事件：
        根据《nature》最新文章：北卡罗来纳大学精神病学家Heather  Hazlett开发深度学习算法，预测2岁前自闭症高危儿童是否会在2岁之后被诊断为自闭症，准确度达到88%，远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】这是人工智能（Artificial  Intelligence,AI）在疾病诊断领域战胜人类的又一标志性事件。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）
        核心观点
        AI逐步登上医疗舞台。在医疗领域，这已经不是AI技术第一次战胜人类。IBM  Watson于2011年进入医疗领域，其根据大量医疗数据，通过特定的算法程序，对患者做出相应的医疗判断，进而帮助医生和患者得到更精准的诊断。目前，Watson在治疗一些罕见病方面表现优异，AI技术逐步开始在医疗领域崭露头角。
        与传统医疗相比，AI可弥补医疗领域的部分不足。传统医学主要基于医生自身逻辑归纳和临床经验，进而对患者的疾病进行诊疗和治疗。但由于不同医生临床经验、知识背景、逻辑框架等方面的不同，不同医生在对某些罕见病上的判读和解读也会出现差别。而AI基于编程和数据的优势，可对这一情况进行弥补。例如IBM  Watson可针对相关疾病的所有文献进行检索，并根据文献内容得出结论和治疗的建议，这在一定程度上可以减少医生漏诊、误诊的概率。除此之外，AI在医疗控费方面也存在应用前景，根据高盛2016年测算的数据，随着AI技术的逐渐成熟，其将推动药物研发过程，在这种情况下，全球每年约减少260亿美元的成本支出。
        “医疗数据”+“算法”是AI在医疗领域应用的重要因素。我们认为，AI在医疗领域的应用，主要有两个关键因素，即“医疗数据”和“算法”。医疗数据是算法应用的基础，而算法的改进，可提升结果的准确度和处理的效率。目前，国际上的互联网巨头如IBM、谷歌等已经逐渐将AI应用在医疗领域，国内企业如百度、阿里巴巴也开始布局医疗AI。但是医疗数据存在高维、数据量大、非结构化的特点，且存在“信息孤岛”现象（在国内更为严重），目前专注该领域的公司，在获取大量、完整、准确数据方面，基本都面临挑战。我们认为，能够真正获取高质量医疗数据的公司，未来前景值得期待。
        投资建议与投资标的
        我们建议关注可能具备医疗数据资源的企业，如复星医药(600196，买入)、万东医疗(600055，未评级)、卫宁健康(300253，买入)、思创医惠(300078，买入)
        风险提示
        AI属于新技术，其在医疗领域应用的效果和稳定性还存在不确定。
        政策因素对新技术的发展影响较大，如果政策推进不顺利，可能会影响AI的应用。