AI有望重塑医疗健康行业

中心思想 AI技术驱动医疗健康行业变革与效率提升 本报告核心观点指出，随着自然语言处理、机器学习、深度学习等人工智能（AI）技术的持续演进，AI在医疗健康领域的应用正日益广泛和深入。AI技术有望全面重塑新药研发的生产模式和医疗服务的提供方式，覆盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节。其核心价值在于显著提升医疗水平、增加医疗服务的可及性，并有效降低医疗成本。近期，DeepSeek等大模型训练成本的大幅降低以及开源模式对数据隐私和安全性的保障，正加速推动医药企业和医疗机构积极拥抱AI技术，预示着“AI+医疗”领域被市场低估的巨大投资潜力，尤其在2025年应受到高度重视。 市场潜力与投资机遇凸显 报告强调，“AI+医疗”的结合将使“难以研发的药”和“无法治愈的病”从不可能变为可能，这不仅是技术层面的突破，更是对整个医疗健康行业生态的颠覆性革新。在AI的赋能下，新药研发将变得更高效、更具确定性，辅助诊断的准确性和效率将大幅提升，而医疗数据的价值也将被深度挖掘。国家医保局将AI辅助诊断纳入立项指南，更是从政策层面肯定了其价值，为市场发展提供了明确信号。因此，报告明确指出，2025年是重视“AI+医疗”相关投资机会的关键时期，相关技术服务提供商和应用落地企业将迎来广阔的发展空间。 主要内容 AI重塑新药研发流程与效率 人工智能技术在新药研发的各个阶段都展现出革命性的潜力，旨在解决传统研发过程中高昂的成本、漫长的周期和极高的不确定性。 药物发现与临床前研究的智能化加速 在药物发现阶段，AI能够以前所未有的速度和精度筛选出潜在的靶点和化合物。通过先进的算法和大数据分析，AI可以快速识别与疾病相关的生物标志物，并从海量的化合物库中高效筛选出具有治疗潜力的分子。此外，AI在分子对接和模拟方面的应用，能够模拟化合物与靶点之间的结合过程，预测结合强度和稳定性，从而显著加快靶点与化合物结合试验的进程，大幅缩短药物发现的时间。 进入ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）阶段，AI技术能够对化合物的潜在毒性和副作用进行深入分析和预测。通过学习和识别化合物的结构特征与生物活性之间的复杂关系，AI可以提前规避研发风险，降低进入临床试验后因毒副作用而失败的概率。这种预测能力不仅节省了大量的实验资源，也提高了研发的成功率。 临床试验优化与老药新用拓展 在临床试验阶段，AI的价值同样不可或缺。它能够对庞大的患者数据进行深度分析，识别出最适合特定临床试验的患者群体，从而提高试验的有效性和效率。AI还可以协助设计更为科学合理的试验方案，并对试验数据进行高效、精准的分析，以期提高试验成功率并降低整体成本。这种智能化的患者招募和试验管理，是传统方法难以比拟的。 更进一步，AI对临床数据的整合分析能力，也为“老药新用”提供了新的途径。通过挖掘现有药物在不同疾病治疗中的潜在价值，AI可以发现药物的新适应症，从而延长药物的生命周期，并为患者提供更多治疗选择。报告中提及的Recursion、Tempus AI、晶泰控股等公司，正是在这一领域积极探索和实践的代表。AI提供了一个更全面的研发视角，能够评估药物在不同阶段的成功率，从而有望从根本上革新创新药行业。 辅助诊断价值获政策与市场双重认可 人工智能在辅助诊断领域的应用，正逐步获得医疗服务提供方和付费方的广泛认可，其价值日益凸显。 政策支持与CDSS核心应用 国家医保局在2024年11月首次将人工智能辅助诊断列入立项指南，并明确在放射检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，这一政策信号具有里程碑意义。它标志着AI辅助诊断的价值已从技术层面上升到国家医保支付层面，为AI医疗产品的商业化落地和市场推广提供了强有力的政策支持。 临床辅助决策系统（CDSS）是“AI+辅助诊断”领域最核心的应用。