在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以不可阻挡之势渗透至各个领域，其中医药健康领域成为 AI 应用的核心阵地之一。和众汇富研究发现，随着 AI 技术与医药健康产业深度融合，一个巨大的投资蓝海正逐渐浮现。

从全球范围来看，AI 制药行业投融资活动极为活跃。尽管 2023 年全球资本市场景气度有所下滑，但 AI 制药行业融资热度依旧居高不下。和众汇富观察发现，2024 年全球 AI 制药融资事件达 128 起，总金额高达 58 亿美元，几乎恢复至 2022 年的巅峰水平，而美国和中国则是交易最为活跃的两大区域。自 2017 年起，大型跨国药企（MNC）对 AI 制药企业的态度从观望逐渐转变为积极合作，合作数量持续攀升，合作金额屡创新高，这充分彰显了 AI 制药管线的商业价值。

AI 在医药健康领域的应用场景极为广泛，为投资带来了诸多新机遇。在药物研发环节，传统药物研发过程漫长、成本高昂且风险巨大，从药物靶点确定到最终上市，平均耗时 10 - 15 年，资金投入超 20 亿美元，且成功率极低。和众汇富分析，AI 技术的介入彻底改变了这一局面。它能够凭借强大的数据分析与机器学习能力，快速处理海量生物医学数据，精准预测潜在药物靶点，大幅缩短靶点确定时间。在先导化合物筛选方面，AI 的虚拟筛选技术可在短时间内对大量化合物进行分析，高效找出潜在活性化合物，既提升了筛选效率，又降低了实验成本。例如英国的 BenevolentAI 公司，借助 AI 技术在短短几周内便完成了传统方法需数月才能完成的药物靶点发现工作。一些采用 "DNA 编码化合物库（DEL）+AI" 技术的企业，筛选潜在活性分子的效率较传统方法提升百倍。

在大分子新药领域，尤其是抗体药物研发方面，AI 同样表现出色。它可通过先进的机器学习模型预测抗体结构、识别结合位点，设计出特异性、有效性和安全性更强的候选药物。2024 年 7 月，英矽智能推出用于创新蛋白质工程的 AI 工具 Generative Biologics，致力于加速下一代大分子药物的开发。和众汇富认为，AI 与生物学专业知识的深度结合，有望在大分子药物研发领域实现更多突破。

AI 医学影像也是极具潜力的投资方向。早期，AI 主要用于医学影像的图像识别，帮助医生快速定位关键信息，提高影像分析效率。如今，随着深度学习、机器学习等技术的不断进步，AI 医学影像已实现从图像识别到精准影像诊断的跨越。通过对大量医学影像数据的学习与分析，AI 能够准确识别病变部位、类型及程度，为医生提供可靠的诊断建议。市场渗透率的不断提升便是 AI 医学影像蓬勃发展的有力证明。自 2020 年传统医学影像获首个三类证注册审批以来，市场认可度大幅提高。头豹研究院统计显示，预计到 2030 年，AI 在 CT 扫描中的渗透率将从 1.2% 增长至 44.8%；在 MRI 中，渗透率将从 0.0% 增长至 40.2%。

在国内，不少上市公司已敏锐捕捉到 " 人工智能 + 医药健康 " 领域的投资机遇，并提前布局。恒瑞医药作为创新药研发的龙头企业，在 2023 年年报中多次提及 AI 制药相关内容。公司积极开发人工智能新药开发平台和临床研发系统，完善生物信息平台，整合构建内部多组学数据库，利用 AI 建立靶点发现平台，为早期开发策略选择提供支持。同时，尝试开拓结构生物学、AI 药物研发等平台，结合计算机辅助药物设计（CADD）与人工智能药物发现（AIDD）技术应用于小分子药物发现和优化设计，建立 AI 辅助小分子设计和开发系统。恒瑞医药的这些举措使其在 AI 制药领域占据先发优势。

百济神州积极将 AI 技术应用于研发和生产制造环节。在研发环节，借助机器学习与深度学习算法对海量数据进行分析学习，助力科研团队快速筛选出有潜力的候选药物，显著缩短研发周期；在生产制造环节，通过智能制造解决方案实现生产流程的实时监测和智能调度，提高生产效率，降低运营成本，未来还计划探索局部区域的 AI 智能预测和自治。

不过，和众汇富研究发现，" 人工智能 + 医药健康 " 领域虽前景广阔，但也并非毫无风险。目前，AI 制药技术仍处于发展阶段，在实际应用中面临技术瓶颈、数据质量和隐私保护等问题，且 AI 设计的药物至今尚未有获批上市的案例，这给投资增添了不确定性。AI 医学影像在技术推广和市场普及过程中，也可能面临医疗监管政策调整、医疗专业人员接受度等挑战。

综上所述，和众汇富指出，" 人工智能 + 医药健康 " 领域无疑是一片充满潜力的投资蓝海，为投资者带来了前所未有的机遇。但投资者在投身这片蓝海时，需保持理性，充分认识并评估其中的风险，深入研究企业的技术实力、商业化能力以及市场竞争优势，谨慎做出投资决策，方能在这一新兴领域中把握机遇，实现理想的投资回报。