21世紀經濟報道記者 唐唯珂 廣州報道

Deepseek持續攪動全球(qiu)AI格局(ju)重塑(su)之(zhi)下，應用(yong)產業端連鎖反應也在深入。在醫療端應用(yong)展開的討(tao)論同(tong)樣熱鬧。

2月6日美(mei)股盤(pan)(pan)前(qian)交易(yi)中，醫(yi)療AI概念股集體(ti)拉升，基(ji)因編輯與AI制藥企業(ye)表現尤為亮眼。Recursion Pharmaceuticals一度漲近22%，Beam Therapeutics、Tempus AI和Crispr Therapeutics分(fen)別上漲近4%、3%和3%。盡管開盤(pan)(pan)后相關(guan)個股走勢有所(suo)分(fen)化，Recursion股價沖高回落(luo)，但市(shi)場對醫(yi)療AI的長期信心(xin)未減。

消息面上，此次股價異動被市場認為與稱為“女版巴菲特”的凱西·伍德（Cathie Wood）近期表態密切相關。她強調，醫療保健是當前最被低估的AI應用領域，AI在藥物研發、精準診療等場景的顛覆性潛力尚未被充分定價。

全球風(feng)(feng)險投(tou)資數據(ju)進一(yi)步印證了這一(yi)趨勢(shi)。Crunchbase數據(ju)顯示，2025年1月，醫(yi)療保健和人工智能領(ling)(ling)域分別(bie)以(yi)94億美元和57億美元的(de)融資額(e)領(ling)(ling)跑全球風(feng)(feng)投(tou)市場，合(he)計占當月融資總(zong)額(e)的(de)58%。

其(qi)中，多家醫療(liao)(liao)AI企業表現突(tu)出，例如專(zhuan)注醫療(liao)(liao)對話模型的Hippocratic AI完成(cheng)1.41億美(mei)元(yuan)B輪融資(zi)，估值(zhi)飆升至16.4億美(mei)元(yuan)，成(cheng)為行業獨角獸；西班牙醫學影像(xiang)AI公(gong)司Quibim也以5000萬美(mei)元(yuan)A輪融資(zi)加(jia)速布局腫瘤(liu)與神經疾(ji)病診(zhen)斷(duan)。

華南某一級(ji)醫(yi)藥行業(ye)分析師向21世紀經濟報道(dao)記者指(zhi)出，在未來(lai)具(ju)體應用層面(mian)，醫(yi)療(liao)無疑將是(shi)最燒錢(qian)的(de)，技術和數據的(de)接入以及(ji)門檻都將是(shi)持久(jiu)戰，醫(yi)療(liao)AI不是(shi)新鮮議題(ti)，國(guo)內資本洗牌過一輪(lun)，但(dan)大模型帶來(lai)的(de)想象力仍是(shi)巨大的(de)。

效率革命：從藥物研發到臨床落地

盡(jin)管困難重重，但不可否認AI技術(shu)正(zheng)深(shen)度重構醫(yi)療產(chan)業鏈，成為(wei)推動醫(yi)療行業變革的核心力量。

Ark Invest在(zai)2月4日發(fa)布的《Big Ideas 2025》中指(zhi)出(chu)，AI驅動的新藥研發(fa)可將(jiang)(jiang)周期從13年(nian)縮短(duan)至8年(nian)，同時(shi)可將(jiang)(jiang)藥物(wu)總成本從24億美(mei)元減少到6億美(mei)元。Ark Invest表示，目(mu)前AI將(jiang)(jiang)研發(fa)時(shi)間縮短(duan)了(le)2～3年(nian)，這(zhe)(zhe)使(shi)得專(zhuan)利的經(jing)濟價(jia)值增加了(le)30%～50%，未(wei)來AI可能(neng)會將(jiang)(jiang)時(shi)間縮短(duan)4～5年(nian)，這(zhe)(zhe)將(jiang)(jiang)使(shi)得專(zhuan)利價(jia)值有望提(ti)高70%～80%。

