提到人工智能赛道，大家首先会想到芯片、大模型等方向，这是因为人工智能产业发展的规律是自上而下，先有中上游底层技术的突破，再通过供给创新创造需求，下游市场逐渐摸索各类应用。
在DeepSeek等大模型技术持续成熟的今天，AI应用端关注度日益提升。目前大家关注点多在人形机器人、传媒降本增效等显性的赛道。而长期视角下，AI技术对传统行业的赋能或不容忽视。
例如，2025年2月7日，海外知名投资公司方舟投资发布《Big Ideas 2025》报告中多次强调，医疗保健是AI最被低估的应用领域，多组学测序和AI药物研发正成为改变医疗行业的重要创新。
报告指出，多组学测序结合AI，可以大幅缩短药物研发周期，将新药上市时间从13年缩短至8年，成本降低4倍。通过这种技术，癌症等疾病的诊断和治疗精准度显著提升。报告预计，到2030年，AI将使药物研发和诊断效率提高数百倍，推动整个医疗行业进入高速发展期。
一、医疗保健整体AI应用市场快速发展
数据端来看，全球人工智能解决方案市场规模从2018年的433亿美元激增至2022年的1395亿美元，年复合增长率高达34%。据测算，该市场规模预计将有2023年的1870亿美元进一步增长至2030年的14142亿美元，年复合增速约为34%。
不同行业来看，据相关机构测算，医疗保健或是中长期AI应用最重要的赛道之一，相关市场规模有望从2022年的137亿美元增长至2030年的1553亿美元，年复合增长率达到36%。
二、AI+医疗保健具体应用方向
（1）AI+医药研发
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涉及药物发现、临床前候选、临床试验、监管审批等多个阶段。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。
当前，多个港股和A股创新药巨头已经将AI赋能项目推进至临床阶段，待创新药产品实际上市之时，或将带来AI赋能创新药的产业浪潮。
港股创新药ETF（159567）跟踪指数布局港股创新药企业，创新药产业链下游制药企业（化学制药+生物制品）权重为93%，并包含多个AI制药领域龙头，其在产业浪潮来临时的弹性或值得期待。
（2）AI+医疗设备
AI 大模型技术和 IT 物联网技术的突破使医疗设备与AI深度融合。如搭建智能医疗生态系统，发布重症医疗大模型；医疗大模型基座应用于多个医疗领域；超声医学影像设备智能化；微创机器人利用5G+AI技术实现超远程手术。
（3）AI+诊断服务
AI 技术在医学检验多个环节提升效率和准确性。例如医言大模型及 “小域医” 应用；医检大模型，提供报告解读服务。
（4）AI+精准诊断
在基因组学领域，AI应用于海量基因组数据，助力精准健康管理。如将AI融入生命科技工具领域；推动病理科智能化发展；接入DeepSeek - R1模型，打造实验室AI智能体。
（5）AI+智慧医院
AI助力智慧医院建设，优化医疗资源配置，提供个性化医疗服务。例如挖掘和分析医疗数据，打造AI中台；推出医疗大模型和智能助手等。
今日指数：
（1）港股通创新药指数（987018.CNI）布局港股通范围内的港股创新药企，港股创新药企受益于18A上市规则，生命周期初期获取较多融资支持，当前企业所处阶段较为成熟，头部创新药企新药放量逐步进入收获期。指数前十大成分股占比高达70%，锐度较高。
（2）创新药指数（931152.CSI）布局A股创新药产业链龙头公司，汇聚全球CXO龙头和A股转型升级中的仿创药企龙头，既有望受益于仿制药否极泰来的逻辑，也有望受益于创新药业绩放量的逻辑。
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