1中国药品适老化研究报告中国药品适老化课题组中国药品适老化课题组自 2000 年进入到老龄化社会以来，人口老龄化逐步成为影响中国经济社会发展的重要因素。截至 2022年末，中国 60 岁及以上老年人数.

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西南证券研究发展中心 2023年12月 分析师：杜向阳 执业证号：S02 电话： 邮箱： 医药行业医药行业专题报告专题报告 A A药物药物催化阿尔兹海默.

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2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目录C O N T E N T SGLP-1市场前景广阔02GLP-1竞争格局03GLP-1靶点介绍0104GLP-1新星：司美格鲁肽05国内多肽产业链梳理GLP.

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 健康、营养向未来2023 年利乐指数消费者态度、消费趋势与新食品潜力今日消费者5利乐全球总裁兼首席执行官致辞3创新：不断探索与验证25新食品的重要性21新消费群体细分1810生活成本与地缘政治不确定性.

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0紧跟创新产业周期，战略性看好Pharma！证券分析师姓名：陈铁林资格编号：S01邮箱：证券研究报告|行业深度生物医药2023年12月13日证券分析师姓名：刘闯资格编号：S012.

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 2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目 录 CAR-T细胞免疫优势显著，肿瘤适应症前景广阔 从行业到产品：CAR-T市场及产品发展概况 研发趋势：从血液瘤到实体瘤，从单靶点到多靶点 商业化趋势：支付. 

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前 瞻 产 业 研 究 院 出 品常态化 制度化 无禁区：医疗行业集中采购大盘点目录C O N T E N T S医疗集采历史变迁01药品集采工作回顾02医疗器械集采工作回顾03医疗集采影响剖析04医疗集采发展趋势展望0501医疗集采历史变迁医疗集采历史变迁1.1 医疗集采发展概述1.2 医疗集采发展阶段医疗集中采购制度从建立至今，大致经历了探索试点阶段、制度建立阶段、制度完善阶段和医保治理四个阶段。1.1 1.1 医疗集采发展概述医疗集采发展概述资料来源：中国医药创新促进会 前瞻产业研究院整理探索试点阶段1990年-1999年制度建立阶段2000年-2009年制度完善阶段2010年-2017年医院分散采购为主医院分散采购为主该时期，医药产品质量良莠不齐，医院分散采购为主，议价能力较弱，存在医院与企业利益输送等问题。为规范医疗机构采购行为，降低药品虚高价格，部分省市探索试点了集中采购工作，如1993年河南省22家省直医疗机构药品集中采购，1997年厦门市57家职工医疗保险定点医疗机构药品集中采购，积累了一些经验。地市招标采购为主地市招标采购为主该时期，通过试点，药品集中采购制度尤其是地市级药品集中采购制度逐步建立健全，但也出现了一些问题，如第三方招标中介收费庞大、行政机构参与过多、招标程序流程异常繁杂等。企业需要公关的对象不仅包括原来的医疗机构和医务人员，还包括实行该制度后主管部门的行政人员、第三方招标中介等。很多地市同时开展集采项目，企业疲于应付。省级招标采购为主省级招标采购为主该时期，随着信息技术的发展，各省普遍开展阳光挂网交易。但是，“药价虚高、低价中标死、做高空间”等乱象依然广泛存在。量价脱钩，招标采购中普遍只招价格不带量，企业缺乏销量预期，难以实现药价明显下降。“只招标、不采购”的集中采购模式没有切实降低企业的销售成本和财务成本。联盟带量采购为主联盟带量采购为主该时期，得益于药监部门审评审批制度改革，一批通过一致性评价的国产好药陆续上市并在临床使用，为医保部门开展带量采购提供了良好的产品质量基础。国务院机构改革后，医保部门有条件打通招标、采购、使用、医保支付、货款结算等政策堵点。中选药品进不了医疗机构、医生不开处方、医院回款不及时、需要带金销售等难题得到了初步解决。医保治理阶段2018年至今1990年-1999年，为规范医疗机构采购行为、降低药品虚高价格，河南省、厦门市、镇江市等部分省市探索试点了集中采购工作，积累了医疗集采相关经验。1.2 1.2 医疗集采发展阶段：探索医疗集采发展阶段：探索试点阶段（试点阶段（19901990年年-19991999年）年）资料来源：中国医药创新促进会 前瞻产业研究院整理19971997年年河南省河南省厦门市厦门市19931993年年镇江市镇江市 22家省直医疗机构药品集中采购 57家职工医疗保险定点医疗机构药品集中采购 230多家厂矿医务所(室)药品集中采购2000年2月，国务院体改办等八部委制定关于城镇医药卫生体制改革的指导意见，明确要求规范医疗机构购药行为，提出规范药品集中招标采购的具体办法，自此拉开了我国药品集中采购制度国家层面试点并逐步探索建立全国统一规则的序幕。1.2 1.2 医疗集采发展阶段：制度建立阶段（医疗集采发展阶段：制度建立阶段（20002000年年-20092009年）年）20002000年年2 2月月20012001年年1111月月20002000年年4 4月月20012001年年1111月月 关于城镇医药卫生体制改革的指导意见关于城镇医药卫生体制改革的指导意见 明确要求规范医疗机构购药行为，根据中华人民共和国招投标法进行药品集中招标采购工作试点，对招标、投标和开标、评标、中标以及相关的法律责任等进行探索，提出规范药品集中招标采购的具体办法。关于加强医疗机构药品集中招标采购试点管理关于加强医疗机构药品集中招标采购试点管理工作的通知工作的通知 在前期地方探索的基础上，对药品集中招标采购试点工作做出了原则性要求。全国推行药品集中招标采购会议全国推行药品集中招标采购会议 要求2002年70%的县级以上公立医院开展药品招标。随后，全国以地市为单位的药品集中招标工作陆续展开，海虹等第一批电子商务公司率先介入，成立了第三方招标平台，拉开了我国药品集中招标采购的序幕。医疗机构药品集中招标采购工作规范（试行）医疗机构药品集中招标采购工作规范（试行）提出医疗机构药品集中招标采购应当坚持质量优先、价格合理，遵循公开、公平、公正和诚实信用原则；是我国第一部关于药品集中招标采购的运作模式和法律责任的部门规章。医疗机构药品集中招标采购监督管理暂行办法医疗机构药品集中招标采购监督管理暂行办法 从药品集中采购的招标主体、方式、组织、程序、合同、价格、监管等多个方面对药品招标采购工作进行了规范。资料来源：中国医药创新促进会 前瞻产业研究院整理20012001年年7 7月月 关于进一步做好医疗机构药品关于进一步做好医疗机构药品集中招标采购工作的通知集中招标采购工作的通知 明确提出“到2001年底，争取在地级以上城市普遍开展药品集中招标采购工作”。2010年7月，原国家卫生部等七部委联合印发医疗机构药品集中采购工作规范，对药品集中采购机构建设、制度建设等方面作出了明确说明，标志着我国医疗集采正式步入制度完善阶段。至2014年，各省均开展了以省为单位的药品集中采购工作。1.2 1.2 医疗集采发展阶段：制度完善阶段（医疗集采发展阶段：制度完善阶段（20102010年年-20172017年）年）资料来源：前瞻产业研究院整理20102010年年7 7月月医疗机构药品集中采购工作规范医疗机构药品集中采购工作规范对药品集中采购机构建设、制度建设、医疗机构、药品生产经营企业、药品集中采购目录和采购方式、药品集中采购程序、药品集中采购评价方法、专家库建设和管理、监督管理与申诉、不良记录管理等方面作出了明确说明。20152015年年2 2月月20152015年年6 6月月关于完善公立医院药品集中采购工作关于完善公立医院药品集中采购工作的指导意见的指导意见关于落实完善公立医院药品集中采购关于落实完善公立医院药品集中采购工作指导意见的通知工作指导意见的通知坚持以省（区、市）为单位的网上药品集中采购方向，实行一个平台、上下联动、公开透明、分类采购，采取招生产企业、招采合一、量价挂钩、双信封制、全程监控等措施，加强药品采购全过程综合监管，切实保障药品质量和供应。坚持药品集中采购方向，实行一个平台、上下联动、公开透明、分类采购。充分发挥省级药品集中采购工作领导小组作用，结合地方实际，抓紧制订具体实施办法，落实部门责任分工，明确时间进度表和技术路线图，并及时上报国务院医改办，确保2015年内启动新一轮药品集中采购工作。2018年3月，国务院机构改革成立国家医疗保障局，负责制定药品、医疗器械的招标采购政策并监督实施，指导药品、医疗器械招标采购平台建设。同时，2018年以来，国务院、药监部门等发布了一系列政策，完善集中采购机制，推动医疗集采工作进入常态化、制度化发展新阶段。1.2 1.2 医疗集采发展阶段：医保治理阶段（医疗集采发展阶段：医保治理阶段（20182018年至今）年至今）资料来源：前瞻产业研究院整理国家医疗保障局成立负责制定药品、医用耗材的招标采购政策并监督实施。2018年3月关于印发国家组织药品集中采购和使用试点方案的通知提出了“国家组织、联盟采购、平台操作”的总体思路和“带量采购、以量换价、量价挂钩、招采合一、确保用量、保证回款”的主要原则。2018年11月2019年11月关于以药品集中采购和使用为突破口进一步深化医药卫生体制改革若干政策措施的通知在做好药品集中采购工作的基础上，探索逐步将高值医用耗材纳入国家组织或地方集中采购范围。2020年2月关于深化医疗保障制度改革的意见以医保支付为基础，建立招标、采购、交易、结算、监督一体化的省级招标采购平台，推进构建区域性、全国性联盟采购机制。2021年9月关于印发“十四五”全民医疗保障规划的通知到2025年，各省（自治区、直辖市）国家和省级药品集中带量采购品种达500个以上；高值医用耗材集中带量采购品种达5类以上。2021年1月关于推动药品集中带量采购工作常态化制度化开展的意见标志着药品集中带量采购工作进入常态化、制度化发展新阶段。“十四五”全民医疗保障规划中对各省（自治区、直辖市）国家和省级药品集中带量采购品种数量以及高值医用耗材集中带量采购品种数量提出了预期性目标，到2025年，药品集中带量采购品种达500个以上，高值医用耗材集中带量采购品种达5类以上。1.2 1.2 医疗集采发展阶段：医保治理阶段（医疗集采发展阶段：医保治理阶段（20182018年至今）年至今）资料来源：“十四五”全民医疗保障规划 前瞻产业研究院整理“十四五”规划“十四五”规划-预期性目标预期性目标“十三五”规划“十三五”规划-预期性目标预期性目标112药品集中带量采购品种（个）药品集中带量采购品种（个）5001高值医用耗材集中带量采购品种（类）5高值医用耗材集中带量采购品种（类）02药品集采工作回顾药品集采工作回顾2.1 药品集采历史信息汇总2.2 2022年药品集采“企业之最”2.3 2022年药品集采“产品之最”目前，国家层面保持着每年一至三标的频率开展药品集中带量采购。截至2022年底，我国共进行七批药品集采，除第六批胰岛素（生物药）专项集采外，其余六批均以化学仿制药为主。2.1 2.1 药品集采历史信息汇总药品集采历史信息汇总资料来源：国家联合采购办公室 前瞻产业研究院整理第一批（第一批（4 74 7）第一批（第一批（4 74 7扩围）扩围）第二批第二批第三批第三批第四批第四批第五批第五批第六批第六批第七批第七批公布采购文件时间2018年11月2019年9月2019年12月2020年7月2021年1月2021年6月2021年11月2022年6月公布中选结果时间2018年12月2019年9月2020年1月2020年8月2021年2月2021年6月2021年11月2022年7月开始执行时间2019年3月2019年12月-2020年1月2020年4月2020年11月2021年4-5月2021年9-10月2022年5月2022年11月采购品种及主要类型25化学仿制药25化学仿制药33化学仿制药56化学仿制药45化学仿制药62化学仿制药11生物药61化学仿制药中标品种数量2525325545611160平均降价幅度52YSSRVHH%注：4 7是指国家首批组织药品集中采购试点地区，包括北京、天津、上海、重庆和沈阳、大连、厦门、广州、深圳、成都、西安11个城市；4 7扩围是指由原来的4 7个试点城市正式扩展到全国。第一批至第七批药品集采信息汇总（单位：个，第一批至第七批药品集采信息汇总（单位：个，%）从药品集采品种数量情况来看，截至2022年底，药品集采共涉及294个品种，其中第五批药品集采新增品种数量最多，达到62个；从平均降价幅度情况来看，前五批药品集采平均降价幅度超过50%，第六、七批降价幅度略有回落，企业大幅降价、恶意拼低价行为有所改善。2.1 2.1 药品集采历史信息汇总药品集采历史信息汇总资料来源：国家医疗保障局 医药魔方 前瞻产业研究院整理第一批至第七批药品集采品种第一批至第七批药品集采品种数量变化（单位：个）数量变化（单位：个）25573294253255456214614 7及扩围第二批第三批第四批第五批第六批第七批累计品种数量（个）新增品种数量（个）第一批至第七批药品集采降价幅度变化（单位：第一批至第七批药品集采降价幅度变化（单位：%）59SSRVHHxv%4 7及扩围第二批第三批第四批第五批第六批第七批平均降幅（%）最高降幅（%）2022年药品集采共248家企业投标480个产品，其中，齐鲁制药有限公司投标数量共17个，成为投标数量最多的企业，扬子江药业集团和科伦药业紧随其后，投标数量均为15个。2.2 2.2 投标投标数量最多的公司数量最多的公司-齐鲁制药齐鲁制药资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理20222022年药品集采企业投标数量年药品集采企业投标数量TOP10TOP10（单位：个）（单位：个）2022年药品集采共217家企业中标327个产品，其中，齐鲁制药有限公司以17中16的成绩成为中标数量最多的企业；科伦药业和扬子江药业集团中标数量仅次齐鲁制药，中标数量分别为11个和10个，位居第二名和第三名。2.2 2.2 中标中标数量最多的公司数量最多的公司-齐鲁制药齐鲁制药资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理20222022年药品集采企业中标数量年药品集采企业中标数量TOP8TOP8（单位：个）（单位：个）华海药业和塞隆药业以100%的中标率成为中标率最高的企业；齐鲁制药和国药集团紧随其后，中标率分别达到94.12%和90%。2.2 2.2 中标率最高的企业中标率最高的企业-华海药业和塞隆药业华海药业和塞隆药业资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理20222022年药品集采企业中标率年药品集采企业中标率TOP6TOP6（单位：（单位：%）100.000.00.12.00.71.33%华海药业赛隆药业齐鲁制药国药集团华润医药豪森药业投标企业最多的产品是奥美拉唑注射剂，共有28家企业参与投标，其次是丙酚替诺福韦口服常释剂型，共有19家企业参与投标。2.3 2.3 最热门产品最热门产品-奥美拉唑注射剂奥美拉唑注射剂20222022年药品集采投标企业数量年药品集采投标企业数量TOP10TOP10的产品（单位：家）的产品（单位：家）资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理282111111奥美拉唑注射剂丙酚替诺福韦口服常释剂型克林霉素磷酸酯注射剂头孢克肟口服常释剂型奥司他韦口服常释剂型头孢米诺注射剂硝苯地控释片利多卡因注射剂头孢美唑注射剂型依达拉奉注射剂型奥美拉唑注射剂、丙酚替诺福韦口服常释剂型、克林霉素磷酸酯注射剂、头孢克肟口服常释剂型和奥司他韦口服常释剂型5个产品中标企业数量并列第一，均为10家。2.3 2.3 中标最多产品中标最多产品-奥美拉唑注射剂等奥美拉唑注射剂等5 5个产品个产品20222022年药品集采中标企业数量年药品集采中标企业数量TOP10TOP10产品（单位：家）产品（单位：家）资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理1010家家9 9家家8 8家家 奥美拉唑注射剂 丙酚替诺福韦口服常释剂型 克林霉素磷酸酯注射剂 头孢克肟口服常释剂型 奥司他韦口服常释剂型 利多卡因注射剂 硝苯地控释片 头孢美唑注射剂型 罗库溴铵注射剂 依达拉奉注射剂型米卡芬净注射剂与甲泼尼龙口服常释剂型中选率高达100%，替加环素注射剂、奥曲肽注射剂、米力农注射剂、盐酸美金刚缓释胶囊、特布他林吸入剂、利多卡因注射剂六个产品中选率均超过80%。2.3 2.3 中选中选率最高产品率最高产品-米卡芬净和甲泼尼龙米卡芬净和甲泼尼龙资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理20222022年药品年药品集采中选率排名集采中选率排名TOP10TOP10产品（单位：产品（单位：%）8000%0 0%头孢美唑注射剂型罗库溴铵注射剂利多卡因注射剂特布他林吸入剂盐酸美金刚缓释胶囊米力农注射剂奥曲肽注射剂替加环素注射剂甲泼尼龙口服常释剂型米卡芬净注射剂降幅最大的产品为富马酸丙酚替诺福韦片，平均降幅达到96%，最高降幅达到98%；注射用奥美拉唑钠和盐酸替罗非班氯化钠注射液平均降幅均超过90%，最高降幅均达到95%。2.3 2.3 降幅最大产品降幅最大产品-富马酸丙酚替诺福韦片富马酸丙酚替诺福韦片资料来源：医药魔方 上海阳光采购网 前瞻产业研究院整理20222022年药品集采平均降幅年药品集采平均降幅TOP10TOP10产品（单位：产品（单位：%）排名排名产品名称产品名称最高降价幅度（最高降价幅度（%）平均降价幅度（平均降价幅度（%）1富马酸丙酚替诺福韦片98%2注射用奥美拉唑钠95%3盐酸替罗非班氯化钠注射液95%4盐酸厄洛替尼片93%5米力农注射液94%6马来酸阿法替尼片93%7注射用替莫唑胺90%8帕立骨化醇注射液88%9盐酸伊立替康注射液90唑来膦酸注射液93医疗器械集采工作回顾医疗器械集采工作回顾3.1 医疗器械集采信息汇总3.2 2022年高值医用耗材集采区域竞争格局3.3 2022年高值医用耗材集采品类竞争格局2019年，安徽、江苏两省率先试点高值耗材集采，打响了我国医疗器械集采“第一枪”，随后各地区以省级或省际联盟形式加速推进、扩大试点。截至2022年底，已涉及逾10大类，超20个品种。3.1 3.1 医疗器械集采信息汇总：高值医用耗材集采信息汇总医疗器械集采信息汇总：高值医用耗材集采信息汇总资料来源：各省医保局及采购信息平台 前瞻产业研究院整理大类大类品类品类20192019年年20202020年年20212021年年20222022年年心血管介入冠脉支架江苏全国全国接续冠脉球囊江苏黔渝琼联盟、四川等7省联盟、广东等7省联盟江苏、湖北、浙江、湖南、山东六省二区联盟、京津冀“3 N”、江苏等12省联盟、黔渝琼联盟江苏、上海、福建、北京、湖南、青海、安徽京津冀“3 N”安徽导丝、导管八省二区联盟、江西等9省联盟江苏浙江等16省联盟、浙皖湘3省联盟福建血管结扎夹、压力泵、腔静脉滤器鲁晋冀豫4省联盟福建弹簧圈河北黑龙江等21省联盟安徽、江苏、福建骨科人工关节江苏安徽、浙江、青海、江苏、福建、山东全国骨科脊柱类安徽安徽全国骨科创伤类湖南河南12省联盟湖南京津冀“3 N”江苏其他介入类神经介入类、通用介入类、外周介入类浙江河南等18省联盟福建20年高值医用耗材集采信息汇总（一）年高值医用耗材集采信息汇总（一）注：红色字体为国家集中带量采购、蓝色字体为省际联盟带量采购、灰色字体为单独省级带量采购。大类大类品类品类20192019年年20202020年年20212021年年20222022年年心脏治疗类起搏器江苏安徽、山东、青海京津冀“3 N”、陕西等8省联盟江苏、福建、浙江粤黔鄂赣4省联盟电生理耗材安徽等27省联盟手术器械吻合器渝黔滇豫联盟湖南、江苏、山西重庆等8省/市联盟、京津冀“3 N”湖南福建等15省联盟江苏超声刀（头）福建十省四区联盟广东、青海安徽、江苏神经外科人工硬脑（脊）膜江苏福建、江苏、河南、河北安徽眼科人工晶体安徽、江苏京津冀“3 N”、陕甘宁等10省联盟、川渝藏联盟上海、河南粤赣豫联盟、京津冀“3 N”江苏、福建、浙江、安徽陕西等9省联盟修补材料疝补片渝黔滇豫联盟江苏、山东、山西鲁晋冀豫4省联盟福建、江苏、河北安徽血液净化血液透析器安徽河南等19省联盟、黑辽联盟口腔科种植牙全国31省联盟正畸托槽陕西等15省联盟人工器官人工耳蜗河南等20省联盟20年高值医用耗材集采信息汇总（二）年高值医用耗材集采信息汇总（二）3.1 3.1 医疗器械集采信息汇总：高值医用耗材集采信息汇总医疗器械集采信息汇总：高值医用耗材集采信息汇总资料来源：各省医保局及采购信息平台 前瞻产业研究院整理注：蓝色字体为省际联盟带量采购、灰色字体为单独省级带量采购。2020年开始，全国各省相继开展低值耗材集采，其中胶片、留置针、输液器等集采区域范围相对广泛，其它低值耗材也逐渐被纳入集采，但仍处于省市带采的探索阶段。3.1 3.1 医疗器械集采信息汇总：低值医用耗材集采信息汇总医疗器械集采信息汇总：低值医用耗材集采信息汇总大类大类品类品类20202020年年20212021年年20222022年年医技耗材胶片渝黔滇豫联盟湖北、江苏、山西湖北注射穿刺留置针福建、青海重庆等8省/市联盟河北、山西吉林等9省联盟输液器湖北、青海河北、湖北、广东镇痛泵福建河北穿刺器山东福建注射器青海采血管青海江苏卫生材料泡沫辅料、止血材料等陕西、河南湖南其他引流管、插管等湖南、河北20年低值医用耗材集采信息汇总年低值医用耗材集采信息汇总资料来源：各省医保局及采购信息平台 前瞻产业研究院整理注：蓝色字体为省际联盟带量采购、灰色字体为单独省级带量采购。体外诊断集采相对较晚，由于产品品类相对复杂，部分产品存在仪器匹配问题等特点，集采成熟模式尚需进一步探索，但随着耗材类产品相继集采，体外诊断或将成为集采的下一步重点，预计2023年也将是体外诊断试剂集采的大年。3.1 3.1 医疗器械集采信息汇总：体外诊断集采信息汇总医疗器械集采信息汇总：体外诊断集采信息汇总资料来源：各省医保局及采购信息平台 前瞻产业研究院整理大类大类品类品类20202020年年20212021年年20222022年年新冠检测新冠检测试剂耗材广东等11省联盟、京津冀3省联盟广东等11省联盟山西等19省联盟化学发光肿瘤相关抗原测定、感染性疾病检测、心肌疾病实验诊断、甲状腺激素、降钙素原安徽凝血凝血安徽生化肝功能江西等23省联盟20年体外诊断集采信息汇总年体外诊断集采信息汇总注：蓝色字体为省际联盟带量采购、灰色字体为单独省级带量采购。2022年共有32个省（自治区、直辖市）参与高值医用耗材集采工作，安徽省共参与集采12次，居全国首位；辽宁、甘肃和黑龙江并列第二，均为10次；宁夏、内蒙古、新疆、海南、山西、西藏和贵州并列第三，均参与9次。3.2 3.2 集采次数最多的省份集采次数最多的省份-安徽省安徽省资料来源：众成数科 前瞻产业研究院整理20222022年全国各省市开展高值医用耗材集采次数（单位：次）年全国各省市开展高值医用耗材集采次数（单位：次）1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 9 9 9 8 8 8 8 8 8 8 7 7 7 7 7 6 6 5 6 5 5 5 5 2 4 3 3 2 2 2 1 4 1 2 02468101214安徽辽宁甘肃黑龙江宁夏内蒙古新疆海南山西西藏贵州吉林陕西湖南新疆生产建设兵团青海广东浙江福建广西江西河南山东河北江苏湖北重庆云南北京四川天津上海国家级省际联盟单独省级2022年，国家级、省际联盟和单独省级医疗器械带量采购项目中共12个项目公布了平均降幅。其中，国家级骨科脊柱类带量采购平均降幅达到84%；省际联盟带量采购项目中，19省（自治区、直辖市）联盟的骨科创伤类带量采购项目平均降幅最高，高达83%；单独省级公布的带量采购品种中，江苏省开展的常用腔镜吻合器带量采购平均降幅最高，达到79%。3.3 3.3 降幅最大类别降幅最大类别-骨科脊柱类骨科脊柱类资料来源：众成数科 前瞻产业研究院整理20222022年国家级、省际联盟、单独省级部分医疗器械集采降价幅度（单位：年国家级、省际联盟、单独省级部分医疗器械集采降价幅度（单位：%）级别级别集采类别集采类别覆盖省份（自治区、直辖市）覆盖省份（自治区、直辖市）平均降幅平均降幅国家级骨科脊柱类全国32省（自治区、直辖市）84%省际联盟骨科创伤类安徽、北京、福建、甘肃、广东、海南、河北、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山东、山西、四川、天津、西藏、新疆、新疆生产建设兵团、浙江83%冠脉导引导管类安徽、甘肃、贵州、海南、黑龙江、湖南、吉林、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、山西、西藏、新疆、新疆生产建设兵团、浙江45%口腔正畸托槽安徽、甘肃、广西、黄州、海南、河南、黑龙江、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、山西、陕西、西藏、新疆43%冠脉导引导丝类安徽、湖南、浙江40%血液透析类辽宁、黑龙江26%单独省级常用腔镜吻合器江苏省79%骨科创伤类江苏省73%神经专用弹簧圈江苏省54%弹簧圈安徽省54%超声刀头江苏省49%弹簧圈福建省46 22年高值医用耗材集采骨科脊柱类和种植牙覆盖区域最广，均覆盖全国31个省（自治区、直辖市），其次是电生理耗材，覆盖27个省（自治区、直辖市）。资料来源：众成数科 前瞻产业研究院整理20222022年中国高值耗材集中带量采购各品类覆盖区域情况（单位：个）年中国高值耗材集中带量采购各品类覆盖区域情况（单位：个）3.3 3.3 覆盖最广的品类覆盖最广的品类-脊柱类和种植牙脊柱类和种植牙9202023273253035药物涂层球囊压力泵类圈套器人工硬脑（脊）膜腹股沟疝补片超声刀头冠脉导引导丝类起搏器人工晶体吻合器正畸托槽冠脉导引导管类外周介入类通用介入类神经介入类骨科创伤类血液透析类人工耳蜗弹簧圈类电生理耗材种植牙骨科脊柱类04医疗集采影响剖析医疗集采影响剖析4.1 集采对医药行业的影响剖析4.2 集采对医疗器械行业的影响剖析4.3 集采对患者的影响剖析尽管受到新冠疫情影响，集采中选药企营收仍保持增长。前瞻重点分析了包括恒瑞医药、石药集团等中选品种最多的10家上市药企，其营业总收入从2018年的1065亿元增加到2022年的1398亿元，年均复合增长率为7.04。4.1 4.1 中选药企营业收入稳步增长中选药企营业收入稳步增长资料来源：各公司公报前瞻产业研究院整理20182018和和20222022年中选品种最多的年中选品种最多的1010家上市药家上市药企总营业收入情况（单位：亿元）企总营业收入情况（单位：亿元）0400600800016002018年2022年20182018和和20222022年中选品种最多的年中选品种最多的1010家上市药企营业收入情况（单位：亿元）家上市药企营业收入情况（单位：亿元）117 164 20 177 51 29 47 209 77 174 117 189 32 309 83 38 35 288 94 213 0500300350东阳光 科伦药业 福元医药 石药集团 华海药业 京新药业 信立泰 中国生物 豪森药业 恒瑞医药2018年2022年集采中选品种最多的10家上市药企研发支出从2018年的98亿元增加至2022年的193亿元，年均复合增长率达18.46。10家企业的总研发支出占总营业收入的比重从9.2%增长至13.83%，药企创新积极性提高。4.14.1 集采促进药企创新积极性提高集采促进药企创新积极性提高资料来源：各公司公报前瞻产业研究院整理20182018和和20222022年中选品种最多的年中选品种最多的1010家上市药家上市药企总研发支出情况（单位：亿元，企总研发支出情况（单位：亿元，%）20182018和和20222022年中选品种最多的年中选品种最多的1010家上市药企研发支出情况（单位：亿元）家上市药企研发支出情况（单位：亿元）5 9 1 16 4 2 4 21 9 27 4 18 2 40 9 4 5 45 17 49 00东阳光 科伦药业福元医药石药集团华海药业京新药业 信立泰 中国生物豪森药业恒瑞医药2018年2022年981939.20.83%0%2%4%6%80020182022总研发投入（亿元）总研发投入占总营业收入的比重（%）集采药品市场集中度明显优化，CR8（集采药品临床用量前8位企业的市场份额总和）从2018年的36.5%上升至2021年的48.4%，CR4从23.9%提升至32.2%，表明集采药品行业从充分竞争型格局开始进入寡占型格局，形成了仿制药行业规模发展效应。4.1 4.1 集采药品市场集中度明显优化集采药品市场集中度明显优化资料来源：中国医药创新促进会 前瞻产业研究院整理20年集采药品行业集中度年集采药品行业集中度-CR8CR8变化情况（单位：变化情况（单位：%）36.57.69.0H.4 18年2019年2020年2021年20年集采药品行业集中度年集采药品行业集中度-CR4CR4变化情况（单位：变化情况（单位：%）23.9#.9#.92.2 18年2019年2020年2021年通过一致性评价的仿制药加上过专利期的原研药用量DDDs市场份额占比从2018年的65.6%增长到2021年的84.3%，其中，过评药从33%增长到53.7%，原研药从32.6%降低到30.5%，集采引导优质药品成为市场主流。4.1 4.1 集采引导优质药品成为市场主流集采引导优质药品成为市场主流资料来源：中国医药创新促进会前瞻产业研究院整理20年通过一致性评价的仿制药和过专利期的原研药用量市场占比年通过一致性评价的仿制药和过专利期的原研药用量市场占比（单位：（单位：%）65.6i.8w.6.3%0 0Pp 18年2019年2020年2021年过评药2018到2021年从33.0%增长到53.7%原研药2018到2021年从32.6%降低到30.5%近年来，国家、省级和医疗机构支持采购国产医疗器械产品，“限定国产”绝非个例。按照最新的2017版分类目录（不含体外诊断试剂），截至2021年底，国产化率50%以上的品类上升至910项，国产化率低于50%的品类降至220项，国产替代加速推进。4.2 4.2 集采加速医疗器械国产化替代集采加速医疗器械国产化替代资料来源：中国医药创新促进会前瞻产业研究院整理时间时间事件事件2022年12月福建省启动了2022年部分乙类大型医用设备集采项目，预算1.55亿集中采购15台大型医疗设备，且必须是国产设备。2022年2月深圳市财政局和深圳市发展和改革委员会联合印发了关于进一步规范政府采购进口产品审核管理的通知，进一步规范公立医院采购进口医疗设备，因工作需要确需采购进口产品的，实行审核管理。2021年10月国家财政部及工信部联合发布的政府采购进口产品审核指导标准，文件明确规定了政府机构（事业单位）采购国产医疗器械及仪器的比例要求：137种医疗器械全部要求100%采购国产；12种医疗器械要求75%采购国产；24种医疗器械要求50%采购国产；5种医疗器械要求25%采购国产。2021年10月北京协和医院委托中国机械进出口(集团)有限公司发布招标公告采购检验设备，备注：只采购国产设备。2020年12月安徽省医保局就全省乙类大型医疗设备集采征求意见，文件中明确提出：“发挥规模效应，以量换价，鼓励采购国产设备。2019年7月广东省卫健委印发的广东省2018-2020年乙类大型医用设备配置规划和技术评估标准（试行）的通知，鼓励公立医疗器械使用单位优先配置国产自主品牌乙类大型医用设备。20年国家、省级和医疗机构支持采购国产医疗器械产品年国家、省级和医疗机构支持采购国产医疗器械产品20年国产产品注册国产化率和数年国产产品注册国产化率和数量（单位：量（单位：%，项），项）2298872268952209040050060070080090010000%-50P%以上2019年2020年2021年2017年，药费在医药费中占比较大，达到31%，患者用药负担较大；2018年开始实施带量采购政策后，部分药品价格下降，药费在医药费中的占比下降，到2021年这一比例下降至25%，减轻了患者的用药负担。4.3 4.3 集采减轻了患者集采减轻了患者的用药负担的用药负担资料来源：中国卫生健康统计年鉴 前瞻产业研究院整理注：医药费包括药费、卫生材料费、影像等检查费、治疗费、手术费、护理费、床位费等其他费用。20年公立医院住院病人人均医药费占比变化情况（单位：元）年公立医院住院病人人均医药费占比变化情况（单位：元）31%9%6%3%!%8%3%集采后（2021年）集采前（2017年）05医疗集采发展趋势展望医疗集采发展趋势展望5.1 医疗集采常态化发展趋势5.2 医疗集采制度化发展趋势5.3 医疗集采无禁区发展趋势目前，国家层面保持着药品每年一至三标、耗材每年一至两标的总体频率持续开展带量采购；地方层面则一直在根据实际情况持续探索新的采购品种，并做好采购期满接续工作。未来，集采常态化是国内医疗体系改革的必然方向，符合我国医疗政策导向，降低人民医疗成本、提高医疗可及性。5.1 5.1 医疗集采常态化发展趋势医疗集采常态化发展趋势资料来源：中国医药创新促进会 前瞻产业研究院整理符合医疗政策导向医保”十四五”规划和2022年全国医疗保障工作会议都提出要持续扩大药品和高值医用耗材集中带量采购范围，并在品种数量上给出了具体要求。降低人民医疗成本从医保局开展的药品价格监测数据看，2019年和2021年这两年，药品总体价格水平持续下降，年均达到7%左右。提高医疗可及性集采协议期内，药品总体实际采购量是约定采购量的两倍以上，部分品种超过五倍甚至十倍，反映出药品降价后可及性的增强，更多患者用上了质优价宜的药品。随着集采改革不断推进，相关政策与规则也在逐渐完善，理论层面和实践层面都已被证明确实有效的制度和规则（如围绕保证质量、稳定供应、确保临床使用等形成的集采原则和医保预付、结余激励、配送保障等配套措施）逐渐固化下来，既能用来指导未来的集采，也能以此规范地方集采。5.2 5.2 医疗集采制度化发展趋势医疗集采制度化发展趋势资料来源：前瞻产业研究院整理坚持在国家组织药品集中采购和使用试点方案、治理高值医用耗材改革方案、关于推动药品集中带量采购工作常态化制度化开展的意见、关于国家组织高值医用耗材（人工关节）集中带量采购和使用配套措施的意见等文件构成的政策框架下开展采购。带量采购的政策体系带量采购的政策体系带量采购的标准范式带量采购的标准范式坚持“政府组织、联盟采购、平台操作”的工作机制，做好收集数据、调研分析、拟定采购文件、征求意见、实施采购、落地执行等一系列工作。具体采购中虽然可以有所创新，但不应脱离需求导向，需以质量为先，坚持市场主导、促进竞争，招采合一、量价挂钩，政策衔接、部门协同的基本原则。截至2022年底，药品集采已经涉及高血压、冠心病、糖尿病、抗过敏、抗感染、消化道疾病、抗肿瘤等越来越多的疾病领域，从化学药逐渐扩展到生物药和中药，剂型范围也不断扩大。同时，高值医用耗材集采已经涉及心脏介入、骨科介入、人工晶体、吻合器等多个大类的产品，同时多地也将留置针、胶片等低值医用耗材纳入带量采购范围。未来，医疗集采会从人民的需求出发持续扩大采购品种的范围，不存在不能够进行集采的产品。5.3 5.3 医疗集采无禁区发展趋势医疗集采无禁区发展趋势资料来源：前瞻产业研究院整理已涉及已涉及疾病领疾病领域域高血压冠心病糖尿病抗过敏抗感染消化道疾病抗肿瘤已涉及产已涉及产品大类品大类化学药生物药中药高值医用耗材低值医用耗材体外诊断 集采无禁区集采无禁区 应采尽采应采尽采前瞻产业研究院是中国产业咨询领导者！隶属于深圳前瞻资讯股份有限公司，于1998年成立于北京清华园，主要致力于为企业、政府、科研院所提供产业咨询、产业规划、产业升级转型咨询与解决方案。前瞻产业研究院前瞻产业研究院前瞻经济学人APP是依托前瞻产业研究院优势建立的产经数据 前沿科技的产经资讯聚合平台。主要针对各行业公司中高管、金融业工作者、经济学家、互联网科技行业等人群，提供全球产业热点、大数据分析、行研报告、项目投资剖析和智库、研究员文章。前瞻经济学人前瞻经济学人让你成为更懂趋势的人报告制作：前瞻产业研究院联系方式：400-068-7188更多报告：https:/主创人员：付强/李佩娟/朱茜产业规划咨询：