在藥(yao)物研(yan)發(fa)方(fang)面(mian)，Recursion Pharmaceuticals就是一個典型例子。該公司(si)利用AI算法對海(hai)量(liang)的生物數據(ju)進行(xing)分析，能夠快速準確地篩選出與疾病相關的潛在藥(yao)物靶點，大大縮短了藥(yao)物研(yan)發(fa)的前期(qi)探索時(shi)間(jian)。傳統的藥(yao)物靶點發(fa)現過(guo)程往往需要耗(hao)費大量(liang)的人力、物力和時(shi)間(jian)，而AI技術的應用使得這(zhe)一過(guo)程變得更(geng)加高效、精準。

在臨床落地方面，Hippocratic AI和(he)Quibim的實踐也取得了顯(xian)著成效。

Hippocratic AI 的Polaris大語(yu)言模型通(tong)過與(yu)患者的電話(hua)交互(hu)，能夠為患者提供及(ji)時、準確(que)的用藥咨詢等非診斷性(xing)指導。據悉(xi)，Hippocratic AI 的AI代理已完成數十萬次與(yu)患者的通(tong)話(hua)，其網站列出了超過25種(zhong)(zhong)醫療保健AI代理醫生，可處理一系列醫療保健任務(wu)，準確(que)率(lv)達99%，已服務(wu)超16家醫療機(ji)構，并推出個(ge)性(xing)化(hua)記(ji)憶功能，支持14種(zhong)(zhong)語(yu)言。

而(er)Quibim基于AI的(de)醫(yi)學(xue)影(ying)像(xiang)(xiang)分析平臺則在(zai)腫瘤與神經疾病的(de)早(zao)期診斷中發揮了重要(yao)作(zuo)用(yong)。通(tong)過對醫(yi)學(xue)影(ying)像(xiang)(xiang)的(de)精(jing)準分析，顯(xian)著提升前列腺癌(ai)和阿爾茨海默病早(zao)期診斷效(xiao)率，醫(yi)生能夠更早(zao)地發現疾病的(de)跡象，為患者制定更加及時、有效(xiao)的(de)治療方案(an)。

而在以往業內普遍詬病的醫療AI商業化落(luo)地難，周期長，投資大，目前(qian)2025年或(huo)成關鍵轉折點。

市(shi)場目(mu)前的觀點(dian)聚焦于，2025年(nian)(nian)或將(jiang)是醫(yi)療AI商(shang)業化落地的爆發年(nian)(nian)，背后有著三大核心驅動力(li)。

首先是技術突(tu)破(po)。多(duo)模(mo)態大模(mo)型(xing)的(de)(de)發(fa)展為(wei)醫(yi)療AI帶來了新的(de)(de)機(ji)遇。以OpenAI的(de)(de)GPT系列為(wei)代(dai)表，雖然目前GPT-5尚未(wei)正式發(fa)布，但其(qi)在自(zi)然語言處理(li)領(ling)(ling)域的(de)(de)強大能(neng)力已經得到了廣泛認(ren)可。在醫(yi)療領(ling)(ling)域，多(duo)模(mo)態大模(mo)型(xing)能(neng)夠整合患者的(de)(de)病歷、影像、基因等多(duo)源數據，為(wei)醫(yi)生(sheng)提供更加全面、準確的(de)(de)診斷建議。

端側硬件(jian)的(de)創新也(ye)為醫(yi)(yi)療(liao)AI的(de)應用(yong)(yong)提供了更多可(ke)能(neng)(neng)。Meta智能(neng)(neng)眼鏡等產品的(de)出現(xian)(xian)，使(shi)得醫(yi)(yi)療(liao)數據的(de)采集(ji)和傳輸(shu)更加便捷，患者可(ke)以隨(sui)時隨(sui)地(di)進行健康監測，醫(yi)(yi)生(sheng)也(ye)能(neng)(neng)夠實時獲取(qu)患者的(de)健康數據，實現(xian)(xian)遠程診療(liao)。開(kai)源生(sheng)態的(de)發(fa)展則進一步降低了醫(yi)(yi)療(liao)AI的(de)應用(yong)(yong)門檻。DeepSeek R1模型(xing)等開(kai)源模型(xing)的(de)出現(xian)(xian)，讓更多的(de)企業和開(kai)發(fa)者能(neng)(neng)夠基于這(zhe)些模型(xing)進行二次(ci)開(kai)發(fa)，推動了醫(yi)(yi)療(liao)AI技術的(de)快速普及。

