AI+医疗应用加速，加仓中国的Schrodinger

中心思想 AI驱动生物医药创新与市场机遇 本报告核心观点指出，以大模型为代表的人工智能（AI）技术正深刻重塑生物医药行业，并在药物研发和临床诊疗等多个关键环节展现出巨大潜力。科技巨头如英伟达正积极布局AI+医疗领域，通过投资和合作加速技术应用，带动相关生物技术公司股价显著上涨。 中国AI+医药应用加速与投资潜力 报告强调，AI技术不仅能大幅缩短新药研发周期、降低成本，还能提升诊疗效率和准确性。中国在AI+制药和AI+诊疗领域已涌现出华为云盘古药物分子大模型和润达医疗等成功应用案例，显示出强大的创新能力和市场潜力。具备行业Know-How、客户基础、早期AI布局并积极拥抱大模型技术的公司，将拥有显著的先发优势和投资价值。 主要内容 英伟达发力AI+医药，合作伙伴股价大涨 科技巨头加速布局AI+医疗 2023年7月12日，英伟达向生物技术公司Recursion投资5000万美元，此举直接推动Recursion股价当日上涨78.17%，英伟达股价亦上涨3.53%。这凸显了AI在药物研发和临床等环节的巨大潜力，以及科技巨头对该领域的重视。英伟达在AI+医疗领域布局多年，早在2021年便与Schrodinger建立战略合作，旨在提升计算平台速度和精确度，扩大其在AI药物发现领域的影响力。此外，英伟达还与阿斯利康合作开发基于Transformer的化学结构生成AI模型，并与佛罗里达大学合作开发大型临床语言模型。在2023年3月的GTC大会上，英伟达展示了与安进、Mitsui & Co.等在药物发现、诊断和基因组学方面的合作，例如安进利用NVIDIA BioNeMo服务将大型语言模型训练时间从3个月缩短至4周。NVIDIA还开发了基于AI的“Clara”平台，全球已有100余家医疗保健企业使用，助力早期疾病检测、提供护理见解及加速药物发现。 海外AI+医药龙头Schrodinger表现强劲 Schrodinger, Inc.作为生物医药行业的计算软件解决方案提供商，其股价自年初至今已上涨191.87%。该公司开发了一个基于计算平台，能够高精度预测分子性质，通过基于物理的差异化软件平台，以更快的速度、更低的成本发现高质量、新型分子，并提高药物开发和材料应用的成功率。2021年，Schrodinger与英伟达建立战略合作关系，利用NVIDIA DGX A100系统和NVIDIA InfiniBand HDR网络优化其软件平台，实现对数十亿分子的快速准确评估，加速新治疗方法的开发。双方合作还包括在Schrodinger产品套件中进行物理学建模，并支持NVIDIA Clara Discovery，共同推进药物发现所需的物理学计算和机器学习开发。 以大模型为代表的AI技术正在重塑生物医药行业 AI赋能药物研发，突破“双10困境” 比尔·盖茨在2023年6月15日的演讲中强调，包括人工智能在内的技术进步将在卫生保健和教育等领域带来快速突破。生物医药行业长期面临“双10困境”（一款新药研发需耗费10亿美元、10年投入），而AI大模型正引领创新浪潮，有望解决这一难题。在药物研发阶段，AI技术可用于药物分子设计、分子对接、筛选等，显著缩短研发周期并降低成本。具体而言，AI通过处理和分析基因组学、蛋白质组学等大规模生物医学数据，能够进行靶点发现，识别与疾病相关的基因、蛋白质和代谢途径。同时，AI技术可进行大规模虚拟筛选，通过计算模型和机器学习算法筛选出具有潜在活性的药物分子，缩小候选药物范围。据Tech Emergence研究报告，AI技术可使新药研发成功率由12%上升至14%，并将临床前研究时间从3-6年压缩至1-2年。 AI提升医学诊疗效率与准确性 在医学诊疗领域，AI大模型同样展现出巨大潜力。谷歌的医疗大模型Med-PaLM 2已于2023年4月起在美国梅奥医院等医疗机构进行实测，并成为第一个在MedQA测试集中达到“专家”水平的AI大模型。2023年7月12日，《Nature》杂志发表了谷歌医疗大模型的论文，详细介绍了Med-PaLM的进化过程。