CDSS通过集成自然语言处理（NLP）、机器学习等先进技术，能够从医院的各类业务系统（如电子病历、影像系统、检验检查结果）中学习海量的历史数据，构建复杂的推理系统。其功能涵盖辅助诊断、辅助诊疗、医嘱追踪、诊疗提醒、依从规则设置、依从监控、临床指南推荐、不良反应监测以及相似病例推荐等多个方面。CDSS能够为医生提供实时的、基于证据的决策支持，从而提高诊断的准确性、治疗的规范性和医疗的安全性。 提升医疗质量与解决资源分配不均 目前，业内领先的医院和供应商正在积极部署CDSS系统，深度挖掘医疗数据价值，并在诊断、治疗、安全用药、慢性病管理等多个方面取得了显著进展。CDSS在我国具有重要的战略意义，它不仅能够显著提高医疗质量和效率，更重要的是，它能够有效缓解医疗资源分配不均的问题。通过将优质的诊断和治疗经验通过AI系统赋能给基层医疗机构，CDSS有助于提升基层医疗服务能力，让更多患者享受到高质量的医疗服务。Tempus AI、嘉和美康、卫宁健康、医渡科技、讯飞医疗科技等公司，是该领域的重要参与者，其未来应用价值广阔。 数据要素驱动AI大模型在医疗领域深耕 AI大模型的发展离不开三大核心要素：数据、算力、算法。随着DeepSeek等大模型具备开源和低成本属性，算力和算法的门槛正在逐步降低，这使得高质量、丰富内容的数据成为未来AI大模型发展的最关键要素。 医疗健康领域数据来源与特征 在国内医疗健康领域，数据主要产生于医保、医疗（医院）和医药三个环节。这三个环节的数据各有特点： 医保端数据： 主要包括患者的就诊记录、费用结算、药品使用等信息。从数据的质量来看，医保端数据通常具有较高的标准化和结构化程度，因为它们需要满足严格的报销和管理要求。 医疗（医院）端数据： 这是数据最为丰富和复杂的来源，包括电子病历、医学影像（如CT、MRI）、检验检查结果、手术记录、护理记录等。这些数据量大、类型多样，但往往存在非结构化、碎片化和异构性等问题，需要进行大量的清洗和整合。 医药端数据： 主要涉及药品研发、生产、销售以及药物警戒等方面的数据。这些数据对于药物全生命周期管理至关重要，但相对医保和医院数据，其丰富程度可能略低。 综合来看，从数据的质量角度，医保端数据通常优于医疗（医院）端和医药端数据。然而，从数据的丰富程度和多样性角度，医疗（医院）端数据则远超医保端和医药端。 数据挖掘与整合的重要性 因此，AI大模型要在医疗领域获得良好发展，并充分发挥其潜力，就必须高度依赖相关领域的数据挖掘、清洗和整合供应商。这些供应商能够将分散在不同环节、不同格式的医疗数据进行标准化、结构化处理，并构建高质量的训练数据集，为AI模型的学习和优化提供坚实基础。国新健康、嘉和美康、卫宁健康、创业慧康等公司，正是在这一关键领域提供数据服务和解决方案的重要参与者，它们在推动医疗AI发展中扮演着不可或缺的角色。 总结 AI技术引领医疗健康行业变革 本报告深入分析了人工智能技术对医疗健康行业带来的深远影响和变革潜力。随着AI在自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的不断突破，其应用已渗透到新药研发、辅助诊断、基因检测、疾病筛查等几乎所有医疗环节，旨在提升医疗水平、扩大服务可及性并降低成本。DeepSeek等大模型训练成本的降低和开源模式对数据隐私的保障，正加速推动AI在医疗领域的广泛采纳。 报告强调，“AI+新药研发”通过智能化筛选、预测和优化临床试验流程，有望显著降低研发成本和不确定性，革新创新药行业。同时，“AI+辅助诊断”的价值正获得国家医保局等付费方的政策认可，临床辅助决策系统（CDSS）作为核心应用，在提升医疗质量和解决医疗资源分配不均方面展现出巨大潜力。此外，报告指出，在AI大模型发展中，高质量、丰富的数据将成为核心要素，医疗健康领域的数据挖掘、清洗和整合服务供应商将发挥关键作用。 尽管“AI+医疗”领域面临技术发展不及预期和行业竞争加剧等风险，但其在2025年所蕴含的巨大投资机会和对医疗健康行业生产模式及服务方式的重塑作用，使其成为未来值得高度关注和投资的战略性领域。