其次是資本(ben)(ben)加碼。摩(mo)根(gen)士丹利預測，2024-2025年(nian)間(jian)的(de)(de)全球云(yun)計算(suan)(suan)巨頭的(de)(de)云(yun)資本(ben)(ben)支出將(jiang)接(jie)近(jin)3800億美元，比(bi)過去三年(nian)的(de)(de)總(zong)和多(duo)出近(jin)500億美元，這將(jiang)為醫(yi)療AI基礎(chu)設施提(ti)供強大的(de)(de)支撐，推動算(suan)(suan)力的(de)(de)提(ti)升和算(suan)(suan)法的(de)(de)優化(hua)，為醫(yi)療AI的(de)(de)發展提(ti)供更加堅實的(de)(de)技術基礎(chu)。同時(shi)，風險(xian)(xian)投資也在聚焦醫(yi)療AI應用層(ceng)的(de)(de)創新。AI診療工具、個性化(hua)健康管理等領域成為了(le)風險(xian)(xian)投資的(de)(de)熱(re)門賽道。

最后(hou)是政策(ce)與需求共(gong)振(zhen)。據預測，到2030年全球65歲以上人(ren)口將達10億。隨著老年人(ren)口的增(zeng)加(jia)，慢性(xing)病(bing)患者的數量也在(zai)不斷上升，這(zhe)對醫療(liao)資源提(ti)出了更(geng)高的要求。然(ran)而，醫護人(ren)員短缺的問題日(ri)益(yi)嚴(yan)重(zhong)，這(zhe)使得AI替(ti)代人(ren)力成為(wei)(wei)了必然(ran)趨勢(shi)。在(zai)監管層面，FDA加(jia)速AI醫療(liao)產品(pin)審(shen)批，為(wei)(wei)行業注入了確定性(xing)。越來(lai)越多的AI醫療(liao)產品(pin)通過審(shen)批，進(jin)入市場，為(wei)(wei)患者提(ti)供了更(geng)多的治療(liao)選(xuan)擇。

AI再成醫療投資主題？

高盛(sheng)此(ci)前在2025年國際消(xiao)費類電(dian)子(zi)產品展(zhan)覽會(CES)數字醫(yi)療(liao)健康專場(chang)中(zhong)，即點(dian)明(ming)“AI+醫(yi)療(liao)”將(jiang)成為該行業吸引(yin)全(quan)球資金最核(he)心的(de)投(tou)資主題。

從短期來看，AI輔助診(zhen)斷、藥(yao)(yao)物研發(fa)(fa)(fa)、患者管理(li)這三大(da)賽道(dao)(dao)潛力突出。AI輔助診(zhen)斷領域，醫學影像(xiang)、病(bing)理(li)分(fen)(fen)析(xi)等(deng)標(biao)準化場景(jing)可能率(lv)先(xian)實(shi)現規模(mo)化。AI技術(shu)能夠快(kuai)速、準確地(di)分(fen)(fen)析(xi)醫學影像(xiang)和病(bing)理(li)數(shu)據(ju)，幫助醫生(sheng)提高診(zhen)斷效率(lv)和準確性(xing)。藥(yao)(yao)物研發(fa)(fa)(fa)賽道(dao)(dao)，AI靶點篩選、臨(lin)(lin)床(chuang)試驗優化等(deng)技術(shu)將(jiang)重塑藥(yao)(yao)企的(de)盈(ying)利(li)模(mo)式。通過AI技術(shu)，藥(yao)(yao)企能夠更(geng)快(kuai)地(di)發(fa)(fa)(fa)現藥(yao)(yao)物靶點，優化臨(lin)(lin)床(chuang)試驗設計，降低研發(fa)(fa)(fa)成本，提高研發(fa)(fa)(fa)成功率(lv)。患者管理(li)賽道(dao)(dao)，慢性(xing)病(bing)監(jian)(jian)測、術(shu)后隨訪等(deng)場景(jing)通過AI代理(li)實(shi)現降本增效。AI技術(shu)可以實(shi)時(shi)監(jian)(jian)測患者的(de)健(jian)康狀況，及時(shi)提醒患者服藥(yao)(yao)、復診(zhen)，為患者提供個性(xing)化的(de)健(jian)康管理(li)方案。

