病理系列专题报告：人工智能诊断，病理行业的腾飞之翼.pdf

敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 1 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药专题 【病理 系列 专题 报告 】 人工智能 诊断，病理行业的腾飞之 翼 2019.5.28 刘锐（ 分析师 ） 电话： 020-88836110 邮箱： liu.rui1gzgzhs 执业编号： A1310519050001 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 相关报告 1. 探究 疾病机理，回归诊断价值，病理爆发“ 理 ” 所 当然 -20190418 2. 广证恒生 2019 股权 投资策略 ： 结构化机会凸显 ， 看 好 创新药 与 IVD - 201812131. 3. 开启肿瘤早筛 新纪元， 液态 活检 蓄势待发 20190108 4. 金域医学（ 603882）： ICL 龙头乘医改春风，跑马圈地后增长提速可期 20181022 5. Illumina：创新与并购打造出的基因界“苹果” -20180113 6 .新技术突破传统微生物检测瓶颈， NGS 引领变革 -20190222 7. 三分钟带你读懂体外诊断行业（全行业纵览篇） -20170715 8. 和你聊聊 IVD 海外龙头的那些事儿 -20170729 9. 分子诊断 :破解基因密码，探索生命奥秘 -20170914 10. 新三板体外诊断行业年报分析：平均净利润同比增长 35.73%，分子诊断细分领域增速领跑 -20180509 数据支持： 钟睿 、 李慧瑶 广证恒生 做中国新三板研究极客 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 2 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 目录 目录 . 2 图表目录 . 3 1. 人工智能（ AI），病理诊断的强效助推剂 . 4 1.1 人工智能进入众多医疗细分领域，助力医生诊疗疾病 . 4 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 . 5 1.3 AI 助力病理转向数字化诊断，解放医生资源 . 6 2. 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. 7 2.1 病理 AI 开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节 . 7 2.2 AI+医疗达 200 亿市场规模，宫颈癌筛查成为病理 AI 布局重点 . 8 2.3 行业处于发展初期，企业由硬件、第三方检验向 AI 领域拓展 . 9 2.4 病理医生供需失衡， AI 诊断助力发展 . 11 2.4.1 病理医生紧缺制约行业发展 . 11 2.4.2 病理资源匮乏限制基层医院诊疗水平 . 13 2.4.3 病理科自动化程度低，诊 断时间长 . 13 3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 . 15 3.1 AI 诊断技术准确性有待提高，无法完全替代病理医生 . 15 3.2 政府推广免费两癌筛查带来大量基层病理诊断需求，推动 AI 诊断技术进步 . 16 3.3 人工智能行业快速发展带动病理 AI 加速落地 . 17 3.4 人工智能上升为国家战略，人工智能 +医疗成为重点布局维度 . 19 4. 医疗数据是基础，算法支持是核心，强强联合打造 AI 病理龙头 . 20 4.1 兰丁高 科：技术到服务打造完整商业闭环 . 20 4.2 麦克奥迪（ 300341.SZ）：以医用显微镜为基础，构建病理诊断全产业链业务 . 22 4.3 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 . 23 4.4 视 见科技：病理、放射、放疗多领域 AI 产品布局 . 24 5.风险提示 . 24 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 3 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 图表目录 图表 1. 人工智能已应用于医疗行业的众多领域 . 4 图表 2. 影像 AI 主要应用于病理科与影像科 . 5 图表 3. 病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法 . 5 图表 4. 病理诊断具有自动化程度低、样本量大的特点 . 6 图表 5. 通过 AI 识别样本中的 DNA 倍体异常细胞可进行癌症的早期筛查 . 6 图表 6. 病理 AI 诊断流程包括制片、切片数字化扫描、 AI 读片、阳性切片人工复核等环节 . 7 图表 7. 病理 AI 开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节 . 8 图表 8. 病理 AI 处于发展初期，有效数据的积累整合是进入下一阶段的关键 . 8 图表 9. AI+医疗行业近年保持高速增长， 预计 2018 年达 200 亿市场规模 . 9 图表 10. 