【德讯课堂】AI 医疗浪潮下，哪些上市公司成幕后 “功臣”？-德讯证券顾问

DeepSeek概念集体大涨，美格智能等多股涨停。同时AI应用端表现活跃，万兴科技等涨停，昆仑万维、金山办公等多股涨超10%。AI技术已经深入渗透到各个行业，成为推动上市公司数字化转型和智能化升级的重要力量。

比如，AI 在医疗领域的运用十分广泛，涵盖了诊断、治疗、药物研发等多个环节，以下是一些主要的应用方向：

一、医学影像诊断

1、疾病识别与分析：AI 可以对 X 光、CT、MRI 等医学影像进行分析，识别出肿瘤、结节、骨折等病变特征。例如，通过深度学习算法，AI 能够快速准确地检测出肺部 CT 影像中的肺癌结节，辅助医生进行早期诊断。

2、影像辅助诊断系统：一些 AI 系统可以根据医学影像提供初步的诊断意见和报告，帮助医生减轻工作负担，提高诊断效率。如一些眼底影像分析系统，能自动识别糖尿病视网膜病变等眼部疾病，并给出诊断建议。

二、辅助诊断决策

1、电子病历分析：AI 可以对大量的电子病历数据进行挖掘和分析，提取患者的症状、检查结果、治疗记录等信息，通过机器学习算法建立疾病预测模型，为医生提供诊断参考。比如根据患者的病史和症状，预测可能患有的疾病，帮助医生更全面地了解病情。

2、多模态数据融合诊断：将医学影像、电子病历、基因数据等多种信息结合起来，利用 AI 算法进行综合分析，提高诊断的准确性和全面性。例如，结合患者的基因检测结果和影像数据，更精准地判断肿瘤的类型和预后。

三、疾病预测与风险评估

1、慢性病管理：针对糖尿病、高血压等慢性病，AI 可以通过分析患者的生活习惯、生理数据等，预测疾病的发展趋势和并发症风险，为患者提供个性化的健康管理方案。比如预测糖尿病患者出现肾脏病变的风险，以便提前采取干预措施。

2、传染病监测与预警：利用 AI 技术对传染病的传播数据、人口流动数据等进行分析，预测传染病的传播趋势和爆发风险，为公共卫生防控提供决策支持。如在新冠疫情期间，一些 AI 模型被用于预测疫情的传播范围和峰值。

四、药物研发

1、药物靶点发现：通过分析生物数据，如基因表达数据、蛋白质结构数据等，利用 AI 算法快速筛选出潜在的药物靶点，为新药研发提供方向。

2、药物筛选与设计：基于 AI 的虚拟筛选技术，可以在大量化合物中快速筛选出具有潜在活性的药物分子，提高药物发现的效率。同时，AI 还可以辅助药物分子的设计，优化药物的结构和性能。

3、药物临床试验：AI 可以帮助优化临床试验的设计，如选择合适的患者群体、预测药物疗效和不良反应等，提高临床试验的成功率。

五、医疗机器人

1、手术机器人：AI 技术使手术机器人更加智能化和精准化，能够辅助医生进行复杂的手术操作。例如，达芬奇手术机器人系统，利用 AI 算法实现了对手术器械的精确控制，提高了手术的精度和安全性。

2、康复机器人：在康复治疗中，AI 驱动的康复机器人可以根据患者的病情和康复进度，提供个性化的康复训练方案，帮助患者恢复肢体功能。如一些智能康复机器人能够模拟各种康复训练动作，实时监测患者的运动数据并进行调整。

六、医患交流与智能助手

1、智能语音助手：患者可以通过智能语音助手查询医疗信息、预约挂号、了解药物使用方法等，提高就医效率。医生也可以利用语音助手记录病历、查询资料等，减轻工作负担。

2、在线医疗咨询：AI 聊天机器人可以为患者提供初步的医疗咨询服务，解答常见的健康问题，根据患者的症状提供初步的建议，引导患者合理就医。

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