然而，醫(yi)療(liao)(liao)AI在(zai)發展過程(cheng)中也(ye)面臨著(zhu)一(yi)些挑戰。數據隱私(si)問題是其中之一(yi)，醫(yi)療(liao)(liao)數據包含患者的(de)(de)大量(liang)敏感信(xin)息(xi)，如何確(que)保(bao)(bao)這些數據的(de)(de)安(an)全和隱私(si)，是醫(yi)療(liao)(liao)AI發展必須解決(jue)的(de)(de)問題。倫(lun)理審查也(ye)是一(yi)個重(zhong)要的(de)(de)挑戰，AI在(zai)醫(yi)療(liao)(liao)決(jue)策中的(de)(de)應用需要遵循嚴(yan)格的(de)(de)倫(lun)理準則，確(que)保(bao)(bao)患者的(de)(de)權益得到保(bao)(bao)護。

盡管(guan)面臨諸多挑戰(zhan)，但在資(zi)本(ben)與(yu)技(ji)(ji)術的(de)雙輪驅動下，醫療AI正從“概念驗證”邁向“價(jia)值創(chuang)造(zao)”。它已成為科技(ji)(ji)與(yu)醫療交(jiao)叉創(chuang)新的(de)核心戰(zhan)場，未來有望為全球醫療行(xing)業帶來深刻的(de)變革，為人類(lei)健康事業做出更大的(de)貢獻。

中國(guo)科學(xue)(xue)院院士、深(shen)圳醫學(xue)(xue)科學(xue)(xue)院創始院長(chang)顏(yan)寧也提出，公眾對(dui)人工智能的理解，主要源(yuan)自兩大(da)劃時代的事(shi)件：首先是(shi)AlphaGo（阿(a)爾法狗）在(zai)圍棋領(ling)域(yu)的輝煌成就，成功(gong)擊(ji)敗了世界級的高手；其次是(shi)AlphaFold（阿(a)爾法折(zhe)疊）在(zai)結構生物(wu)學(xue)(xue)領(ling)域(yu)的創新(xin)突破，推動了該(gai)領(ling)域(yu)的深(shen)刻變革(ge)。

邁(mai)瑞(rui)醫療(liao)集(ji)團研發副總裁李新勝(sheng)此前也在(zai)接受21世(shi)紀經濟報道(dao)記者采訪時表示，“醫療(liao)應該是(shi)AI可(ke)落地的最佳領域，因為在(zai)醫療(liao)領域AI是(shi)剛需(xu)，AI在(zai)其他領域可(ke)能是(shi)錦上(shang)添花，但在(zai)醫療(liao)領域是(shi)雪中送炭(tan)。”

不過醫療AI 過往的發展一直詬病重重，國內此前資本層面即已經歷過狂歡、泡沫、死亡與信仰。

早期很多投資人對醫療AI并不看好，原因就在于缺乏清晰的盈利模式，大部分產品燒了幾個億，數據做得很漂亮，但也只能從科研上賺點碎銀，投資回報完全不成正比。還有應用停留在淺層次的問診業務，無法打通數據和智能化程度的深入變革，缺乏真正的變革性企業和領域的突破。

華南某醫藥行(xing)業(ye)投(tou)資(zi)人向21世紀(ji)經濟報道直言(yan)，AI給各(ge)個行(xing)業(ye)帶來(lai)顛覆性的想(xiang)象力(li)，但是“Anything but health”成(cheng)(cheng)為(wei)醫藥行(xing)業(ye)投(tou)資(zi)的戲謔自嘲。長周期和(he)商業(ye)化落(luo)地一直成(cheng)(cheng)為(wei)難(nan)題，但是不投(tou)入不賭一把就必(bi)然是缺失。（實習生孫偉(wei)對(dui)本(ben)文亦有貢(gong)獻）