21世纪经济报道记者 闫硕
当前医疗健康行业正处于关键转型期。一方面，政策对创新药的支持力度不断加大，但传统新药研发普遍面临着周期长、成本高、成功率低等困境。
另一方面，随着人民生活水平的提升，公众对优质医疗服务的需求也不断提高，但城乡区域之间医疗资源不均衡，基层医疗机构的诊疗能力仍有待增强。
人工智能（AI）的出现正有力破解这些难题，为医疗健康行业注入新的活力。
比如，在新药研发层面，9月9日，礼来推出自研AI平台TuneLab，向生物技术公司开放基于礼来多年数据训练的药物发现模型；9月15日，诺华与MonteRosaTherapeutics签署一项潜在总价值达57亿美元的许可合作协议，后者将利用其专有的AI/ML赋能QuEEN开发新的分子胶降解剂。
而在医疗服务方面，9月24日，影禾医脉联合阿里云发布医学影像大模型智算一体机MIIA-X1，赋能医院快速构建本地化AI能力；同日，华康中健发布灵药通智能体，实现在市场推广、药品流通及对医服务环节的高度智能化，未来还会向真实世界研究、生产制造、药物研发领域延伸。
多位业内人士向21世纪经济报道记者表示，AI与医疗健康的融合不再是一个遥远的未来，而是正以前所未有的深度和广度影响着药品研发，以及临床诊疗的精准决策。
赋能新药研发
医药研发领域流传着一个“双十定律”，即需要超过10年时间、10亿美元的成本，才有可能成功研发出一款新药。
不仅如此，近年来受开发难度提高、试验成本增加、监管标准收紧等因素的影响，新药研发成本大幅提高。根据德勤此前报告，一款新药成功上市的平均成本已从2010年的11.88亿美元增加到2022年的22.84亿美元。
全国医药技术市场协会会长、北京大学教授周亚伟向21世纪经济报道记者表示，AI正在改变传统的药品研发模式，以往科研人员筛选一个潜在的药物靶点，可能需要从海量数据库中逐一排查，耗时数年。如今借助AI技术，已经可以快速整合基因组、蛋白质组和多维数据，精准找到与疾病相关靶点，通常可将原本需要三年的时间缩短一半以上。
而在临床试验阶段，AI能帮助企业优化受试者招募方案，提前预判试验风险，提高临床试验成功率。“近年来已有不少企业通过AI赋能研发全链路的关键环节，如加速临床前候选药物筛选、优化试验方案设计，推动候选药物更快进入临床阶段，显著降低了研发成本。”周亚伟说道。
AI在加速研发的同时，仍需解决科研的核心要求——可复制与可验证性，这也是其能否持续落地的关键。
国金证券分析指出，AI模型，黑箱已破。欧盟《人工智能法案》将使那些依赖黑箱模型、缺乏可解释性的AI药物发现系统出局。而龙头AI药企已经走出概念验证。英矽智能，TNIK、ENPP1、PHD同路径3次复现成功推进，AI研发过程都在Nature杂志上详细披露。
目前全球十大制药巨头均对AI有所布局。默沙东、辉瑞、礼来、BMS等头部药企，数百亿美元布局AI制药相关公司。从医药魔方统计的全球AIDD（AI药物研发）相关交易首付额和总额Top 20的项目来看，重大交易集中发生在近5年内，总额超过500亿美元。
近段时间便有多起交易案例引发市场广泛关注，比如上述所提及的诺华与MonteRosaTherapeutics的合作；再如8月，礼来宣布与Superluminal签署价值13亿美元的交易，以加速AI药物研发，将重点推进肥胖症及其他心脏代谢性疾病治疗的小分子药物开发。
世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》指出，人工智能将是医疗健康行业的主要变革力量，预计2024-2032年，AI医疗市场将以每年43%的速度增长，市场规模有望达到3.58万亿元，其中药物发现和医学影像是AI应用最广的两个领域，合计市场占比将超过50%。
另外，据头豹研究院数据，预计2025-2028年，中国AI制药市场规模将由12.1亿元增加至58.6亿元，年复合增速达68.3%。
破局医疗资源分配不均
“中国的AI+医疗并非单纯的技术风口，而是应对三大社会结构性挑战的必然选择。AI已从‘锦上添花’变为‘雪中送炭’，是维持医疗体系可持续发展的必需。”梅花创投创始合伙人吴世春向21世纪经济报道记者表示。
