发布研报称，通过梳理“AI+医疗保健”应用场景发现，在制药端，AI在临床前药物发现领域已取得显著进展，同时在临床试验中的患者筛选与管理等方面也得到一定应用。在医疗端，国内数据规范化进程正在推进(如电子病历评级)，同时在诊断服务、医疗设备、医院管理及精准诊断等领域也显现出一定的应用潜力。总体而言，AI医疗与AI制药市场潜力巨大，是AI技术最重要的应用领域之一。考虑到海外部分AI制药/医疗对标企业极高的估值，国内AI制药/医疗领域具备广阔前景及想象空间。

　　事件：医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期。2025年年初以来，多家海外AI医疗公司关注度大幅提升，ARKInvest近期所发布的《BigIdeas2025》提到利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗，中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。

　　全球人工智能解决方案市场快速发展，医疗保健板块为人工智能的最大应用领域之一

　　在技术进步、有利的政府政策以及各行业需求增加的推动下，全球人工智能解决方案市场正在快速发展。全球人工智能解决方案市场规模由2018年的433亿美元增至2022年的1,395亿美元，CAGR为34.0%，并预计将由2023年的1,870亿美元进一步增至2030年的14,142亿美元，CAGR为33.5%。中国人工智能解决方案市场规模由2018年的35亿美元增至2022年的139亿美元，CAGR为40.8%，并预计将由2023年的185亿美元进一步增至2030年的1,683亿美元，CAGR为37.0%。

　　医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%；农业板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的54亿美元增至2030年的560亿美元，CAGR为34.0%；美容及化妆品板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的27亿美元增至2030年的281亿美元，CAGR为34.0%。

　　石化板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的14亿美元增至2030年的206亿美元，1xbet体育注册CAGR为39.8%；电池板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的38亿美元增至2030年的395亿美元，CAGR为33.8%；以及显示器板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的1亿美元增至2030年的13亿美元，CAGR为39.1%。

　　药物研发过程耗时较长，通常至少花费十年才能实现药物资产的商业化。药物资产上市及商业化前，整个药物研发过程通常涉及：(1)四至六年的药物发现过程，包括约25个月的靶点至苗头化合物阶段、约25个月的苗头化合物至先导化合物阶段以及约十个月的先导化合物优化阶段；(2)一至两年的临床前候选化合物阶段；(3)六至七年的临床试验阶段；(4)半年至两年的监管审批阶段。然而，在药物发现过程中使用人工智能技术及基于量子物理的计算可减少所需的时间及成本，提高药物发现过程效率。

　　与传统人工方法相比，人工智能的方法在药物发现方面的效率显著提升。基于人工智能的方法在药物发现过程中展现出显著的时间、成本和成功率优势，能够大幅提高药物研发的效率和效果。

　　(1)时间效率：传统方法药物发现过程通常需要5至7年；人工智能方法通过机器学习和深度学习算法，可以快速分析大量数据，显著缩短药物发现时间。

　　(2)成本效率：传统方法药物研发成本高昂，尤其是在实验材料、人力成本和设备使用方面，高失败率较进一步增加了成本；人工智能方法可以通过虚拟筛选和模拟实验减少实际实验次数，降低材料和人力成本。

　　(3)成功率：传统方法由于依赖大量实验和试错；人工智能方法能够通过大数据分析和模式识别，增加整个药物研发的成功概率。

　　(4)数据利用：传统方法依赖人工处理和分析，容易遗漏重要信息；人工智能方法可以高效处理和分析海量数据，提供更全面的洞察。

　　(5)创新性：传统方法创新依赖于研究人员的经验和直觉；人工智能方法能够探索更广泛的化学空间，提出新颖的化合物设计和优化方案，推动药物发现的创新。

　　AI大模型技术和IT物联网技术的突破为医疗设备理解临床场景和构建智慧生态打开了想象空间，很多医疗设备已经开始了与AI的深度融合，如全时段监测并分析患者病情的监护仪器、显著提高诊断效率的医学影像设备、无需人工干预的自动化分析检测设备、助力医生精准操作的手术机器人都在一定程度上实现了医疗设备数智化转型的初步构想。

　　AI技术正在医学检验的多个环节展现出巨大潜力，从样本处理到报告解读，AI的介入不仅提升效率，还能提高准确性。医检行业将持续受益于AI赋能，多模态全场景的医检行业AI智能体有望全面提升医检服务的智能化进程，实现对外服务和内部运营的整体提质增效。

　　在基因组学领域，工具自主可控导致的测序成本降低，正加速人人基因组时代的到来。AI得以应用于海量基因组数据，将助力高效精准地提取所需的基因信息以了解疾病进程，有利于医疗机构与个体进行精准健康管理，加速精准医学的发展。

　　AI将助力智慧医院建设，对海量数据的深度分析实现了医疗资源的优化配置，帮助医院提升患者安全管理和医疗资源调配效率。AI能够帮助医院提供更加个性化的医疗服务，根据患者的具体情况定制治疗方案，提高治疗效果和患者满意度；实时监测患者的健康状况，提供及时的干预和治疗，预防疾病的发生和发展。

　　AI相关产品和服务研发或商业化不及预期，行业政策风险，市场竞争加剧风险。