报告摘要： 人工智能（AI），病理诊断的强效助推剂 人工智能（AI）已进入医疗的众多细分领域，应用场景包括疾病诊疗、医疗辅助、药物开发等。而病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式，被誉为疾病诊断的“金标准”，却由于自动化程度较低，病理医生缺乏等原因，在我国发展落后。通过图像识别技术，AI助力病理转向数字化诊断，能有效提升病理诊断效率，AI对病理行业的赋能有望突破行业瓶颈。 以医疗大数据为基础，病理企业与腾讯、阿里等企业合作开发病理AI 病理AI开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节，高质量的数据资源是进行有效算法开发的关键。由于应用场景、病种、病程等不同，病理数据的获取、分类难度较大。现阶段AI在病理中主要应用于细胞病理的宫颈癌筛查，潜在应用的市场规模约为 442 亿元。目前国内AI病理行业的参与者以拥有大量数据的病理产业链企业、提供算法的AI企业为主，两者的合作是企业发展的关键。腾讯与专业的第三方病理检测企业华银健康合作，而阿里健康与兰丁高科等12家医疗健康AI企业共同建立了第三方人工智能开放平台。病理AI的落地推广有望填补近7万人的病理医生缺口，解决病理行业供给严重不足、医疗资源分配不平衡的问题，极大的促进分级诊疗的落地。 基层需求、AI进步、政策等多方面因素推动病理AI临床应用加速 AI病理诊断技术可大幅缩短医生的工作量，但由于目前技术所限，在病理样本采集、图像数据处理及结果判读上仍有大量技术难点亟待攻克。但是随着基层地区大力推广免费两癌筛查，带来巨大的基层病理诊断需求，AI病理技术迅速提升，临床应用有望提速。国内外团队通过AI已成功实现影像领域多个病种的诊断识别，部分准确率超90%。人工智能2016年被列为国家发展战略，人工智能+医疗成为重点维度之一，政策明确指出发展人工智能治疗新模式、智能影像识别等应用。 医疗数据是基础，算法是核心，强强联合打造AI病理龙头 兰丁高科：技术服务、核心算法及第三方检验网点，实现完整的商业闭环 麦克奥迪（300341.SZ）：以医用显微镜为基础，构建病理行业全产业链 华银健康：专业的第三方病理检测龙头，携手腾讯连接病理数据与算法 视见科技：影像AI新锐企业，布局病理、放射、放疗三大优势领域
风险提示：竞争风险、政策风险
1.人工智能（AI），病理诊断的强效助推剂 人工智能的时代已经来临并已成为各国竞争的新赛道。自2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能技术得以迅猛发展并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。医疗是人工智能行业最热门的研究和应用领域之一，其知识驱动型和数据密集型的特点保证了人工智能在医疗行业具有广阔的应用前景。病理诊断领域由于数据量大、对医生要求高等特性成为人工智能在医药行业率先领域应用的细分领域之一。 1.1人工智能进入众多医疗细分领域，助力医生诊疗疾病 人工智能+医疗将给医疗行业的众多细分领域带来巨大变革，解放医生紧缺现况。人工智能+医疗成为近年来的行业热点，计算机技术与医疗服务的跨界合作为未来的行业发展提供了全新维度。人工智能主要应用于医疗领域的疾病诊断、医疗辅助、医药开发等方面，具体包括病理诊断、影像诊断、语音识别、健康管理、可穿戴设备、医院管理、精神健康、药物挖掘、生物技术等细分领域。 人工智能在医疗健康领域的深耕，有望缓解优质医生资源稀缺、重复劳动负荷重、诊断质量不均衡等医疗诊疗领域的瓶颈，不但能够提升医护人员的工作效率，降低医疗成本，并能够借助大数据平台进行科学有效的日常监测预防。
图像识别和判读是人工智能最有优势的领域之一，影像AI是人工智能结合医疗行业的重要分支。现阶段AI在医疗的主要应用场景为医院病理科与影像科的疾病诊断与成像辅助。病理科与影像科都是通过相关设备获取医学影像进行疾病诊断，但依据两个科室诊断特点，AI应用有所不同。病理AI现阶段主要功能在于排除阴性样本，提示阳性区域，辅助病理医生提升病理诊断效率或替代病理医生进行某些疾病的诊断；影像科应用包括AI辅助快速成像与影像诊断两个方面，一方面可以通过AI辅助成像可以有效缩短检查时间，减少对人体的辐射伤害，另一方面通过机器学习训练算法可以实现计算机对疾病的影像诊断。
1.2基于图像信息诊断的病理行业发展受自动化程度低、医生短缺等影响 病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法。病理诊断是将疑似病灶部位的活体组织或脱落细胞制成切片后，由病理医生通过显微镜观察其细胞形态、组织结构、颜色反应等情况，并结合自身专业知识与临床经验作出的诊断，是一种基于图像信息的诊断方法。病理诊断是目前诊断准确性最高的一种诊断方式，病理诊断往往被作为绝大部分疾病，尤其是癌症的最终诊断，被誉为疾病诊断的“金标准”。
相比于检验科、影像科的诊断，病理科诊断具有自动化程度低、诊断时间长的特点。病理诊断可分为取样、制片、染色、诊断四个环节，取样环节是否取到病变细胞、制片及染色后成片是否清晰都会直接影响最终的诊断结果，因此对制片的技术人员专业水平具有较高的要求，目前自动化水平较低；由于病理诊断是通过对细胞层面的医学影像进行观察诊断，为防止漏诊，一个组织样本往往制成多个切片，制片、染色、诊断、报告等各个环节耗时较长，相比与检验、影像科室，病理科诊断所需时间较长，需要更多的专业人力投入。
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