医药生物行业周报：人工智能在医疗产业中的应用及趋势
投资要点： 本期（5.27-6.3）上证综指收于3,230.07，上涨0.55%;沪深300指数收于3,861.83,上涨0.28%;中小100收于7,187.84,上涨0.95%;本期申万医药生物行业指数收于8,935.36，下跌2.07%，在申万31个一级行业指数中涨跌幅排名居第30位。其中，医药商业跑赢上证综指、沪深300和中小100。 重要资讯： 治疗广泛心衰患者，FDA今日批准新药上市 5月27日，LexiconPharmaceuticals宣布，美国FDA已批准了其一日一次口服片剂Inpefa（sotagliflozin）的上市申请，用于降低成人患者的心血管死亡、因心力衰竭而住院或接受急救的风险。这些患者患有心力衰竭，或患有2型糖尿病、慢性肾病，并携带其它心血管疾病风险因子。根据新闻稿，Inpefa获批用于治疗具各种范围左心室射血分数的患者，包括射血分数保留型（HFpEF）和射血分数降低型（HFrEF）在内，且可用于有或无糖尿病的患者。 国务院发布医保文件 5月30日，国务院办公厅发布《关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》（以下简称《实施意见》），在贯彻落实党中央、国务院决策部署下，扎实推进医保基金使用常态化监督工作。根据国务院办公厅最新的医保基金监管意见：1、医保基金监管将更强调卫生健康、中医药、市场监管、药品监管、审计等部门的多方参与；2、医保基金监管将更加常态化，包含飞行检查、专项整治、日常监管、日常监管、社会监督5个方面；3、医保基金监管制度建设继续完善，比如建立健全信用管理制度，对失信医药企业，可按规定在医保目录准入、价格招采信用评价、医药集中采购、挂网资格等方面采取处置措施。 司美格鲁肽新适应症国内申报上市 6月3日，国家药监局官网显示，诺和诺德司美格鲁肽注射液新适应症提交上市申请，推测此次申报的适应症为减重适应症，即作为低卡路里饮食和增加体力活动的辅助治疗用于初始体重指数（BMI）≥30kg/m2（肥胖），或≥27kg/m2且 核心观点： 人工智能（ArtificialIntelligence，人工智能）的快速发展使其在各个领域的应用得到广泛认可。从医疗领域来看，人工智能和医疗领域的结合，有望深化医疗健康行业的变革，助推医疗产业快速发展，从而提升医疗行业水平。2022年1月，我国卫健委印发了《医疗机构设置规划指导原则（2021-2025年）》，原则中明确强调，将强化信息化支撑作用，推动人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等新技术与医疗深度融合，推进智慧医院建设和医院信息标准化建设。从人工智能技术和医疗健康行业结合的发展阶段来看，主要可分为三个阶段：第一阶段中，行业资源、信息数据在云端共享，医疗健康相关数据利用率获得极大程度地提高，人工智能将在医疗场景中主要发挥辅助功能；第二阶段中，逐渐由“人工智能辅助医务人员”转变为“医务人员辅助人工智能”，人工智能在自我诊疗领域中的使用逐渐广泛；第三阶段中，人工智能将在医疗健康领域实现高效率地自我创造，尤其是制药领域等方面。短期来看，人工智能和医疗的应用融合目前仍处于初期阶段，以辅助功能为主，主要使用领域仍集中在：1）医疗服务领域，如医疗影像分析、电子记录等；2）医疗器械领域，如医疗机器人、智能诊断等；3）新药研发领域，如药物挖掘、化合物筛选等。 从产业链来看，人工智能和医疗领域的应用与结合主要集中在产业链的中游。当前，人工智能在医疗诊断领域中主要作为辅助医疗诊断工具，多以诊断治疗和患者监测等方式出现，其中在诊断和治疗中，人工智能医学影像是目前发展方向中最为普及的。人工智能医学影像指医院的影像诊断融入人工智能技术，其一是对图像的识别，用来感知和对影像的挖掘分析，以获得有价值的信息；其二，构建算法模型，用于学习和分析，通过对大量诊断数据对模型训练，获取诊断能力。随后，通过人工智能对医学影像的分析和诊断，辅助医生在更短的时间内做出更加准确的诊断。 2022年4月，国家卫健委下发的《国家限制类技术目录和临床应用管理规范（2022年版）》，重新调整了各级医院限制使用的医疗技术名单，规范中取消了五项限制级技术即有人工智能辅助诊断，将人工智能技术与医疗诊断的联合应用的进--步铺开提供了了有效的先决条件。从标的上看，目前国内涉足人工智能医疗诊断的行业（以申万行业统计）包括医疗服务和医疗器械，具体到公司层面，建议关注迈瑞医疗、联影医疗、开立医疗等。 在人工智能药物研发方面，人工智能技术可用于药物研发流程的多种场景中，包括：靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测、临床试验设计优化、患者精准招募等。