本结构;3)句子聚合;)语法化;5)参考表达式生成;6)语言实现。
AIGC的创造力发展归功于算法领域的技术积累
算法领域的技术积累助力AIGC
AIGC领域的技术包含了:生成对抗网络(GAN)、变微分动编码器(VAE)、标准化流模型(NFS)、自回归模型(AR)、能量模型和扩散模型(DiffusionModel)。总体趋势来看，大模型、大数据、大算力是未来的发展方向。目前两个最常用的模型是GAN和DiffusionModel。
1.GAN(GenerativeAdversarialNets)生成对抗网络:结构包含两个模型,一个是生成模型(Generator,G),另一个是判别模型(Discriminator，D)。
2.DiffusionModel扩散模型:扩散模型的生成逻相比其他的模型更接近人的思维模式，也是为什么近期AIGC拥有了开放性的创造力。本质上，扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，随后通过反转这个噪声过程来学习恢复数据。训练后，我们可以通过简单地将随机采样的噪声传递给学习的去噪过程来生成数据。
ChatGPT将成为智能时代的全新信息系统入口
ChatGPT作为一种大语言模型，可以成为信息系统入口的界面
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以用于生成自然语言文本或理解语言文本的含义口。
大语言模型可以处理多种自然语言任务，基于大语言模型开发的ChatGPT或够为用户提供信息系统入口/界面，同时可以管理计算资源并支撑应用开发。
SAM的开源将促进机器视觉通用大模型的进一步研究
MetaAI发布并开源图像分割基础大模型SAM，促进机器视觉通用基础大模型研究
Meta在4月5日发布了机器视觉领域首个用于图像分割的通用大模型SegmentAnythingModel(SAM)及其训练数据集SegmentAnything1-Bilion(SA-1B)，并将其开源于GitHub。该模型的推出言在儿器视觉通用基出大模型的进一步究，为图像分割领域的研究和应用提供更加完备的解决方案。
SAM模型基于Meta在年发布的UnifiedVision模型架构，并在此基础上进行了优化和改进，该模型采用了多尺度特融合和深度监督等技术，具有更好的图像分割效果和更高的鲁棒性。SA-1B数据集是Meta开源的一个大规模的、高质量的图像分割数据集，包含10万张图像和万个标注，涵盖了人、动物、车辆、建筑等多种类别。
开源SAM模型和SA-1B数据集将为机器视觉领域的学术研究和产业应用提供更加丰富的资源和技术支持。通过更加广泛地应用和改进SAM模型，将有助于推动图像分割技术在自动驾驶、医学影像分析、智能安防等领域的应用。
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