宫颈癌细胞病理潜在市场规模达 442 亿元 . 9 图表 11. 病理 AI 行业产业链 . 10 图表 12. 病理 AI 行业产业链代表企业及主营业务 . 10 图表 13. 我国病理医生数量显著低于发达国家水平 . 12 图表 14. 现有病理医生远低于病理医生需求量 . 12 图表 15. 美国病理医生培养需 12 年以上 . 13 图表 16. 绝大部分病理医生集中于二级以上医院 . 13 图表 17. 临床科室中病理科人员成本占比最高 . 14 图表 18. 病理科自动化设备较少 . 14 图表 19. 相比检验、影像科，病理科诊断所需时间较长 . 14 图表 20. AI 诊断技术瓶颈 . 15 图表 21. 制片方法影响病理成片质量 . 15 图表 22. 图像质量校正流程 . 16 图表 23. 近年癌症新增病例呈上升趋势 . 16 图表 24. 女性 “ 两癌 ” 发病率居高 . 16 图表 25. 政策大力支持基层开展免费两癌筛查，基层病理诊断需求强劲 . 17 图表 26. 我国人工智能产业快速发展，行业规模保持高增速 . 18 图表 27. 人工智能行业投融资活跃，资本进入促进行业快速发展 . 18 图表 28. 人工智能算法图像识别能力不断提升 . 19 图表 29. 多个病种诊断被 AI 攻克 . 19 图表 30. 国内外巨头布局病理 AI 领域 . 20 图表 31. 兰丁高科核心产品人工智能宫颈癌筛查系统 . 21 图表 32. 兰丁高科掌握相关核心技术专利 . 21 图表 33. 由技术到服务，兰丁高科打造完整商业闭环 . 21 图表 34. 兰丁高科自研 AI 诊断系统大幅提升诊断效率 . 22 图表 35. 兰丁高科多模式实现盈利 . 22 图表 36. 麦迪医疗显微镜业务营收规模达 4 亿元 . 22 图表 37. 麦迪医疗产品通过 CFDA 认证，核心产品具备自主生产研发能力 . 23 图表 38. 华银健康携手腾讯，开辟医疗 O2O 的新模式 . 23 图表 39. 视见科技产品和服务涉及放射、病理和放疗三大优势领域 . 24 图表 40. 视见科技与国内多家知名医院建立合作关系 . 24 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 4 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 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。 图表 1. 人工智能已 应用于医疗行业的众多领域 数据来源： 公开资料 整理 、广证恒生 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 。 医疗 AI机器诊断病理诊断影像诊断语音识别医疗辅助健康管理营养学医院管理可穿戴设备精神健康医药开发药物挖掘生物技术敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 5 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 图表 2. 影像 AI 主要 应用于病理科与影像科 数据来源： 公开资料 整理 、广证恒生 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 ” 。 图表 3. 病理 诊断 是一种基于 图像信息的诊断方法 数据来源： 百度图片 、广证恒生 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 。 影像 AI病理科 机器诊断影像科影像扫描机器诊断敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 6 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 图表 4. 病理诊断 具有自动化 程度低、样本量大的特点 科室 检验指标 自动化程度 诊断时间 诊断类型 病理科 细胞、组织图像 低 长 明确诊断 检验科 体液成分量化指标 高 短 推理诊断 影像科 器官影像 高 短 推理诊断 数据来源： 公开资料整理 、广证恒生 病理医生缺口巨大，制约行业发展 由于 我国病理 学科设置不全面， 医生 培养周期较长，收入过低 ， 劳动负荷过重 以及基层医院不重视等因素造成 我国的病理人才流失严重， 数目紧缺。旺盛的病理诊断需求与稀缺的病理医生资源的不平衡 已经成为制约行业发展的决定性因素 。而病理诊断基于图像信息的特点 使得 AI 助力病理诊断成为可能，有望解决病理诊断供需不平衡的发展现状。 1.3 AI 助力病理转向 数字化诊 断 ，解放医生资源 病理 AI 是 通过人工智能算法， 对 数字化的病理切片进行 诊断。 目前 较为典型的应用就是 DNA 倍体检测， 人体 正常细胞为 2 倍体 ， 分裂 过程中的细胞 处于 2 - 4 倍体状态 ， 而 肿瘤 细胞会 出现显著异常的 DNA含量 ， 出现 4 倍体以上 的 异常 DNA 倍体 细胞， 通过 对 异常 DNA 倍体 细胞的检测，就 可以 知道样本是否 存在 突变的细胞， 在 肿瘤的早期诊断中 有较好 的应用，能够有效 提升 诊断效率， 提供 标准化、数量化的检验指标 。 