四川大决策投顾 AI医疗：重塑诊疗流程与药物研发范式

2025-11-03 14:53 · 网络　　　

四川大决策投顾摘要：AI医疗的投资逻辑清晰：政策端，国家层面明确支持AI在医疗领域的应用，并为部分AI辅助诊断技术确立收费依据；技术端，大模型成本下降与性能提升助推应用加速落地，其在提升诊疗效率与药物研发效率方面展现潜力。需求端，老龄化、医疗资源分配不均等问题倒逼行业借助AI破局。

1.AI 与医疗深度融合，赋能医疗服务众多环节

AI 医疗是指通过运用先进的信息技术，对医疗过程进行智能化管理和优化，从而提高医疗服务的质量和效率。AI 在医疗中的应用，不仅有助于提升医疗服务的精准度和个性化程度，还能为医疗决策提供科学依据，推动医疗行业的创新发展。

当 AI 与医疗深度融合后，呈现出智能化、高效化、便捷化的显著特征。在智能化方面，借助大数据与人工智能可实现智能诊断，综合患者各类数据给出个性化方案；智能治疗能依据患者实时数据调整治疗策略；智能管理则可优化医疗资源配置。高效化体现在对医疗流程的优化，减少患者等待时间并预防潜在问题，同时助力医护人员提升工作效率，如便捷的病历与药品管理。便捷化使得患者可随时通过手机 APP 等获取医疗服务，包括在线咨询、远程诊断，还能利用自助设备及手机应用完成挂号、缴费、查询结果、预约手术等操作。

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2.AI医疗有望成为最快落地的 AI下游应用

我国 AI医疗市场规模快速增长。(1)医疗资源分布不均匀，医疗资源与需求倒挂:截止至 2022 年底，我国 3.7 万家医院中仅 3523 家三甲医院，而诊疗人次高达 22.3 亿次，其中三甲医院承担全国 58.6%的诊疗量，资源分配明显不均。AI可通过辅助诊疗辅助问诊等模式，有效减少医生繁杂工作，提高诊疗效率:(2)政策驱动医疗行业数智化发展:自 2017年起我国将 AI作为重点政策推动，AI医疗作为AI行业先行者，政府大力倡导。

未来我国 AI 医疗行业将快速、持续扩容，医疗板块或将成为 AI 率先实现赋能的赛道。(1)技术选代推动 AI在医疗领域渗透率。以大模型为代表的 AI技术正与生物制药、医学诊疗深度融合极大提高药物研发效率和医疗诊疗的覆盖度和诊疗效果:(2)医疗健康大模型多态发展，推动 AI医疗扩容。

AI全面赋能医疗的各细分行业

（1）AI制药：以医药大数据为基础，将AI赋能至制药各环节，提高新药研发效率及质量、降低研发成本。ARK的报告中指出，2024年以前，制药行业平均上市时间约为13年，总上市成本约24亿美元；而在AI的充分驱动下，有望将药物平均上市时间压缩至8年，总上市成本压缩至6亿美元。

（2）AI医疗器械: AI医疗器械已应用于癌症领域、肺结节检测、肺部术前规划、感染性疾病、肺炎诊断、结核病诊断、脑卒中诊断、冠心病诊断和骨折诊断等领域。

（3）AI 医疗助理：AI医疗助理包括AI语音电子病历、AI智能导诊、AI智能问诊和AI 推荐用药，能无缝地赋能到门诊、住院两大诊疗场景中，有效补充医疗资源，弥补基层诊疗服务短板。

3.AI 医疗产业大政策支持力度不断加强

近年来，我国为树立医院对前沿技术的正确认知并引导相关产业快速发展，开始围绕 AI 出台相关政策，从宏观层面推动AI 技术在医疗领域的应用，旨在提高医疗服务效率和质量，最终实现医疗行业的智能化升级。这些政策的实施，不仅促进了 AI 技术在医疗领域的广泛应用，还为医疗行业的未来发展指明了方向，推动了医疗服务质量的提升和医疗资源的优化配置。