目前，人工智能在药物发现阶段发挥更大的作用，包括靶点及生物标记物的选择与确定、先导化合物的确定、构效关系的研究与活性化合物的筛选、候选药物的选定等；其次是临床治疗阶段，包括药物依从性、预测治疗结果、数据分析、精准医疗、开发新疗法、病理研究、疾病诊断等。 目前，人工智能药物研发市场有三大类公司，包括：IT巨头、人工智能药物研发初创企业和大型药企。其中，人工智能药物研发初创企业在化合物筛选、靶点发现领域展开最多布局；而海外头部药企及国内医药行业龙头通过和人工智能创新型公司开展合作的方式积极布局人工智能药物研发领域。据不完全统计，2020年，药企与人工智能药物研发初创公可的合作事件超过133起。从布局方式上看，医药公司与初创型人工智能药物研发公司的合作以共同开发新药模式为主，同时也会参与到创新企业的投资中，其中，药明康德参与了4家人工智能药物研发初创公司的投资。目前国内涉足人工智能制药的龙头公司主要有药明康德、豪森药业和正大丰海等。 短期来看，目前医药行业整体估值水平仍然处于历史底部位置，行业基本面整体依旧稳健，创新药是国家医保政策重点支持的方向，创新能力强、竞争格局相对缓和领域的创新型药企有望在激烈的竞争中建立更大的竞争优势。总体来看，受益医疗新基建，具备进口替代和自主可控能力的高端医疗器械龙头，以及受益于政策扶持的创新型成长企业及其产业链和新兴产业，预计会成为市场关注的焦点，建议重点关注迈瑞医疗、药明康德、恒瑞医药、复星医药、君实生物-U和华东医药等。 长期来看，随着药品、耗材带量采购工作持续推进，安全边际高、创新能力强、产品管线丰富和竞争格局较好的企业有望在长周期持续受益，建议继续围绕创新药及创新药产业链、高端医疗器械、医疗消费终端和和具备稀缺性和消费属性的医疗消费等布局，同时挖掘估值相对较低的二线蓝筹： 1）创新药及创新药产业链，包括综合类和专科创新药企业、CX0产业，建议关注药明康德、凯菜英、恒瑞医药、恩华药业、复星医药、科伦药业、君实生物-U.信立泰、康辰药业、华东医药、荣昌生物、博腾股份、泰格医药等；2）受益医疗新基建，具备进口替代和自主可控能力的高端医疗器械龙头，建议关注迈瑞医疗、联影医疗、乐普医疗、普门科技、欧普康视、开立医疗、海尔生物等；3）受益居家自主诊疗、保健消费和市场集中度提升的连锁药店龙头，建议关注-一心堂、益丰药房等；4）受益新冠治疗和常规治疗需求常态化，竞争力突出的综合医疗服务行业，建议关注国际医学、爱尔眼科、通策医疗、普瑞眼科、美年。健康等；5）具备消费和保健属性的药品生产企业，建议关注天士力、华润三九、同仁堂、东阿阿胶等。 风险提示：行业政策风险；市场调整风险
人工智能将对媒体业带来哪些变革
内容分发是沟通内容生产与消费的枢纽所在，是内容产业运行的核心机制。为了提升内容分发效率，人类一直在不断创新和优化内容分发方式。
在大众媒体时期，内容分发主要依靠职业编辑人员的手工操作来完成。在互联网产生初期，新闻网站和门户网站也延续了这种内容分发方式。这种依靠编辑手工操作的内容分发方式，不仅分发效率低，而且难以满足个性化需求。此外，这种分发方式发挥作用的前提是有限的内容供给，一旦内容供给海量化，这种分发方式将难以成立。
互联网的产生打破了内容供给的时空限制，使得网上内容走向海量化。这对以网络编辑为主体的内容分发方式形成了挑战，从而导致内容供给的“堰塞湖”问题，用户越来越难以高效率获取其所需要的内容。
为了解决这一问题，搜索引擎把人工智能率先引入了内容分发领域，试图通过机器算法为每一个问题提供最精准的答案。凭借人工智能的精准匹配，搜索引擎在固定互联网时期构建了第一个全网的内容产业生态体系。
内容分发效率的提升，也反过来推动了各类内容的互联网化。搜索引擎所构建的这种内容分发方式也并不完美，其精准匹配建立的前提是用户能够提出相对明确的需求，但是用户有时候对自己的需求并不明确，这需要用户在浏览信息中不断明确自己的需求。
在SNS、微博、微信等社交平台兴起以后，“社交分发”成为新的内容分发方式。社交分发的核心是激活用户的参与行为，通过用户的转发、共享、点赞、评论等方式，扩大内容的传播范围和影响深度。社交分发是建立在用户认同的基础上，利用用户的社会关系网络和个人品牌背书而产生的传播方式。
用户认同是社交分发的前提和基础，如果产生强迫分发行为，不仅会引发用户的集体反感，而且会破坏个人品牌及其社交关系，甚至损害社交平台的品牌形象。虽然个人的社会关系维度是多元化和多层次的，但是在社交分发中却缺少对这些影响因素的考量，同一化分发的长期结果则是降低用户的活跃度，甚至让用户逐渐远离社交平台，使其逐渐成为功能单一化的社交工具。