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华安证券研究所华安证券研究所华安研究华安研究 拓展投资价值拓展投资价值1华安证券研究所创新药专题之三创新药专题之三高尿酸及痛风疾病专题高尿酸及痛风疾病专题痛风慢病市场崛起，创新药物需求猛增痛风慢病市场.

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 敬请参阅最后一页特别声明 1 投资逻辑 结论：大分子重磅药结论：大分子重磅药 FDAFDA 获批突破，成长重回主线。获批突破，成长重回主线。（1）中国原研创新药美国获批，百济、金斯瑞、君实、和黄、亿帆. 

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医药行业专题报告呼吸道疾病检测市场：呼吸道疾病高发，快检应用拓宽证券研究报告投资评级：报告日期：推荐 维持2023年12月12日分析师：胡博新SAC编号：S02行业专题报告2投 .

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敬请参阅最后一页特别声明 1 投资逻辑 经过长期回落调整，医药板块在 2023 年下半年-2024 年迎来大拐点，政策面、业绩面、筹码面等多重因素见底反转。公共卫生环境因素出清，院内诊疗和消费医疗受到.

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疫苗行业全景图疫苗行业全景图二类苗提供行业增二类苗提供行业增速，国产替代与大品种放量并行速，国产替代与大品种放量并行证券研究报告20232023年年1212月月1111日日分析师：叶寅 投资咨询资格编. 

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1 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 请务必阅读报告末页的重要声明 医药生物医药生物 多肽药物前景广阔，多肽药物前景广阔，CDMO/原料药需求增加原料药需求增加 GLP-1RA 点燃多肽药物研. 

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 请务必阅读正文之后的免责条款部分 守正 出奇 宁静 致远 Table_Title 医药商业 边际拐点将现，药店龙头持续受益于集中度提升和处方外流 Table_SummaryTable_Summary. 

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20232023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD重点重点企业分析报告企业分析报告中国物流与采购联合会中国物流与采购联合会医疗器械供应链分会医疗器械供应链分会20232023-12-0-12-06 6 为落实中国物流与采购联合会对行业数据统计的要求，深入了解医疗器械SPD领域发展运行情况，研判行业发展趋势，中国物流与采购联合会医疗器械供应链分会于2023年首次组织医疗器械SPD相关企业调研工作。历时近半年，通过企业申报、数据整理、行业调研等，最终产生“2023中国医疗器械SPD运营服务商重点企业TOP 30、2023中国医疗器械SPD智能存储设备重点企业TOP 1 0、2023中国医疗器械SPD软件重点企业TOP1 0 3个权威榜单。本报告对调研主要数据进行多维度分析，旨在为政府、行业提供重要数据参考。CONTENTS目录目录一、一、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD运营服务商运营服务商 TOP 30二、二、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD软件软件 TOP10三、三、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD智能存储设备智能存储设备 TOP10 2023中国医疗器械S PD运营商TOP30，截至2022年底，服务医院数量共852852家家，已上线项目占比78x%。2022年新增服务医院1 811 81 个个，已上线项目占比52R%。2022年新增项目量占项目总数量21%，说明说明20222022年年SPDSPD业务取得了快速发展业务取得了快速发展。TOP5企业整体项目数量优势明显，2022年企业新增项目数量分布来看，颈部企业颈部企业（TOP6-1 5TOP6-1 5）业务扩业务扩张势头强劲张势头强劲（图（图2 2）。从单个企业S PD项目数量来看，截至2022年底，项目最多为1 861 86个个，2022年新增项目最多的是4040个个。图图2 20232 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOPTOP3 30 0项目数量占比情况项目数量占比情况1.1 20221.1 2022年度年度SPDSPD业务快速发展业务快速发展，颈颈部企业发展势头部企业发展势头强劲强劲42x$f%0 00%top1top5top10top20top30截至2022年底服务医院数量累计占比2022年新增服务医院数量累计占比TOP5TOP5TOP10TOP10TOP20TOP20图图1 20231 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOPTOP3 30 0未未上线项目数量上线项目数量整 体整 体2 0 2 2 年年新 增新 增未上线项目是187个。未上线项目87个。部分项目筹备周期较长，一定程度上影响企业的经营情况。2 0 2 3 中 国 医 疗 器 械 S P D 运 营 商TOP30，56V%的项目为医用耗材及I V D 全 产 品 覆 盖，与 行 业 整 体 情 况基本一致。1.2 1.2 管理广度以全品类为主管理广度以全品类为主，管理深度以三级库管理深度以三级库为主为主图图3 20233 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOP30TOP30业务覆盖品类业务覆盖品类56)%0 %医用耗材及IVD全产品覆盖仅覆盖医用耗材仅覆盖IVD管理广度管理深度一级库二级库三级库一级库/二级库/三级库 2 0 2 3 中 国 医 疗 器 械 S P D 运 营 商T O P 30，64%项 目 做 到 三 级 库 管理，1 3%的企业根据产品的差异性，管理深度呈现多样性。图图4 20234 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOP30TOP30业务管理深度业务管理深度87%消耗后结算出库领用结算结算模式 2023中国医疗器械S PD运营商TOP 30，结算模式以消耗后 结 算 为 主，87%的 项 目 为消耗后结算。图图5 20235 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOP30TOP30结算模式结算模式图图6 20236 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营运营TOPTOP3 30 0企业企业项目管理体量分布项目管理体量分布1.3 1.3 头部头部企业各类项目体量医院占比相对企业各类项目体量医院占比相对均衡均衡 2023中国医疗器械S PD运营商TOP30，从单个项目管理体量来看，单个项目管理体量在1-51-5亿元亿元的项目占比最多，为29)%，其次为1 000-5000万元与5000万元-1 亿元，占比均为25%。从企业项目体量占比来看,TOP1 0企业各类项目体量医院占比相对均衡。图图7 20237 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营运营TOPTOP3 30 0企业企业各项目管理体量占比各项目管理体量占比13%9%9%4%4&( $66II%7%7%6%6%9%9%3%3%4%4%1%1%0%0 00PPpp00%TOP1 0TOP1 1-20TOP21-3010亿元以上5亿元-10亿元1亿元-5亿元5000万元-1亿元1000万元-5000万元100万元-1000万元图图9 20239 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOPTOP3 30 0纯收取服务费纯收取服务费企业占比企业占比1.4 1.4 企业类型以商业企业为主企业类型以商业企业为主，纯纯运营模式项目数量占比达运营模式项目数量占比达25%33gg%无纯收取服务费模式项目有纯收取服务费模式项目80 %医疗器械商业企业非医疗器械商业企业图图8 20238 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOPTOP3 30 0企业类别企业类别企业类型 2 0 2 3 中 国 医 疗 器 械 S P D 运 营 商 T O P 3 0，企 业类 型 以 商 业 企 业 为 主，占 比 为 8 0%8 0%，略 低 于 行业 整 体 情 况，说 明 非 商 业 企 业 在 S P D 领 域 已 显露 头 角，并 形 成 一 定 的 竞 争 力。纯运营模式 2023中 国 医 疗 器 械 S P D 运 营 商 TO P 30，S P D 项目 中 纯 收 取 服 务 费 的 项 目 数 量 为 21 621 6个个，约 占 全部 项 目 25%。2023中国医疗器械S PD运营商TOP30，项目主要分布在山东以及上海两地，排名前三的为山东山东、上上海海、广东广东，分别占比24.67%、23.88%，7.1 2%，与行业与行业SPDSPD项目地域分布基本一致项目地域分布基本一致，沿海地沿海地区发展较快区发展较快。图图10 202310 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营商运营商TOPTOP3 30 0项目地域分布占比项目地域分布占比1.5 SPD1.5 SPD项目沿海地区发展较快项目沿海地区发展较快24.67#.88%7.12%5.38%4.75%3.64%3.01%2.22%2.22%2.06%2.06%1.90%1.74%1.74%1.58%1.58%1.58%1.27%1.27%0.95%0.95%0.95%0.95%0.79%0.79%0.47%0.16%0.16%0.16%0.00%5.00.00.00 .00%.000.00%山东上海广东北京湖南陕西广西河北江苏河南四川山西天津黑龙江内蒙古辽宁安徽湖北重庆云南甘肃浙江宁夏贵州新疆福建海南吉林江西2023中国医疗器械SPD运营商TOP30，使用自研软件自研软件占比最多，约为57W%，外部软件占比37%。未来，更多的SPD运营企业会选择进行软件自研。2023中国医疗器械SPD运营商TOP30，硬件服务商数量在1-51-5家家的企业占比最多，约为64d%，主要合作的硬件服务商为三瑞信息、瑞意博、赋拓、诺博等。1.6 1.6 软件自研软件自研较多较多，硬件服务商数量一般不超过硬件服务商数量一般不超过5 5家家自研软件57%外部软件37%自研 外部软件6%图图11 202311 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营运营TOPTOP3 30 0企业使用企业使用软件情况软件情况64)%7%0 0Pp%1-5家5-10家10家及以上图图12 202312 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD运营运营TOPTOP3 30 0企业企业合作硬件服务商数量占比情况合作硬件服务商数量占比情况海南海南辽宁辽宁山东山东安徽安徽湖北湖北湖南湖南广东广东广西广西上海上海四川四川江苏江苏北京北京1.7 1.7“北上广北上广”仍为核心聚集区仍为核心聚集区，企业区域企业区域分布广阔分布广阔华润医药商业集团医疗器械有限公司中国医药健康产业股份有限公司国科恒泰（北京）医疗科技股份有限公司国药控股北京华鸿有限公司北京耀燊科技信息技术有限公司国药集团联合医疗器械有限公司德宝恒生科技服务有限公司绿色医疗科技（大连）有限公司泰州医药集团有限公司国药控股菱商医院管理服务（上海）有限公司国润医疗供应链服务（上海）有限公司上药医疗器械（上海）有限公司上海直新昂质企业管理有限公司德荣医疗科技股份有限公司柯诺医疗供应链管理有限公司中国医疗器械山东有限公司山东威高医药有限公司国药控股（山东）医疗器械有限公司国药集团四川省医疗器械有限公司重庆医药集团医疗器械有限公司华润广东医药有限公司上药控股广东有限公司广州医药股份有限公司广东通用医药有限公司重药控股安徽有限公司天津信鸿医疗科技股份有限公司九州通医疗信息科技（武汉）有限公司塞力斯医疗科技集团股份有限公司广西柳药集团股份有限公司广西瑞迅供应链管理有限公司天津天津重庆重庆CONTENTS目录目录一、一、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD运营服务商运营服务商 TOP30二、二、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD软件软件 TOP10三、三、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD智能存储设备智能存储设备 TOP102023中 国 医 疗 器 械 S P D 软 件 TO P 1 0：截 至 2023年 上 半 年，S P D 项 目 共1 3661 366个个，项 目 上 线 率94%。2023年 上 半 年 新 增 中 标 项 目277277个个，项 目 上 线 率 约81%。截 至 2023年 上 半 年，S P D 项 目 数 量 过 百 个 的 企 业 有 6家。从 服 务 范 围 来 看，业 务 以 提 供 软 件 服 务提 供 软 件 服 务 为 主，并 呈 多 元 化 发 展，有 少 数 企 业 开 展 S P D 运 营 服 务。图图13 13 截至截至20232023年上半年年上半年20232023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD软件软件TOP10TOP10项目数量占比情况项目数量占比情况2.1 2.1 项目数量头部集中度项目数量头部集中度较高较高，业务业务多元化发展多元化发展20 0000P个以下50-100个100-200个200个及以上94.23.23.51.51%5.81%5.81.49.49%0.00.00 .000.00.00P.00.00p.00.00.000.00%截至截至20232023年上半年年上半年20232023年上半年年上半年已上线项目已上线项目已中标未上线项目已中标未上线项目图图14 202314 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD软件软件TOP10TOP10项目上线率项目上线率图图15 202315 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD软件软件TOP10TOP10项目服务类型占比项目服务类型占比62.20b.201.991.99%3.13%3.13%2.68%2.68%0.00.00 .000.00.00P.00.00p.00%仅提供软件服务软件服务 SPD运营服务已上线项目已中标未上线项目 软 件 功 能 方 面，资 质 证 照 合 规 性 管 理资 质 证 照 合 规 性 管 理、系 统 对 接系 统 对 接、订 单 管 理订 单 管 理、寄 售 管 理寄 售 管 理、结 算 管 理结 算 管 理、多 维 度 数 据 分 析 管 理多 维 度 数 据 分 析 管 理 均 实 现 了 1 00%覆 盖。部 分 企 业 软 件 还 具 备 仓 库 管 理、手 术 跟 台 管 理、财 务 台 账、耗 材 试 剂 成 本 分 析、微 信 公 众 号 推 送 等 功 能。2.2 SPD2.2 SPD软件基本功能全面软件基本功能全面覆盖覆盖图图16 202316 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD软件软件TOP10TOP10企业企业软件功能软件功能000%0 0Pp0%资质证照合规性管理系统对接订单管理寄售管理结算管理多维度数据分析管理软件功能软件功能系统对接系统对接 软 件 系 统 对 接 方 面，H R P、H I S、L I S、阳 光 采 购 平 台、外 部 供应 商 E R P 系 统 均 实 现 了1 00%1 00%覆 盖，部 分 企 业 软 件 可 以 实 现 与 省 招 采 系 统、国 家 U D I 数 据 库、国 家 增值 税 发 票 查 验 平 台 等 系 统 对 接。图图17 202317 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD软件软件TOP10TOP10企业企业软件系统对接情况软件系统对接情况1000000%0 0Pp0%HRPHISLIS手麻系统阳光采购平台外部供应商ERP系统CONTENTS目录目录一、一、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD运营重点企业运营重点企业TOP30二、二、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD软件软件TOP10三、三、2023中国医疗器械中国医疗器械SPD智能存储设备智能存储设备TOP10660w%0 003456789102022累计占比累计占比2021累计占比累计占比TOP3TOP3TOP5TOP5 2 0 2 3 中 国 医 疗 器 械 S P D 智 能 存 储 设 备 T O P 1 0，2 0 2 2 年 度营 收 总 额 达4 4.8 80 0亿元亿元，同 比 增 长35.515.51%。有2 2家 亿 元 级 企业。T O P 3 营 收 占 整 体 总 营 收 的6666%，较 去 年 上 涨 6 个 百 分 点；T O P 5 营 收 占 整 体 总 营 收 的8080%，较 去 年 上 涨 2 个 百 分 点，营 业 收 入头 部 集 中 明 显头 部 集 中 明 显。图图18 202318 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD智能存储设备智能存储设备TOP10TOP10企业业务营收占比企业业务营收占比3.120223.12022年度年度SPDSPD智能存储设备智能存储设备营收达营收达4.84.8亿亿，头部集中度头部集中度持续持续提高提高图图19 202319 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD智能存储设备智能存储设备TOP10TOP10企业企业项目情况项目情况3000000P50个以下个以下50-1 0050-1 00个个1 00-2001 00-200个个200200个及以上个及以上 2023中 国 医 疗 器 械 S P D 智 能 存 储 设 备 T O P 1 0，截 至2022年 底，S P D 项 目 共 1 1 361 1 36个个。其 中，单 个 企 业 服务 项 目 数 过 百 家 的 企 业 有 4家。2 0 2 2 年 新 增 项 目 3 4 23 4 2 个个，占 总 数 3 03 0%。其 中 单 个 企业 新 增 项 目 最 多 的 是 1 01 家。营收情况营收情况项目情况项目情况 从 单 家 企 业 研 发 人 员 投 入 来 看，研 发 人 员研 发 人 员 占 企 业 人 员 总 数 在 20%-50 %-50%的 企 业 最 多，占 比 7 0%7 0%。S P D 智 能 存 储 设 备 企 业 十 分注 重 研 发注 重 研 发。（图 20）2023中 国 医 疗 器 械 S P D 智 能 存 储 设 备 TO P 1 0，共 有 S P D 智 能 存 储 设 备 专 利365365个个。其 中，专 利 数 量 在 1-1 0个 的 企 业 最 多，占 比 达40%。（图 21）从 专 利 类 型 来 看，有50P%的 企 业 同 时 拥 有实用新型与外观专利实用新型与外观专利。（。（图图2222）图图21 202321 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD智能存储设备智能存储设备TOP10TOP10 SPD SPD专利专利数量数量情况情况3.2 3.2 重视研发投入重视研发投入，专利以实用新型和外观专利专利以实用新型和外观专利为主为主图图22 202322 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD智能存储设备智能存储设备TOP10TOP10企业企业SPDSPD专利类型数量占比专利类型数量占比40 %0%5 %05E%1-10个10-20个20-50个50个及以上10 P %只有发明专利发明专利 实用新型专利实用新型 外观专利发明专利 实用新型 外观专利10pp %0%0PP00%-20%-20 %-50 %-50P%-60P%-60%图图20 202320 2023中国医疗器械中国医疗器械SPDSPD智能存储设备智能存储设备TOP10TOP10研发人员占比研发人员占比20222022年年SPDSPD业务取得了快速发展业务取得了快速发展，颈颈部部和腰部企业和腰部企业业务扩张势头强劲业务扩张势头强劲，未来，未来SPDSPD将将继续保持快速发展态势。继续保持快速发展态势。SPDSPD项目管理范围以全品类为主项目管理范围以全品类为主，管理深度以三级库为主管理深度以三级库为主。SPDSPD运营服务头部企业各类项目体量医院占比相对均衡运营服务头部企业各类项目体量医院占比相对均衡。非医疗器械商业企业非医疗器械商业企业SPDSPD运营服务业务已显露头角，并形成一定的竞争力。运营服务业务已显露头角，并形成一定的竞争力。SPDSPD运营商软件自研逐渐成主流模式运营商软件自研逐渐成主流模式。SPDSPD项目沿海地区发展较快项目沿海地区发展较快，SPDSPD业务区域性特点凸显业务区域性特点凸显。SPDSPD软件软件头部集中度头部集中度高高，企业业务呈多元化发展企业业务呈多元化发展，软件功能多样化软件功能多样化，不断满足医院管不断满足医院管理需求理需求。SPDSPD智能存储硬件服务商头部集中度高，智能存储硬件服务商头部集中度高，重视研发投入重视研发投入，专利以实用新型和外观专利，专利以实用新型和外观专利为主。为主。总总 结结

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?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS IN 2023?2023?INTRODUCTION?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?CONTENTS?1.1?1.2?1.3?2.1?2.2?2.3?3.1?3.2?3.3?3.4?06081114?4.1?4.2?4.3?4.4?4.5?252023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|202336?5.1?5.2?5.3?5.4?5.5?5.6?5.7?5.8?5.9?5.10?5.11?5.12?6.1?6.2?59?65?75?812023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?IMPORTANT CONCLUSIONS!?1.?!?!?2.?062023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023!?!?!?!?07GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-Chapter.01?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?090.81 0.83 1.09 1.20 1.46?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?!#$%&()?* ?,-.!/012(%!?3$?$4?5$?55?56?57?06?6$?6/?6?64?67?$/?10GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-Chapter.02?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|20235.37%?21.06%?27.37%?33.38%?12.81%?2.82%9.59.78.22%5.63%?7.19.15.61.47%2.54%?56.96%?43.04%?12?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?13GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-Chapter.03?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?1051111111?45.45.73%4.55%4.55%4.55%4.55%4.55%?22?154.55%4.55 23?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?1?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?41231045.45%?-0-5522.73%?001014.55%?001014.55%?001014.55%?-0-114.55%?001014.55%?001014.55%?000114.55%?4171022100.00%?172023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?90.8%?82.0%?!?416,371?1?117,174?4?2020?182023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?99.3%?31.0%?86.3%?94.59%0-I?69.79%III?90.02%II?33.95%IV?19?5?4?1?80.00 .00%?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?20?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?212023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?0.3865?510?222023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?5%?15%?221,093?7?9,261?22?232023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?10?10?100.0$GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-Chapter.04?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|202359.42V.57Q.02E.89E.62C.757.165.48.92%.84%.71$.69!.18.89.51.38.11.17%8.44%7.78%7.78%4.69%4.01%?26?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?67.18.01Y.42R.48I.31%?61.94E.625.932.92).77%?272023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?!#$%&-9.25%-6.61%-3.13%-1.05%2.08%2.76%5.51%6.39%6.70%7.48.31.38.48.75.30 .482.657.41%?282023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?23.82B.83.72p.43q.77%?45.079.64S.02f.30w.53%?28.61B.74Q.66W.15Y.86%?18.354.93F.37T.94U.70%?34.00C.64S.90G.541.04%?28.305.73.80F.06h.90%?25.851.888.26B.007.83%?1.14%5.92#.84U.57.16%?18.11.12(.243.24).79%?7.87 .33(.070.60&.98%?18.45.84.49).90G.76%?12.07!.98%.38$.981.04%?25.98.71!.32 .01.64%?15.44.90.32.43 .21%?19.13.08.72.42 .81%?1.18%4.17.95!.371.25%?0.74%2.92%7.97.943.29%?3.05%4.42%9.42.690.65%?4.25%5.95%7.36.29.12%?5.74%7.80%7.54%8.10%8.78%?8.52%7.63%6.30%7.93.53%?3.42%4.13%6.56%3.04%4.88%?2.51%2.86%3.80%4.80%7.34%?292023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?!?54.96%?54.04%?52.21%?65.14%?60.59%?53.62%?63.74%?51.91%?50.25%?65.49%?49.06%?47.61%?61.83%?60.71%?52.50%?57.82%?57.64%?50.00%?82.35%?68.97%?64.2902023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?22.74%.77%.71(.76%?43.508.81E.62A.75%?57.31S.19Y.42U.61%?34.864.925.487.03%?26.14%.95.92.45%?55.42V.81V.57X.23%?3.78%3.66%4.69%4.61%?14.00.82.38.42%?13.27.89.11.06%?51.63G.77Q.02G.84%?37.995.927.165.90%?26.12.90%.84.87%?45.06E.66C.75E.35%?8.23%8.94%7.78%8.57%?12.62.22.17.58%?26.11%.08$.69$.09%?10.77.84%8.44%9.28%?21.36!.48.89.68%?312023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?2019?2020?2021?2022?2023?52.19U.89U.27W.31Y.42%?52.73I.67T.47Q.63Q.02%?49.24Q.50R.35U.42V.57%?45.62D.85F.29E.30E.89%?32.486.957.67C.50E.62%?30.230.041.074.865.48%?33.44).406.477.997.16%?29.17(.609.61E.06C.75%?30.64(.95.96&.12%.84%?29.844.87).42&.11$.69%?19.48.02#.82&.14.92%?31.21&.26.43!.36.89%?20.67.37.60 .48!.18%?18.37.68.46.74%.71%?14.55.18.94.00.38%?12.40.93.52.27.11%?14.75.34.67.62.17%?8.41.78.25.47.51%?32?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?49.24Q.50R.35U.42V.57%0.00.00 .000.00.00P.00.00p.00 0222023202420252026?60%?332023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?!?#?$?%&?19.48.02#.82&.14.92%0.00%5.00.00.00 .00%.000.005.00.00 0222023202420252026?30%?342023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?32.486.957.67C.50E.62%0.00.00 .000.00.00P.00.00 0222023202420252026?50%?35GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-Chapter.05?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?2.45?35%?40%?20%?372023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?5.31%6.82.91.41.90%1.01%1.51%3.23.214.25%?3.05%4.42%9.42.690.658?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?40%?77%?12.221.78.487.08&.98%3.98%6.64.07!.20&.99%?392023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?18.61%.000.44.09 .65.66.69%.23B.15A.85%?34.17.73D.929.602.02.41!.31).13E.47E.50%?402023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?412023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?57.51A.59D.34S.40b.83I.33I.748.478.76H.45T.48D.00%?42?2023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?11.2%?36.52.2I.2%?432023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?1.94%6.12.12(.996.11%0.50%1.83%5.23.35$.84%?442023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?1.25%3.91.77#.834.28%0.28%1.69%3.90.961.93%?452023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE 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ENTREPRENEURS|2023?Artificial Intelligence Model for Antiinterference Cataract Automatic Diagnosis:ADiagnostic Accuracy Study?Frontiers in Cell and Developmental Biology?%&()* ,-./?0123415!6789:0123;15!67?AB127CDE5FGBHCDIJ12KLMNO?Development and validation of a deep learning algorithm based on fundusphotographs for estimating the CAIDE dementia risk score?Age and Ageing?%&()* ,-./BHE53P12QBHE5RS12QDTUE5QBHLV12KLMN?792023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?Retinal photograph-based deep learning system for detection of hyperthyroidism:amulticenter,diagnostic study?Journal of Big Data?80GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS-2023-?Chapter.092023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OF CHINESE ENTREPRENEURS|2023?822023?GREEN PAPER ON THE HEALTH OFCHINESE ENTREPRENEURS|2023?83!#$%&()* ,-./0123456789:#;=?/A77BB9:#;=?/A77B.C#DDDAEFGHIAJKL?