论文指出，微调后的医疗大模型Med-PaLM在回答医学问题时表现良好，一组临床医生对其回答的评分为92.6%，与现实中临床医生的水平（92.9%）相当。此外，Med-PaLM的答案在80.3%的情况下被非领域专家认为是有帮助的，并在94.4%的情况下直接回答了用户问题。 我国生物医药行业AI应用案例 AI+制药：华为云盘古药物分子大模型 2023年3月25日，《人民日报》报道了华为云盘古药物分子大模型的产业化应用。该模型由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练，能够实现针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计。西安交通大学第一附属医院刘冰教授团队利用该大模型成功研发出一种新的“超级抗菌药”，有望成为全球近40年来首个新靶点、新类别的抗生素。借助盘古大模型，先导药的研发周期从数年缩短至1个月，研发成本降低70%。盘古药物分子大模型在无监督学习模式和业界独有的“图-序列不对称条件自编码器”深度学习网络架构下，预先学习了17亿个小分子的化学结构，能够更好地对分子结构与性质进行预测与推荐。该模型可自动预测蛋白与分子化合物结合结果，并对筛选后的先导药进行定向优化，例如减弱对人体正常细胞的毒副作用。 AI+诊疗：润达医疗携手华为发力大模型 润达医疗在医疗行业深耕多年，具备深厚的技术储备和高粘性客户基础。公司专注于体外诊断领域，为医学实验室提供整体解决方案服务，截至2022年末，已服务4000余家医疗机构，其中核心客户达420家。润达医疗聚焦智慧检验，打造数字化检验平台，利用大数据、人工智能等技术赋能传统检验医疗服务向精益化、智慧化转型升级。公司已开发10余套数字化信息产品，涵盖实验室智慧化管理（如SIMS系统、Mai47系统）、质量控制管理（如质量云、检验结果互认平台）以及检验数据分析解读（如润达慧检—检验报告智慧服务系统）。 润达医疗与华为盘古大模型合作，共同研发L1层的润达医疗大模型，旨在实现智慧医疗、智慧服务、智慧管理三位一体的智慧医院建设。在智慧医疗方面，大模型有望提高精准诊疗水平，解决世卫组织统计的约20%的患者诊疗误差。在智慧服务方面，大模型驱动的AI健康助手可为亚健康人群提供诊前、诊中、诊后连续健康服务。在智慧管理方面，大模型能根据同级同类医院的运营数据，及时输出可落地的运营策略调整方案，解决医院运营数据滞后问题。 投资建议与风险提示 具备先发优势的投资标的 报告认为，具备行业Know-How和客户基础，在AI领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势。在AI+诊疗领域，建议关注润达医疗、创业慧康、嘉和美康、安必平、健麾信息、数字人等。在AI+制药领域，建议关注泓博医药、义翘神州、皓元医药等。 潜在风险因素 投资者需关注以下风险：监管政策变化、行业竞争加剧、AI技术发展不及预期以及AI伦理风险。 总结 本报告深入分析了人工智能（AI）技术，特别是大模型，对生物医药行业的颠覆性影响及其带来的巨大市场机遇。英伟达等全球科技巨头正通过战略投资和合作，加速AI在药物研发和临床诊疗领域的应用，如对Recursion的投资和与Schrodinger的合作，推动相关公司股价大幅上涨。报告指出，AI技术能够显著缩短新药研发周期、降低成本，并提升诊疗效率和准确性，有效解决生物医药行业的“双10困境”。 在中国市场，AI+医药的应用案例也日益丰富，例如华为云盘古药物分子大模型在加速新药研发、降低成本方面取得显著成效，以及润达医疗与华为合作，通过大模型构建智慧医疗、智慧服务和智慧管理体系。这些案例表明，中国在AI+医药领域具备强大的创新能力和广阔的发展前景。 报告建议投资者关注那些具备深厚行业经验、广泛客户基础、早期AI布局并积极采纳大模型技术的公司，并列举了AI+诊疗和AI+制药领域的潜在受益标的。同时，报告也提示了监管、竞争、技术发展和伦理等方面的潜在风险，强调投资者需谨慎评估。总体而言，AI与生物医药的深度融合正开启一个全新的时代，为行业带来前所未有的发展机遇。