首先是人口结构之变，中国正经历全球最快的老龄化进程，医疗服务需求呈指数级增长。其次是疾病谱之变，慢性病已成为主要健康威胁，需要长期、个性化的管理，正是传统诊疗模式的短板。此外是资源配置之变，优质医疗资源高度集中，基层服务能力薄弱。
面对老龄化与医疗资源分布不均的挑战，我国通过顶层设计推动AI技术与医疗服务深度融合。
西南证券分析指出，政策层面聚焦“技术创新+场景落地”双路径：一方面鼓励医疗机构与科技企业合作，加速AI辅助诊断、智能健康管理系统的研发，推动AI在慢性病筛查、康复护理等领域的应用；另一方面重点支持基层医疗场景的AI工具普及，通过试点项目推动AI问诊、远程影像诊断等技术下沉，缓解县域及社区医疗机构的资源缺口。
AI可以在几个关键环节发力，一位三甲医院院长向21世纪经济报道记者表示，一是打造智能辅助诊断系统，帮医生快速精准判断病情；二是赋能患者全周期管理，不只是诊断，后续治疗方案优化、康复指导都能覆盖；三是促进临床病例与科研的衔接，让日常诊疗数据直接为科研服务。
“医药行业对数字化的投入逐渐增加，经历了‘套装软件—云服务—AI智能体’的演进路径，目前正在进入AI智能体时代，即通过AI智能体技术，实现数据高度集成和智能化，大幅提高生产和经营效率，同时兼顾数据安全、实施成本以及迭代升级。”华康中健（厦门）科技有限公司联席董事长兼CEO曾良向21世纪经济报道记者指出。
值得强调的是，目前，AI医疗不再是未来畅想，而是已“持证上岗”。斯坦福大学发布的《2025年人工智能报告AI INDEX》指出，美国食品药品监督管理局（FDA）从1995年批准第一个AI医疗设备开始，这几年加速明显，仅仅是2023年，就批了223个AI医疗设备。
赛迪顾问数据显示，2018至2024年，中国共有379款国产AI医疗装备产品获得中国国家药品监督管理局（NMPA）批准上市，产品覆盖诊断、治疗、康复、健康管理全诊疗环节。
2024年底，国家医保局首次将“人工智能辅助诊断”纳入立项指南，解决了AI服务的“身份”问题。“支付的核心逻辑已发生转变，在DRG/DIP支付改革背景下，AI的价值主张从‘新增收费项’转变为‘为医院提质、控费、增效’。只要能证明ROI（投资回报率），医院就有强大的内生动力采购AI服务。”吴世春说。
需要指出的是，多位专家向21世纪经济报道记者指出，当前AI应用于医药研发以及临床一线的应用也有一些困境。核心难点在于缺乏高质量、标准化的标注数据集，同时还受限于数据安全合规、政策监管标准、伦理边界界定等外部约束。这些难点决定了AI+医疗的大规模落地，需要长期、持续的技术研发、数据积累与资源投入，难以一蹴而就。
出现总是特定的点咳嗽、持续一个礼拜的情况，可能是由于环境因素引起，也有可能与上呼吸道感染、支气管炎等疾病有关。建议及时前往医院就诊，在医生指导下进行针对性治疗。一、非病理因素如果患者所处环境过于 患者出现上述症状可能是由于上呼吸道感染、过敏性鼻炎、支气管哮喘等疾病引起。建议及时就医完善相关检查，在医生指导下进行针对性治疗。一、非病理因素1.上呼吸道感染：通常是由病毒感染引起的急性炎症性疾 在拔牙过程中，如果出现嘴角裂开的情况，这被称为“口角撕裂”。这种情况通常是由于医生或患者没有正确地控制张嘴运动或者使用不当的力量造成的。下面是一些可能有用的建议：1.保持冷静：不要过于紧张和焦虑。这 当环境温度达到20°C时，4°C的环境适宜于病毒存活，24°C的环境中病毒存活时间不能超过48小时，在22°C的环境中病毒可以存活10天，在56°C的环境中存活时间可以达到72小时。温湿度适宜也可以抑制病毒的传播，所以 地中海贫血又称珠蛋白生成障碍性贫血，是一种遗传性疾病。患者通常在幼年时无明显症状，在成年后由于长期慢性溶血而出现疲乏、头晕等症状。1、轻型：此类患者的临床表现较轻微，一般不需特殊治疗；2、中重型：若为β 突发耳鸣是一种常见的耳部症状，老年人也可能经历这种问题。耳鸣可以以不同的方式表现，包括嗡嗡声、嘶嘶声、咔嗒声等，通常是由多种原因引起的。在老年人中，耳鸣可能与年龄相关的听力损失、耳部感染、药物副作 。本文链接：赋能新药研发、临床诊疗，AI如何改写行业可持续发展路径？http://www.sushuapos.com/show-9-69939-0.html
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