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第 1 页 共 55 页第 2 页 共 55 页前言前言随着科技的飞速发展，传统中医药行业正站在一个新的历史起点上。近年来，国家层面对中医药的传承与创新发展给予了高度重视，相继出台了一系列政策，旨在通过科技创新推动中医药现代化转型。特别是关于促进中医药传承创新发展的意见的发布，为中医药信息化建设指明了方向，提出了实施“互联网 中医药健康服务”的行动计划，这不仅是对中医药行业的一次重大鼓舞，也是对中国全民健康事业的一次深远影响。本报告通过深入调研和访谈多家中医数字化企业，旨在解析中医数字化的内涵、挑战与机遇，并聚焦于中医诊断和治疗的数字化转型，探讨如何通过现代信息技术，如人工智能、大数据等，提升中医服务的质量和效率，实现中医知识的有效传承与创新发展。报告将深入分析中医数字化的发展趋势及其面临的技术难点，以期为中医行业的数字化转型提供有价值的参考和建议，推动中医与现代科技的深度融合，为全民健康事业贡献力量。第 3 页 共 55 页目录目录前言.2目录.3图表目录.4第一章 行业背景：中医市场扩容，数字化助力供给端改革.61.1 基础概念：聚焦诊断、治疗，中医数字化进入技术深度融合阶段.61.2 市场规模：诊疗人次持续攀升，中医医疗成为刚需.71.3 供给分析：中医医疗资源补给与诊断治疗需求严重倒置.81.3.1 基层市场不断扩大，中医诊所仍然是主要供给者.91.3.2 中医医师依然是稀缺资源以及各大中医机构的核心优势.91.3.3 中医医疗资源分布不平衡，市场化配置不充分.10小结.11第二章 驱动因素：四大引擎共振，中医数字化进程加速.132.1 政策驱动：国务院纲领性文件引领中医数字化产业良性循环.132.2 社会驱动：人口老龄化推高慢病需求，中医治理优势彰显.152.3 科技驱动：多元技术助力中医产业升级，释放诊疗数据价值.162.4 资本驱动：五年吸金破十亿，投资者偏爱系统数字化.17小结.18第三章 场景分析：三大领域布局，中医数字化矩阵落地.213.1 传统中医场景：赋能传统，提高中医的继承性、创新性、可及性.213.2 中医医疗设备配置：侧重辅助诊断，治疗因经验依赖难以突破.223.3 场景分析：数字化赋能中医，拓展应用边界，打通全链模式.233.3.1 手段数字化：产品类别有限且较为同质化，竞争格局尚不明晰.233.3.2 系统数字化：发展模式各有千秋，线上诊疗服务存在马太效应.273.3.3 器械设备数字化：给予中医治疗更宽广的可能性，尚未看到天花板.373.3.4 三大领域差别显著，器械设备数字化未来市场空间更大.453.4 利用下沉路线分压主流中医医疗，一线城市仍是主战场.46小结.48第四章 企业案例.504.1 鹰眼智慧中医.504.2 大经中医.52第 4 页 共 55 页图表目录图表目录图表 1中医数字化发展进程.6图表 2中医类医疗机构诊疗人次数（万人次）.7图表 3中国中医医疗服务行业市场规模（亿元）.8图表 4中国中医医疗服务机构数（个）.9图表 5中国中医药人员数（万人）.10图表 62021 年我国中医资源配比.10图表 7关于中医系统数字化的相关政策.13图表 8关于中医手段数字化的相关政策.14图表 9关于中医器械设备数字化的相关政策.14图表 102021 年中国主要慢性病种类两周患病率（）.15图表 11中医数字化涉及技术罗列.16图表 12传统中医和中医数字化模式对比.17图表 13近五年中医在线诊疗投融资表（万）.18图表 14传统中医流程泳道图.21图表 15中医医院医疗设备配置标准.22图表 16中医数字化三大领域划分.23图表 17四诊数字化技术盘点.23图表 18手段数字化产业链拆解.25图表 19圣美孚中医综合诊断系统.25图表 20四诊数字化现存技术难点.27图表 21系统数字化优劣势对比及影响.28图表 22挂号数字化的技术和应用层面重难点拆解.29图表 23处方数字化技术盘点.30图表 24处方数字化发展趋势及技术难点.31图表 25系统数字化产业链拆解.32图表 26大经中医的核心产品逻辑.34图表 27中医远程医疗的模式.35图表 28中医数字化中游参与者职能.36图表 29医疗机器人分类及自动化程度.37图表 30煎药机器人技术盘点.38图表 31针灸机器人的基础构成.40图表 32针灸机器人的专利申请清单.41图表 33中国医疗机器人投融资轮次分布.43图表 34中国治疗机器人重点技术盘点.44图表 35中医数字化三大领域综合发展能力评估指标.45图表 36中医医疗服务玩家营收及市场份额.47图表 37医能体解决方案.50图表 38区域数智中医药云平台架构.52第 5 页 共 55 页第 6 页 共 55 页第一章第一章 行业背景行业背景：中医市场扩容，数字化助力供给端改革中医市场扩容，数字化助力供给端改革1.1.1 1 基础基础概念概念：聚焦诊断聚焦诊断、治疗治疗，中医数字化进入技术深度融合阶段中医数字化进入技术深度融合阶段中医数字化指通过现代信息技术手段，将人工智能、大数据、云计算、物联网和区块链等先进的数字技术应用于中医领域。对中医理论、诊断、治疗、药物配方等传统知识进行数字化转化、记录、分析、存储和传播，从而为中医提供夯实的技术支撑。这种数字化转型旨在为中医传统“望、闻、问、切”诊断方法及其可能存在的疗效评估模糊性提供明确和量化的解决方案。具体而言，中医数字化可广泛应用于健康管理、医疗咨询、诊断与治疗、远程医疗服务、中医知识远程教育和传承、处方开具与药物配制，以及中药材的种植、加工、流通和储存等多个关键环节。这一过程不仅为中医的研究、教学和临床提供数字化工具和平台，还助力中医知识的保存、传承和现代传播。本次研究报告将聚焦在中医数字化进程中的诊断和治疗等关键环节，以对中医医疗服务数字化转型的新方向和发展趋势做研究。中医数字化的发展历程与现代信息技术的进步紧密相连，每一个阶段都反映了当时科技的发展水平和中医学界的需求。从简单的电子化文献资源到现在的大数据与技术融合，中医数字化已然成为中医现代化发展的重要方向。图表 1 中医数字化发展进程数据来源：蛋壳研究院制从计算机技术的普及，中医学界开始将古籍和经典文献进行数字化扫描和储存。这一阶段的主要特点是对中医知识的初步电子化，为后续的深度整合和应用打下基础。随之，学术机构和研究单位开始对电子化的中医文献进行整合，创建了多个中医知识数据库，使得中医研究者和医生能够更为便捷地查找和引用相关资料。随着互联网技术发展，多个中医数字化应用和平台开始浮现。例如，中医电子医案系统、在线诊疗平台等显著提高了中医的教学、研究和临床工作效率。目前中医数字化进入了深度融合阶段，大数据分析、人工智能等技术被广泛应用于中医的研究和临床。第 7 页 共 55 页未来，中医药产业将在传承中华传统医学智慧的同时，不断探索符合中医发展规律的现代化道路，以创新驱动传统医学的发展。与此同时，科技创新为中医数字化转型提供了重要机遇，中医行业应抓住当前数字化浪潮，深度融合先进技术手段赋能中医事业，推动中医服务模式实现数字化升级，以适应社会发展的需要。1.21.2 市场规模市场规模：诊疗人次持续攀升，中医医疗成为刚需：诊疗人次持续攀升，中医医疗成为刚需中医医疗服务提供商主要有中医医院、中医门诊部和中医诊所等构成。2022 年中医医院约 4,779 家，是诊疗人次主要贡献者。从诊疗人次看，中医医院远超于中医诊所和中医门诊部。中医医院自 2015 年以来持续上升，在 2019 年诊疗人次共计 5.86 亿人次，2020年受疫情影响有所下滑，共 5.18 亿人次，但随着疫情扰动因素逐渐消失，2022 年诊疗人次再次攀升，达到 5.99 亿人次。综合历史数据来看，无论中医医院或中医诊所的诊疗人次均呈现稳定上升的态势。图表 2 中医类医疗机构诊疗人次数（万人次）数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，2022 年卫生健康事业发展统计公报，蛋壳研究院制中医医疗逐步成为中医医疗逐步成为“刚需刚需”，市场规模市场规模增速可观增速可观根据统计年鉴数据显示，2022 年中医类总诊疗人次数已超 12 亿，结合中医类次均门诊次数和药费（总计约 440 元人民币），中医医疗服务市场规模预期于 2026 年可达到 7,126亿人民币，20222026 年的年均复合增长率 6.2%，增速可期。2021 年以来，国家相继出台了多项促进中医发展的政策，例如国务院办公厅关于印发“十四五”中医药发展规划的通知 关于印发基层中医药服务能力提升工程“十四五”行动计划的通知等，这些政策有助于加快复苏国内中医医疗服务体系建设，不断提升中国中医医疗服务能力，第 8 页 共 55 页推动中医诊疗服务行业市场发展。图表 3 中国中医医疗服务行业市场规模（亿元）（中医医疗服务市场规模是指患者接受诊断和治疗的整个过程中发生的费用，包括过程中支付的门诊费用和处方药费用）数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，蛋壳研究院制作为中华民族独特的医学瑰宝，中医药在防治常见病、多发病、慢性病、疑难病症以及重大传染性疾病等方面发挥着重要作用。在后疫情时代，人民健康意识观念变化、生育政策进一步放开、人口老龄化趋势凸显的新形势下，加之中医药在抗击新冠肺炎疫情过程中展现出的重要价值，中医药服务获得了广大群众的充分认可。可以预见，在国策支持与社会需求双轮驱动下，中医医疗服务市场前景广阔，增速可观。而中医数字化建设也为中医医疗发展提供了重要机遇，数字技术与中医服务的深度融合将推动中医医疗实现由点到面的转型升级。此外，中医数字化建设也将持续释放中医医疗市场的增长动能。1.31.3 供给分析：中医医疗资源补给与诊断治疗需求严重倒置供给分析：中医医疗资源补给与诊断治疗需求严重倒置现阶段国内仍处于中医医疗资源分配不均、供给不足，中医诊疗需求与中医医疗服务供给呈现严重不平衡的局势。中国中医医疗资源集中在大型中医院，此类中医医院仅占医疗机构的 0.45%，而 2021 年我国中医院的就诊人次占全国医疗就诊人次的比重达 16.9%，主第 9 页 共 55 页要集中在东部地区，医疗资源及诊断需求严重倒置。1.3.11.3.1 基层市场不断扩大，基层市场不断扩大，中医诊所中医诊所仍然仍然是主要是主要供给者供给者2022 年，中国中医医疗服务机构总数达到 68,406 家，其中中医诊所最多，数量为 60,396家；中医医院共 4,779 家，中医门诊部则有 3,231 家。近年，我国政府大力推进基层中医馆的建设，旨在完善覆盖基层的中医药服务网络。根据国家卫生健康委和国家中医药管理局的通知，2022 年力争实现中医馆建设全覆盖。此外，国家政策也鼓励社会办医疗机构参与医联体合作和医生多点执业等模式，以市场化机制促进优质医疗资源下沉基层。图表 4 中国中医医疗服务机构数（个）数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，2022 年卫生健康事业发展统计公报，蛋壳研究院制1.3.21.3.2 中医中医医医师师依然是依然是稀缺资源稀缺资源以及以及各大中医机构的核心优势各大中医机构的核心优势根据数据统计，中国从事中医药行业的工作人员数量呈现持续增长的趋势。从 2018 年的 71.5 万人增加至 2022 年的 91.9 万人，其间的年均复合增长率达到 6.5%。根据预测，2026 年，将进一步增长到 113.5 万人，其年均复合增长率将为 5.4%。尽管中医药人员总量持续增长，资深中医师的数量却相对较少。2022 年数据显示，中医类高级职称医师占比不足 25%，中医医师在从事同类人员的占比为 17.2%，预计到 2026 年达到 19.2%。增长虽稳定，但相对缓慢，资深中医医师依然是稀缺资源。第 10 页 共 55 页图表 5 中国中医药人员数（万人）数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，2022 年卫生健康事业发展统计公报，蛋壳研究院制1.3.31.3.3 中医医疗资源分布不平衡中医医疗资源分布不平衡，市场化配置不充分市场化配置不充分东部地区的中医医疗资源最为丰富，医疗机构数量达到 1,715 家，医务人员总量高达381,681 名，均居三大地区之首。相比之下，西部地区医疗机构数量最少（1,329 家）；中部地区的医务人员数量最少（241,071 名）。虽然中部地区的医疗机构数量略微超过东部，但其每个医疗机构的平均医务人员数量最低，仅为 152 名，存在医疗机构规模较小或人员配置不足的问题。图表 6 2021 年我国中医资源配比数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，蛋壳研究院制第 11 页 共 55 页从中医医疗服务的供给侧来看，导致供需不匹配现象发生的主要原因在于长期以来中医医疗资源的投入和发展主要依靠政府推动，缺乏市场化配置。近年国家虽出台多项政策支持基层中医药事业发展，但从根本上解决区域分布不均的问题仍需进一步的体制机制创新。当前中医医疗服务的供给与日益增长的民众诊疗需求存在明显的结构性矛盾，需要在政策支持下继续扩大供给规模，并充分发挥市场配置作用，以有效提高资源配置效率，使供给端与消费端达到平衡。新冠疫情为公众提供了重新评估中医价值的机会，从而增强了人们对中医的认同。尽管如此，中医的进一步发展仍面临诸多挑战。为了促进中医现代化的进程，并充分发挥其在“健康中国”战略中的核心作用，一方面需要系统和持续地加强中医理念和知识的普及和科普教育；另一方面，亟需借助现代信息技术手段，使中医更为便捷和有效地融入现代医疗体系。随着科技的快速发展，越来越多的中医医疗健康服务提供商开始探索并实践线上与线下相结合的数字化商业模式。这种模式旨在解决传统中医诊疗方式中存在的问题，例如客户获取的地域限制、医师资源在不同地区的分布不均以及患者随访和长期健康管理的不便等。小结小结中医数字化是指利用现代信息技术手段，实现对中医知识和服务的数字化转型，以适应当前时代发展的需要。中医医疗服务市场规模持续扩大，预计到 2026 年可突破 7000 亿元大关。增长动力在于国家政策支持，以及人民健康意识提升带动的消费需求增长。从供给端看，中医医疗资源分布仍不均衡。高端医疗资源集中在大型三级医院，基层医疗资源较为缺乏。资深中医医师依然面临稀缺状态，增长虽然稳定，但相对缓慢。当前中医数字化发展的重点，在于通过信息技术手段提高资源配置效率，使中医医疗服务的供给能够更好地满足日益增长的市场需求和民众诊疗需求。中医数字化正处在一个快速发展的阶段，面临的挑战是供给侧的资源分配不均衡，需要通过技术创新来提升效率。这既是中医现代化发展的关键，也是中医在健康中国战略中发挥核心作用的必由之路。第 12 页 共 55 页第 13 页 共 55 页第二章第二章 驱动因素驱动因素：四大引擎共振，中医数字化：四大引擎共振，中医数字化进程进程加速加速2.12.1 政策驱动政策驱动：国务院国务院纲领性文件引领纲领性文件引领中医中医数字数字化化产业良性循环产业良性循环早在 2016 年 2 月，经国务院同意，发布中医药发展战略规划纲要（20162030 年），文件中特别提到，运用云计算、移动互联网、物联网等信息技术开发智能化中医健康服务产品。作为我国中医药行业未来十年发展的纲领性文件，也是该领域较为完整的国家级发展规划，为中医数字化的发展夯实发展基础，并为新时代传承创新发展中医药事业指明了方向。图表 7 关于中医系统数字化的相关政策数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制2020 年初新冠肺炎疫情暴发以来，中国强力倡导利用信息化手段支撑疫情防控和改善医疗服务，更加重视中医数字化建设的顶层设计和整体平台构建。通过打破中医系统间的数据壁垒，实现中医医疗数据资源的互联互通和共享利用，为中医系统数字化发展提供了重要契机。近年来，中医药政策持续发布，强调要运用科技创新，推动中医药行业实现现代化转型。2019 年 10 月发布的 关于促进中医药传承创新发展的意见 则是近年较为重要的政策，明确提出了以信息化支撑中医药服务体系建设，实施“互联网 中医药健康服务”行动，为中医药发展“把脉”“开方”，提升中医药信息化水平，大力推进中医系统数字化、信息化，推动中医药与全民健康信息平台互联互通、信息共享。自关于促进中医药传承创新发展的意见发布以来，共有省级政府已陆续出台落地实施政策 24 条。其中，四川省关于促进中医药传承创新发展的实施意见提到 2022 年川药综合产值达 1200亿元；甘肃省关于促进中医药传承创新发展的若干措施 提到 2022 年，甘肃省中医药全产业链总产值达 1000 亿元以上。第 14 页 共 55 页图表 8 关于中医手段数字化的相关政策数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制在 2018 年颁布的关于加强中医药健康服务科技创新的指导意见指出“立足继承，开拓创新”，要求遵循中医药自身发展规律，加强中医药健康服务与现代科技相融合。鼓励企业开展科技创新及成果转化，完善中医药健康服务的理论知识体系和技术服务体系，丰富发展中医诊断设备产品，研发中医医疗器械、辅助用具和系统。围绕中医养生保健、诊疗与康复能力提升，以中医理论为指导，开展中医医疗器械及相关辅助用具研发，重点研发系列智能脉诊仪、舌诊仪等诊断设备，数字化、小型化、集成化和智能化的中医治疗设备。图表 9 关于中医器械设备数字化的相关政策数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制中医行业仍然处于政策引导和推动的背景下，政策的支持将“小众”中医推向了“大众”视野，未来将继续出台一系列政策措施来促进中医数字化建设。这些政策将从资金扶持、技术研发、人才培养、一体化推广等方面发力，助力中医数字化事业的进一步发展。政策助力中医数字化行业良性循环从行业层面，随着政府和医疗机构对中医数字化建设投入的加大，中西医信息化技术将逐渐融合。未来，中医和西医将在诸如病历管理、诊疗流程、处方用药等方面实现信息化资源共享，患者将能够更好地享受到中西医并重的医疗服务。从企业层面，面对中医信息化的市场需求，企业将加码投入到中医信息化产品的研发和推广中。这将有助于形成一个完整的中医信息化产业链，涵盖硬件设备、软件平台、数据服务、终端应用等多个环节。企业之间的合作与竞争将推动整个行业的持续创新和发展，为中医数字化营收创造新的增长点。从社会层面，为了满足中医信息化建设的人才需求，相关教育和培训第 15 页 共 55 页体系也将得到完善。更多的中医专业人才将通过学习掌握信息化知识和技能，为中医信息化建设贡献力量。此外，面向公众的中医信息化培训和宣传也将逐步开展，提高社会对中医信息化的认识和应用。2.2.2 2 社会驱动社会驱动：人口老龄化推高慢病需求，中医治理优势彰显人口老龄化推高慢病需求，中医治理优势彰显人口老龄化趋势明显，慢病患者基数扩大，人口亚健康也渐生端倪慢病是指不具有传染性，但通过长期病理损伤积累最终形成疾病状态的慢性病症，主要包括心脑血管疾病、肿瘤、慢性呼吸系统疾病和糖尿病，以及肾脏、骨骼、神经等疾病。随着我国经济社会发展和卫生健康服务水平的不断提高，居民人均预期寿命不断增长，慢性病患者生存期的不断延长，我国慢性病患者人数规模预计将持续扩大，慢性病防控形势日趋严峻。图表 10 2021 年中国主要慢性病种类两周患病率（）数据来源：中国卫生健康统计年鉴 2022，蛋壳研究院制从国家统计局发布的 中华人民共和国 2022 年国民经济和社会发展统计公报 看，2022年我国 65 岁及以上老年人口占总人口的比重已达 14.9%，这标志着中国正式进入了人口老龄化社会。人口结构老龄化必然会对以慢性病为主的医疗服务体系产生一定冲击。此第 16 页 共 55 页外，环境污染、不规律生活方式以及过度压力等因素叠加，导致中国慢病患病人数持续增加。中医理念符合慢病治理的需求，寻医中医意愿节节攀升相比西医，中医医疗服务覆盖从疾病预防到治疗康复的整个生命周期，强调预防及控制慢性病并提倡保持健康饮食及生活习惯以保持精力充沛及身体健康，提升免疫系统机能。在慢性病管理和健康管理方面，中医具有独特的优势，更符合当前患者的诉求。疫情三年，根据国家中医药管理局的数据，采用中医医疗健康方案治疗新冠肺炎的临床有效率达到 90%以上。患者对中医文化认同感不断加深，向中医寻求帮助的主观意愿也因此节节攀升。2.2.3 3 科技驱动科技驱动：多元技术多元技术助力中医产业升级助力中医产业升级，释放诊疗数据价值释放诊疗数据价值随着中医患者规模的不断扩大，传统粗放式中医管理模式难以满足我国的现实需求，在新技术的驱动下，以大数据、人工智能、物联网等技术为核心的各种软硬件工具开始渗透中医药的各个环节，推动产业生态向协同化、自动化、数字化、智能化发展。这不仅重塑了中医传统产业的运作模式，也有助于优化中医产业链结构，促进资源合理再分配。图表 11 中医数字化涉及技术罗列数据来源：公开数据，蛋壳研究院制中医数字化作为中医诊疗服务和数字科技深度融合的新兴交叉领域。对中医来说，数字技术是推动中医革新发展的重要手段，而非对传统中医的取代，数字化手段打通了中医诊疗信息的孤岛状态，释放了海量诊疗数据的价值，使中医的优势得以充分发挥。2020 年之前，部分公立中医医院和中医门诊部已步入提供线上医疗服务的初始阶段，但这种尝试止步于提供网上预约挂号等基础服务。近年来，越来越多拥有线下门店的中医医疗服务提供商开始拓展线上医疗服务，提供中医咨询诊断、开立处方等服务。据数据显示，2022 年中国具备线上及线下服务能力的中医医疗机构渗透率已达到 16.7%，与过第 17 页 共 55 页去相比显著提升。图表 12 传统中医和中医数字化模式对比数据来源：蛋壳研究院制中医数字化作为一个多学科交叉的领域，涉及中医学、信息科学、生物医学工程等多个学科。中医数字化不仅是技术上的创新，还需要与中医的传统知识体系相结合，既要保持中医的独特性，又要满足现代医疗的需求。此外，随着技术的进步，中医数字化还会涉及更多的新技术和新应用，如虚拟现实、增强现实、边缘计算等，这都为中医数字化的未来提供了更多的可能性。2.2.4 4 资本资本驱动：五年吸金破十亿，投资者偏爱系统数字化驱动：五年吸金破十亿，投资者偏爱系统数字化中医建设的资金来源主要有政府拨款、医院自筹和社会融资三个方面。根据中医药投融资情况看，2017 年中医药行业的投融资规模达到近年的最高点。从一级市场情况看，20152017 年是中医药行业的高速发展期。互联网、物联网、大数据和人工智能等新兴技术快速发展，与医疗领域加速融合，中医数字化和信息化项目显著增加，互联网大厂的入局也进一步拓宽了中医药行业的融资渠道。此外，新冠肺炎疫情促使中国加大对医疗信息化建设的支持力度，鼓励利用数字化手段提升疫情防控和医疗服务水平，使投资者对中医信息化和在线诊疗的关注度也明显提高，获得了市场预期的一致性。第 18 页 共 55 页图表 13 近五年中医在线诊疗投融资表（万）数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制从 2017 年中医广泛得到资本市场的认可后，数字化支撑下的细分赛道“中医在线诊疗”崭露头角，例如榕树家于 2022 年获得单笔 1.6 亿元的融资金额，近五年中医在线诊断企业获得的投资金额累计超过 10 亿元。根据数据显示，目前投资者的关注点依然聚焦在系统数字化领域，因投资回报周期短，加之政府持明确的支持态度，使得投资者信心倍增。同时，系统数字化可以高频适配市场需求，天生携带互联网的基因，可协同处理和解决产业链的弊端，具备更多的投资潜力。过去，中医药在医改中受到诸多限制，资本市场对中医药领域持有审慎态度。但近期中医药相关政策在落地速度和频率上均有质和量的提升，“十四五”规划中也提出了促进中医药发展的相关举措，中医药行业也将搭上政策和投资的东风，迎来新的发展机遇。小结小结当前推动中医数字化发展的四驾马车：第一匹马是国家政策的驱动。近年来，中央先后出台多项政策支持中医数字化，特别是在疫情期间，政策明确提出要打破中医系统的数据壁垒，实现信息化互通共享，为中医数字化注入了强大动力。第二匹马是社会需求的驱动。人口老龄化和慢性病患者的增加，与中医的整体调理和预防治疗的优势不谋而合，这也倒逼中医数字化以适应这一需求。第三匹马是科技发展的驱动。大数据、人工智能等新技术为中医数字化提供了有力工具，推动中医实现服务模式升级。第 19 页 共 55 页第四匹马是资本市场的驱动。中医数字化领域，特别是中医在线诊疗赛道，近年来吸引了大量投资，资本的加持也促进中医数字化加速推进。在国策支持、社会需求拉动、技术赋能和资本助力下，中医数字化正处在一个快速发展的黄金期，并正在成为中医实现现代化的重要途径，以更好满足当代民众的健康需求。第 20 页 共 55 页第 21 页 共 55 页第三章第三章 场景分析：三大领域布局，中医数字化矩阵落地场景分析：三大领域布局，中医数字化矩阵落地3.13.1 传统中医场景传统中医场景：赋能传统赋能传统，提高中医的继承性提高中医的继承性、创新性创新性、可及性可及性传统中医主要发生在门诊、药房、住院部三大场景，其中门诊占据最主，因中医诊断是在中医学理论指导下对患者的健康状况和病情本质进行辨识，以诊察病情、辨别证候、判断病种的过程，为预防和治疗疾病提供依据。然后医生会根据诊断结果开具处方，配合中药或其他治疗方式达到治愈或控制疾病的效果。图表 14 传统中医流程泳道图数据来源：蛋壳研究院制常用的中医诊断方式为“望闻问切”，望诊主要是医者对患者面部、舌部、眼部、耳部以及身体相关部分的颜色、形态、体质等进行诊察。闻诊主要是医者通过听声音、闻味道等手段对患者进行健康状态诊察。问诊是医者对患者进行问询，通过问答形式对患者进行健康状态诊察。切诊包括切脉和按诊两个部分，切脉也称为脉诊，主要是医者通过切按患者的脉搏来了解病情，所选取的切按部位依据遍诊法、三部诊法和寸口诊法等方法的不同而不同；按诊是指通过对病体的肌肤、手足、胸腹及其他部位的触摸按压，检查患者胸腹的痞块、皮肤的肿胀、手足的温凉、疼痛的部位等特征。中医处方主要建立在诊断基础之上，根据患者体质、病症、病位、病情、病史等相关信息，以及所需要药材、器械、手法等，提出针对患者的中医药配方和治疗方案。中医治疗主要包括中药治疗、针灸/艾灸治疗、拔罐治疗、手法治疗等方法。为了进一步扩充中医的服务范围，在“十四五”中医药发展规划中明确提出要优化中医医疗服务模式。建设中医互联网医院，发展远程医疗和互联网诊疗，构建覆盖诊前、第 22 页 共 55 页诊中、诊后的线上线下一体化中医医疗服务模式，让患者享有更加便捷、高效的中医药服务，极大地提高中医医疗服务的可及性。3.23.2 中医医疗设备配置：侧重辅助诊断，治疗因经验依赖难以突破中医医疗设备配置：侧重辅助诊断，治疗因经验依赖难以突破根据国家中医药管理局印发中医医院医疗设备配置标准（试行）的通知，2012 年提出中医诊疗设备配置原则，要求各中医医院积极应用和借鉴现代科学技术方法和成果，为中医临床服务，并促进现代科学技术与中医药技术相结合，做到继承和创新并肩而行。该文件针对中医诊疗设备、病房设备和各专科科室均清晰列举了设备清单，但目前数字化仅在诊断环节体现了成熟度，治疗和病房环节的依然处于萌芽探索阶段。图表 15 中医医院医疗设备配置标准数据来源：中医医院医疗设备配置标准（试行），蛋壳研究院制中医辨证论治的核心在于精确性，而辅诊系统可以协助中医更系统地收集患者信息，运用人工智能技术对症状特性进行分析，提出辨证分类的依据，从而显著提高辨证的精确性。目前，数字化辅诊系统已经进入成熟阶段，并展现出了优异的应用效果。此外，辅诊系统可以更精准地触及基层医疗，在有限的医疗资源情况下，数字化辅诊系统可以更有效地发挥作用，提高诊疗下沉率。未来，利用现有技术进行基层迭代和优化，以促进辅诊设备的择优循环发展。而治疗过程更复杂多变，需考量诸多因素，依赖医生的临床经验积累，患者体质情况都存在差异，治疗方案需要医生视具体情况制定，极度依附于医师的过往经验，目前不易被人工智能取代。总体来说，目前中医数字化发展侧重辅助诊断多于诊疗环节，这与中医本身的理论特点和数字化技术发展现状都有密切关系，这种趋势在未来还会有所延续。第 23 页 共 55 页3.33.3 场景分析：数字化赋能中医，拓展应用边界，打通全链模式场景分析：数字化赋能中医，拓展应用边界，打通全链模式目前，大部分中医医疗机构已通过数据共享和协同工作积累了大量的电子病历数据，可有效覆盖中医医疗健康的整个生命周期。这为区域性的协同医疗、在线医疗和远程医疗等应用提供了坚实的信息共享基础。此外，结合数字化技术的“中医 ”新型服务模式收集大量的真实世界病案数据，这些数据为中医医疗的更精准资源配置和服务供给提供了巨大的发展机会，进一步推动了中医数字化的前景。图表 16 中医数字化三大领域划分数据来源：蛋壳研究院制对于数字化赋能的中医技术在各个场景中的应用层出不穷，力图打造一个通过全流程线上线下相结合的方式来提高健康、亚健康、患者健康管理体验的新型医疗模式。经过多年发展，中医数字化已涉及诊前、诊中、诊后多个环节，至少已在挂号、检查、开药、缴费、远程医疗、人工智能辅助临床决策等多个方面为中医医疗普及更多人起到了推动作用。本次研究，将中医数字化定义为中医医疗诊疗，即借助数字化技术进行的一切诊断和治疗的行为，并根据拆解的数字化三大领域（手段数字化、系统数字化、器械设备数字化）做对应的技术盘点。3.3.13.3.1 手段数字化：产品类别有限且较为同质化，竞争格局尚不明晰手段数字化：产品类别有限且较为同质化，竞争格局尚不明晰中医四诊数字化建设是中医诊疗的重要内容，通过对望、闻、问、切四诊的辅助达到诊断智能的效果。中医理论认为四诊相互为用，数字化手段可以实现四诊有机融合，辅助中医医师进行综合分析推理，科学运用中医“治未病”理念，提升诊断效果。图表 17 四诊数字化技术盘点第 24 页 共 55 页数据来源：蛋壳研究院制望诊望诊这一环节中颜色与形态相关方面进行数字化的主要手段就是利用计算机系统进行图像识别与智能化处理，从而识别出患者的健康状况；舌诊作为望诊的重要组成部分，通过识别舌体形态、舌糜、舌色等特征，可以推断气血津液变化；面色辨识可以反映脏腑功能和气血状态。关于患者体质辨识，中华中医药学会已经于 2009 年发布了ZYYXH/T157-2009 中医体质分类与判定，将人的体质分为平和质、气虚质、湿热质、痰湿质、阳虚质、阴虚质、血瘀质、气郁质、特禀质 9 种。体质辨识数字化即以此理论标准为指导，根据量表设计原理，采集被检测者健康信息，并对这 9 种体质分数值的结果进行分析，来判断体质类型。闻诊闻诊这一环节进行数字化的主要手段就是通过空气动力学原理对咳嗽、声嘶、声低等病理性声音进行记录，通过红外光谱、顶空分析、气相液相色谱分析等方法对患者所呼出或散发出来的气体特征进行刺激性分子记录，然后再利用智能化手段对相关数据进行分析，得出病位证素、病性证素等诊断信息。问诊问诊这一环节进行数字化的主要手段就是通过语音识别和自然语言处理，来识别出患者在回答相关问题时所透露的疾病信息，然后利用知识图谱等手段解析患者症状，形成数字化病案，进行病因和证型推理，同时还可辅助中医开展线上问诊。脉诊脉诊进行数字化的主要手段就是通过压力、超声等传感器采集到脉象的波形，并识别出平脉、滑脉及弦脉等特征，从而得出患者的体质等特征，并与其他诊断结果互相参照，得出诊断结果。当前，有些中医也会将 X 光、CT、核磁共振等检查结果作为诊断参考，因此也可以将这第 25 页 共 55 页些结果数字化后作为数字化按诊的数据来使用。行业内的竞争相对较高，但同时也存在合作与共赢空间行业内的竞争相对较高，但同时也存在合作与共赢空间在中医数字化诊断设备领域，主要参与者包括医疗设备研发与制造企业、医疗信息技术企业、医疗机构。上游为医疗信息技术企业，提供关于医疗信息技术应用的解决方案，如大数据、人工智能、物联网等技术在中医诊断设备中的应用。例如，将人工智能技术应用于中医诊断设备，可提高诊断的精确度和速度。中游为医疗设备研发与制造企业，负责中医数字化诊断设备的生产、研发和销售。这些企业通常拥有较高的技术实力和创新能力，开发出针对中医特点的数字化诊断设备，例如脉诊仪、舌诊仪等。下游为医疗机构，如中医院、中医诊所等，是中医数字化诊断设备的直接使用者。医疗机构对设备的使用反馈意见对于设备制造商来说至关重要，以便能在市场竞争中不断改进产品，提高设备的性能。图表 18 手段数字化产业链拆解数据来源：蛋壳研究院制由于中医数字化诊断设备行业尚处于发展初期，产品类别有限且较为同质化，市场规模相对较小，竞争较为激烈。然而，随着数字化技术在医疗领域的不断发展与应用，以及政府的扶持，中医数字化诊断设备市场前景乐观。因此，未来不仅有大量的创新型企业涌入市场，还存在相当程度的竞争与合作，例如诊断设备直接与在线诊断平台打通端口，线下数据直达线上，升级患者体验。目前，市场上已经出现了诸多中医问诊系统、舌诊仪、面诊仪、眼诊仪、脉诊仪、四诊仪等，并且有些已经在医院、保健服务机构等场所获得应用，如芜湖圣美孚科技有限公司研发的“中医综合诊断系统”就包括了中医脉象诊断系统、舌面象诊断系统、体质辨识系统、养生调理系统、辨证处方系统等五大模块。图表 19 圣美孚中医综合诊断系统第 26 页 共 55 页图片来源：圣美孚科技近年来，随着红外热成像断层扫描技术的发展，可以无辐射、无创伤全身采集人体数据，与中医理论相结合，反映人体在未病和已病状态下健康信息，更直观、客观化实现健康管理。如鹰眼智慧中医通过红外人体热成像技术，并结合智能诊断辅助决策系统的应用，可以帮助医者进行病理生理状态检查和提示。四诊技术未来可采用多模态数据融合、增强学习等来提升诊断模型鲁棒性四诊技术未来可采用多模态数据融合、增强学习等来提升诊断模型鲁棒性在望诊方面，成熟的计算机视觉和深度学习技术实现了对面部和舌象的高精度图像特征提取和识别。通过构建标准化的中医学图像库，可以统一专家经验，提供高质量的模型训练数据，以提升识别与分类的准确性。但中医视觉信息标准化是一个系统工程，需要广泛收集不同地区不同类别医生的临床图像，形成代表性的训练数据集，同时组织专家达成诊断结果的共识，才能提高算法泛化能力。在问诊方面，语音识别与合成技术使人机语音交互更加自然流畅，自然语言处理与知识图谱技术增强了对患者述语的理解与病情推断能力，这些技术已经在一些医疗辅助系统中得到验证和应用。但中医问诊数字化对专业语料理解仍然是一个巨大挑战，这需要编制规范的中医知识图谱，同时应用迁移学习等技术迁移自然语言处理模型，才能达到精准解读患者口述的病症。闻诊占据核心地位但技术未跟上，未来仍有迸发空间闻诊占据核心地位但技术未跟上，未来仍有迸发空间在闻诊领域，气体传感器在气味分子检测方面的应用已经得到了广泛的拓展，不仅提高了检测范围，而且增加了通量。此外，光谱技术也被用于定量分析气味样本的成分，使得气味特征的提取更加精确。同时，机器学习算法的应用也使得对气味组分之间的复杂关联有了更深入的挖掘，实现了智能化气味特征提取。这些技术的潜力巨大，未来有望第 27 页 共 55 页实现对更多气味类型的采集和分析。通过训练更多的临床数据，神经网络模型的识别和分析能力也将得到显著提高。现有技术可以检测痕量挥发性化合物，但气味样本的采集和处理依旧是一个重要影响因素，过程中需要控制环境条件、提纯样本，未来需进一步与医学结合设计采样方案。切诊成熟度相对较低，但潜力不容小觑，切诊成熟度相对较低，但潜力不容小觑，中医全息化诊断指日可待中医全息化诊断指日可待在切诊方面，目前高灵敏度的生理信号采集与成熟的信号处理技术实现了准确的脉搏特征提取；机器学习算法具备对复杂脉象进行智能分类分析的能力。这类技术或可借鉴图像、语音、信号采集等成熟技术，结合临床知识图谱，开发智能按压模型。但切诊信号变异性确实存在，需要收集足够样本并设计自适应模型，按诊数字化可先从压力传感和信号处理入手，再增加临床验证，这将大幅推进中医全息化诊断。图表 20 四诊数字化现存技术难点数据来源：蛋壳研究院制总体而言，中医四诊数字化目前仍处在起步阶段，但现有技术已经为其发展奠定了坚实的基础。随着算法的不断优化，跨领域的融合创新以及临床验证的深入，各项技术的应用潜力将得到持续释放，进而推动中医数字化诊断方式朝着更加精准智能化的方向发展。这是一个系统工程，需要技术和医疗界密切协作，以逐步实现中医智慧医疗的目标。3.3.23.3.2 系统数字化：发展模式各有千秋，线上诊疗服务存在马太效应系统数字化：发展模式各有千秋，线上诊疗服务存在马太效应中医系统数字化的建设推进中，挂号、处方等环节已有显著成果，极大地提高了中医医疗服务的质量和效率。当前挂号数字化已实现了中医线上线下融合的就诊服务，患者可随时随地进行挂号，大幅简化就医流程；处方数字化则利用大数据和人工智能技术，辅助医生制定更加精准的中医方案，有效发挥中医优势。传统中医的挂号和处方管理亟待规范化，以提高就诊的效率和安全性传统中医的挂号和处方管理亟待规范化，以提高就诊的效率和安全性传统中医挂号方式直接导致就诊体验下降传统中医挂号方式直接导致就诊体验下降。具体来说，中医门诊多采取集中挂号排队的第 28 页 共 55 页方式，病人往往需要提前一个小时到达，排长队等待挂号，无法按时间有效安排。且挂号取号流程复杂繁琐，导致就诊时间长、效率低。因为缺乏规范的网络预约平台，病人只能提前挂号或现场挂号，就诊存在随意性和不确定性，无法形成体系电子化管理，不利于医院科室统筹和合理安排。中医处方管理问题严重影响了就诊安全性中医处方管理问题严重影响了就诊安全性。中医处方大多是手写，但每个中医大夫的笔迹、字迹都不尽相同，常常出现医生写的汉字药名难以辨认，或处方格式混乱，这很容易导致误读误用药物。再者，中医处方中很多是组方，仅写出药名无法明确每味中药的用量、频率，缺乏对单味药物功效和禁忌的说明，存在一定安全隐患。最后，手写处方无法有效保存和汇总，缺乏对处方开具情况的统计分析，不利于往后研究。图表 21 系统数字化优劣势对比及影响数据来源：蛋壳研究院制从医疗角度的系统严谨性出发，处方关系到用药安全这个医疗质量的核心，它能相对减少医疗差错发生，对患者生命健康影响更大，且其效果具有长期性。虽然技术难度系数位列较高，但应作为医疗系统数字化建设的优先考虑方向。挂号数字化整合门诊流程，发展势头良好挂号数字化整合门诊流程，发展势头良好中医数字化挂号系统的建设和应用已经取得长足发展，并在实际中得到广泛使用。在技术上在技术上，中医数字化挂号系统主要依托网络技术、云计算平台、移动终端技术等。通过构建安全可靠的中医数字化云平台，开发面向移动终端的挂号应用程序，患者可以实现线上和线下融合的挂号服务。同时，开放的应用程序接口可以确保不同系统之间信息互通互联，支付接口的对接则方便了费用的数字化结算。在应用上在应用上，多数中医医院已经建立了数字化挂号系统。患者可以通过医院的移动 App 或小程序，选择就诊时间、填写个人信息、上传医保卡信息，实现快速挂号。中医医院的第 29 页 共 55 页信息系统可以实时关联数字化挂号系统，获取患者挂号信息，优化就诊流程，一些地区的中医院数字化挂号平台还可以实现不同医院之间的互联互通。挂号数字化建设需要挂号数字化建设需要“技术实现技术实现”和和“应用实施应用实施”并重推进并重推进随着科技发展和行业应用的深化，中医挂号数字化建设已成为刻不容缓的任务。通过运用云计算、移动应用、系统互联三大关键技术，实现医院信息化的全面覆盖，以减少医疗资源的浪费并提升患者的就医体验。借助云计算平台强大的计算能力，可以轻松应对高并发、海量数据的处理负载；而各类终端应用则兼容不同的设备，提供友好的用户交互界面。此外，系统互联的实现也使得不同平台之间的信息得以共享。图表 22 挂号数字化的技术和应用层面重难点拆解数据来源：蛋壳研究院制在应用方面，数字化挂号系统需与现有医疗系统的整合，实现数据的高效传递。此外，对于中医特点，数字化挂号系统也应采用敏捷方式重构业务流程、优化患者就诊时的智能导诊、问诊等服务。在保证系统稳定、适配各类终端设备的基础上，需要解决系统间接口兼容难点，以确保流畅的数据交换与协同处理。在实施过程中，需要注意解决诸多的技术及应用难点。首先，云平台的稳定性和安全性是首要考虑的因素。同时，为了提高移动应用的适配性和性能优化，需要在技术上下功夫。对于现有系统的整合与升级，需要谨慎进行，并针对数据挖掘应用采取有针对性的措施。在业务流程改造方面，要尊重中医特色，并针对性地推进改造。最后，医患用户第 30 页 共 55 页培训和区域范围内的平台协同也是必备环节，以确保顺利投入使用与持续优化。综上所述，中医挂号数字化建设需要将技术与实际应用相结合，注重硬件升级与流程改造，从而形成一个高效、满足行业需求和患者体验的数字化医疗生态。处方数字化可针对性推进中医精准度处方数字化可针对性推进中医精准度处方作为中医治疗的载体，组成反映了中医对病机的分析，体现不同证型采取不同治法的特色。合理的处方累积了中医丰富的临床经验，对治疗效果起决定性作用。关于中医处方的数字化，典型方法是建立中药和处方大数据，然后利用诊断环节所获得的患者健康状况和病情本质特征信息，结合君臣佐使等中医药剂配伍原则，通过数字化手段，最终形成有针对性的配方。图表 23 处方数字化技术盘点数据来源：蛋壳研究院制处方数字化建立在处方知识库和数据库的搭建基础上，运用大数据和云储存做到文献、临床、药材的知识捕捉。首先是文献资料，大量中医典籍、研究结果等信息；其次是临床数据，从病历到处方再到疗效观察数据；最后是药材数据，不仅涉及药材的产地、性质、功效还需具备强大的配伍信息。中医医师将面诊或辅诊设备的诊断结果上传至数据管理系统，智能算法将进行症候分类，对病症精准判断。同时优化算法，分析中药之间的配伍关系，提供复方方剂配置的建议或人工智能自动配置，方案最终由医师审核并交付给患者。结合中医在理论上提出辨证论治、阴阳五行、治病求本等治法思想，为处方的运用提供了理论指导，使处方合乎规第 31 页 共 55 页矩和规律。通过运用知识图谱、自然语言处理等技术，对医生开出的中药处方进行智能审核，检查处方中的用药禁忌、相互作用等问题，提高用药安全性。