引入 AI 辅助 甚至 替代 人工进行一些常规的 病理诊断 及癌症筛查， 能够 有效弥补人工诊断 效率低 、 病理 医生不足、 缺乏统一 质控管理 等 问题 。 图表 5. 通过 AI 识别样本中 的 DNA 倍体 异常细胞可进行癌症 的 早期筛查 数据来源： 兰丁高科公司 官网 、广证恒生 病理 AI 诊断 流程主要包括标准化切片的制作、切片数字化扫描、 AI 算法 读片、 AI 提示 阳性 切片 人工复 核 等 环节。 实现 病理 AI 诊断的 主要关键点在于 标准化 的制片、数字化处理、 足量 的 基础 数据 对 算法模敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 7 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 型进行训练 、 AI 算法 假阴性率 （病变 细胞误 识为 正常细胞 ） 的控制 等 。 作为 计算机 AI 识别 图像进行诊断 ，对于切片图像的标准化要求较高， 能够保证稳定 的 制片 、成像标准 的 仪器是开发病理 AI 算法基础 ；其次病理诊断覆盖的疾病种类较多，尤其是癌症 类型 繁多，要实现病理 AI 对 各个 病种 的精确诊断需要大量的病例 数据 支持 ， 目前 行业的主要切入口在于通过对常见 病种 普查的辅助诊断 来降低 病理医生的重复性工作，提升病理诊断 效率， 这一模式中 的 关键在于 控制 病理 AI 算法 的假阴性率，防止出现由 于算法的误判导致漏诊 ， 保证病理 AI 能够 在保证诊断 有效 的前提下提升病理诊断效率。 图表 6. 病理 AI 诊断 流程包括 制片 、切片数字化扫描、 AI 读片、阳性 切片 人工复 核等 环节 数据来源： 公开资料整理 、广证恒生 2. 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 通过 AI 技术和 医疗 大数据 平台 的 结合 ， 人工智能 在医疗影像辅助诊断、药物开发、疾病预测等方面开始发挥重要作用 。病理 AI 使 稀缺的 病理 医疗资源 满足更多的诊疗需求，解放病理医生的大脑和双手，尽可能惠及更多普通患者 。 2.1 病理 AI 开发 包括 数据积累、 算法开发、场景应用等环节 病理 AI 开发过程 主要包括 有效数据的 采集积累，基于有效数据的算法 开发 、模型训练， 以及 医院、第三方检验相关场景的应用 。 数据基础 包括相关 硬件 设备生产商 和 医院 、第三方 检验机构 ， 算法 开发涉及权威的病理专家集团、智能算法开发企业等， AI 应用 场景回归到医院病理科及第三方检验机构 。针对下游不同医疗应用场景和病理诊疗特点，开发不同的算法辅助医生诊断，并随着数据量的扩充和下游需求持续更新。 人工制片经过取样、切片、染色等步骤制成病理切片数字化通过高清扫描设备将病理切片转变为数字图像AI读片利用经训练的 AI算法对数字图像进行分析处理，排除阴性切片医师读片医师对阳性切片进行复核，确定疾病种类出具报告根据 AI报告及医师检查出具诊断报告敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 8 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 图表 7. 病理 AI 开发 包括数据 积累 、算法开发 、场景 应用等环节 数据来源： 公开资料整理 、广证恒生 有效数据的积累 是现阶段病理 AI 算法 开发 关键 。 目前 产业 仍处于 发展初期 ， 有效 数据的积累是进入下一阶段的关键。 国内 大部分 医疗 数据存储 于 医院 以及 第三方检验机构 ， 一方面，医院内部的临床数据中心建立尚不完善，医院内部数据互联互通程度和共享程度尚低 ， 医疗数据涉及病人隐私，共享机制和规范缺乏 ；另一方面， 第三方 检验 机构具有较好的数据资源积累，但 不同 检验机构由于相关 设备 、软件的差异，数据标准化 程度各不相同，往往基于 自身 掌握的数据资源进行算法开发 。 图表 8. 病理 AI 处于 发展初期 ，有效数据的 积累 整合是进入下一阶段的关键 数据来源： 公开资料 整理 、广证恒生 2.2 AI+医 疗达 200 亿市场规模，宫颈癌筛查成为病理 AI 布局 重点 病理 AI 同时 隶属于 AI+医 疗 行业 ， 2018 年我国 AI+医疗 市场 规模 有望达到 200 亿元，近 年来 保持 高速增长 。 病理 AI 属于 AI+医疗领域的 医学影像 诊断细分领域， 应用 于 疾病 的诊疗 环节 ， 主要适用 的技术包括数字化成像、 图像 识别、 人工 智能算法等， 是 人工智能结合医疗行业的重要分支。 根据中国数字 医疗网统计 ， 2016 年我国 AI+医疗行业 规模为 96.61 亿元 ， 同比 增长 122.09%； 2017 年达 130 亿元 ，同比增长34.56%， 2018 年 我国 AI+医疗行业有望达 200 亿 的市场规模， 同比 增长 53.85%。 数据积累硬件设备生产商医院、第三方检验算法开发病理专家集团智能算法开发企业场景应用医院病理科第三方检验敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 9 页 共 26 页 证券研究报告 新三板医药 专题 图表 9. AI+医疗行业近年保持高 速增长， 预计 2018 年达 200 亿 市场规模 数据来源： 中国数字 医疗网 、广证恒生 宫颈癌 筛查 是 当