医疗科技：把握终端场景变革、数字化、科技赋能的投资机会( 七 ) _医疗科技

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? 外科手术机器人
目前广泛采用的手术机器人包括持物臂式机器人、导航机器人和主从式机器人。
持物臂式机器人：主要帮助手术时举托盘、清洗等工作。

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主从机器人：为外科医生远程手术、离台手术提供技术支持
达芬奇机器人手术系统，就是一种主从式机器人系统，可帮助医生在未来实现离台手术，甚至远程手术，让医生可以坐着手术，减少因为疲劳、失神造成的医疗事故。

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预防、康养等环节：可穿戴设备、康复机器人
? 可穿戴设备实现高频率健康检测，可收集的医学信息趋于丰富
智能手表：健康监测手段进一步拓展。在今年的 CES 2020 上，我们看到智能手表新增了心率监测等健康识别功能，Amazfit 能够达到实时心率监测及异常心率提示等功能，智能手表的健康监测手段进一步扩展。
TWS 耳机：已有产品具备心跳监测功能，未来健康相关功能将继续丰富。在今年 CES 2020 大会上，华米科技发布了带有心率检测的 TWS 耳机，Amazfit Powerbuds 。该产品采用 PPG 心率传感器，能够检测用户心率并反馈健康状态。我们认为，未来 TWS 耳机的健康检测功能将逐步丰富，并且在更多产品上普及。

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? 肢体运动康复机器人：目前的康复机器人主要是上肢的康复机器人，以及下肢的外骨骼机器人。

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医药领域：药物研发、药品追溯
药物研发
机器学习技术的应用有助于降低药物研发成本。目前药物发现早期阶段中的虚拟筛选方法称为“高通量筛选”，这一方法非常容易受到 FDR4的影响。我们预计，随着人工智能和机器学习等新技术的不断进步，有望在新药研发的过程中显著地降低失败风险。据 Turfs 的研究报告显示，一款成功上市的新药平均花费为 25.85 亿美元，其中包括 13.95 亿美元的直接投入成本。从化合物筛选到临床测试，一种新药的研发需要经历大量试验，充分利用早期药物开发的经验和仿真技术能够极大的减少试错成本、缩短研发周期。
目前海外已出现了利用 AI 来提高药物研发效率的初创公司。例如 Atomwise 就利用 AI 来模拟药品的研发过程，进行早期风险评估，为制药公司提供候选药物预测服务。而另一家数据驱动型的生物研究公司 Berg Health 则利用机器学习的方法寻找癌细胞上的特异靶点，并针对性的开发药物。目前 Berg Health 已经有两个在研药物，其中 BPM 31510 已经进入到临床二期（适用于局部鳞状细胞癌），BPM 31543 则正在进行临床一期试验。
药品溯源
屡禁不止的假药和假疫苗是生命健康的重要威胁，而随着互联网药房的兴起，医药的监管难度进一步加大。我们看到传统的药品溯源中的痛点有：
? 中心化存储下的造假机会：药品的生产流通涉及到原材料、生产、检测、运输、医院或药房等多个环节，对于监管方和终端消费者来说，供应链中各个环节均采用了中心化存储数据的方式，传统的二维码防伪技术存在被篡改造假的风险。
? 各环节间流通时的验证成本：药品在供应链中各环节间流转时，由于互相信息的不透明，验证的流程不仅费时，还消耗大量的人力、财力。
区块链药品溯源的优点：我们认为，区块链技术有助于将药品从生产至销售全生命周期中的各环节信息打通并完整记录，同时其不可篡改的特性将保证数据的可信性，真正实现药品生产流通的可溯源、可监管。同时，区块链技术的引入还可以提高验证效率，有效降低供应链成本。
区块链药品溯源的不足：药品是一种大规模批量生产的工业化产品，同一类型产品同质化程度很高，单个产品自身并没有可提取的特征，因此区块链药品溯源中，药品上链信息的真实性如何保证是一个仍待解决的问题。目前，区块链药品溯源大多采用药品外包装上印制防伪标签的方案。这种方案对药品生产商的诚信依赖程度较高，同时也存在包装和药品不对应的风险。区块链药品溯源技术距离成熟尚有一段距离。