处方数字化不仅可以有效协助中医作出医疗决策，还可以将患者就诊信息、治疗方案、用药信息实现全面的电子化，完成病历数据关联和推理，便于线上线下一体化流转和查阅，同时也可以帮助解决部分边缘地区医生资源缺乏，无专业药剂师配比等痛点问题。受限于中医知识架构的颗粒度，处方数字化推行阻力大受限于中医知识架构的颗粒度，处方数字化推行阻力大首先，中医知识表达的标准化是关键所在中医知识表达的标准化是关键所在。中医学理论宏大而复杂多样，蕴含大量临床经验性内容。如何进行格式化的知识表示和计算机可读的知识编码，需要研发特定的知识表征体系和标准化语言。其次，构建完备的中药成分数据库也是重要基础构建完备的中药成分数据库也是重要基础。中药种类繁多，单味或复方制剂成分复杂多变。建立含有详尽药材成分及其相互作用信息的数据库，是开发后续智能系统的基础。进而，预测中药组方的药效和机理具有很大难度预测中药组方的药效和机理具有很大难度。中药多靶点和多途径的特性，使药效预测成为系统开发的难点。这需要大量药物组学研究以建立预测模型。另外，智能处方生成算法也面临挑战智能处方生成算法也面临挑战。根据具体病情自动生成处方方案，需要模拟中医医生的思维逻辑和临床经验，对算法的复杂度和智能程度提出极高要求。最后，中医处方数字化系统需要与现有医疗信息系统深度集成，同时解决数据安全与隐私保护等问题。图表 24 处方数字化发展趋势及技术难点数据来源：蛋壳研究院制聚焦智治，推动处方数字化、标准化聚焦智治，推动处方数字化、标准化第 32 页 共 55 页尽管中医处方数字化建设仍面临诸多技术和应用挑战，目前总体上仅处于初级阶段，应用范围有限，但初步进展已显现。部分省市已经在现有的国家推荐标准如中医处方格式和书写规范中医电子病历基本规范（试行）和中医病历书写基本规范的基础上统一了中医处方。这些统一处方涵盖了患者信息、检查检验、方药使用、审方煎药等基本信息，同时还新增了身高体重、四诊摘要、证候病名、治法治则等关键信息，为中医处方数字化应用提供了基础规范保障。中医知识图谱构建方面中医知识图谱构建方面，已经初步建立了一些包含基础理论、诊疗知识的中医知识图谱，覆盖词库达到万级量级，汇聚形成了高质量标准化中医处方大数据库，完整、全面地记录了多名老中医的诊疗思想与过程，为中医名家思想数字化活态传承打下坚实基础。中药化学成分数据库方面中药化学成分数据库方面，目前公开的数据库包含中药成分近 3 万种，但与中药总成分数仍存在差距。依据国家中药编码规则及编码等推荐标准，进一步优化编制了中药饮片标准、中药制剂标准，目前已建立了 1749 种中药饮片和 1142 种颗粒剂的数字编码，对所有中药制剂建立了统一识别码，实现了“一物一名一码”。结合医院质量验收实践经验和潜在行业标准，以性状鉴别为质控的主要内容，制定了 350 种医疗机构常用中药饮片商品规格等级行业或团体标准，为医疗机构饮片验收提供参考，推动破解中药饮片质量滑坡、服务下降、恶性竞争等难题。智能算法应用方面智能算法应用方面，基于专家系统的中医智能诊断系统已应用于部分医院，可对 300 余种常见症状进行智能问诊和处方推荐，但与深度学习等人工智能技术仍有差距。技术研发方面，业内技术研发与产学研合作正逐步推进，但核心技术的突破仍需持续投入，希望切实提高中医现代化研究的标准性、科学性、可行性。临床应用方面临床应用方面，在北京中医药大学东直门医院、上海中医药大学附属曙光医院等机构，已经开展了中医处方数字化先导应用，实现病案建立、辅助决策、处方优化等功能。技术运用为重点，推广标准化的中医药技术和方法，打通从处方规范到临床应用的通道。中医系统数字化产业上中下游环环相扣中医系统数字化产业上中下游环环相扣，赛道覆盖面迸发式发展赛道覆盖面迸发式发展系统数字化产业链连接着上游医疗数据和技术提供方，中游数字化服务提供商和平台，下游医疗机构、医务人员、患者和中医药企业，通过数字化技术实现中医诊疗服务和中药流通的信息化、智能化和规范化，改善中医诊疗服务水平，提高中医药产业效率。图表 25 系统数字化产业链拆解第 33 页 共 55 页数据来源：蛋壳研究院制上游上游主要有两类参与者，一是医疗数据提供方，包括医疗机构、诊所、检验中心等产生医疗信息的场所，负责提供基础的诊疗数据和病历资料。二是科技企业，提供数字化技术支持，如物联网、大数据、人工智能、云计算等技术在中医系统的应用和研发。中游中游也由两类参与者构成。一是中医系统数字化服务提供商，包括医疗信息系统开发商和维护商，提供中医挂号、处方、诊疗等信息化系统解决方案。为系统数字化市场的参与者提供技术支持，包括新技术、新算法和新模块的研究与开发。二是中医数字化服务平台，利用互联网基因开展中医服务，如保健养生 O2O 平台、中医机构的远程诊疗平台等，同时还囊括部分正在推行数字线上化的传统中医馆。继承中医上门诊疗“衣钵”，O2O 模式异军突起。中医行业可以通过互联网手段与线下实体店进行结合，实现在线服务与线下体验的融合。该领域的参与玩家基于中医的特征，无论是推拿等保健领域，还是上门问诊等医疗领域，其中所包含的服务属性都更强。目前 O2O 的商业模式意味着每提供一次上门服务就能收取相应的服务费用，可根据频率有规律性地监测收入。且前期投入成本较低，只需要搭建平台的研发费用以及基础的运营维护，比较容易做到风险把控。由于此领域的进入的壁垒低，不需要强技术和强资金支撑，该板块的新进入者切换赛道的成本低，生存压力小，导致此领域暂无领军企业。民营中医馆以深耕一个地区居多，跨地区扩张能力稀缺。在头部的民营中医连锁中，固生堂在广东、浙江、江苏、北京、上海等多地进行了较为均衡的布局，圣爱中医院则扎根西南地区，布局了云南、重庆、四川等地。其余中医馆则具有较强的地区性，如同仁堂主要布局北京，和顺堂主要布局广东省。因地区性中医馆发展空间有限，传统中医诊疗模式已然面临瓶颈期，而跨地区扩张能力可以保证增长空间，部分传统中医馆开始探索外延扩张。目前新进入者难以快速建立和维护大规模的中医医疗体系，而头部和颈部企业利用自身的品牌和运营优势参与跨地区裂变是很好的抢占市场异地的机会。下游包括医疗机构下游包括医疗机构、医生医务人员医生医务人员、患者和中医药经营企业患者和中医药经营企业。医生和医务人员直接采用数字化技术进行诊疗和处方等工作流程。患者则可以通过中医系统数字化产业链提供的服务平台进行挂号、就诊、用药等操作。此外，中医药企业，包括中医药批发商、零售商等，也利用数字化技术提供更优质的中医药销售服务。中医的系统数字化领域竞争激烈，存在一定的马太效应中医的系统数字化领域竞争激烈，存在一定的马太效应随着互联网技术的不断进步，市面上已经出现了众多在线问诊服务平台，这些平台为医生和患者之间搭建起了沟通的桥梁。患者可以通过 PC 电脑或移动设备，无需亲自到医院就能进行预约挂号、在线问诊等服务。这不仅有效地解决了传统医疗服务中存在的“三长一短”痛点，而且还为患者节省了线下复诊所需的时间和费用。对于慢性病和常见病第 34 页 共 55 页的患者，他们可以直接与医生进行远程复诊，医生在平台上开具处方，并由符合资质的第三方机构直接配送药物到患者手中。这种模式不仅提供了便捷的医疗服务，还提高了医疗资源的利用效率。也有企业已研发出中医 AI 类产品，从系统上辅助医者准确输出中医药配方和治疗方案。如大经中医的临床智能辅助诊疗系统就集成了400多位名老中医的800多个病种的诊疗经验，可以辅助医生完成“四诊信息采集-问诊-辨证-开方-审方”的全流程工作，大幅提升中医诊疗水平。大经中医智能脉诊仪、智能舌面诊仪与辅助诊疗系统共同构成一体化诊疗系统，实现了“望闻问切、四诊合参、辨证论治”的数智化。此外，基于海量的高质量知识图谱数据，大经中医研发的“岐黄问道大模型”支持通过自然语言交流，为医生提供精准的中医诊断和治疗建议，为 C 端用户提供量身定制的中医养生方案。图表 26 大经中医的核心产品逻辑数据来源：大经中医中医数字化行业中的线上诊疗赛道主要有三类参与者：其一，完全专注线上中医诊疗的公司，如小鹿中医（已被阿里健康收购）、甘草医生、药匣子等。其二，线上线下相结合的 OMO 模式的公司，如固生堂、上医仁家等。其三，公立中医院的互联网医院，尽管公立中医院医师量充裕，但由于其拓展线上业务的动力有限，公立医院的线上营收与前两者还存在明显差距。因线上中医地区性较弱，预计未来中医数字化的线上诊疗服务赛第 35 页 共 55 页道存在一定马太效应，此细分赛道的集中度将持续提升。中医产业已然迎来变革期，远程协同已进入成熟阶段中医产业已然迎来变革期，远程协同已进入成熟阶段远程医疗是通过使用远程通信技术、全息影像技术、新电子技术和计算机多媒体技术发挥大型医学中心医疗技术和设备优势对医疗卫生条件较差的及特殊环境提供远距离医学信息和服务。远程医疗服务管理规范（试行）中指出，远程医疗主要包括两种形式：一种形式是邀请方医疗机构直接向受邀方医疗机构发出邀请，双方通过协议明确责任和权力；另一种形式是邀请方医疗机构或第三方机构搭建远程医疗平台，受邀方以机构身份在该平台注册，邀请方通过平台发布需求，由平台匹配受邀方或其他医疗机构对需求做出应答，邀请方、平台建设运营方、受邀方通过协议明确责任权利。目前中医数字化的中游参与者主要采取模式二，由各地中医医院、诊所或资深医师注册入驻平台，对接和提供远程医疗和问诊服务，拓宽中医医生的医疗服务范围，还可帮助企业减少全职线上医师的固定成本支出。图表 27 中医远程医疗的模式数据来源：头豹研究院，蛋壳研究院制第一方是搭建远程医疗平台的平台运营方，此类平台通过互联网和信息技术建立起连接患者与中医医生的沟通桥梁。平台运营方对外招募中医医院、诊所、医生入驻平台提供服务，对内面向广大患者用户开放线上注册、预约就诊等服务，作为中间平台，既要负责保证平台运营的安全性和稳定性，也要建立诊疗质量监管机制，确保中医远程医疗的效果。第二方是入驻平台的中医医疗服务提供方，包括中医医院、诊所和医生，他们通过平台与患者进行远程视频问诊，根据问诊情况进行远程诊断并给出治疗方案等，从而收取患者的远程诊疗费用。第三方是接受中医远程医疗服务的患者用户，通过平台进行线上挂号，并与平台匹配的中医医生进行远程视频问诊。问诊后患者可以取得医生的诊断结果和治疗方案，患者需要支付平台技术服务费以及医生的诊疗费用。名医在线看诊已有萎缩迹象，中医智库可蚕食部分资深医师的职能名医在线看诊已有萎缩迹象，中医智库可蚕食部分资深医师的职能根据互联网 中医医疗数据报告，2021 年线上医师中具有高级职称的医师占比为 28.0%，较前两年的 37.0%与 36.0%有明显下降。平台倾向于先邀请自身医生到平台上看诊，达第 36 页 共 55 页成初步合作关系，可以将资深医师带来的患者流量导流至线上，减少营销成本。而资深中医医师的占比显著下降一定程度反映了引入已达到峰值，名医在线看诊频率开始有萎缩迹象。图表 28 中医数字化中游参与者职能数据来源：蛋壳研究院制应数字化发展和行业现状使然诞生的中医智库不仅可以和中医传统知识体系相结合，保持中医的独特性，并逐步替代部分线上医师职能。首先允许“中医 AI”对大量的中医典籍和历史数据进行采集、存储、分析和处理，为中医研究和应用提供强大底层支持，同时提供了灵活的计算和强大的存储资源，支持中医数字化平台的平稳运行。通过深度学习技术，可以对中医数据进行智能分析和预测，达到自动诊断辅助、方剂推荐、药方审核等效果。鉴于国家对 AI 技术的审慎态度，使该赛道参与者较为保守，暂未大面积铺开人工智能诊断和开方功能，目前较多的运用于辅助决断，决定权还是紧握在中医医师。拓宽业务链条长度，扩充平台价值拓宽业务链条长度，扩充平台价值从横向层面上看，目前线上问诊平台已有多点发散的发展趋势，从一线城市为中心点辐射周边铺开业务盘，用科技直接连接患者用以撬动医疗资源长期的地域挤压劣势。从纵向层面上看，部分线上问诊平台延展或垂直业务线，用于补充线上问诊业务的单一造成的疲软现状，着重研发专科问诊，例如泰坤堂针对性解决女性的妇科问题，鹤年堂专注于当代养身之学。线上问诊撬动分配不均的医疗资源劣势，线上线下资源整合是主要竞争壁垒线上问诊撬动分配不均的医疗资源劣势，线上线下资源整合是主要竞争壁垒得益于数字化打破了地域限制，部分患者逐步转移诊疗“阵地”，线上问诊平台可逐步第 37 页 共 55 页消化掉传统中医面诊所剩余的市场额度。其中的衍生路径一，患者可通过线上复诊，然后再根据线上诊断结果到线下合作或自营的医疗健康服务机构进行治疗，项目包括但不限于针灸、拔罐等；衍生路径二，患者线上诊断环节完成后，由平台合作的药企接力需求，打通根据处方配药、买药、煎药、配送一体化的服务链条。线上与线下之间的资源整合程度和进度是该领域的主要壁垒，若无坚实而稳定的线下网络，线上诊疗也难以进入大众视野，也导致市场进入者将难以与传统中医市场中的现有市场参与者竞争。搭建平台实现中医医师互联，共享与传播中医药数据，超车加速数字化转型搭建平台实现中医医师互联，共享与传播中医药数据，超车加速数字化转型中医药在近些年来正逐步走上复兴之路，数字化也取得了较为可观的成绩，但不可否认，中医药领域还存在着社会认知认可度不高、部分中医技术正在或濒临失传、部分领域标准化程度不足、现代化模式尚未建立等问题，中医药数字化领域也存在着顶层规划设计缺乏、数字化设备供给不足、跨界型人才严重短缺等问题。在全国范围内，各地中医医院和医疗机构之间一直存在着强烈的信息交流需求，且医生重点关注的学术研究活动受限于线下空间。通过建立数字化社区平台，中医药科研人员得以实时分享数据、知识和研究结果，促进协同合作和交流。这种数据共享和协同合作的模式可以跨越地域和机构的限制，集中利用全球范围内的中医药科研资源，推动中医药科研创新的跨领域合作。同时，数字化技术还可以为中医药科研人员提供更为便捷和高效的合作平台，促进多学科、多领域的交叉融合，推动中医药研究的创新和发展。此外，社区平台可集成专家咨询服务、在线会议、学术交流等功能，为交流学术观点、解决问题和分享经验提供空间。通过这种方式，不仅能够突破传统的地理和时间限制，还能加强中医药知识的传播和合作研究。3.3.33.3.3 器械设备数字化：器械设备数字化：给予中医治疗更宽广的可能性，尚未看到天花板给予中医治疗更宽广的可能性，尚未看到天花板医疗机器人指用于医疗场景中辅助医护工作，提高医疗、保健服务的机器人，它们基于医学与数据，融合多学科与人工智能为一体，具有深度学习能力。依据不同适用场景与提供的服务，医疗机器人会配备种类不一的部件，所以在外观、大小、形态、结构、性格各有不同。依据药监局对医疗器械的界定，分为手术机器人、康复机器人与医疗服务机器人。目前国内手术机器人与康复机器人产品自动化程度处于机器人辅助阶段，少数可实现单独任务自动化，部分医疗服务机器人已可实现整体任务自动化。图表 29 医疗机器人分类及自动化程度第 38 页 共 55 页数据来源：蛋壳研究院制对于中药治疗、针灸/艾灸治疗、拔罐治疗、手法治疗等手段的数字化，主要方法是将这些治疗手段通过智能化设备或机器人来实现。目前市面上已经开始将煎药机器人和针灸、拔罐机器人作为中医治疗数字化的一种应用形式，正逐渐成为中医治疗的重要工具和突破口。因中医和西医的治疗理念有较大的出入，根据功能和使用场景的分析划分，本次研究的范畴仅限于康复和医疗服务机器人，分别对应的中医诊疗的针灸/拔罐机器人和煎药机器人。煎药机器人智能服务覆盖煎药全流程，大幅解放人力煎药机器人智能服务覆盖煎药全流程，大幅解放人力中药作为治疗环节最常见的途径，其主要原理以祛邪扶正、调理脏腑功能、纠正阴阳升降为主。传统煎制是在煎药室收到处方后，根据处方信息以手抓戥称的方式进行人工调剂，调剂完成用优质纱布袋装好，之后搬送至专门的浸泡间进行计时浸泡，翻转药物数次，以便完全浸透。正式开始煎药后，将泡好的中药饮片抬放进煎药机，设定好工序和时间，到时间可以自动分包封装，但还需人工将信息条码贴在每一袋药上。整个流程需要大量的人工操作，从人工调剂、加水、煎煮等环节容易出现偏差难以保障疗效。中药治疗的数字化则是针对低效率且高容错的煎药环节做精准化打造，其中煎药机器人的研发涉及机器人技术、自动化控制技术、计算机视觉技术、传感器技术和人工智能技术等多个领域。据目前的研究资料显示，煎药机器人在设计和制造过程中集成了多种先进的机器人及自动化技术，实现了对中药材的全自动化煎煮、包装和分装。图表 30 煎药机器人技术盘点第 39 页 共 55 页数据来源：蛋壳研究院制在机械结构设计方面在机械结构设计方面，采用多自由度机械手和灵活稳定的机械臂，使其具备完成各种煎药操作所需的运动范围和灵活性。同时，精密的机械设计也确保了机器人在煎药过程中能够精确稳定地抓取和处理中药材。自动化控制系统方面自动化控制系统方面，煎药机器人搭载了先进的控制器和嵌入式系统，可以按照预先设定的步骤和参数对整个煎药过程进行精确控制。控制系统根据中药配方要求，逐步控制各项操作，如中药材的加热时序、温度曲线、搅拌频率等参数，确保药材得到规范煎煮。感知功能方面感知功能方面，煎药机器人使用了精密传感器，如温度传感器、湿度传感器、质量传感器等，可以实时监测药材及环境参数，为控制系统提供数据支撑。同时，机器人还配备了计算机视觉系统，通过图像识别和处理实现对中药材的识别和定位。智能优化方面智能优化方面，煎药机器人使用了机器学习和人工智能算法，可以通过对历史数据的学习，不断优化煎药各环节的操作策略，使煎药更加准确高效。这些技术的综合应用使得煎药机器人能够实现对中药煎煮过程的自动化、智能化控制，从而提高药品质量、降低人工成本、提高生产效率、全流程信息可追溯，保障煎药质量和用药安全性。针灸针灸/拔罐机器人国内市场较为空白，正处于研发风口拔罐机器人国内市场较为空白，正处于研发风口中医的其他治疗方式中，针灸是一种运用针刺刺激穴位、达到治疗、调整人体生理机能的特殊治疗方法。从医疗角度说，针灸是针法和灸法的总称。针法是指在中医理论的指导下把针具（通常指毫针）按照一定的角度刺入患者体内，运用捻转与提插等针刺手法来对人体特定部位进行刺激从而达到治疗疾病的目的。刺入点称为人体腧穴，简称穴位。灸法是以预制的灸炷或灸草在体表一定的穴位上烧灼、熏熨，利用热的刺激来预防和治疗疾病。通常以艾草最为常用，故而称为艾灸，另有隔药灸、柳条灸、灯芯灸、桑枝灸等方法。针灸在长期医疗实践中，形成由十四经脉、奇经八脉、十五别络、十二经别、第 40 页 共 55 页十二经筋、十二皮部和孙络、浮络等组成的经络理论，以及 361 个腧穴以及经外奇穴等，发现了人体特定部位之间特定联系的规律，创造了经络学说，并由此产生了一套治疗疾病的方法体系。针灸治疗需要操作者精细地插针、施加一定的刺激力度，一些医师甚至因为操作技术不当而误诊误治，这都在一定程度上影响了针灸的治疗效果。康复类拔罐治疗涉及的技术操作相对简单，精细度要求不及针灸，在技术手法上只需考虑罐的大小、吸力和位置等因素。图表 31 针灸机器人的基础构成数据来源：蛋壳研究院制首先，针灸机器人通过内置的传感器、电机、控制器等设备来实现对针灸操作的自动化控制。通过对针灸操作的高度模拟和精细控制，针灸机器人可以辅助医师实现对定位困难、操作难度大的穴位进行有力的刺激力度调整。并且通过精确地调整频率、深度、力道，从而达到更好的治疗效果的目的。其次，针灸机器人具备与人体交互的功能。通过传感器和人脸识别技术，机器人能够检测患者的生理和心理状况，并做出相应的反应。如果患者感到疼痛或不适，机器人可以立即停止针灸操作，并通过语音提示或轻拍等方式进行安抚。这种人机互动的特性，不仅使患者感到更加舒适和安心，也提高了医疗过程的安全性。最后，针灸机器人还能实现数据双向传输和信息互通，通过传感器和计算机系统，机器人能够实时记录患者的治疗过程和治疗效果。这些数据可以为医生提供有价值的依据，用于评估疗效和调整治疗方案。同时，治疗数据的积累和分析也有助于更深入地研究针灸治疗的机制和效果，推动针灸学科的发展。针灸机器人作为一种多功能的康复治疗设备，实现了针灸治疗的自动化和标准化，也提供了与人体良好的交互功能和丰富的治疗模式。同时，机器人可以记录丰富的治疗数据，第 41 页 共 55 页为临床研究提供了重要工具和资源。但针灸治疗中精确定位穴位和掌握针刺深度是较大难点。人工针灸中，医师可通过捻转、推拿银针进行针刺手法调整，而这对现有针灸机器人来说过于复杂精细，难以实现人工操作的敏感度。总体来看，针灸治疗需要极为精确地操作，对机械臂的定位精度和力度控制提出了更高要求。这使得针灸机器人的研发和应用仍面临挑战。未来需要在核心技术上持续创新，以实现针灸机器人的准确、安全、有效应用。器械设备数字化把中医治疗的特点和个性转化为计算机操作的流程，并通过优化和调整程序以适应刺激效果，不仅可以有效缩短治疗的疗程，更可以让患者在体验中感受到更加温和、无刺激的治疗过程。因考量到针灸和拔罐是中医治疗的传统方法，涉及人体的复杂生理和微妙的技术操作，尽管机器人技术在医疗领域已经有了广泛的应用，但在针灸等领域的应用相对有限，目前我国市场还处于研发爆发期，暂无相关获批产品。器械设备数字化的器械设备数字化的非非标准标准化特征显著，市场集中度偏低化特征显著，市场集中度偏低在器械设备数字化领域中，主要的供应商分为软件和硬件。软件部分可以进一步细分为工具软件和数据软件。硬件方面，除了包括服务器，还涉及一系列配件，主要服务于中医诊断和治疗设备的制造。此外，还存在技术服务供应商，他们为中医数字化市场的参与者提供技术支持，包括新技术、新算法和新模块的研究与开发。当前，器械设备数字化的市场集中度相对较低，这主要归因于所提供的产品具有高度的定制性。这种定制化导致供应商难以采用经销模式进行大规模销售。在硬件部分，基础原材料如摄像头、主机和线缆等是市场上供应充足的商品，因此市场竞争激烈，价格也相对透明，不易出现大幅度的价格波动。对于软件方面，数字化的综合解决方案和技术服务主要是基于项目制而非标准化产品，其中技术人力成为主要的成本因素。此外，由于各项目需要根据客户的招标文件来确定规格和要求，所使用的原材料种类和数量都存在差异，这也意味着单一原材料的价格波动对整体企业的影响相对有限。针灸机器人研发面临诸多难题，尚未步入量产进程针灸机器人研发面临诸多难题，尚未步入量产进程据国家知识产权局统计数据，从 2017 年开始，针灸机器人研发的已有破竹之势。但截至目前仅 29 项相关专利，可见其难度和小众度。图表 32 针灸机器人的专利申请清单第 42 页 共 55 页数据来源：国家知识产权局，蛋壳研究院制精创高维度在与华西医疗机器人研究院合作下，基于对中医知识与真实数据的深入挖掘，已研发了一款针灸机器人平台。该平台可利用高精度三维重建的 OptiTcack 动作捕捉系统和穴位定位算法模型对数百个穴位进行精准定位，并通过运动控制系统模拟传统针灸手法，进行自动化的高速行针。目前开发的针灸机器人已经基本具备了自动定位穴位、智能配伍穴位、扎针、模拟医师手法等功能。但针灸机器人的研发还集中面临精确定位、精细力控、系统集成等多方面难题。首先首先，穴位识别难度大穴位识别难度大。自动识别穴位位置是首要难题，由于穴位位置存在个体差异，要实现自动个体化定位非常困难，需要图像识别和传感技术的强力支持。其次其次，针刺力控制难度大针刺力控制难度大。针刺力控制直接影响治疗效果，要实现对不同穴位、不同体质的精细力控制极其复杂。再者再者，针刺角度控制复杂针刺角度控制复杂。不同穴位需要不同的针刺角度，且操作空间受限，要实现多轴控制针刺角度难度大。此外此外，系统集成设计难度大系统集成设计难度大。针灸机器人还需要结合机械、控制、传感、路径规划、人机交互等多学科知识，进行系统设计和集成，难度较大。最后最后，临床应用转换难度大临床应用转换难度大。并且从研究到临床应用存在漫长的验证和试验过程，临床转换也非常艰巨。高精度高可靠性的针灸机器人制造成本极高制造成本极高，应用推广存在难度。总体来说，针灸机器人研发需要解决定位精确性、力控精细化、系统复杂性集成等技术挑战。还需要持续的创新与突破，以实现从理论到应用的转化。这需要医、工学科进行深度合作，以实现中医针灸的现代化。资本市场关注度愈发激进，加强器械设备领域数字化资金供给资本市场关注度愈发激进，加强器械设备领域数字化资金供给打通手段、系统、器械设备数字化三大模块是此前市场最稀缺的能力，因中医诊断技术和设备发展已趋于稳定，基于技术突破和市场趋势，中医治疗类、手术类机器人或将成第 43 页 共 55 页为追逐的新方向。中国医疗机器人行业仍处于初期发展阶段，多数企业还处在技术和产品研发阶段，因此融资规模较小，主要集中在 A/B 轮。且医疗机器人门槛较高，需要大量前期投入进行核心技术和产品研发，A/B 轮融资多数用于完善技术产品化。当前中国医疗机器人产业生态还不完善，直接面向医院和客户的应用较少，市场验证和商业化仍需时间，所以后续融资相对缓慢。截至最新统计，中国医疗机器人的投资热度已达小高潮。随着政策进一步落实，预计将迎来新的投资浪潮。具体来看，随着创新医疗器械审批“绿色通道”、医疗机器人纳入医保支付等政策落地，中国医疗机器人行业将迎来新的发展契机。图表 33 中国医疗机器人投融资轮次分布数据来源：动脉橙，蛋壳研究院制由于研发周期长、资金需求大、回报时间长，中医治疗机器人产业发展需要资本市场的持续支持。虽然未来中医机器人具有巨大成长潜力，但商业化仍需时间推进，资本持续注入，在一定程度上可以助促进中医机器人产业择优发展。中医治疗机器人有望打破进口垄断局面，提早进入国产化中医治疗机器人有望打破进口垄断局面，提早进入国产化医疗板块的机器人在国外属于高度市场化行业，整体竞争比较激烈，技术更迭周期短的行业特性决定了拥有核心技术以及突破性独创理念的公司将快速抢占市场份额。相对而言，我国医疗机器人行业起步较晚，是在全球医疗机器人技术日趋成熟、临床需求逐渐明确、商业化模式逐步完善之后才开始浮现。整体渗透率也较低，这主要是由于医疗机器人的研发周期较长，上游原材料的中高端产品基本上被欧美和日本企业所垄断，从而导致供应不足；另外，医疗及其确认成本高，第 44 页 共 55 页耗材和维护费昂贵，目前只有少部分医院具备购买能力。“低渗透 广阔市场空间”的配置同时也给予了国内厂商实现弯道超车的空间，再加上近年来政府鼓励医疗器械“国产替代化”和“自主创新化”，这将为国内机器人厂商带来新的发展契机。图表 34 中国治疗机器人重点技术盘点数据来源：IT 桔子，蛋壳研究院制先发优势已奠定核心竞争力先发优势已奠定核心竞争力，头部可参与制定行业标准头部可参与制定行业标准，尾部企业的突破口应聚焦于新尾部企业的突破口应聚焦于新兴技术领域抑或者在技术兴技术领域抑或者在技术“冷门冷门”地区发力形成地域影响力地区发力形成地域影响力在中国医疗机器人行业中，粤港澳大湾区（尤其深圳）、环渤海地区（如北京、济南、青岛）、长三角地区以及东北地区（例如沈阳和哈尔滨）这四大区域因其先发优势在全国范围内占据了显著的地位，共同占据了全国 42.3%的医疗机器人企业份额。其中，深圳作为一支领军力量，与长三角地区的高度集聚突显了产业竞争的激烈程度。此外，重要研发机构和高校也多分布在这些地区，为医疗机器人产业发展提供了强大的技术支持和人才储备。从产业链角度来看从产业链角度来看，医疗机器人产业上游主要包括机器人技术以及研究和生产两大模块。如今，机器学习、机器人视觉以及人机交互等技术领域已取得较大突破。然而，汇聚于机器人算法和 SLAM 等核心软件开发方面的力量仍显不足，需要更多企业和研究机构投入其中，进一步推动产业拓展和软件创新。在研发及生产方面在研发及生产方面，当前涉及的关键领域包括控制系统、传感器与中间件和零部件等。但不可忽视的是，伺服电机和驱动器的研发与生产方面尚存明显短板，此类产品的自主研发和生产对医疗机器人行业至关重要。因此，有必要加大这些关键领域的投入和研发力度，以提升整个医疗机器人产业链的竞争力和完整性。因中医本就博大精深，迄今为止并未有规范的行业标准。在中国医疗机器人行业发展过程中，具有先发优势的四大区域和相关技术领域已奠定了核心竞争力，头部企业可参与制定行业标准，厘清目前的中医科技价值，打出品牌路线。然而，为确保持续优势和突第 45 页 共 55 页破瓶颈，应进一步深化产业协同发展，开辟新的高校或研究院所集聚地，分散技术产能；同时加强在机器人核心软件开发、关键零部件研发与生产等方面的投入和创新，才可以进一步推动医疗机器人产业繁荣发展。3.3.43.3.4 三大领域差别显著，器械设备数字化未来市场空间更大三大领域差别显著，器械设备数字化未来市场空间更大本次研究中，考虑到中医数字化的独特性，基于成熟度和吸引力两大视角，建立了三大领域的综合发展能力模型。成熟度主要包括投融资热度、市场规模和政策扶持三个指标，吸引力用进入壁垒、数字化基础、规模化能力三个指标表示。通过各个不同指标评估，对各个子领域进行成熟度和吸引力分析。图表 35 中医数字化三大领域综合发展能力评估指标数据来源：蛋壳研究院制系统数字化近几年在行业内更成熟度最高，未来这一现象有所延续近几年资本对互联网模式下的医疗平台倍加青睐，使得系统数字化和手段数字化投资资金丰富，在整个中医药行业内具规模优势。线上中医医疗健康服务领域已拥有较为完备的生态建设，以“线上医疗服务 线下/线下诊断”的两种商业模式进行。线上诊断和互联网医院模式较为相似，除去移动医疗（预约挂号、问诊等）还涉及远程医疗（跨地区、跨医院远程医疗协作协同）；而线下诊断主要依靠实体辅诊设备和线下中医医师相结合的方式开展，该模式的参与企业规模较小，比较难建立完整行业生态，所以行业发展趋势更侧重于提供在线诊断服务。对于中医医疗而言，诊断具有重要意义。从基本信息收集到患者主诉、既往史、个人史、家族史的询问以及结合面诊做的鉴别结果，医生能够凭借以上信息给出基本诊断，后续的治疗及疾病管理也会根据诊断随之进行。而中医系统数字化，也正是中医数字化平台长期以来最容易满足患者需求的部分，相比线下繁琐而费时的面诊流程，线上引导可以给患者更好的体验。手段数字化则对企业的资源整合要求更高，相较于系统数字化，此赛道不仅对中医文献第 46 页 共 55 页和临床数据的采取和存储有高要求，还需兼备数据分析与挖掘能力。且辅诊系统和辅诊设备均需要处理大量病案，深度学习后，在诊断决策和治疗方案上给出较为精准的结果，达到高效辅助中医医师诊断的效果，也为后续治疗做好数字化支撑。目前，器械设备数字化领域涉足的企业较少，此领域需要大量硬件、软件和科研人员的支持，初期投资高，研发周期长，沉没成本大。虽然人工智能在许多医疗领域显示出潜力，但对于传统的中医治疗方法，如针灸和拔罐，仍需要结合医生的经验和直觉。中医器械设备数字化在未来具有巨大的潜力和吸引力器械设备的数字化不仅可以满足市场对中医之道的需求增长，还有助于提高诊治效率、降低医疗风险、扩大中医推广、激发产业创新以及提升中医学研究水平。首先，中医器械设备数字化可以提高诊断和治疗效率，特别是对于需要精确操作的治疗方式。机器人可以根据患者的具体情况自动调整针灸点和拔罐力度，从而提高诊治效果和患者的治疗体验。进一步地，中医器械设备的数字化可以降低医疗风险，提高治疗安全性。通过实时监测和数据分析，机器人和相关治疗设备可以对治疗过程进行实时调整，从而减少意外伤害等医疗风险。同时，这种技术创新将有助于扩大中医在全球范围的传播和推广，让更多人了解和认识到中医的独特魅力。此外，器械设备数字化将带动相关产业链的发展，如新型材料、机器人技术、传感技术等，这将产生更多的技术创新和市场机遇，进一步推动数字化的经济增长点。第一，数字化中医器械对新型材料的需求将促进研发和应用。比如，适合频繁消毒的抗菌材料、模拟人体皮肤的柔软材料、高敏感的压力传感材料等，都将受到关注和开发，这些新材料的出现也将使中医器械功能更丰富。第二，中医器械数字化对精密机器人技术提出新的要求。各种精细化的组装、传动、控制技术将会被广泛应用，来实现对治疗力度、角度等参数的精确控制，这将推动机器人技术向更精密、智能、微小的方向发展。第三，中医器械数字化需要大量采集和分析治疗数据，因此对各种传感技术需求旺盛。压力、温度、图像等传感器的性能将得到提升，并开发出新型稳定可靠的传感解决方案。最后，数字化技术在中医器械设备中的应用也将提升中医学研究水平。治疗过程和效果的数据可为相关研究提供有力支持，这将对整个中医学科产生积极影响，使其更好地服务于临床和患者。中医器械设备数字化结合了中医独特的疗法与现代数字技术，在未来更值得相关产业和资本持续投入与支持。3.43.4 利用下沉路线分压主流中医医疗，一线城市仍是主战场利用下沉路线分压主流中医医疗，一线城市仍是主战场目前中医数字化市场已形成较为稳定的两类发展方向：不断扩展线上服务的广度，通过第 47 页 共 55 页打通在线预约、在线诊断、数字诊断、远程医疗、开具处方等场景，实现全面覆盖。累计各个场景的服务数据，打造通用平台，触及并覆盖更多的患者；深耕诊断设备这一重点学科，不断提升该细分方向专业维度的注意力，从而提升数字化诊断的精准度。部分市场参与者还在尝试克服中医治疗对医生经验的依赖，致力于开发治疗设备，以突破传统中医在技术壁垒方面的限制，实现器械设备数字化。中医医疗服务行业参与者众多且分散，竞争格局未定中医医疗服务行业参与者众多且分散，竞争格局未定从中医医疗服务行业的竞争格局看，参与者众多，规模不等，分布高度分散。根据弗若斯特沙利文披露的数据显示，按 2020 年年收入计算，民营中医医疗服务行业的前十企业集中度小于 15.0%，头部企业市场份额 5.0%不到，市场上的知名玩家也主要为区域性的龙头，很少有实现全国范围扩张。图表 36 中医医疗服务玩家营收及市场份额数据来源：固生堂招股书，蛋壳研究院制中医数字化产业集成地区已稳固，一线城市仍然为主战场中医数字化产业集成地区已稳固，一线城市仍然为主战场根据动脉橙披露的关于中医数字化融资数据研究，近 5 年资本较为认可的中医数字化企业主要集中在北京（39%）、上海（18%）、广东（16%）三地，目前已逐渐形成三大产业集聚中心，其次为医疗较为发达的江、浙一带。因数字化主要依托科技技术革新，目前该行业的地区发展态势较为符合市场发展逻辑。根据 2021 年发布的互联网 中医医第 48 页 共 55 页疗数据报告显示，中医服务与中医传统文化密不可分，广大群众对中医药认知和认可度较高，例如广东省群众有较好的中医理念和文化基础，喜好药膳，更乐于接受中医治疗。这也使得该地区有中医药行业占据稳固地位，成为中医数字化发展的主战场之一。中医类医疗机构利用下沉路线分散主流中医医疗系统压力中医类医疗机构利用下沉路线分散主流中医医疗系统压力目前偏远地区本身医疗资源相对薄弱，供需矛盾仍然突出，同时基层医疗面临信息化差、服务难、检查难、用药难等问题。强基层，推进优质医疗资源下沉是当前中医医疗体系建设必然的选择。医疗服务机构包括不同等级的医疗机构和医疗卫生行政管理机构，覆盖范围广泛，包括各类中医医院和区域中医诊所。从机构数量的角度来看，每年机构数量呈逐渐增加的趋势。根据 2022 年卫生健康事业发展统计公报的数据显示，2022 年中医基层医疗机构（中医门诊和中医诊所）总计为 63,627 个。与 2021 年相比，中医类基层医疗机构增加了 2,656 个。得益于地方政策的细化落地，中医基层医疗机构的诊疗人次近几年有显著提升，从而分散中医医疗系统的压力。小结小结手段数字化是中医数字化的核心领域，具有巨大的发展潜力。随着移动医疗、远程医疗、大数据和人工智能等技术的兴起，该领域受到越来越多的关注。市场规模逐渐扩大，但商业模式仍在探索中，需要积累更多的经验和成功案例。在政策层面，相关监管机制仍需进一步健全，以解决数据安全等问题。从总体上看，中医手段数字化正处在快速增长阶段，机遇与挑战并存。系统数字化属于基础领域，市场规模较大，已经进入成熟期。中医院信息系统的建设取得长足进展，数字化水平较高，政策支持力度也较大。然而，作为基础设施，增长空间有限，融资热度一般。该领域的竞争壁垒中等，需要获得医疗资质。整体而言，中医系统数字化市场基础良好。器械设备数字化属于新兴领域，基于人工智能和大数据技术，目前产业化程度尚不高。但该领域具有巨大的发展空间，吸引了大量风险投资。随着核心技术的进步，中医智能设备具有广阔的应用前景。然而，该领域面临诸多挑战，如政策监管机制尚不完善，市场化进程需要一定时间才能实现。整体来看，中医器械设备数字化正处在产业化的起步阶段，需要技术积累和政策支持。总之，中医数字化势头正猛，中医服务有望通过数字化做到覆盖更广、诊断更准、治疗更优。期待数字化让中医变得“随叫随到”，让路远人困的夙愿不再遥不可及。第 49 页 共 55 页第 50 页 共 55 页第四章第四章 企业案例企业案例4.14.1 鹰眼智慧中医鹰眼智慧中医医能体解决方案赋能基层医疗医能体解决方案赋能基层医疗北京鹰之眼智能健康科技有限公司（简称“鹰眼智慧中医”）是一家致力于人工智能医学影像技术创新服务的科技企业，整合红外热成像技术与中医理论，打造中医数字化检诊疗体系。在健康中国 2030 战略规划的大背景下，为解决中国基层医疗机构因资源紧张和专业人才短缺的核心问题，鹰眼智慧中医的“医能体”解决方案应运而生，旨在提升基层医疗机构的中医药服务能力。医能体方案提出了包含“检诊疗评管”五位一体的新型基层模式，服务政府监管部门、县（区）乡（镇）村（社区）三级基层公立医疗机构以及医师和辖区人民群众。目前医能体解决方案已在若干县域医疗机构中取得显著成效，通过“检诊疗评管”一体化服务以及远程会诊和知名专家在线支持的模式，基层中医科的医疗服务能力及运营管理水平已得到显著提升，实现了病患本地就近就医，改进了基层医疗服务的整体布局和资源配置，缩小了城乡医疗服务差距。同时促进了当地中医药产业的发展，提高了中医药服务的覆盖面和接受度。图表 37 医能体解决方案第 51 页 共 55 页图片来源：鹰眼智慧中医此外，鹰眼智慧中医医能体解决方案还注重健康数据的管理和分析，通过建立中医健康档案，采集人体数据，实现个性化健康状态管理和指导。这不仅有助于未病态和欲病态的早期干预，也为已病态的内调外治提供了科学依据。围绕中医互联网医院、共享药房等能力底座，将进一步扩展医能体解决方案的远程医疗服务能力和区域医疗互助能力，打破基层医疗机构的服务瓶颈。多年技术沉积，鹰眼智慧中医的网格化部署解决方案不断得到业界认可，其协助地方政府在全域范围内定制建设“中医健康生活厅”，打造具有标准化程度高、服务专业性强、人民健康需要的智慧中医全民健康一张网的创新服务新体系。通过政府采购的方式，推动优质中医建设资源下沉，节约财政支出，实现智慧中医服务的广泛覆盖。无论医能体还是网格化，鹰眼智慧中医都成功地将数字化与中医药服务结合，为提高基层医疗服务标准、降低医疗成本以及促进中医药产业发展作出了示范。随着鹰眼智慧中医继续深耕医疗科技领域，这一方案将成为推动中国中医药现代化和医疗服务均衡分布的重要力量。第 52 页 共 55 页4.24.2 大经中医大经中医以数智创新引领产业发展，打造中医药服务新生态以数智创新引领产业发展，打造中医药服务新生态南京大经中医药信息技术有限公司（简称“大经中医”）是一家利用信息技术和人工智能推动中医药创新发展的国家级高新技术企业，拥有业内最完整的数智中医“软件 硬件”产品体系。公司聚焦于中医信息化、智能化战略性新兴赛道，符合国家中医药行业发展政策导向，更与国家发展“互联网 中医药”“人工智能 中医药”的战略紧密契合，因而发展十分迅速。长期扎根中医药行业，大经中医深知基层中医服务的主要瓶颈在于优秀中医人才不足和中药品质良莠不齐。为此，集成了大经中医一系列产品的区域数智中医药云平台应运而生。区域数智中医药云平台以“好医” “好药”为抓手，兼具中医人才培养和中医药数据综合监管功能。首先，基于中医智能辅助诊疗系统，辅之以智能脉诊仪和智能舌面诊仪，医生可进行更专业的望闻问切和辨证论治，显著提高基层中医的诊疗水平。其次，平台自建的云端协同共享中药房可为基层提供统一的处方审核、药品调剂、中药代煎、配送服务，在确保中药品质的同时为基层医疗机构节省药房建设和运营成本。再次，基于远程带教系统，名老中医和基层医生可以在线完成多种知识教学和临床带教工作，大幅提升了人才培养效率。最后，平台可对区域内各项中医药业务数据进行统一的监管与统计分析，为卫生主管部门的管理与决策提供支持。图表 38 区域数智中医药云平台架构图片来源：大经中医第 53 页 共 55 页大经中医的数智中医药云平台通过公开招投标方式与各地卫健委及医疗机构达成合作，共同推进平台的建设和运营。目前，已有近 20 个地级市、区县大范围部署云平台项目，大经中医服务的客户总数已超过 400 家医院，10,000 多个门诊部、诊所和卫生室。大经中医在“学习强国”上线的中医健康状态辨识系统用户已超过 300 万人。展望未来，大经中医还将不断整合线上线下资源，构建涵盖中药材、中医诊疗设备及健康产品等的多元化业务版图，包括面向 C 端的个性化养生保健服务，不断拓展数智中医的应用场景和公司业务规模。第 54 页 共 55 页参考资料：中国卫生健康统计年鉴 20222022 年卫生健康事业发展统计公报2021 年我国卫生健康事业发展统计公报中医医院医疗设备配置标准（试行）2023 年中国中医医疗服务行业短报告：沧海遗珠2021 中医药行业研究报告中医药数字化发展现状与建议固生堂招股说明书特别鸣谢：大经中医创始人李文友先生。第 55 页 共 55 页免责申明：本报告的信息来源于已公开的资料和访谈，蛋壳研究院对信息的准确性、完整性或可靠性不作保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映蛋壳研究院于发布本报告当日的判断，过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期，蛋壳研究院可能发布与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。蛋壳研究院不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，蛋壳研究院对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。版权申明：本文档版权属于蛋壳研究院/北京蛋黄科技有限公司，未经许可擅用，蛋黄科技保留追究法律责任的权利。蛋壳研究院（VBR）：蛋壳研究院关注全球医疗健康产业与信息技术相关的新兴趋势与创新科技。蛋壳研究院是医健产业创投界的战略伙伴，为创业者、投资人及战略规划者提供有前瞻性的趋势判断，洞察隐藏的商业逻辑，集合产业专家、资深观察者，尽可能给出我们客观理性的分析与建议。研究人员：邵杨鳕 高级研究员

