一文拆解‘AI+医疗’产业链

本周举行的英伟达GPU技术大会上，黄老板宣布英伟达计划将扩展后的BioNeMo模型作为一系列基于云的企业服务提供给客户，并通过AWSHealthOmics平台提供药物分子结合成功和蛋白质结构变化的预测指标。骤然让大家的关注点都聚焦在了‘AI+医疗’上，本文将带着大家详细拆解‘AI+医疗’产业链及应用端。

AI有望赋能医药全产业链，加快行业变革

1、AI药物研发

AI药物研发指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来加快和增强新药物和疗法的发现过程，涉及利用AI模型分析大量的生物学、化学和临床数据，从而能够识别潜在的药物靶标，设计新化合物，并预测药物的疗效和安全性概况。

2、AI医学成像

AI医学成像指的是使用各种成像技术来获取人体内部图像的医学诊断过程，这些图像可以帮助医生检测、诊断和治疗疾病或伤害。

3、AI基因组学

AI基因组学指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来分析和解释基因组数据。基于AI的平台和算法简化了分析大量基因组数据的过程，使研究人员能够更高效地识别潜在的药物靶点；同时AI驱动的预测模型和虚拟筛选技术有助于识别和优先排序潜在的药物候选物，从而进一步减少实验测试所需的时间。

国内AI医疗市场：政策红利释放，向高速发展蓄力

AI医学成像市场需求与AI能力匹配度高，是国内AI医疗市场中发展较为成熟的赛道。在近年的发展中不断拓展涵盖范围，可实现快速读片，提供报告解读，提高阅片精度，辅助医生诊断和治疗，节约治疗时间，减轻影像科科室负担，增强基层医疗机构的阅片能力。

AI药物研发已经跨过了讲概念的阶段，步入快速发展期。据蛋壳研究院不完全统计，尽管还没有一款由AI研发的新药上市，但已有近40款AI药物管线已经步入临床阶段。

除了医药板块，还有谁会收益呢？

医药板块政策端的改善以及技术端的发展将无疑为科创100指数提供新的燃料。作为科创100指数的第一大权重板块，生物医药的走势对指数整体表现具有举足轻重的影响。在这个科技融合交叉发展的时代，均衡布局半导体和生物医药的科创100指数或将迎来多重共振。

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基金有风险，投资需谨慎！

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