为了满足用户的个性化需求，智能推荐在固定互联网时期就已经出现。虽然固定互联网时期的智能推荐与移动互联网时期的智能推荐在工作原理方面相似，但是智能推荐在固定互联网时期并未成为主流的内容分发方式，直到移动互联网时期才成为主流的内容分发方式。其原因有两点：
第一，移动互联网时期智能推荐的数据维度更加丰富，不仅对用户刻画的维度从IP层次提升到ID层次，而且还可以加入使用场景、社交关系等多维数据。
第二，在移动互联网时期，用户接触内容的场景更加丰富、内容消费时间更长，可以更好地记录与刻画用户的内容偏好。
因此，由于用户内容消费数据的丰富，以“今日头条”为代表的智能推荐集合了网络编辑分发、搜索引擎分发、社交分发等分发方式的优点，可以更好地满足用户的个性化和个人化需求，从而增强用户对智能推荐平台的黏性，使得智能推荐成为主流的内容分发方式。
内容生产：人工智能将丰富内容生产方式
在大众媒体时期，虽然在“言论自由、出版自由”的制度框架下每个人在理论上都可以成为内容生产者，但是并不是每个人生产的内容都可以从大众媒体分发出去。
这是因为大众媒体产业在发展过程中形成了“许可证制度”或“垄断性市场竞争”，这种市场格局使得内容生产成为具有一定门槛的专业化领域，大众媒体的内容主要由专业人士和专业机构来提供。而普通人生产的内容则需要经过专业人士的编选，才有可能获得在大众媒体上曝光的机会。
在互联网产生初期，虽然互联网产业延续了大众媒体的内容生产方式，要么自建专业内容生产队伍，要么免费或付费转载传统媒体的专业化内容，但是互联网与大众媒体的差异化逐渐凸显出来，互联网上的专业生产内容（PGC）已经不能像大众媒体一样专享用户的注意力资源，而是被互联网上的游戏、社交、论坛等占用了大量用户注意力资源。
为了获取更多的用户注意力资源，降低内容生产成本和满足用户的多样化需求，用户生产内容成为互联网新的内容来源。但用户生产内容的水平参差不齐、难以进行人工审核、缺少持久创作机制等问题，也让用户生产内容难以获得互联网平台的青睐。因此，互联网平台也一直渴望引入新的内容生产方式，包括把人工智能引入内容生产领域。
首先，人工智能对内容生产的改变体现在数据来源方面。
在人工智能产生之前，内容生产所采用的数据主要是文字、图片、音频、视频等人类可以识别与处理的结构化数据，所有的内容都是基于这些数据组合的基础上生产出来的。而人工智能所能识别和处理的数据已经不再局限于这些结构化数据，还包括各类人类无法直接识别的非结构化数据。
虽然人类对于这些非结构化数据的认识和利用才刚刚开始，但是这些数据所展示的潜在价值远远超出人类想象。随着各类物联网感知设备的普及，人类将获取越来越多的结构化数据和非结构化数据，这将为内容生产带来丰富的数据资源。
其次，人工智能对内容生产的改变体现在生产的模块化方面。
在内容生产过程中，已经积累了丰富的生产经验，也形成了各类内容的标准化模板。在人工智能产生之前，内容生产的标准化模板只是隐藏在生产人员的个人经验和生产流程的标准化过程之中，这种标准化模板的实现对人的依赖性比较大。
在人工智能引入内容生产之后，这种标准化模板可以被人工智能所学习，从而为内容生产提供各类辅助性工具，这就可以实现内容生产的模块化，甚至是部分内容的自动化生产。
因此，在人工智能产生之前，内容产业是一个劳动密集型产业，内容生产主要依靠人工操作来实现。人工智能产生之后，可以取代标准化的体力劳动和智力劳动，进入内容生产领域。这将丰富内容产业的生产方式，提高内容生产效率，降低内容生产成本。
媒介形态：人工智能将成为“个人生活智能助理”
在大众媒体时期，根据媒介的物理属性不同，纸质媒介形成了空间性的媒介形态，而电子媒介则形成了时间性的媒介形态。而到了互联网时期，互联网打破了时间性媒介和空间性媒介之间的界限，再加上互动性等新技术特征，创造了更多的媒介形态。
在已有的媒介形态中，无论是用户的被动接受还是主动获取，用户是内容消费的主体，所有的内容生产都指向于用户的理解、记忆、遗忘等自然能力。在人工智能产生之后，人工智能将成为内容生产者与用户之间新的媒介形态，将以“个人智能生活助理”的形式为用户提供服务。
未来在VR/MR/AR技术的支撑下，人工智能甚至可以以拟人化形象向用户提供服务。人工智能可以提供两种服务：
一种是代替用户筛选各类内容，满足用户的个性化消费需求，这种服务并不改变用户的消费主体地位。另一种则是代替用户成为部分内容的生活主体，负责处理与用户相关的各种生活和工作信息，并向用户提供各类生活和工作建议，甚至代替用户自动化处理。
在第二种情形下，内容生产的对象不再面向用户，而是面向人工智能，这将改变内容生产的原有形式和内容。比如广告信息，已经不能再以简单的广告语来说服人工智能，可能需要提供多维化的产品信息，由人工智能进行产品与用户的智能化匹配。
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