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1概 要2共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China3概 要4共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China5第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求6共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China7第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求8共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China9第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求10共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China11第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求12共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China13第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求14共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China15第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求16共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China17第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求18共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China19第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求20共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China21第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求22共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China23第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求24共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China25第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求26共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China27第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求28共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China29第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求30共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China31第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求32共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China33第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求34共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China35第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求36共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China37第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求38共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China39第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求40共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China41第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求42共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China43第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求44共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China45第一章 挑战 中国罕见病药物医疗保障的未满足需求46共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系4748共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系4950共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系5152共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系5354共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系5556共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系5758共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第二章 破局 如何构建“提高患者幸福感、促进产业发展、保障基金可持续”的罕见病药物医疗保障体系5960共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第三章 攻坚中国罕见病药物医疗保障模式建议6162共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第三章 攻坚中国罕见病药物医疗保障模式建议6364共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China第三章 攻坚中国罕见病药物医疗保障模式建议6566共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China67参考文献68共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China69参考文献70共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China71参考文献72共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China73参考文献74共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China75参考文献76共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China77参考文献78共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China79参考文献80共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China81参考文献82共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China83参考文献84共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China85参考文献86共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China87附 录88共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China89附 录90共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China91致 谢92共同富裕下的中国罕见病药物支付The Payment for Rare Disease Drugs to Promote Common Prosperity in China

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Accelerating success研究快报|州|202311州药械产业发展“时与势”加 快 发 展五优势产业培 育 发 展未来产业稳 步 发 展三柱产业35 州市战略性新兴产业新代信息技术智能与新能源汽物医药与健康产业轨道交通数字创意智能装备与机器新材料与精细化新能源与节能环保区块链太赫兹量科技纳科技等天然合物X物医药与健康产业物医药与健康产业四向物医药物药化学药现代中药物农业医疗器械健康服务开发动植物全基因组选择培育功能性健康品新代诊疗器械端医疗设备医学检验基因检测精准医疗智慧医疗全市药械总体发展平位居全国前列ColliersColliers|1 1新一代信息技术智能与新能源汽车生物医药与健康数字创意新能源与节能环保新材料与精细化工智能装备与机器人轨道交通05001,0001,5002,0002,500物医药与健康产业作为州市战略性新兴产业的三柱产业之，其重要地位不喻。据州市战略性新兴产业发展“四五”规划指出，2020年全市物医药与健康产业已达千亿级别，预计2025年其增加值将达到2,100亿元。全市在“四五”期间着推动医学、医药、医疗“三医融合”，提升“研发临床中试制造”全产业链协同创新平，着重向医药、医械、物农业、健康服务四向突破，意将打造物医药与健康产业新地。千亿级物医药产业领先优势显著图：州市战略性新兴产业标增加值20222025物医药与健康产业数据来源：州市战略性新兴产业发展“四五”规划 单位：亿元ColliersColliers|2 2全市总体发展平位居全国前列229位国家才10%年均增6,400家企业1,651亿元增加值千亿级产业增加值。2022年，州市物医药与健康产业增加值为1,651亿元，占GDP重5.7%。2023年上半年，全市物医药与健康产业增加值近800亿元，增速持续保持增。企业数量位居全国前列。州市现有各类物医药企业6,400多家，位居全国第三，其中上市企业达47家，居全国第四。产业引领效果显著。州市物医药产业年均增10%左右，成为东省唯连续三年（20182020年度）获国务院激励表彰的战略性新兴产业集群。多层次才汇聚。州市物医药才形成以诺尔奖获得者、“两院”院和产业领军才等为引领的多层次才梯队。物医药与健康产业数据来源：公开资料，国际整理 ColliersColliers|3 3海珠区“核两极”物医药产业空间布局物医药与健康产业埔区埔区南沙区南沙区州云国际机场番禺区天河区越秀区荔湾区云区增城区从化区花都区中新知识城医药制造国际物岛发展核南沙科学城医疗健康两极两极核物医药制造增极科技创新策源地和产业发展核医疗健康产业增极注：本图经过变形处理，不作为实际测量依据ColliersColliers|4 4州促进物医药产业质量发展的若政策措施（征求意稿）表推动国际化的企业总部和创新中向国际物岛聚集，国际物岛或将扩容。全国家物医药未来产业科技园落位国际物岛，将聚焦基因诊疗、柔性电医疗健康等向。2022年末，科技部、教育部批复10家未来产业科技园建设试点，其中州市的物医药与新型移动出未来产业科技园成功选。前，国际物岛积为1.83平公，聚集了530家企业，世界500强企业8家。南沙科学城?医疗健康产业增极“核两极”物医药产业空间布局物医药与健康产业国际物岛?科技创新策源地和产业发展核中新知识城?物医药制造增极聚焦物医药制造。前，中新知识城集结百济神州等40个头项，重点发展医学检验、细胞与再医学服务，以及规模、重资产的端物制药产业化程。构建“研究所企业医院”体化医学创新与转化基地。州南沙科学城总体发展规划（20222035年）表发挥南沙临床医学资源优势，聚焦精准医学、基因技术、数字医疗、医疗器械等领域，打造南沙科学城命健康产业集群。前，南沙区聚集物医药企业400余家，其中新技术企业10余家。ColliersColliers|5 5埔区药械产业集群优势明显物医药与健康产业图：州市药械企业数量分布占埔区番禺区云区南沙区天河区其他区从企业分布地看，埔区在药械领域上有着明显的集群规模优势，占约三成。埔区现已聚集国内外物医药与健康企业约3,000余家，撑区域产业园较的出租率。基本形成研发在物岛、中试在科学城、制造在知识城的全产业链态布局。数据来源：企查查ColliersColliers|6 6近年来，国家药监局以创新医疗器械为主攻点，先后印发创新医疗器械特别审查程序医疗器械优先审批程序，让创新产品和临床急需产品“单独排队，路快跑”。国家药品监督管理局同时表，励创新医疗器械上市，推动产业质量发展。物医药与健康产业三机遇催了本医疗器械产业领跑式发展国家药监局表：我国已成为全球医疗器械第市场，近5年年均复合增率达10.5%。端医疗器械审评“单独排队”数字化推动医疗器械实现“弯道超”医疗器械业快速发展背后是产业数字化与智能化的转型升级，随着智能等数字化产业的速发展为医疗器械带来全新的发展机遇。通过数字化转型有助于实现医疗器械企业降低医疗成本、提医疗效率以及提升医疗质量。“四五”医疗装备产业发展规划提出加快智能医疗装备发展，持医疗装备、医疗机构、电信息、互联等跨领域合作，嵌智能、业互联、云计算等新技术，推动医疗装备智能化、络化发展。中低端医疗器械基本完成国产替代在政策扶持下，医疗器械国产化替代趋势在加速。国务院办公厅印发关于促进医药产业健康发展的指导意，明确指出要严格落实中华共和国政府采购法规定，国产药品和医疗器械能够满要求的，政府采购项原则上须采购国产产品，逐步提公医疗机构国产设备配置平。前，部分中低端的医疗器械已基本完成国产替代，但端医疗器械由于技术壁垒极，前仍有赖于进。但随着我国在尖技术的突破，未来中端医疗器械国产化替代率将有望逐步提升。ColliersColliers|7 -200300400500拥抱变化，本化发展图：州市药械企业历年增数量图：2022年粤港澳湾区 医疗器械上市企业占数据来源：企查查数据来源：州市政府医药制品医疗器械州上市公司州上市公司良好的营商环境是城市核竞争的体现，通过为企业简化办事程序，提政效率，进为企业发展提供沃。州市拥有从上游研发试验、中游中试产、下游上市销售完整的药械产业链，同时汇聚批端才以及能级平台赋能药械企业新发展。据统计，州市有298家医院，其中三甲医院58所，2021年医疗机构总诊疗次达1.44亿，庞的诊量以及术量对端医疗器械存在迫切的需求。优质营商环境实基础雄厚政府有引导庞市场需求励医疗机构采购近地化布局，优先采购本合格产品，提升端医疗器械产业链的韧性和竞争。政府搭建对接平台，构建“政产学研服”协同发展的产业态。物医药与健康产业单位：个ColliersColliers|8 8企业特征积需求企业诉求物医药与健康产业中型和型企业租敏感性研发型企业性价孵化器，可以共享办公空间 与设备500平-1,500平各类型医疗器械企业特征及诉求租敏感性较研发为主，叠加 部分轻产加速器或标准化 产房1,000平-6,000平租敏感性较低规模化产购置物业或建房6,000平-数万平微型企业型企业扩产技术研发业务拓展图：州市医疗器械企业规模占数据来源：企查查微型企业：1-20型企业：21-100中型企业：101-300型企业：301以上ColliersColliers|9 9物医药与健康产业壁垒业对园区专业性诉求更创时间：2014年区 位：南沙科学城科学城核功能区域内企业数量：400家物医药企业企业类型：医疗器械类企业在租赁积占和企业 数量占中，均位居位图：驻业分析图：业租赁积分析数据来源：东医东医南沙命科学园（园）专注物医药和医疗器械的投资孵化平台医疗器械物医药融投资医疗服务精准医疗医疗器械精准医疗物医药融投资、医疗服务数据来源：东医ColliersColliers|1010智慧服务接驳巴共享会议室便册线上平台投融资对接设备共享危废品处理活配套星级公寓智慧餐厅健房物医药与健康产业东医南沙命科学园（园）园区服务体系才对接产业才奖励校才对接端才对接国际合作推动海外医疗项落地中国协助中国医疗企业向世界融对接7,500万孵化基为企业根据不同时期发展对接融机构专业服务政策申报服务科技成果转化联盟专利预审作站媒体推企业媒体推业峰论坛医疗创业赛资料来源：东医，国际整理ColliersColliers|1111物医药与健康产业启与展望政策助推让医疗器械企业路快跑。近年来，国家药监局以创新医疗器械为主攻点，让创新产品和临床急需产品“单独排队，路快跑”，促进临床急需等产品尽快进市场。数字化转型推动医疗器械发展。医疗器械实现数字化与智能化发展是保持竞争优势的重要因素，也是未来发展的必然趋势。在“四五”医疗装备产业发展规划中提出要充分发挥我国制造业体系完善的业优势，推进医疗装备与智能制造等领域融合创新，构建持续创新发展能。医疗器械国产化进程加快。随着我国在端技术领域的不断突破，让医疗器械企业的国产化代替进程不断加快。当前，我国已基本实现中低端医疗器械国产化。今年，国务院常务会议专题审议并通过了医疗装备产业质量发展动计划（2023-2025年）提出加快补我国端医疗装备短板等，未来端医疗装备进步国产化的前景会更加阔。国家药监局称，2022年中国医疗器械主营业收达到1.3万亿元币，已成为全球医疗器械第市场。近年来，中国医疗器械企业快速萌主要原因有三点：借助数字化等前沿技术开启，预计将引领我国医疗器械业质量发展。未来全球端医疗设备有望出现更多的“中国制造”。同时，出于医疗业的壁垒属性，产业园作为产业发展的重要载体，其发展也同时临新轮的机遇与挑战。ColliersColliers|1212物医药与健康产业EXPERTS CHOOSE EXPERTS 聚智谋远刘磊 Bruce Liu董事|咨询服务|州经过2005年到2015年的快速发展，中国物医药产业进了科技创新背景下的爆发增阶段。州在传统药械、创新药研发和中医药等重要环节上引了数字化与智能化的创新技术。站粤港澳湾区物医药产业链、供应链的发展格局，聚焦各城市及区产业基础，纵深、细分化以及为客“量体裁”将是发展趋势。国际将整合业内外资源，为业主、企业、机构提供物医药园区投、融、管、退体化服务。作为州三千亿级战略性新兴产业之，物医药产业在发展平上已经位居国家前列。未来，该产业将以产业细分纵向发展和创新为主旋律。国际深刻了解湾区以及州各区的政策、产业基础和细分发展趋势，并为各类物医药园区以及处于不同发展阶段的药企提供最精准的主题园区咨询、企业选址和招商落地等服务。全位赋能湾区和州物医药产业态圈，推动其质量发展。黄伟栋 Ivan Huang总经理|州ColliersColliers|1313实基础雄厚落地案招商推根据区位及资源配套对项提出可性定位对标产业客群提供适配性的产品建议对产业和配套功能提供合理性的配建议对建筑层、柱距、荷载等提供参考指标提供国内外匹配的对标案例分析物医药与健康产业国际产业园的专业领域传统产业园临迭代更新为进步贴近医疗企业发展的诉求，传统产业园区临迭代更新。优质园区通过有效资源对接以及升级服务来吸引企业进驻，进形成集聚效应。当产业集聚效应形成时，必定会吸引多层次端才，他们对化空间、住宿、商业等综合性的配套具有多元化诉求。园区要做到作环境和休闲配套进有机布局，相互融合，才能留住企业进可持续发展。整体项定位 客需求分析 功能配落位 空间建筑指标 案例对标分析 挖掘产业链招商招商实施计划精准招商资源对接招商动态跟踪全媒体矩阵传播机会产业链招商上下游分析产业招商发展路径及标涵盖招商政策汇总及营销册编排提供动态拟招商意向企业对接线上线下，抖、视频号、KOL、微信公众号等形式ColliersColliers|1414物医药与健康产业ColliersColliers|1515州国际医药港IJK地块（州西重点项）横沥物医药产业园粤港澳湾区端医疗器械交易平台及智能制造基地项国际成功案例国际提供服务市场分析、客访谈、租售策略、招商推、财务测算等国际提供服务拿地路径建议、产业策划、空间框架规划、区功能策划、体量与产品研究、财务测算、IP资源谈判国际提供服务前期定位策划、后期设计跟进Accelerating success关于国际国际（纳斯达克及多伦多证券交易所股票代码：CIGI）是家领先的多元化专业服务和投资管理公司。凭借在66个国家建的运营络，超过18,000位锐意进取的专业员紧密合作，努为房地产、业主和投资者提供专家意。逾28年来，我们的资深领导团队（内部持股例显著）为股东带来了约20%的复合年度投资回报率。公司年化营收45亿美元，旗下管理的资产总额达980亿美元，更限度地发挥房地产潜，助我们的客、投资和员更快取得成功。掌握最新动态 获取前沿洞察，请扫码关注我们版权所有 2023 国际本报告中所包含的信息均具有可靠来源。我们已采取切合理的努确保信息的准确性，但我们法完全保证信息准确。对于任何可能不准确的信息，我们不承担任何责任。建议读者在根据本报告中的任何材料采取动之前，先咨询专业顾问。如需更多资讯，请联系：伟栋 Ivan Huang总经理|州 86 186 8886 刘磊 Bruce Liu董事|咨询服务|州 86 186 2059 杨晓程 Chaney Yang副经理|研究|州 86 20 3819 媒体合作，请联系：何少兰 Shirley Ho级经理|市场推及企业传讯|州 86 20 3819 公众号抖知乎

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Chapter 1新药研发周期长、成本高、风险高，前沿技术赋能新药研发，提高研发效率04Chapter 3合成生物学，理性设计新药研发12Chapter 4基因递送，破局基因治疗新时代24Chapter 5类器官和器官芯片，药物研发模型的未来3663展望64版权说明导语03Chapter 2人工智能，多场景赋能新药研发48目录导语3新药研发是现代医学领域的重要课题，也是全球医药企业的核心竞争力。近些年创新药取得了许多重磅成果:CAR-T细胞疗法上市、人工智能辅助药物设计技术的应用、类器官作为疾病模型应用于药物研发、CRISPR/Cas9技术的使用等。在中国，创新药研发也成为了政府和企业关注的重点。近年来，中国政府大力支持创新药研发，出台了一系列政策和措施以推动国内药品创新。中国创新药进入发展“快车道”，创新药项目日增月盛。新药研发之路荆棘密布，高成本、高风险、长周期的问题日益明显。在这个背景下，前沿技术的应用成为新药研发的重要方向。人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官与器官芯片等前沿技术可以加快新药研发的速度，提高新药研发的效率，从而解决新药研发面临的难题。人工智能，以其超凡的计算能力与预测精度，为药物筛选与优化提供了强有力的支持；合成生物学，将生命科学与工程学相融合，为制造定制化的生物分子与细胞提供了无尽可能；基因递送技术，以其精准的靶向性和高效的递送能力，为基因治疗药物的研发铺平了道路；而类器官与器官芯片技术，则通过模拟人体器官或系统的结构和功能，为新药研发提供更贴近生理环境的模型和平台。这四项前沿技术可以从不同角度和层面赋能新药研发，为医学创新和人类健康带来巨大的价值和潜力。在世界范围内，越来越多的制药公司和研究机构开始采用这些技术，取得了一些令人瞩目的成果。在中国，也有越来越多的研究人员和企业开始关注这些技术，并逐渐将其应用于新药研发中。本研究报告将分析这四种具有代表性和前景性的前沿技术：人工智能、合成生物学、基因递送技术和类器官与器官芯片技术，深入探讨这些前沿技术在新药研发中的应用，并描绘这些前沿技术的相关学者图谱和中国企业图谱。新药研发周期长、成本高、风险高，前沿技术赋能新药研发，提高研发效率Chapter 1全球新药研发市场规模稳步增长，底层技术突破驱动新型药物层出不穷中国创新药上市数量明显增长，创新药出海逐步获得全球的认可创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出前沿技术赋能新药研发，提高研发效率4全球新药研发市场规模稳步增长。2014年至2021年，全球药品研发市场规模从401亿美元增长至796亿美元，复合年均增长率（GAGR）10.2%。其中药物发现的GAGR较高，达10.8%，临床和临床前的GAGR分别为10.4%与8.7%。预计到2023年药品研发市场整体规模可达951亿美元，GAGR保持在10%以上。全球新药获批数量表现平稳。2021年，美国食品和药物监督管理局（FDA）共批准50款新药，批准新药数居近20年的第3位（图2）。50款新药包括36款新分子实体药物和14款新生物制品。全球新药研发市场规模稳步增长，获批数量表现平稳5图1|全球新药研发市场规模现状及预测（来源：中国药科大学学报，DeepTech整理）图2|历年美国FDA获批新药数量（来源：中国药科大学学报，DeepTech整理）底层技术突破驱动新型药物层出不穷。19世纪以来，随着提纯手段和合成方法的进步，小分子新药得以快速发展。而20世纪80年代以来对生命机制的深入研究和基因重组技术的突破，带来了生物药的黄金时代。随着各类生物学机制的深入研究，靶向治疗、单抗、免疫疗法以及细胞基因治疗等均迎来快速发展，药物形式越发多样。底层技术突破驱动新型药物层出不穷61980年代：重组基因药物崛起1980年代，基因重组技术的应用催生了重组基因药物，进而诞生了人重组胰岛素、重组生长激素、重组干扰素等重组基因药物。2000年：靶向药物引领治疗新时代随着肿瘤学说、免疫学说、人类基因组研究、单克隆抗体和抗原技术发展与积累，靶向药物在21世纪初迎来爆发式增长，将疾病治疗推进生物分子水平的新时代。代表药物：利妥昔单抗1997年，伊马替尼2001年。2011年：ADC进入规模商业化ADC概念于1967年首次提出，首款ADC获批于2000年，但由于副作用较大等问题于2010年退市。随着小分子毒素、偶联方式、连接子以及抗体等领域技术的积累，ADC药物快速发展。2011年ADC新药接连获批进入爆发期。代表药物：维布妥昔单抗2011年。2015年：抗体药进入双抗时代双抗概念于1960年首次提出。在过去的半个多世纪，解决了免疫原性、蛋白表达水平、CMC、药代药动、生理学机理等众多难题，最终迎来双抗药物的商业化。代表药物：博纳吐单抗2014年2016年：核酸药物步入发展快车道核酸药物的发展曾因稳定性、安全性等问题一度被各大药厂停止开发。近年来随着化学修饰、靶向肝技术平台的突破带来诸多新药的获批，叠加新冠疫情中两款mRNA疫苗获紧急使用授权被证明的安全性及有效性，行业关注度逐渐提高，发展开始加速。代表药物：依特立生和诺西那生钠2016年。2017年：基因细胞治疗浪潮掀起1972年首次提出基因治疗的概念。1990年进行了全球首次人体基因治疗的临床试验。2017年首款CAR-T获批，基因细胞治疗进入快速发展时期。基因细胞治疗已在遗传病及恶性肿瘤等领域取得成果。代表药物：替沙来塞2017年在全球创新药蓬勃发展的大环境下，中国也在探索属于自己的创新药研发道路。近年来，在政策、资本、人才等多种因素的推动下，我国医药行业展现出了良好的发展态势。近10年，我国企业研发上市的创新药物146个，占到全球的15%。本土企业在研新药的管线占到全球的33%，居全球第二位。国家药审中心2022年发布的2021年度药品审评报告显示，2021年审评通过47个创新药，再创历史新高。其中，2021年受理创新药注册申请1886件（998个品种），同比增长76.10%；IND 1821件（953个品种），同比增长79.23%；NDA 65件（45个品种），同比增长18.18%。2021年批准/建议批准创新药注册申请1628件（878个品种），同比增长67.32%；IND 1559件（831个品种），同比增长65.32%；NDA 69件（47个品种），同比增长130.00%。中国创新药上市数量明显增长，IND、NDA均呈现出快速增长的趋势。中国创新药上市数量明显增长7图3|2017-2021年创新药IND受理量（件）（来源：CDE，DeepTech整理）图4|2017-2021年创新药NDA受理量（件）（来源：CDE，DeepTech整理）图5|2017-2021年创新药IND批准量（件）（来源：CDE，DeepTech整理）图6|2017-2021年创新药NDA建议批准量（件）（来源：CDE，DeepTech整理）我国创新药出海快速增长，产品逐步获得全球的认可8随着我国生物医药产业的持续发展，创新能力在不断增强，越来越多的创新药产品开始有能力走出国门，出海踏入国际市场，与国际创新药相竞争。近年来，我国创新药出海数量和交易金额都快速增长。据不完全统计，2012年中国创新药License out事件仅发生2起，披露的交易金额仅1.4亿美元。从2018年开始，不论是交易数量还是交易金额都开始快速增加；在刚刚过去的2022年，中国创新药License out交易发生了44起，披露的交易金额达到275.50亿美元，相比2021年交易总额翻倍。2022年是我国创新药License out爆发之年。2022年我国药企达成44起License out跨境交易，而前十大License out交易总金额更是高达229.77亿美元，高于2021年全年交易总金额。其中，共有6起License out交易金额突破10亿美元；单项最高交易金额近100亿美元，为科伦药业和默沙东关于合作开发七款临床前ADC候选药物项目的合作协议；多家药企达成2起以上License out跨境交易，多家跨国药企如默沙东、赛诺菲和默克等在中国完成不止1起项目的引进。我国创新药逐步获得全球市场的认可。图7|我国创新药License out数量和交易总金额（来源：公开资料整理）新药研发一直被认为是“三高一长”的活动，即高成本、高风险、高收益、长周期。过去业界有个新药研发双十定律新药研发需要耗时十年，耗资十亿美金。如今，各个大型跨国药企认为如今新药研发的成本远不止十亿美金。新药研发长周期、高成本、高风险的特点日渐突出。新药研发周期长新药从研发到上市的过程需要进行的工作包括：早期研究和药物发现；药物临床前研究；申请获得临床试验批件；进行临床试验（包括生物等效性试验）研究；新药上市许可申请；获得新药证书和药品批准文号；进行药品扩大生产；上市后药物生命周期管理。整个药物研发周期长达10-15年。其中药物临床前研究就需要完成大量的工作，包括药物发现、药物的合成工艺、提取方法、理化性质、纯度、剂型、处方筛选、制备工艺、检验方法、质量指标、稳定性、药理、毒理、动物药代动力学研究等等。临床前研究（含化合物研究）耗时一般长达 3-6 年。创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出9图8|新药研发全生命周期（来源：Pharmaceutical Research and Manufacturers of America，DeepTech整理）新药研发成本高美国塔夫茨大学塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of Drug Development）通过对10家制药公司的调查，统计了106种新药和生物制剂研发费用数据。不同时期新药的研发成本差异很大，目前新药的研发成本已经高达25.88亿美金。而随着时间进展，新药研发的成本陡然上升，成本每隔十年翻倍。新药研发风险高在新药研发的整个生命周期，新药研发的每一步都需要经过严格的优化和验证。在这个过程中，新药研发会碰到缺乏临床疗效、难以控制的毒性、不良的药物性能，以及缺乏商业需求和糟糕的战略规划。这些问题都导致了新药研发的高风险和高失败率。据 Nature Reviews Drug Discovery 杂志报道，新药研发成功率仅有4.1%（行业平均水平）。创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出10图9|已批准新药临床前成本、临床成本和总成本的资本化趋势（来源：Journal of Health Economics，DeepTech整理）图10|新药研发不同阶段的化合物损耗情况和研发成功概率（来源：Nature Reviews Drug Discovery，DeepTech整理）新药研发之路荆棘密布，高成本、高风险、长周期的问题日益明显。在这个背景下，前沿技术的应用成为新药研发的重要方向。人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官与器官芯片等前沿技术可以加快新药研发的速度，提高新药研发的效率，从而解决新药研发面临的难题。前沿技术赋能新药研发，提高研发效率11人工智能，以其超凡的计算能力与预测精度，为药物筛选与优化提供了强有力的支持。通过对海量数据的分析和处理，人工智能可以帮助研究人员快速发现新的药物靶点、优化药物设计、加速药物筛选、预测药物安全性和有效性等，提高新药研发的速度和效率。合成生物学，将生命科学与工程学相融合，为制造定制化的生物分子与细胞提供了无尽可能。合成生物学技术可以更快更精确地设计和构建生物分子，如蛋白质和基因，以便开发出更加精准、个性化的药物。这种技术加速新药分子的合成和优化，从而降低研发成本和提高研发效率。基因递送技术，以其精准的靶向性和高效的递送能力，为基因治疗药物的研发铺平了道路。基因递送技术通过载体介导等方式，将药物精准地输送到目标细胞内部，更好地发挥药物的治疗作用，提高药物的生物利用度和治疗效果。类器官与器官芯片，通过模拟人体器官或系统的结构和功能，为新药研发提供更贴近生理环境的模型和平台。这种技术可以在体外模拟人体代谢、毒理、药效等过程，更准确地评估新药的安全性和有效性，为新药研发提供更准确和可靠的数据。AI提高新药研发成功率，降低研发成本，缩短研发周期药物发现和临床前研究是AI的主要优化环节多场景赋能，AI推动新药研发u多组学大数据的驱动，AI逐渐成为靶点识别中必不可少的研究手段u从计算机辅助到人工智能技术，苗头化合物筛选效率提升u深度学习技术指导创新药物从头设计u人工智能赋能药物ADMET性质预测大型跨国药企通过自建平台、并购以及合作的方式，积极拥抱人工智能多种商业模式协同发展，AI赋能新药研发需要回归实验本质相关学者图谱中国企业图谱12Chapter 2人工智能多场景赋能新药研发AI提高新药研发成功率，降低研发成本，缩短研发周期随着ChatGPT的爆火，人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一概念已不再陌生。AI也被称为机器智能，指的是计算机系统从输入或过去的数据中学习的能力，术语“人工智能”通常用于机器在学习和解决问题过程中模仿与人脑相关的认知行为。根据人工智能：现代方法中的讨论，AI有七种分类，分别是推理和问题解决、知识表示、规划和社会智能、感知、机器学习、机器人：运动和操纵，以及自然语言处理。目前，人工智能技术向各行各业快速渗透，生物医药行业是AI产业中最重要的部分之一。如何通过AI加速新药研发进程、平衡研发投入与成果产出之间的关系，成为了医药公司在数字化改革道路上的重点之一。AI 制药是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。根据 Tech Emergence 数据，相较于传统药物成功率低，研发周期长、研发投入大，当AI赋能新药研发，新药研发可以提高药物设计的命中率及成功概率：AI 有望将新药研发的成功率从 12提高到 14；降低研发成本：有望每年节约数十亿美元的研发费用；缩短研发周期：在研发主要环节节约 40-60%的时间成本。13药物发现和临床前研究是AI的主要优化环节AI技术已经应用于生物医药的研发、生产、流通等各个环节。对于新药研发环节，AI最主要的还是应用于药物研发阶段的药物发现、临床前开发阶段，随着 ChatGPT 的不断应用，AI 将向临床开发阶段的渗透有望持续加快。药物发现 临床前研究是 AI 主要优化环节，通过 AI 的虚拟筛选可以替代大规模筛选的湿实验方式。在药物发现环节，通过利用机器学习、深度学习、大数据、自然语言处理等核心技术提升靶点搜索发现效率；利用深度学习模型预测化合物性质进行筛选，从而减少成本和开发周期。在临床前开发环节，主要通过预测药物性质、制剂和晶型的设计进行修正优化。当下，AI 的蓬勃发展只是加速药物研发，并未改变新药整体的研发流程。无论是伦理监管还是实际应用层面，AI 的预测试验数据短期内均无法代替实际临床试验结果。14应用阶段细分环节AI技术类型药物研发药物发现靶点发现机器学习、深度学习、大数据、自然语言处理苗头化合物筛选机器学习分子生成机器学习、深度学习、自然语言处理化学合成机器学习、深度学习临床前开发ADMET性质预测机器学习、深度学习晶型预测机器学习、深度学习临床开发临床试验设计自然语言处理、机器学习患者招募自然语言处理、机器学习生产药品检查自然语言处理销售学术推广自然语言处理表1|AI在制药中的应用领域（来源：公开资料整理）多场景赋能，AI推动新药研发u 多组学大数据的驱动，AI逐渐成为靶点识别中必不可少的研究手段近年来，随着生物科学和生物技术的发展，尤其是测序技术和组学测量技术，靶点研究从传统单一靶点逐渐发展为多层次、多角度的研究思路。爆发式增长的组学大数据为AI在靶点识别的应用提供了数据基础。靶点确认是药物研发中的关键步骤，机器学习和深度学习是目前靶点研究的重要手段之一。当前已知的药物靶点大多为蛋白质，利用机器学习在蛋白质的原始信息中提取关键特性，从而精准构建蛋白质模型；利用深度学习技术，从大量的患者样本及生物医学资料中整理筛选相关的基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据，精准构建模型，分析疾病与非疾病间差异，可用来发现对疾病有影响的新靶点。目前，AI技术已被广泛应用于基因组、转录组、蛋白组和表观组等分析中，并引导发现了多个靶点以及疾病发生发展的机制。随着AI技术在模型稳定性、可解释性、可迁移性以及与生物领域知识融合等方向的发展，可以期待AI技术在靶点识别中得到更广泛的应用，进一步推动靶点识别和生物信息学的发展。u 从计算机辅助到人工智能技术，苗头化合物筛选效率提升苗头化合物是指对特定靶标具有初步活性的化合物，这一阶段决定了整个药物发现过程的起点。高通量筛选和虚拟筛选是获得苗头化合物的两种技术。但对于新型靶标或者孤立靶标这种没有先前的信息可利用的分子，如使用组合库或者高通量筛选的方法则会费时费力，效率不高。后来随着计算机的发展，出现了计算机辅助苗头化合物的识别方法，例如虚拟筛选技术，其通常利用分子的相似性、分子对接技术，或者利用逆定量构效关系、粒子群优化等推测具有特定性质的新分子，但总体来说，这些方法在准确性、时间成本和药物活性等方面都需进一步提升。15多场景赋能，AI推动新药研发在人工智能时代，深度生成模型的出现使得药物分子的生成得以更好地解决。生成模型能够从特定训练样本学习到样本的属性，然后自动生成具有类似特征的新实体，所以可以应用于分子设计和苗头化合物的筛选，提升筛选效率。例如，Insilico Medicine 和药明康德在 2019 年通过深度学习模型，仅在 23 天就产生了6 个先导化合物，并在 46 天内从中筛选出 1 个具备良好药代动力学行为的候选药物,最后通过实验验证了其对于 DDR1 激酶的高效抑制作用。u 深度学习技术指导创新药物从头设计从头药物设计是根据靶点结构直接构造出形状和性质互补的全新配体分子，因其能提出结构全新的具有启发性的先导化合物，在药物研发中具有重要的原创性意义。深度学习模型可以高效地从药靶生化数据中挖掘和提取相关的复杂模式和特征，并可以作为启发式函数为搜索优化算法提供有效的指导信息，进而更好地完成药物设计的相关任务，如：预估药物的理化性质、预测药靶结合的强弱程度、从头生成满足指定性质的新分子等。目前，研究人员已经将深度学习技术就用于小分子药物、核酸类药物和蛋白多肽药物等设计场景中，针对药物分子的结构合理性、生化性质、特定靶点亲和力等性质要求，使用和迭代更新各种深度生成模型来进行从头药物设计，从而高效地发现具有启发性的分子结构。u 人工智能赋能药物ADMET性质预测由吸收（absorption）、分布（distribution）、代谢（metabolism）、排出（excretion）和毒性（toxicity）组成的ADMET性质是衡量化合物成药性最重要的参考指标。早期评估化合物的ADMET特性，可有效地指导后续的药物发现步骤。药物的早期ADMET特性主要依靠体外研究技术结合计算机来模拟。16多场景赋能，AI推动新药研发近年来，由于生物活性和特性数据的积累以及人工智能算法的升级，制药工业和学术界渐渐被ADMET人工智能虚拟预测技术所吸引。基于文献的数据是ADMET预测的主要训练数据来源。目前，已有多个数据库为ADMET的预测提供数据支持，admetSAR数据库可专门提供20万余条药物ADMET的训练数据。17AlphaFold2 是DeepMind公司开发的一款蛋白质结构预测的人工智能程序。2020年，在蛋白质结构预测大赛 CASP14 中，该程序对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，达到了人类利用冷冻电子显微镜等复杂仪器观察预测的水平，一举破解了困扰学界长达五十年之久的“蛋白质折叠”难题，开启蛋白质解析新纪元，极大地推动了AI技术在新药研发领域的应用。01AlphaFold2，开启蛋白结构解析新纪元022020年5月，百度研究院推出了全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign。该算法巧妙地将序列设计的海量计算简化为自然语言处理中的经典问题。LinearDesign能在16分钟完成新冠病毒的mRNA疫苗序列设计，极大加速新冠疫苗的研发效率。在头对头实验验证中，与传统的密码子优化的基准相比，百度团队的设计显著改善了体外 mRNA 半衰期和蛋白质表达，使体内抗体反应增强了高达 128 倍。032023年1月，Salesforce Research、Tierra Biosciences 和加州大学的研究团队开发出ProGen蛋白质工程深度学习语言模型。模型接受了来自公开的已测序天然蛋白质数据库中的2.8亿个原始蛋白质序列的训练，从头开始生成人工蛋白序列，并且该模型生成的蛋白序列多样性强，且能够展现出与天然酶相似的活性。LinearDesign，提高mRNA疫苗稳定性和免疫原性ProGen，从头生成人工蛋白大型跨国药企通过自建平台、并购以及合作的方式，积极拥抱人工智能近年来，AI赋能新药研发的大趋势愈发明显，与传统药企、医药研发外包企业的合作也在不断深入。资金实力雄厚的大型跨国药企，通过自建平台、投资并购以及合作等方式，积极拥抱人工智能。目前，全球前十大药企均有AI布局，其中阿斯利康、默克、辉瑞开展的AI项目数位居前列。182019年，诺华（Novartis）与微软（Microsoft）宣布达成多年合作，将整合诺华的数据库与微软的AI专业以共同发现、开发创新药物并商业化。此外，两者亦建立AI创新实验室以支持诺华研究人员的工作。2023年4月，Moderna和IBM达成一项为期5年的协议，IBM将提供量子计算系统的访问权限，以及提供专业知识帮助Moderna探索由量子技术驱动的生命科学领域的前沿应用，以推进和加速mRNA疗法的研究。Moderna和IBM将结合配方发现和生成性AI技术来优化脂质纳米颗粒，以设计具有改善安全性和性能的mRNA药物。与信息技术公司合作建立内部AI平台罗氏（Roche）旗下的基因泰克（Genentech）在2021年并购了Prescient Design，主要利用其生成式AI平台来发现、设计抗体药物。而自2019年起，BioNTech便与InstaDeep展开多年的合作，并在今年1月以3.62亿预付款并购该公司，期待通过此交易来完全整合InstaDeep的AI与机器学习（ML）专业，以开发下一代免疫疗法。并购除了使得药企能够获得AI公司专有的平台技术，也可同时获得来自原公司的数据与生物信息专业人士，增加其AI研发能力。通过投资并购快速获得AI技术基因泰克在2021年与Recursion Pharmaceuticals达成的合作，两者将利用AI导向的高通量筛选平台以识别在神经科学与肿瘤学的创新靶标。2022年1月，赛诺菲（Sanofi）与Exscientia达成另一项大型交易，两者将利用Exscientia基于AI的个体化药物平台，以筛选病患与识别药物靶标，该合作预计开发在肿瘤与免疫学领域最多达15项的创新小分子药物。此外，2022年8月和11月，赛诺菲分别与Atomwise和英矽智能（Insilico Medicine）达成大型的研发合作，将利用两家公司各自的AI平台发现新靶点并开发候选药物。对外合作以识别靶点、共同开发药物多种商业模式协同发展，AI赋能新药研发需要回归实验本质AI赋能新药研发的商业模式可分为三种：AI SaaS服务、AI CRO服务和AI Biotech。目前国内及海外多数 AI 制药公司都会在 SaaS 服务商、AI CRO 和 AI Biotech 的商业模式中兼容两种或者三种。源于 AI 制药在算法、算力及数据方面需要较大的投入，且单一路径发展或有一定局限，多种商业模式协同发展将长期持续。AI本质是赋能新药研发的工具。虽然 AI可以提高药物研发效率，加速药物筛选，但是AI学习的资料是基于人类已经创造的实验数据。AI还没有办法凭空创造出新的靶点，也不能帮助药物完成临床试验阶段，更不能从根本上改变新药整体的研发流程。同时，AI技术赋能新药研发，同样需要遵循制药业本身的逻辑，临床实验仍然是新药研发的必经之路。未来，AI赋能新药研发需要回归实验本质，AI驱动药物的上市将会充分证明AI技术在新药研发中的经济价值。19AI SaaS服务商：为客户提供 AI辅助药物开发平台（一套标准化的产品/软件），通过平台为客户赋能，帮助客户加速研发流程，节省成本与时间AI CRO服务：通过人工智能的辅助，为客户更好地交付先导化合物，再由药企进行后续的开发，或者合作推进药物管线。AI Biotech：利用人工智能开发药物，以推进自研管线为主，较少进行外部合作。相关学者图谱20科研学者（部分）所在单位研究方向Andreas Bender英国剑桥大学开发新的生命科学数据分析方法及其在药物发现、化学生物学和计算机药物安全中的应用Gisbert Schneider瑞士苏黎世联邦理工学院自适应智能系统的开发和应用，用于分子设计和药物发现。Manolis Kellis美国麻省理工学院通过计算和实验技术的结合来了解人类疾病的机制基础。计算生物学、基因组学、表观基因组学、基因调控和基因组进化领域Mark Gerstein美国耶鲁大学生物信息学，尤其数据科学与数据挖掘、大分子几何与模拟、人类基因组注释与疾病基因组学、以及基因组隐私Pierre Baldi美国加州大学人工智能和机器学在化学分子性质预测、化学反应预测、药物发现、化学信息学、蛋白质结构预测等领域的应用Regina Barzilay美国麻省理工学院分子建模的机器学习模型及其在药物发现和临床人工智能中的应用Stephen H.Muggleton英国伦敦帝国理工学院机器学习在生物学预测任务中的应用，包括确定蛋白质结构、药物和毒素的活性以及确定基因功能Jennifer Listgarten美国加州大学伯克利分校蛋白质设计/优化/工程的计算方法；分子设计和化学反应的相关方法；药物重新定位和发现；机器学习方法开发Jure Leskovec奥地利科学院将机器学习应用于大型互连系统，重点是为各种规模的系统建模复杂、标签丰富的关系结构、图和网络，从细胞中蛋白质的相互作用到社会中人类之间的相互作用，尤其是药物发现排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。相关学者图谱21科研学者（部分）所在单位研究方向曾坚阳西湖大学机器学习和人工智能技术应用于药物发现和基因组学研究郑明月中国科学院上海药物研究所基于人工智能和大数据的精准药物设计技术开发，发展机器学习算法和模型用于活性化合物的作用机制和靶点发现、新靶点活性化合物的发现和成药性优化沈红斌上海交通大学模式识别与图像处理、生物信息学、数据挖掘与理解魏冬青上海交通大学结构生物信息学以及AI辅助药物设计。把AI最新技术应用于pHLA结合预测、新抗原鉴定和HPV疫苗设计侯廷军浙江大学计算机辅助药物分子设计方法和应用裴剑锋北京大学基于靶标的药物分子设计、多靶标药物设计、人工智能药物研发等高毅勤北京大学新一代分子模拟方法结合深度学习，预测生物大分子的结构，理解生物体系中的构效关系，基于功能进行分子设计杨胜勇四川大学华西医院药物分子设计新方法研究；小分子靶向药物设计、合成与先导化合物优化研究陈亚东中国药科大学基于重大疾病的原创小分子药物发现；基于人工智能的药物分子设计及其应用研究杨跃东中山大学健康医疗的智能计算，研究最新高性能计算、大数据及AI技术，为生物医药产业赋智赋能，开发准确且超快的疾病诊疗和新药研发算法刘琦同济大学发展和应用人工智能技术，结合生物组学分析，进行复杂疾病的精准药物治疗和精准基因治疗等精准医学研究排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。中国企业图谱22公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况英矽智能自主研发了Pharma.AI软件，横跨生物、化学及临床开发领域，加速新药的发现与开发过程D 轮冰洲石生物搭建起全链路AI制药平台，打通了小分子药物临床前研发的各个环节，包括虚拟筛选、药物属性预测、化学逆合成、药物优化、老药新用等战略融资费米子科技依托自主开发的Drug Studio AI药物发现平台，通过快速设计、规模筛选与精细计算，高效获得综合参数最优的可成药分子B轮中以海德拥有全球独创的药物研发平台，基于雷霆AI研发平台、中以联合智库、乙肝专病RWD数据平台，已有多款在研管线产品，实现乙肝功能性治愈股权融资德睿智药一站式AI驱动新药研发平台：一站式AI药物设计平台Molecule Pro、蛋白质动态模拟结构预测平台Molecule Dance、基于知识图谱的数据挖掘平台PharmKGA 轮新合生物搭建多组学大数据采集平台及多重生物组学数据库，利用AI及生信技术进行深度药物靶点挖掘及全自动药物设计，用于创新性RNA技术平台升级及药物研究A 轮红云生物拥有领先的基于结构药理学的新药设计平台，在原子分辨率水平精准把握靶蛋白及其突变体的结构和功能，辅以人工智能、分子动力学模拟和计算化学赋能的苗头化合物发现与先导化合物优化技术，攻克耐药靶点和有巨大临床潜力的全新靶点B 轮药物牧场利用遗传学和人工智能技术开发针对乙肝、肿瘤和自身免疫疾病的创新疗法。打造了IDInVivo和MedChem5两大核心技术平台，前者基于转座子进行基因筛选，在具有完整免疫系统的活体动物中直接发现新药物靶点；后者利用深度学习技术进行药物分子的设计C轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。中国企业图谱23公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况锐格医药通过自主研发的 rCARD（计算机加速新药研发）平台与结构生物学、计算化学、计算生物学、生物学、药物化学和临床开发的高度融合，建立起高效的新药创新引擎，聚焦肿瘤、免疫和代谢疾病等三大治疗领域战略融资剂泰医药整合AI、量子模拟和高通量试验平台等交叉学科技术，搭建了特有的AiLNP、AiRNA、AiTEM核心技术平台，以预测在特定微环境下的小分子和核酸药的理化和生物特性，以AI驱动干、湿实验迭代，实现了更有效的创新递送材料设计、核酸序列设计与优化，并设计更具优势的制剂配方和核酸递送系统A 轮埃格林医药专注于免疫领域和眼科领域创新药物的发现，利用特有的端到端AI技术平台，完成新分子合成与优化、药理和毒理预测、适应症拓展，到临床试验实施的药物全流程开发A轮宇耀生物已搭建了GPCR药物开发、“Undruggable”药物开发和AI药物辅助开发3大全球领先的技术平台，针对难治及复发性实体瘤、血液肿瘤、神经退行性疾病以及自身免疫病等疾病种类进行全方位布局Pre-A轮宇道生物基于蛋白构象调节的药物开发领域拥有深厚的学术积累，在此基础上构建了商业化的计算 实验变构药物开发平台ALLOSTARTMA 轮百图生科将先进AI技术与前沿生物技术相结合，构建独特的靶点挖掘及药物设计能力，开发创新药物。基于高维度多组学、高通量湿试验、高精准抗体设计、高性能生物计算平台能力构建了高通量干湿闭环药物发现引擎A轮望石智慧搭建了以靶点口袋研究、分子生成、超高通量虚拟筛选、理性设计、成药性优化为核心的一体化技术平台，用于提升新药研发中从苗头化合物发现至临床前候选化合物流程中多个关键环节的效率与成功率B 轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日合成生物学设计和重构生命进程理性设计，多形态药物研发赋能u 定向设计与进化催化酶，开发手性药物u 药物天然产物的生物制造u 溶瘤病毒工程化改造u CAR结构理性设计，提高CAR-T治疗效果合成生物学新领域无细胞合成技术，加速疫苗研发相关学者图谱中国企业图谱24合成生物学，理性设计新药研发Chapter 3合成生物学设计和重构生命进程“合成生物学”这一名词最早出现于DNA重组技术发展的上世纪70年代，在2000年被Eric Kool重新定义为基于系统生物学的遗传工程，标志着这一学科的正式出现。合成生物学在工程学思想指导下，按照特定目标理性设计、改造乃至从头重新合成生物体系，用以解决人类食品缺乏、能源紧缺、环境污染、医疗健康等各方面的问题，是生物学、生物信息学、计算机科学、化学、材料学等多学科交叉融合的学科。作为一个整合系统，合成生物学集合酶工程、基因合成、基因测序、基因编辑等多项生物技术，其运作过程包括前期阶段的底盘细胞筛选、催化酶构型设计、代谢路径构建优化，中期细胞工厂的优化，通过“设计构建检测学习”（DBTL）的循环获得最佳菌种和发酵工艺，最后进入工业化应用生产阶段。合成生物学的DBTL循环中，最核心的研究内容是有目的地设计合成标准化生物元件，具有不同功能的生物元件按照一定逻辑构建基因线路，不同基因线路组装集成系统，获得具有特定功能的人工生命系统。25图11|新技术加速合成生物学DBTL循环周期（来源：Nature Communications）合成生物学设计和重构生命进程合成生物学通过设计全新的细胞内代谢途径，使医药产品能够通过微生物细胞利用廉价糖类等原料进行合成，从而降低医药产品的生产成本，为绿色生产提供可能。在医学应用中，合成生物学可根据不同的疾病和致病机制，进行人工设计、构建适宜的治疗性基因回路，在载体的协助下进入人体，通过纠正机体有功能缺陷的回路，实现治疗疾病的目的。26时 间合成生物学在生物医药领域的里程碑事件2002年首次人工合成脊髓灰质炎病毒2003年大肠杆菌中成功合成青蒿素前体青蒿二烯2010年成功创造第一个完全由合成基因组构成的原核生物丝状支原体2012年利用CRISPR-Cas9技术对目标DNA剪切，从而达到基因编辑的目的，成为基因编辑的里程碑2013年Amyris公司利用酵母菌株生产青蒿素，实现青蒿素的商业化生产2015年利用基因改造的酵母实现阿片类药物的全合成2017年第一款CAR-T细胞疗法成功上市2019年首次在酵母菌中合成大麻素及其相关衍生物合成生物学核心内容 生物元件合成生物学的基础零件；基因线路基因元件组成的代谢或调控通路；代谢工程设计改造已有代谢途径；基因组工程从头合成或重设计基因组。图12|合成生物学核心研究内容（来源：生物学杂志）表2|合成生物学在生物医药领域的里程碑事件（来源：公开资料整理）理性设计，多形态药物研发赋能u定向设计与进化催化酶，开发手性药物小分子新药的生产以化学合成为主。由于创新化药的附加值高，可以接受化学合成较高的成本负担。但随着小分子新药手性中心的增加，化学合成难度加大，合成的收率、纯度和成本问题日渐突出。合成生物学的发展为这些问题带来了解决方案，通过定向设计与进化的方式，获得用于催化反应的工具酶，加速小分子新药的研发。27西格列汀（西他列汀）是二肽基肽酶-4（DPP-4）抑制药，通过抑制DPP-4降低血糖水平。由于其化学结构中存在手性位点，所以西格列汀使用化学方法较难合成，往往需要重金属催化剂和高压的条件。默克公司利用计算机辅助设计和合成生物学技术，通过多轮定向优化改造催化酶，创新地利用催化酶的生物转氨反应实现西格列汀的酶催化合成，最终实现西格列汀超99.95纯度的生产。对比化学合成，转化率大幅提高，反应时间和能耗大幅降低。从具有右旋选择性的野生型转氨酶开始，利用模型模拟打开转氨酶与底物的结合口袋，经由底物结构的理性化设计和同源酶模型的迭代突变重组，对酶的两个大口袋位点进行组合突变定向改造，最终通过11轮定向进化筛选27个氨基酸突变的新氨基酸序列，最终获得高转化率的转氨酶。西格列汀理性设计，多形态药物研发赋能28长春碱是治疗癌症的基本化疗药物，已被列入世界卫生组织的基本药物清单。长春碱高度复杂的结构使其很难通过化学合成。工业上生产长春碱是先从长春花中提取和纯化得到前体“文多灵”和“长春质碱”，再将二者通过简单的体外化学偶联和还原以形成长春碱。这种方式产率极低。2022年，丹麦技术大学领导的国际跨学科研究团队利用合成生物学的手段，将生物合成途径重构为微生物细胞工厂，使用高度工程化的酵母首次从头微生物合成文多灵和长春质碱以及体外化学偶联长春碱。该研究涉及从酵母天然代谢产物香叶基焦磷酸盐和色氨酸到文多灵和长春质碱的30个酶促步骤，总共进行了56次基因编辑，包括来自植物的34个异源基因的表达，以及10个酵母基因的敲除、敲低和过表达，将31步生物合成途径整合到酵母菌中，从而实现文多灵和长春质碱的从头生物合成。长春碱u药物天然产物的生物制造大多数药用天然产物在植物中含量低微，分离提取困难；而且这些化合物一般结构复杂，化学合成难度大，还易造成环境污染。合成生物学在底盘细胞中利用系统工具组合来构建和优化药用天然产物的合成路径。利用构建好的细胞工厂生产药物天然产物，获得更加经济的合成路径。目前，已经实现人参皂苷、紫杉醇、青蒿素、丹参酮等萜类化合物和长春新碱、吗啡等生物碱类化合物的生物制造。理性设计，多形态药物研发赋能u 溶瘤病毒工程化改造溶瘤病毒是一种用来攻击肿瘤细胞的“改良”病毒。溶瘤病毒可在肿瘤细胞中选择性复制并裂解肿瘤细胞，合成并释放免疫效应因子或其它治疗药物，激活抗肿瘤免疫反应，通过多种途径实现对肿瘤的杀伤控制。但由于很难增加特异性和免疫反应，提高溶瘤病毒治疗的有效性仍然具有挑战性。利用合成生物学手段，工程化改造溶瘤病毒，可提高溶瘤病毒的特异性和免疫反应。292019年，清华大学研究团队利用合成生物学构建了模块化的合成基因线路，调控溶瘤腺病毒在肿瘤细胞中选择性复制，从而特异性杀伤肿瘤细胞、刺激抗肿瘤免疫。该研究为溶瘤腺病毒的精准工程化改造提供了新型解决方案，提高了溶瘤病毒靶向肿瘤免疫治疗的效果和安全性。研究人员以肝癌为研究对象，首先优化了肝细胞癌特异启动子和 microRNA 感应器，并利用这些人工基因元件构建了基因开关线路，装载到腺病毒载体中。在导入人体细胞后，感知整合细胞内的肝细胞癌特异启动子和 microRNA 信号，并通过逻辑运算判断是否为肝癌细胞，从而控制腺病毒选择性地在肝癌细胞中复制，裂解肿瘤细胞。此外，研究人员将不同免疫效应因子基因克隆到腺病毒载体中。小鼠模型实验结果显示，可表达释放免疫因子的溶瘤腺病毒可提高肿瘤免疫微环境的调控能力，帮助杀伤性 T 细胞在肿瘤部位富集，进一步增强抗肿瘤免疫反应。溶瘤病毒理性设计，多形态药物研发赋能u CAR结构理性设计，提高CAR-T治疗效果CAR-T治疗又称嵌合抗原受体T细胞治疗，是将人的T细胞经过基因工程手段体外修饰改造后，回输患者体内，用于治疗疾病。临床结果表明CAR-T细胞在治疗血液系统恶性肿瘤具有极大的优势。30CAR分子的设计是CAR-T细胞疗法的关键环节。CAR是一种人工改造的受体分子，它可以使得免疫细胞获得靶向特定抗原蛋白的能力，从而增强细胞识别抗原信号与活化的功能。功能性CAR分子由胞外细胞域、跨膜结构域和胞内信号结构域三个结构域组成。胞外细胞域包含单链可变片段（scFv），通常来源于抗体，能够特异性识别癌细胞上表达的肿瘤抗原。跨膜结构域将CAR结构锚定在细胞膜上。胞内信号结构域负责活化T细胞。依托合成生物学的方法，理性设计CAR胞内结构域以及引入细胞因子等，迭代出5个代次的CAR结构。第一代CAR中，只有一个细胞内信号成分CD3。第二代CAR在第一代的基础上增加了一个共刺激分子。在第二代CAR的基础上，第三代CAR增加了另一种共刺激分子。第四代CAR-T细胞在CAR识别靶抗原后，可以激活下游转录因子诱导细胞因子产生。第五代CAR使用基因编辑来灭活TRAC基因，导致TCR 和链的去除，从而产生通用型CAR-T细胞。CAR-T合成生物学新领域无细胞合成技术，加速疫苗研发近年来，蛋白质药物、抗体药物、多肽类药物凭借其良好的靶向性、高活性和低毒性的特点，在临床上的应用越来越广泛。但目前蛋白类药物大部分是通过CHO细胞生产，因此具有筛选周期长、毒性蛋白难表达、运输过程失活、偏远地方无法及时获得等缺点。无细胞蛋白合成系统（Cell-free protein synthesis，CFPS）是以 mRNA 或 DNA为模板，利用细胞提取物中的底物和能源物质，在体外完成蛋白质合成翻译及后修饰过程。CFPS 体系开放、便于控制表达过程、较短的表达周期，并且可耐受细胞毒性和表达细胞难表达蛋白质，冻干保存便利。CFPS成为合成生物学在新药研发领域的发展方向之一。CFPS 体系可以满足疫苗合成的灵活、快速、低成本并且耐受细胞毒性的需求，甚至冻干后的体系也可以在短时间内产生高滴度的疫苗，能够打破传统冷链的运输方式。除此之外，CFPS体系还可以赋能抗体药物、抗菌肽、类病毒颗粒、非天然蛋白质药物等多种形态的新药研发，具有巨大的发展和应用潜力。312023年，FDA 授予Vaxcyte的24 价肺炎球菌结合疫苗 VAX24突破性疗法认定。VAX-24通过让人体接触与载体蛋白相连的细菌糖类，即蛋白结合疫苗，诱发对肺炎链球菌的免疫反应。VAX-24中的蛋白结合物是通过CFPS策略构建。美国西北大学和康奈尔大学的研究人员开发出了一种用于分散疫苗生产的廉价、可恒温的CFPS平台。在实验中，当制剂在37储存时，这种冻干体外疫苗表达系统将无细胞反应的成本降低至每剂不到0.50美元，即使在50的高温，每剂也不到1美元。因此即使处在炎热的环境，冷链配送也是不必要的。疫苗研发相关学者图谱32科研学者（部分）所在单位研究方向Jay Keasling美国加州大学伯克立分校开发用于设计细胞内新陈代谢的基础工具，利用这些工具生产抗疟药物青蒿素、各种商品和特种化学品以及生物燃料David Liu刘如谦美国哈佛大学基因组编辑蛋白的工程、进化和体内递送，如碱基编辑器，用于研究和治疗遗传疾病；利用DNA模板有机合成和DNA编码文库发现生物活性合成小分子和合成聚合物James Collins美国麻省理工学院采用工程原理来建模、设计和构建合成基因电路和可编程细胞，以创建新型诊断和治疗方法，如新抗生素。使用深度学习方法来发现新的遗传部分并增强合成生物学设计过程Jens Nielsen瑞典查尔姆斯理工大学改造酵母菌株来生产燃料、化学品、食品添加剂和药品Christina Smolke美国斯坦福大学使用酵母生产用于医疗用途的阿片类药物；细胞疗法、靶向分子疗法和绿色生物合成策略Frances Arnold美国加州理工学院开发酶和蛋白质进化方法，以阐明生物设计的原理，并产生新颖有用的酶和生物体Huimin Zhao美国伊利诺伊大学香槟分校开发和应用合成生物学、机器学习和实验室自动化工具，为生物技术和生物医学应用设计功能改进或新颖的蛋白质、途径和基因组Tom Ellis英国伦敦帝国理工学院合成生物学、基因组工程、DNA序列的功能、新疗法的生物合成编程Marc Ostermeier美国约翰霍普金斯大学使用定向进化设计新蛋白质和细胞。例如蛋白质开关，指示癌细胞产生自己的抗癌药物排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。相关学者图谱33科研学者（部分）所在单位研究方向邓子新上海交通大学微生物次级代谢产物的生物合成赵国屏复旦大学微生物基因组学、系统与合成生物学以及生物信息学等方面陈义华中科院微生物研究所发掘或通过合成生物学手段创制微生物天然产物药物分子雷晓光北京大学研究复杂天然产物生物合成，揭示新的酶学机制，运用合成化学与合成生物手段高效制备天然产物来源的药物分子。张立新华东理工大学从事微生物天然产物库的建立、高通量活性筛选、利用合成生物学方法提高其产量和效能的研究刘文中科院上海有机化学研究所复杂天然产物的生物合成（遗传学、生物化学和化学）研究孔建强中国医学科学院药物研究所合成生物学技术制备天然产物宋经元中国医学科学院药用植物研究所药用植物功能基因组、结构基因组与生物信息分析、细胞培养与活性成分生产调控、中药DNA条形码鉴定李永泉浙江大学微生物合成生物学、微生物制药、微生物次级代谢调控分子机制周志华中国科学院分子植物科学卓越创新中心解析植物与真菌天然化合物的合成途径及挖掘与功能鉴定相关生物元件，研究并改造真菌底盘细胞中蛋白质和次生代谢产物合成的调控网络，实现植物与真菌天然化合物和高附加值的蛋白质产品于真菌底盘细胞中的高效合成排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。中国公司图谱34公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况引航生物专注于合成生物学技术的创新研究，从事医药、人类营养、动物营养及植物保护领领域工业生物技术的研发、生产及销售D轮酶赛生物围绕蛋白质工程（酶的定向进化技术）和代谢类多酶串联工程，搭建了自己的合成生物学平台，开发各类蛋白质和酶，用于生物医药、精细化工和医学诊断等C 轮弈柯莱生物运用合成生物学手段和以变革性的生产方式实现药物的绿色、节能和高效生产。目前已成功将合成生物学技术应用在心血管类、糖尿病类、抗病毒类、抗真菌类和抗癫痫类等药物领域的生产C轮瑞德林生物建设绿色生物智造平台，将生物合成技术应用于以氨基酸、糖、核苷酸为单体的“生命分子”的商业化生产，产品应用覆盖功效护理、生物医药、营养健康、动物保健、绿色农业、特性材料六大领域B 轮和度生物通过CRISPR-Cas9等基因编辑方法，将潜在的疾病治疗基因整合至细菌染色体的特定位点，构建基因工程菌并将之开发成一种活性生物药B轮合生基因利用合成生物技术开发针对癌症、传染病治疗的创新药物和治疗方法。自主研发的以合成生物学为基础的智能靶向肿瘤基因治疗药物，现已进入一期临床阶段，是全球首个利用合成基因路线智能识别和治疗甲胎蛋白阳性实体瘤的基因治疗药物A轮惠利生物围绕工业酶制剂的创制，为健康医疗、未来食品、新型材料、能源开发、环境保护等提供有效的生物学解决方案。建立了优质的标准化、自动化、通用性的人工智能工业酶计算设计平台，组建了高性能的细胞工厂创制平台，以及完备的中试放大与规模化生产基地A轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。中国公司图谱35公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况森瑞斯生物微生物为细胞工厂，通过基因组合成、基因调控网络及信号转导通路的逻辑性设计和定向进化，人工创造具有功能的新途径或新型酶，生产各种活性成分产品。产品包括生物药物、营养药品等A 轮百葵锐生物蛋白质设计和合成生物学相结合，设计细胞工厂。把多种蛋白质整合到分子机器中，将细胞变成高效的工厂，产品有药物中间体、精细化学品、功能性肽和治疗性蛋白质Pre-A 轮臻质医疗应用合成生物学技术开发再生医学产品及治疗方法。基于自主发现的创新药物靶点及自主研发的药物合成方法、药物载体平台、组织器官再生技术，形成了对于组织损伤及退行性疾病等一系列临床适应症的产品管线布局,核心产品即将进入临床试验阶段股权融资羽冠生物利用合成生物学的创新方法开发创新疫苗及工程菌药物。推出ProBVax及BioDVax两大合成生物学疫苗技术平台，可助力各类全菌疫苗及组分疫苗的研发及升级种子轮优信合生采用合成生物学技术，创建的活体生物药技术平台，现处于产业化进程中天使轮恩和生物利用先进的合成生物学、蛋白质工程、高通量筛选及机器学习技术来发现和改造合成目标产物的代谢途径和关键酶，并利用代谢工程和基因编辑技术来获得生产的微生物菌株，生产高价值的化合物及医药产品B轮弘合生物利用合成生物学生产的中药活性成份制剂。第一个合成生物学平台的产品注射用KH617进入临床试验阶段，是拟用于治疗晚期实体瘤患者（包括成人弥漫性胶质瘤）的具有自主知识产权的化药1类创新药-排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。基因递送，基因治疗发挥功能的第一步AAV和LNP是应用最为广泛的递送载体病毒载体大有可为多款AAV获批上市，未来蓬勃发展仍需克服多项挑战mRNA疫苗的成功让LNP递送载体声名鹊起LNP具有自身独特优势，开发非肝靶向LNP是目前的研发重点新型递送技术层出不穷，距离新药上市尚需时日相关学者图谱中国企业图谱36基因递送，破局基因治疗新时代Chapter 4基因递送，基因治疗发挥功能的第一步基因治疗（Gene Therapy）是指将外源性功能正常的基因以某种载体递送至人体内的靶细胞中，通过对有缺陷的基因进行纠正来实现治疗疾病的目的。如果说化学治疗是“治标”，那么基因治疗就是“治本”。随着基因治疗逐渐在临床应用中崭露头角，近年来已成为生物医药领域发展最为迅猛的方向之一。2013年以来，以CRISPR-Cas9为代表的新一代基因编辑技术开始崭露头角，改变了传统的基因治疗方式。基因治疗能够克服传统小分子和大分子抗体药物在蛋白质水平进行调控的局限性，可在分子层面通过基因表达、沉默或者体外改造的手段来实现“无药可医”疾病的治疗，为治疗多种基因相关疾病开辟了新的道路，并且多个临床前研究和临床结果都展示出其强有力的治疗效果。基因编辑疗法具有治愈遗传疾病的潜力，但需要能够安全有效地将基因编辑药物递送至体内相应的靶器官和组织。基因载体是外源目的基因导入宿主细胞的关键，直接影响治疗效果，因此基因载体决定了递送效率、靶向性、临床给药方式等基因治疗药物的关键属性，并最终影响药物的药效、安全性和商业化成本。对于基因编辑来说，无论是在体外还是体内，递送都是其发挥功能的第一步，也是基因治疗药物研发的最后一公里。37递送仍然是基因编辑体细胞治疗的最大瓶颈。Delivery remains perhaps the biggest bottleneck to somatic-cell genome editing.Jennifer Doudna（202年诺贝尔化学奖，CRISPR-Cas9基因编辑工具开发者之一）AAV和LNP是应用最为广泛的递送载体38在过去的几十年里，学者们已经确定和设计了多种载体，可以克服复杂的分子障碍，实现基因编辑药物的胞内递送。基因载体主要包括病毒载体和非病毒载体两类。目前，在这两大类中，新药研发应用最为广泛的分别是腺相关病毒（AAV）和脂质纳米颗粒（LNP）。基因编辑药物需要以DNA、mRNA、蛋白质或者核糖核蛋白的形式递送到细胞中。高效的基因递送载体将这类大分子药物成功地递送到细胞内，需要克服多个生物学和分子障碍：（1）在药物进入细胞之前，需避免药物与递送载体解离或药物降解；（2）靶向目标细胞；（3）穿过靶细胞膜进入细胞内部：（4）在特定的细胞器中释放药物，使其发挥作用（分别见图13A,B,C,D）。图13|基因编辑剂体内高效递送的要求（来源：Cell）病毒载体大有可为经过长期进化的病毒可以有效克服体内多种生理屏障，是将核酸药物递送到特定类型细胞的理想载体。目前，许多病毒载体已用于基因治疗药物的递送，应用于超过1000项临床试验中。绝大多数的基因治疗药物都采用腺相关病毒（AAV）为递送载体，少部分临床前试验中使用了慢病毒或腺病毒为递送载体。作为递送基因疗法的有力工具，病毒载体的开发和制造也成为基因治疗药物研发的关注焦点之一。39病毒腺相关病毒慢病毒腺病毒类型无包膜有包膜无包膜大小25 nm90 nm100 nm基因组5 kb,ssDNA10 kb,ssDNA8 kb-36 kb*,ssDNA优势具有良好的安全性与生物相容性不同类型AAV衣壳血清型可实现不同的组织靶向性包装容量可高达10 kb可同时在分裂细胞和非分裂细胞中转染。亲嗜性可通过改变病毒粒子的包膜糖蛋白调控载样量高生物学明确遗传稳定性好转染效率高挑战有限的包装容量长时间的表达会导致脱靶编辑对自然血清型已有免疫力病毒DNA整合风险低但非零基因组整合长时间的表达会导致脱 靶编辑体内效率有限免疫原性长时间的表达会导致脱 靶编辑*通过去除复制所需的病毒基因，腺病毒的载量可增加至36 kb表3|病毒载体的对比与总结（来源：Cell，DeepTech整理）多款AAV获批上市，未来蓬勃发展仍需克服多项挑战作为基因治疗载体的重组腺相关病毒（rAAV）携带的蛋白衣壳与野生型 AAV 几乎完全相同，然而衣壳内的基因组中编码病毒蛋白的部分完全被删除，取而代之的是治疗性转基因（transgene）。目前，全球已经有7款AAV基因疗法获批上市，适应症涵盖眼科疾病、代谢类疾病、神经类疾病、骨骼肌疾病、血液疾病等。国内多款AAV基因疗法IND申报获批，3款进入3期临床，AAV基因疗法步入爆发前夕。40AAV是一种直径为25 nm的无包膜病毒，由病毒蛋白VP1、VP2、VP3组成二十面体衣壳，装载大小约为5 kb的DNA基因组。目前，AAV已用于动物模型、临床试验和FDA批准的基因疗法中，是目前最常用的递送大分子药物的载体之一。AAV基因疗法研发企业首次获批时间适应症GlyberauniQure2012-10欧盟2017年退市脂蛋白脂肪酶缺乏症LuxturnaSpark Therapeutics2017-12美国遗传性视网膜疾病ZolgensmaNovartis2019-05美国治疗2岁以下脊髓性肌萎缩症UpstazaPTC Therapeutics2022-07欧盟芳香族L-氨基酸脱羧酶缺乏症RoctavianBioMarin Pharmaceutical2022-08欧盟严重血友病A成人患者HemgenixuniQure2022-11美国血友病B成人患者ElevidysSarepta Therapeutics2023-06美国杜氏肌营养不良儿童表4|全球获批上市的AAV基因治疗药物（DeepTech根据公开资料整理）未来，AAV基因治疗药物的蓬勃发展仍然需要克服多项挑战，包括载体的免疫原性、基因编辑药物的长期表达、脱靶基因编辑、基因组整合的可能性、制造成本和剂量限制毒性等。mRNA疫苗的成功让LNP递送载体声名鹊起新冠疫情全球大流行极大地促进了mRNA新冠疫苗的获批上市，BioNTech、Moderna和CureVac三家公司的mRNA新冠疫苗均使用了LNP递送技术。mRNA疫苗商业化开发的成功让LNP作为最重要的一种非病毒载体越来越受到欢迎。LNP是一种球状的包含脂质成分的实心纳米颗粒。LNP包含有4类分子，分别是可电离的阳离子磷脂、中性辅助脂质、胆固醇和聚乙二醇修饰的磷脂。这4种成分按照一定的比例组装成LNP，并在药物递送过程中发挥不同作用。可电离阳离子脂质是药物递送关键因素，在生理pH值下保持中性，降低药物的毒性和免疫原性；在低pH值下带正电，与带负电的RNA结合，并在被细胞内化后实现溶酶体逃逸。中性辅助脂质能够促进层状脂质结构的形成和稳定。胆固醇有较强的膜融合能力，能够促进mRNA的内化和进入胞质。聚乙二醇修饰的磷脂能够改善LNP的亲水，防止LNP聚集，增加稳定性，并可以避免LNP被免疫系统清除。LNP在递送siRNA和治疗性mRNA领域取得了一系列突破。为了将药物递送到目标细胞，LNP 通过内吞作用进入细胞，然后在内吞体酸化后通过破坏内吞体膜逃离内吞体，随后进入目标细胞的细胞质基质中。41图14|LNP的结构示意图（来源：Cell）LNP具有自身独特优势，开发非肝靶向LNP是目前的研发重点相对于病毒载体，LNP递送在递送基因治疗药物领域具有自身独特的优势。开发能够实现高效非肝靶向递送的LNP递送载体是目前的研发重点。深入理解LNP配方和组织靶向性将赋予LNP新的特异性。目前LNP用于造血干细胞被广泛关注，LNP可以通过静脉或骨内注射，将基因治疗药物递送至骨髓造血干细胞，而避免了采集造血干细胞体外编辑后再移植的过程。这将会使遗传性血液疾病的治疗发生革命性的变化。另外，鉴于LNP递送系统的成功，未来LNP将会广泛用于肝脏和其他器官的基因治疗药物研发。42LNP的优势 瞬时表达 LNP递送基因编辑药物可实现瞬时表达，最大限度地减少脱 靶编辑的可能性 免疫原性低 免疫原性远低于病毒，在某些情况下可以支持重复给药，具有良好的安全性和生物相容性 大规模生产工艺成熟 为使用LNP递送基因治疗药物的临床试验提供了基础非肝脏靶向LNP开发策略局部注射脂质包裹的RNP将靶向基团（如抗体片段）结合到LNP表面加入带电脂质组分，调节纳米粒子的内部电荷新型递送技术层出不穷，距离新药上市尚需时日近年来，基因编辑工具本身的发展令人眼花缭乱，各种Cas9变体、碱基编辑工具及其变体等不断出现，基因编辑技术日渐趋于成熟。然而遗憾的是，相对于基因编辑工具本身的快速进化，基因递送技术的发展极其缓慢和困难。基因治疗进入大发展时代的破局之处在于基因递送技术的突破。基因递送技术对于基因治疗的重要性不言而喻，众多的研究也集中在此领域。受益于研究者的关注，近年来创新的递送技术层出不穷，但是这些递送技术还处于研究阶段，距离新药上市尚需时日。4301SEND递送系统张锋团队开发了新的RNA递送平台SEND，其核心是逆转录病毒样蛋白PEG10，它能够与自身的mRNA结合并在其周围形成球型保护囊。该系统能够将基因编辑系统递送到小鼠和人类细胞并成功编辑目标基因。02eCIS递送系统张锋团队开发了类似于细菌可收缩注射系统eCIS的蛋白递送技术，工作原理类似于注射器，可将所载蛋白注入靶细胞内。改造后的eCIS系统可实现体内高效递送Cas9、碱基编辑器和毒素等功能蛋白。03细胞外囊泡细胞外囊泡是一类被广泛研究的新型递送载体，这是一类细胞分泌的双层膜结构，根据大小不同分为外泌体、凋亡小体和微泡。细胞外囊泡是细胞间通讯交流的基本工具，可携带和运送多种物质分子。相关学者图谱44科研学者（部分）所在单位研究方向Robert S.Langer美国麻省理工学院被誉为“药物递送之父”，研究重点之一是研究和开发聚合物和脂质等材料，实现长时间以可控的速率连续递送药物，特别是蛋白质、DNA和RNALeaf Huang美国北卡罗来纳大学肿瘤和肝脏基因转移的纳米颗粒载体。研究建立cDNA、mRNA、siRNA、蛋白质和肽的配体靶向递送系统Pieter Cullis加拿大英属哥伦比亚大学设计脂质体纳米颗粒系统来递送常规和遗传药物Dan Peer以色列特拉维夫大学开发RNAi、mRNA、saRNA、cirRNA、DNA和新型基因组编辑策略的细胞特异性递送新型分子药物的靶向载体James M.Wilson美国宾夕法尼亚大学专注于下一代基因转移载体的开发及其在治疗各种获得性和遗传性疾病中的应用，尤其是AAV载体Mark A.Kay美国斯坦福大学开发各种病毒和非病毒载体系统，主要疾病模型是血友病、丙肝和乙肝病毒感染以及糖尿病Luk H.Vandenberghe 美国哈佛医学院利用AAV的结构和进化信息作为合理设计合成病毒载体系统的起点，其中第一代被称为AncAAV，现在正在进入临床Richard Jude Samulski美国北卡罗来纳大学依赖性细小病毒腺相关病毒AAV，作为基因递送的替代病毒载体Martin Bachmann英国牛津大学病毒样颗粒与疫苗Nicole F.Steinmetz美国加州大学圣地亚哥分校基于植物病毒的纳米材料的工程设计，用于药物递送、疫苗和免疫疗法Kazunori Kataoka日本东京大学聚氨基酸生物可降解高分子材料在基因递送、药物靶向传输的基础及临床转化排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。相关学者图谱45科研学者（部分）所在单位研究方向汪铭中科院化学研究所蛋白质化学修饰新原理和新方法，并结合纳米药物载体实现蛋白质药物高效递送及疾病靶向治疗；发展CRISPR/Cas9基因编辑纳米输送技术并研究其在神经化学生物学和肿瘤免疫治疗中应用孙逊四川大学生物大分子药物高效递释系统；靶向药物传递系统和分子药剂学顾臻浙江大学将生物材料设计、生物大分子工程和微/纳米制造整合到药物输送策略中，通过细胞载体或仿生合成载体进行药物递送吴伟复旦大学药物载体给药系统体内时空命运；脂质纳米药物递送系统研究与开发程强北京大学新型mRNA-LNP研发魏妥中科院动物研究所器官/细胞特异性靶向纳米递送系统研发；新型纳米肿瘤疫苗的研发及肿瘤免疫张春 中科院苏州生物医学工程技术研究所腺相关病毒（AAV)基因载体的设计、改造，腺相关病毒（AAV)基因治疗的研究丁卫首都医科大学重组腺相关病毒基因工程载体的应用基础研究，AAV在肿瘤基因治疗中的应用李峰中科院武汉病毒研究所病毒衣壳、蛋白质、纳米颗粒等的可控组装与功能化；基于病毒材料的智能靶向递送载体；抗病毒/抗肿瘤纳米疫苗史林启南开大学多功能纳米药物载体；自组装生物活性材料任磊厦门大学基于病毒样颗粒的肿瘤免疫治疗蔡宇伽上海交通大学V类病毒颗粒载体，下一代慢病毒载体排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。中国企业图谱46公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况云舟生物提供包括基因递送方案的设计研发与优化、科研用载体定制和临床用载体制备等全产业链服务C 轮本导基因开发了先进的慢病毒载体递送技术和类病毒体BDmRNA递送技术B轮深信生物从事核酸药物的递送技术开发，拥有全球领先的具有自主知识产权的LNP递送技术，并在全球范围内进行了专利布局B轮五加和基因提供符合GMP标准的病毒载体制品开发生产服务，涉及的载体种类包括腺相关病毒载体（AAV）、腺病毒载体（AdV）等，为客户提供从生产与检测工艺开发、质量研究、申报资料撰写至产品上市后连续稳定生产的全链条一体化解决方案战略合并和元生物围绕病毒载体研发和大规模生产工艺开发，打造了基因治疗载体开发技术；基因治疗载体生产工艺及质控技术两大核心技术集群，建立了适用于多种基因药物的大规模、高灵活性GMP生产体系上市派真生物以质粒和AAV载体创新生产体系、方法学检测以及GMP规模化生产为核心，提供经济、快速、规模化的质粒生产和AAV病毒载体生产C轮博腾生物围绕质粒、细胞治疗、基因治疗、溶瘤病毒和核酸药物的工艺开发、分析方法开发、检测、原液和成品的cGMP生产等B轮海昶生物以药物递送系统开发和产业化为核心，专注于mRNA疫苗、小核酸药物等核酸创新药及高端复杂注射剂的开发。构建了mRNA疫苗技术、小核酸药物技术、PEGsome平台递送技术、DEPOsome平台递送技术等核心技术平台D轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。中国企业图谱47公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况键凯科技可提供LNPs递送系统辅料的实验室与GMP级别产品，已有4个LNP递送系统组分产品获得了药用辅料登记上市纽福斯借助于成熟的AAV基因治疗技术平台，建立丰富的产品管线，包含针对视神经损伤疾病、血管性视网膜病变等多种眼科疾病的10余个在研项目C 轮嘉因生物构建了AAV腺相关病毒衣壳进化算法发现平台、AI辅助DNA表达设计平台、数据驱动的蛋白质工程平台，推进早期到临床阶段的基因治疗管线，关注推进早期到临床阶段的基因治疗管线三个治疗领域B 轮辉大基因开发和优化基于CRSPR/Cas的RNA编辑工具，设计和开发高安全性、低免疫原性、高组织特异性的AAV载体，构建动物模型平台、质粒和腺相关病毒工艺开发平台，研发管线涵盖中枢神经、眼科、肌肉、听力等多个领域C轮宜明细胞AAV载体为代表的基因药物CDMO服务平台，致力于 GMP 质粒、AAV、慢病毒、溶瘤病毒、CAR-T、IPSC 等基因和细胞治疗产品的CDMO服务C 轮药明生基药明康德旗下专注于细胞和基因疗法的CTDMO。可提供从病毒载体构建、细胞库建立、工艺开发、规模放大、GMP生产到方法开发、质量检测放行等一站式CTDMO服务-金斯瑞蓬勃生物为细胞和基因治疗(CGT)药物、疫苗及抗体蛋白药物等提供从靶点开发到商业化生产的端到端CDMO服务，包括mRNA和病毒载体的CDMO-恩泽康泰基 于 核 心 知 识 产 权 的 工 程 化 外 泌 体 平 台-Echosome赋能外泌体创新药研发，可提供工程化外泌体载体设计开发、工程化外泌体药物PCC开发等CRO服务及工程化外泌体的CDMO服务A 轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。类器官和器官芯片构建体外仿生生理模型药物研发模型的未来多场景赋能u疾病建模和机理研究u药物筛选u毒理学研究类器官和器官芯片技术获各国政府认可类器官和器官芯片技术支持新药IND申报，多模型整合是现阶段新药研发的最佳解决方案多技术整合，拓展应用边界相关学者图谱中国企业图谱48Chapter 5类器官和器官芯片，药物研发模型的未来类器官和器官芯片构建体外仿生生理模型类器官是一种体外培养的由干细胞分化而来的自组装三维细胞团。尽管类器官并不是真正意义上的人体器官，但是类器官具有干细胞对应组织器官的细胞类型和复杂空间形态，并能够表现出细胞与细胞之间、细胞与其周围基质之间的相互作用和空间位置形态，而且其能够模拟组织器官的部分功能和生理反应，与来源组织具有极高的相似性。类器官可以从多能干细胞或成体干细胞中培养而来。而多能干细胞又可以分为胚胎干细胞（ESC）和诱导多能干细胞（iPSC）。另外，还有一种特殊的类器官是肿瘤类器官，由活检样本或手术切除的肿瘤组织中分离的肿瘤细胞培养而成。器官芯片是一种在微流控芯片上构建的人体器官生理微系统，可以在体外模拟构建包含有多种活体细胞、功能组织界面、生物流体和机械力刺激等复杂因素的组织器官微环境，反映人体组织器官的主要结构和功能体征。根据器官数量分为单器官芯片、多器官芯片，根据构建用途分为生理模型芯片、病理模型芯片等。49图15|肠、脑、肝类器官免疫荧光图（来源：STEMCELL Technologies）图16|器官芯片和多器官芯片（来源：Emulate,Hespros）类器官和器官芯片构建体外仿生生理模型器官芯片根据系统结构可以分为：通道系统、培养腔室系统、多孔膜系统等；根据驱动方式可以分为：重力驱动、蠕动泵驱动、注射泵驱动、气泵驱动、微泵驱动等。有些器官芯片由于实验设计的需要，会在芯片内同时集成两种及两种以上的结构，模拟不同的器官，构建生理模型、代谢模型或疾病模型等。器官芯片的细胞来源可以有原代细胞（Primary cells）、细胞系（Cell lines）、多能干细胞（iPSCs）、类器官（Organoids）等。类器官和器官芯片是两个极易混淆的概念，分属于不同的细分领域，具有各独特的核心技术、优势和局限性。作为前沿技术，二者在应用场景上又有相同之处，目的均在于构建体外仿生生理模型，深入了解生物体内的各种生理和病理过程，为新药研发提供新的临床前模型，赋能新药研发。将类器官作为器官芯片的细胞来源，与器官芯片相整合则构成了类器官芯片（Organoid-on-a-chip）。类器官芯片拥有类器官和器官芯片二者的优势，可以创建更接近体内生理特点的组织微环境,并可集成多种分析手段，进一步提高了生物模型的仿真度以及对实验参数变化的灵敏度，成为未来的发展方向之一。50概念学科领域核心技术优势局限性类器官偏向于生物学3D培养技术高仿真性，具有与人体器官高度相似的组织学特征和功能可控性、可重复性较差器官芯片偏向于生物医学工程微流控芯片技术建模的可控性和标准化上具有优势生物学的仿生程度较差表5|类器官和器官芯片技术比较（来源：公开资料，DeepTech）药物研发模型的未来新药研发过程中不可避免的要使用多种模型来进行药物的有效性和安全性评估，例如2D细胞、小鼠模型、实验用非灵长类动物等。但模型上的药物试验并不能完全代表人体对化合物的复杂系统反应，可能无法准确预测药物对人类的真正影响，从而导致新药研发在临床阶段的失败。类器官和器官芯片技术的出现构建了新的药物研发模型，二者均高度模拟人体组织器官的功能和生理反应，能够部分解决传统模型无法代表人体反应的缺点。正是由于这些优点，类器官和器官芯片技术研究被积极推动，用于构建不同的疾病模型，赋能新药研发的多个场景，如：疾病建模和机理研究、靶点筛选和确认、药物筛选、药物毒理学研究等。51药物研发模型优势劣势2D细胞适合多种实验技术易于高通量筛选生物样本库构建成本低、操作简便基因组不稳定无法模拟人体器官功能不能准确反映人体生理环境小鼠适合建立肿瘤移植模型可以构建多种疾病模型部分反映人体生理现象模型构建周期长种属差异，不能反映人类特有的生理过程成像观察的局限性伦理问题非灵长类动物 近生理模型与人类近似的大脑结构和认知功能与人类近似的免疫系统价格昂贵伦理限制成像观察的局限性模型构建周期长类器官具备器官部分特定功能可大量扩增并保持基因组稳定可基因编辑操作和高通量筛选作为生物库低温保存构建成功率高且培养速度较快缺乏血管生成难以保证均一性、稳定性伦理问题模型复杂度不够器官芯片高仿生度精确控制生物化学和细胞环境具备组织血管化及灌注能力系统稳定性有待提升难以兼具能量、成本和复杂度的要求表6|多个药物研发模型的优劣势（来源：公开资料整理）多场景赋能-疾病建模和机理研究类器官在功能和结构上与体内器官相似，通过构建疾病模型，模拟致病过程，从而为研究复杂的多基因疾病、尚未阐明的风险基因位点和表型高度异质性的疾病机制提供可能，从而筛选和确认潜在的药物靶点。基于人源细胞和类器官构建的器官芯片可以用来构建更加复杂的体外模型用于疾病研究。522023年，Hans Clevers实验室建立了新的人类脂肪肝类器官模型，并使用这些类器官模型来阐明药物反应，还建立了一个基于该类器官的CRISPR筛选平台，并成功筛选到了治疗脂肪肝的潜在新靶点FADS2基因。这些类器官模型及筛选平台将有助于研究脂肪肝的疾病机理和开发治疗脂肪肝的新药物。01利用脂肪肝类器官发掘潜在药物靶点02PSC衍生的大脑类器官成功用于模拟成人脑部疾病的早期阶段，例如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症疾病。另外，利用自闭症谱系障碍患者来源的端脑类器官研究发现，FOXG1 基因及其下游基因表达水平异常增加，使-氨基丁酸能神经元前体细胞产生过量，抑制性神经元突触数量显著增加，从而导致自闭症谱系障碍患儿皮质发育异常，这表明FOXG1可作为特发性自闭症谱系障碍潜在的药物靶点。03中国科学院大连化物所秦建华团队建立了一种人多能干细胞来源的肝-胰岛类器官互作芯片体系,在分区设计的微阵列芯片上实现了肝和胰岛类器官的动态培养和相互作用研究,模拟了高糖条件下型糖尿病的主要病理特征和对降糖药二甲双胍的响应。该工作可在体外再现人肝-胰岛轴在生理和病理情况下的糖调控特点,为糖尿病等复杂代谢性疾病研究和新药发现等提供新的模型。大脑类器官揭示神经发育疾病的人类特异性疾病机制肝-胰岛类器官互作芯片模拟人肝-胰岛轴多场景赋能-药物筛选药物在进入临床之前需要经过筛选和评估以确定其适应证、有效性和安全性，然而由于现有的体外和体内药物筛选模型的局限性，新药的临床前开发缓慢且昂贵低效。而类器官和器官芯片技术可以为药物筛选和研发提供了更符合人体反应的高性价比平台。53Hans Clevers团队利用19个结直肠癌类器官模型筛选83种药物，包括临床应用的靶向药物、一线化疗药物以及临床试验中的药物，研究药物敏感性与PDTO分子特征之间的联系，并测试临床试验药物的有效突变靶点，如IWP-2对RNF43突变型结直肠癌有效，发现了该突变类型潜在的治疗策略。01结直肠癌类器官效筛选药物022022年，Nature Cancer上的一项研究首次使用来自癌症患者的类器官库对500多个双特异性抗体进行筛选，从中发现了名为 MCLA-158 的 EGFR LGR5 双特异性抗体，能够有效抑制结直肠癌类器官的生长，并防治转移的发生。该研究为医药公司使用类器官进行药物发现奠定了基础。03结肠器官芯片可以准确模拟失调的免疫细胞招募，这是炎症性肠病IBD发病机制的主要因素。当免疫细胞在促炎症因子的刺激下流经芯片的血管通道时，它们经历了免疫细胞招募的整个过程：从附着到迁移，再到下游效应器功能和屏障损伤。该模型评估了四种具有不同作用机制的临床相关IBD治疗药物，表明器官芯片可用于筛选IBD治疗药物。肿瘤类器官库筛选新型双特异性抗体结肠器官芯片筛选IBD治疗药物多场景赋能-毒理学研究临床前毒理学研究的主要内容是药物的安全性评价，药物是否安全和有效是药物研发成功与否的决定因素，在药物研发的整个流程来说，毒性（安全性）是终止药物研发的重要原因之一。目前的临床前研究模型，尤其是动物试验，往往不能检测人体毒性，因而仍旧有30%的药物在临床试验中由于重大人体毒性导致临床试验失败，尽管这些药物都通过了动物模型的临床前安全筛查。类器官和器官芯片使用人源性细胞，高度模拟和再现人体生理环境和复杂反应，可以用于评估与人类相关的药物毒性反应，并检测未预期的药物脱靶毒性。目前应用最多的就是肝类器官和肝脏器官芯片，相关研究的重点是药物的肝毒性测试和肝脏药物代谢在药物不良反应中的中心作用。54使用正常组织类器官检测药物的安全性，通过细胞毒试验（如乳酸脱氢酶释放试验）并配合活细胞计数等手段判断药物对健康组织的毒性。目前多种健康组织类器官，如肝脏类器官、心脏类器官和肾脏类器官等，用于药物的毒理学研究。已有研究者使用肝脏类器官测试了多种药物的剂量依赖肝毒性，并探索了一些药物导致肝毒性的分子机制。01类器官用于药物毒理学研究02Emulate公司研究发的有类肝脏芯片能够正确识别87%的导致患者药物性肝损伤的测试药物，而这些药物，之前都能顺利地通过动物模型的安全评估，但在临床试验中因为毒性造成受试者的死亡而终止。同时，Emulate人类肝脏芯片没有错误地识别任何无毒的药物，特异性达到100%，这种完美的特异性为器官芯片在毒理学筛选工作流程中的应用奠定基础。肝脏器官芯片用于药物毒理学研究类器官和器官芯片技术获各国政府认可基于广阔的应用前景和发展潜力，类器官和器官芯片技术获得了各国政府的认可。各国政府相后出台多个相关支持性政策，并提供大量研究经费支持和推动类器官和器官芯片技术和行业发展，类器官和器官芯片领域展现出强劲的发展势头。55美国2011年，美国国立卫生研究院（NIH）、美国食品和药物管理局（FDA）和美国国防部高级研究计划局（DARPA）合作，创建了微生理系统计划（Microphysiological Systems program），以改善预测药物在人体中是否安全的过程。该计划首次把类器官和器官芯片相关技术上升到国家战略层面。2022年，美国通过了FDA现代化法案2.0，该法案的主题是推动减少临床前试验对动物的应用，用更现代的科学方法代替，例如器官芯片和微生理系统。欧盟2020年，类器官研究项目进入欧盟地平线2020战略计划。该项目结合了单细胞特征分析和类器官技术，用以验证类器官是人类生物学的可靠模型。该项目是欧盟地平线2020框架计划资助的六个试点行动之一，旨在开发一个开放存取的“类器官单细胞图谱”，将帮助欧盟完成对“人体细胞图谱”工程的奠基。中国2021年1月，科技部下发的关于对“十四五”国家重点研发计划6个重点专项2021年度项目申报指南征求意见的通知中，把“基于类器官的恶性肿瘤疾病模型”列为“十四五”国家重点研发计划中首批启动重点专项任务。2021年11月，国家药品监督管理局药品审评中心发布基因治疗产品非临床研究与评价技术指导原则（试行）和基因修饰细胞治疗产品非临床研究技术指导原则（试行），首次将类器官列入指导原则。类器官和器官芯片技术支持新药IND申报，多模型整合是现阶段新药研发的最佳解决方案类器官在得到美国FDA和中国NMPA等政府监管部门认可后，越来越多的药企选择类器官和器官芯片技术用于临床前药物研发。目前，基于类器官和器官芯片的研究数据支持了多个创新药物获得IND临床批件，相关新药进入临床试验阶段。56美国FDA批准了全球首个完全基于“类器官芯片”研究获得临床前数据的新药（NCT04658472）进入临床试验。本项研究利用人类诱导多能干细胞分化形成的神经元和人类施万细胞，生成了模拟两种罕见自身免疫脱髓鞘疾病的类器官芯片。利用类器官芯片测试候选药物的相关数据支持了新药的IND申请。2022年8月2023年5月恒瑞医药HRS-1893获得药物临床试验许可。HRS-1893通过特殊机制抑制心肌过度收缩，拟用于治疗肥厚型心肌病以及心肌肥厚导致的心力衰竭。本项研究的体外筛选工作是利用东南大学苏州医疗器械研究院的器官芯片技术评价药物对心脏器官芯片收缩振幅及钙瞬变峰值的影响，累计共筛选9批次上百个化合物，高效准确地完成了化合物体外活性和药物选择性的筛选。2023年6月艺妙神州 IM83 CAR-T细胞注射液获得药物临床试验许可，用于治疗晚期肝癌。本项研究利用大橡科技提供的肿瘤类器官模型对CAR-T药效进行评价，快速准确筛选出有效候选CAR-T药物，相关数据纳入IND申报数据包。目前，细胞模型、原位组织模型和动物模型依旧是新药临床前研究的主流模型。虽然类器官和器官芯片具有自身独特的优势，但是尚替代不了传统模型。多模型整合才是现阶段新药研发的最佳解决方案，基于细胞模型、原位组织模型和动物模型等传统模型的临床前研究仍是药物研发领域的黄金标准，类器官及器官芯片技术更应与这些模型相互结合，发挥自身独特的优势，助力创新药物的研发。多技术整合，拓展应用边界类器官芯片（Organoid-on-a-chip）整合了类器官与器官芯片的优势特点，集成多种功能结构单元，如类器官培养腔、微流控、执行器、生物传感器等，从而形成器官生理微系统。类器官芯片不仅具有类器官的优势，可以模拟器官的发育过程、生理状态和功能，重组来源组织功能和生理结构，还具有器官芯片能够精确控制细胞及其微环境的优势，实现了在微米尺度上操控流体以及对参数变化的动态捕捉，进一步提高了生物模型的仿真度以及对实验参数变化的灵敏度。近几年，类器官芯片技术已经取得了一些重要进展，研究人员相继建立了多种类器官芯片体系，如脑、肠、肝、胰岛、肾、视网膜等，以及集成多种类器官的类器官互作芯片等。类器官芯片以微型结构为特征，具有高通量和高灵敏度的特点，集成类器官的分选、培养、观察、刺激诱导、检测分析等一系列实验过程于一体，目前已经初步应用于发育生物学、药物测试、疾病模型等领域。57图17|融合类器官和器官芯片技术设计类器官芯片（来源：Life Medicine）多技术整合，拓展应用边界类器官技术与多种创新技术融合，拓展应用边界。类器官技术通过与活细胞成像和高通量分析技术结合，可以实时跟踪类器官形态的发生发展，并进行高通量药物筛选与评估；与3D生物打印和新型生物材料结合，可以制备具有多层次复杂结构和大尺度的功能类器官；与基因编辑、多组学分析和人工智能等技术结合，可以进一步提高类器官反映人体生理或病理过程的准确性，有助于以更高的保真度来深入认识和深度解析器官的发育过程和疾病机理。58类器官芯片类型细胞来源应用脑hiPSC模拟脑早期发育过程和产前环境因素(尼古丁、重金属镉、酒精)暴露hESC模拟大脑折叠的物理过程肝脏hiPSC肝毒性药物测试,模拟非酒精性脂肪肝病肠hiPSC模拟肠隐窝和绒毛结构的空间排列和生理功能hASC构建血管化结肠类器官；通过炎症因子刺激构建结肠炎症模型胰岛hiPSC模拟胰岛发育过程，研究胰岛的关键细胞组成和功能胃hPSC模拟胃生理蠕动肾hPSC模拟肾小球血管发育和肾类器官形态发生的过程ASC构建BK病毒感染、恶性和遗传性肾脏疾病模型视网膜hiPSC评估药物性视网膜病变；验证腺相关病毒视网膜基因治疗载体心肌-肝脏hiPSC多层分区设计实现两种类器官的共培养,用于抗抑郁药氯米帕明的药物毒性研究 肝脏-胰岛hiPSC在分区设计的微阵列 芯片上实现了肝和胰岛类器官的动态培养和相互作用研究,模拟了高糖条件下型糖尿病的主要病理特征和对降糖药二甲双胍的响应hiPSC:人诱导多能干细胞/hESC:人胚胎干细胞/hPSC:人多能干细胞/hASC:人成体干细胞表7|类器官芯片的应用进展（来源：Life Medicine，DeepTech整理）相关学者图谱正文阿里巴巴普惠体（注意：请提前安装好阿里巴巴普惠字体包）12号字两端对齐文本框位置禁止移动文字请勿越过文本框59科研学者（部分）所在单位研究方向Hans Clevers荷兰乌德勒支大学肠类器官，类器官领域奠基人Jrgen Knoblich奥地利科学院脑类器官Thomas Hartung美国约翰霍普金斯大学脑类器官和人工智能Takanori Takebe日本东京医科和牙科大学肝脏类器官Melissa Little 澳大利亚墨尔本大学肾脏类器官Matthias Lutolf瑞士洛桑联邦理工学院类器官微环境Meritxell Huch德国马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所肝脏和胰腺类器官Madeline Lancaster英国剑桥大学脑类器官Bon-Kyoung Koo奥地利科学院胃肠道类器官Sasha Mendjan奥地利科学院心脏类器官Ali Khademhosseini美国加州大学洛杉矶分校器官芯片Donald Elliot Ingber美国哈佛大学器官芯片Anthony Atala美国维克森林大学医学院器官芯片Zhang Yu Shrike美国哈佛医学院器官芯片Milica Radisic加拿大多伦多大学器官芯片Gordana Vunjak-Novakovic美国哥伦比亚大学器官芯片排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。相关学者图谱60科研学者（部分）所在单位研究方向陈晔光南昌大学肠胃类器官向阳飞上海科技大学脑类器官华国强复旦大学附属肿瘤医院肿瘤类器官惠利健中国科学院分子细胞科学卓越创新中心肝类器官曾艺中国科学院分子细胞科学卓越创新中心胰类器官秦建华中国科学院大连化学物理研究所类器官芯片章真复旦大学附属肿瘤医院类器官技术和直肠癌精准治疗李刚南方医科大学南方医院鼻咽癌的类器官培养及药敏检测赵冰复旦大学类器官技术罗振革上海科技大学类脑器官血管化顾忠泽东南大学人体器官芯片艾晓妮北京大学药学院器官芯片和类器官新模型赵远锦东南大学/南京鼓楼医院微流控与器官芯片梁琼麟清华大学微流控芯片、器官芯片陈璞武汉大学组织工程与器官制造类器官芯片马少华清华大学深圳国际研究生院类器官与器官打印器官芯片与微流控排名不分先后。如果您也是该领域的科研学者，欢迎与我们联系交流。中国企业图谱正文阿里巴巴普惠体（注意：请提前安装好阿里巴巴普惠字体包）12号字两端对齐文本框位置禁止移动文字请勿越过文本框61公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况科途医学拥有肿瘤类器官疾病模型库以及类器官培养全流程产品，可为生物医学科学研究、药物研发和临床精准医疗提供标准化专业类器官产品和技术服务B轮大橡科技专注于类器官芯片技术的研发和转化应用。推出器官芯片产品：针对药物肝毒性测试的肝脏模型、针对抗肿瘤药物研发的肿瘤模型和针对脑部疾病药物研发的血脑屏障模型Pre-B轮创芯国际构建了类器官全生命周期技术平台：Accuroid类器官建模系统、AI类器官影像质控系统、ADST自动化高通量药敏平台、ABOB大数据系统、类器官临床检测平台、类器官新药研发平台Pre-B轮丹望医疗在类器官自动化培养、类器官药敏检测、类器官疾病模型、类器官药物研发及类器官芯片等方面取得突出成就A轮伯桢生物搭建人源类器官新冠感染模型、母细胞瘤发生模型等多疾病模型与新药研发平台，国际首台首制类器官全自动建库与高通量药物发现平台，及基于组织及肿瘤微环境解析的创新类器官模型构建平台A轮艾名医学以肿瘤类器官为核心技术，集研发、生产、科研服务和医学检测四位一体，围绕肿瘤精准治疗，提供药物筛选等一系列解决方案，辅助临床用药方案选择，同时也提供体外药物评估模型构建及科研服务Pre-A轮精科生物以肿瘤类器官技术为核心，构建了类器官技术平台、类器官芯片技术、微流控芯片技术、自动化仪器技术平台，可提供肿瘤类器官从培养到高通量药敏测试全流程检测A轮华医再生实现了肿瘤病人活体肿瘤组织或冻存组织中培养出三维类器官，研发了类器官扩增、传代、冻存、复苏等关键核心技术。目前已收集数千例胃癌、肠癌、肺癌、乳腺癌等肿瘤和癌旁组织样本，建立了相应的类器官模型并成功搭建了高通量药物筛选系统-排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日中国企业图谱62公司名称（部分）相关技术与产品布局融资情况艾玮得生物重点从事人体器官芯片及配套装备的研发和应用。拥有细胞外支架材料、芯片设计加工、类器官自动化培养、多模态成像及人工智能数据分析等一系列核心关键技术。目前已拥有肿瘤、心脏、皮肤等器官芯片及配套的培养和检测试剂盒、自动化培养及高内涵检测分析仪器、AI软件系统、生物材料等产品Pre-A轮济研生物定位肿瘤精准医疗服务领域，专注于肿瘤类器官模型构建及器官芯片技术平台开发，用于药敏检测、药物评价、潜在靶点研究，肿瘤疾病机制研究等，为患者提供个性化的精准治疗策略，为新药发现和开发提供一种新型体外评估模型-溥思生物专注于药代动力学软件模拟技术迭代器官芯片技术，还原人体器官的复杂结构和真实环境，并能部分模拟来源器官或组织所特有的生理功能。在构建人体的微环境后，可以更精确地模拟药物在体内的ADMET（吸收、分配、代谢、排泄和毒性）过程-耀速科技一家利用器官芯片结合高内涵三维（3D）细胞成像、计算机视觉（CV）和人工智能（AI）进行药物发现的生物科技初创公司天使轮犀锐生物专注于微生理系统（器官芯片）和微流控芯片技术，三维细胞培养、成像和机器学习分析。已自主研发、生产了一系列产品，高通量细胞3D培养试剂盒、肝脏器官芯片、肺器官芯片、心脏器官芯片、癌症转移芯片、无泵动态培养仪、微生理系统智能化工作站等-骆华生物致力于器官芯片技术开发，为科学研究、再生医学、细胞工程、个性化治疗方案、医疗技术研发等领域提供具备国际先进水平的产品和技术服务A轮排名不分先后，融资情况据公开资料整理，时间截至2023年9月30日。63随着科技的飞速发展，人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官和器官芯片等前沿技术的潜力将得到更深层次的挖掘，不断释放出应用潜力，从而推动新药研发领域的重大突破。在未来，我们可以预见：人工智能已经开始改变新药研发的过程，而在未来，它可能会更加深入地参与到临床试验的设计和分析、药品生产和销售等环节中。合成生物学的应用将进一步扩大，出现更多全新的药物合成路径。此外，通过合成生物学技术，创造出全新的生物实体，研发具有特定药效的药物，如在病灶处感知周围环境而发挥作用的人工智能药物。基因递送技术的发展将推动基因治疗进入被广泛应用的新时代，更多的疾病被纳入到基因治疗的范围内，从而得到彻底治愈。类器官和器官芯片为新药研发提供更接近人体的实验平台，极大提升新药研发效率，降低新药研发的失败率，大幅缩短研发周期，减少实验动物的使用。以上种种前沿技术潮流汇聚，正通过多途径协同创新，推动着新型药物的不断涌现。未来，前沿技术融合和交叉将进一步革新新药研发的进程，推动医疗健康事业的进步。展望About UsDeepTech 成立于 2016 年，是一家专注新兴科技的资源赋能与服务机构，以科学、技术、人才为核心，聚焦全球新兴科技要素的自由链接，为产业、政府、高校、科研院所、资本等科技生态的关键角色提供服务，通过科技数据与咨询、出版与影响力、科创资本实验室三大业务板块，推动科学与技术的创新进程。About the Report新药研发之路荆棘密布，高成本、高风险、长周期的问题日益明显。在这个背景下，前沿技术的应用成为新药研发的重要方向。人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官与器官芯片等前沿技术可以加快新药研发的速度，提高新药研发的效率，从而解决新药研发面临的难题。本研究报告将分析这四种具有代表性和前景性的前沿技术：人工智能、合成生物学、基因递送技术和类器官与器官芯片技术，深入探讨这些前沿技术在新药研发中的应用，并描绘这些前沿技术的相关学者图谱和中国企业图谱。Please use the following to reference the report前沿技术赋能新药研发-人工智能、合成生物学、基因递送、类器官与器官芯片,2023.DeepTech 2023 Insights.China.DeepTech 202364Disclaimer本报告由 DeepTech 发布，其版权归属北京演绎科技有限公司（DeepTech），DeepTech 对此报告拥有唯一著作权和解释权。没有经过 DeepTech 的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传播等。任何未经授权使用本报告的相关商业行为，DeepTech 将依据中华人民共和国相关法律、法规追究其法律责任。本报告所载数据和观点仅反映 DeepTech 于发出此报告日期当日的判断。DeepTech 对报告所载信息的准确性、完整性或可靠性做尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或表述均不构成任何投资等建议，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。不同时期，DeepTech 可能会发布其它与本报告所载资料、结论不一致的报告。同时 DeepTech 对本报告所载信息，可在不发出通知的情形下做出修改，读者应自行关注。本文旨在传递生物医药最新讯息和行业分析，不构成任何投资意见和建议，以官方/公司公告为准。本文也不是治疗方案推荐，如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。Find Out 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