《科创板日报》2 月 27 日讯（记者 邱思雨） 在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的态势席卷医疗行业。近期，AI 技术在医疗领域更是 " 多点开花 "：无论是临床应用的落地实践、医疗技术的创新突破，还是医院服务的优化升级，纷纷频传佳音。

近日，全国首个 "AI 儿科医生 " 在北京儿童医院正式上岗；深圳大学附属华南医院、成都市第一人民医院等医院完成 DeepSeek 的本地化部署；瑞金医院与华为共同发布的病理大模型成为业内焦点。

AI 医疗的蓬勃发展令人欣喜，市场亦高度关注 AI 医疗各个细分方向的发展前景。那么，目前 AI 医疗应用前景的最佳赛道在何方？AI 制药从研发走向商业化盈利还有多远？未来 AI 看病能否成为现实？

对于这一系列热点话题，近日，《科创板日报》记者采访了多位医药企业高管、行业分析师等，以期管窥一二。

▍大分子新药领域市场潜力凸显 训练用数据量仍为掣肘

近日，《科创板日报》记者采访多家药企获悉，AI 技术在创新药早期研发阶段已成功实现 " 降本增效 "，应用价值体现在缩短研发周期、节省成本、提升试验成功概率等方面。

" 在创新药的研发过程中，AI 技术不仅能够提高研发效率，还能够提高研发成果的可靠性。" 万邦德董事长赵守明近期接受《科创板日报》记者采访时提到。据英伟达公开资料，使用 AI 技术可使药物早期发现所需时间缩短至 1/3 倍，成本节省至 1/200 倍。

荣昌生物相关人士亦对《科创板日报》记者表示，" 在创新药早期研发阶段，应用 AI 技术可以帮助发现更有潜力的新药靶点、分析差异化竞争优势实现更好的分子结构设计，能够显著提高工作效率且缩短研发周期。"

" 在创新药领域，AI 技术主要应用于早期研发环节，如：化合物筛选等。目前来看，在大分子药物领域的效果较好。" 有药企管理层人士对《科创板日报》记者表示，" 目前小分子药物发现难度很大，要找到有潜力的分子及结构已经非常难，而大分子新药领域的药物发现及设计还有很大潜力。"

在小分子药物领域，英矽智能是具备代表性的 AI 制药企业之一，其在小分子药物研发领域成果较为丰富。其中，该公司 ISM001-055 是一款 " 全球首创 " 的小分子抑制剂，由生成式 AI 驱动药物发现与设计过程，靶向 TNIK 用于特发性肺纤维化（IPF）治疗，在 IIa 期临床试验中取得了积极的初步研究结果。

近期，英矽智能也将目光瞄准大分子药物领域。2024 年 7 月，该公司推出了一款用于创新蛋白质工程的 AI 工具 Generative Biologics，旨在加速下一代大分子药物的开发。

" 通过将先进的机器学习模型与生物学专业知识相结合，AI 有望在预测抗体结构、识别结合位点以及设计具有更强特异性、有效性和安全性的候选药物方面提供创新的解决方案。" 英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰博士表示。

当前，创新药行业正积极拥抱 AI 技术，众多创新药企纷纷投身这股浪潮之中。恒瑞医药内部已全面开展 DeepSeek 应用并将其纳入干部年度工作考核；百济神州副总裁王英群近期表示，该公司已将 AI 应用到研发和生产制造环节，未来 2-3 年，该公司计划探索局部区域的 AI 智能预测和自治。

尽管 AI 技术在创新药研发领域的促进作用毋庸置疑，但在 AI 制药的实际应用进程中，也存在着诸多制约因素。

" 首先是数据量较小。因为各家药企的药物设计均是保密，公开信息较少，且在该环节的 AI 数据训练上，对数据严谨性、准确性的要求高。因此，在此基础上的公开、准确的有效数据量较少。" 上述药企管理层人士对《科创板日报》记者进一步补充道。

" 毫无疑问，AI 制药是今后重要的技术趋势，但目前整个行业仍处于摸索阶段。如何完全最大化地发挥 AI 技术的作用，对药企研发人员来说，也存在认知和能力上的不足。" 荣昌生物相关人士进一步补充道，" 在业务规划上，后续公司将推动 IT 部门与研发部门的合作，进而加快 AI 技术的应用。"

▍ AI 影像产品发展迈入快车道 新兴市场现出海机遇

《科创板日报》记者了解到，相较于创新药研发环节，AI 技术在影像领域的应用成熟度较高。自 2020 年获得首个医疗器械三类证的注册审批以来，AI 医学影像产品的发展进入快车道。

据头豹研究院测算，随着医学界对其认可度和使用率的提升，人工智能预计将迅速渗透中国医疗影像行业。2020 年至 2030 年，CT 扫描中 AI 渗透率预计从 1.2% 增加至 44.8%，MRI 中 AI 的渗透率预计从 0.0% 增加值 40.2%，超声中 AI 的渗透率预计从 0.6% 增加值 40.8%。

" 早在前几年，AI 技术已开始应用在影像领域。早期 AI 技术仅能用于图像识别，目前已能够实现影像诊断。总体来说，该领域的成熟度更高。" 上述药企管理层人士向《科创板日报》记者提到，" 近期由于出现了诸如 DeepSeek 这类更好的模型，诊断精确度有望进一步提升。"

近日，联影集团有关人士在接受《科创板日报》记者采访时表示，" 公司早在 2017 年便开始布局 AI 影像相关技术，彼时成立了子公司联影智能。"

据介绍，该公司 AI 产品覆盖诊断辅助、智能质控等细分领域，同时也在布局大模型领域。其中，在辅助诊断方面，该公司已获得 12 张 NMPA 三类证。

AI 大模型方面，该公司于 2024 年发布 uAI 影智大模型，同年 12 月，由联影智能与中山医院共研的文本大模型 " 有爱小山 - 病例助手 " 入选上海首批医疗应用场景案例。" 目前，该系统已在中山医院呼吸内科其中一个病区进行应用研发和试点，累计使用量超 370 例。" 联影智能方面对《科创板日报》记者表示。

前文曾提到，AI 训练用数据的匮乏是掣肘 AI 制药发展的一大因素之一，而在 AI 医疗影像领域，来自数据方面的困扰则相对较少。

据联影集团介绍，影像相关数据系通过国家级、政府牵头的项目，与全国一批医院开展产学研医合作，经医生专业标注和检验。" 此外，对于很难获取的数据，可以用生成式 AI 的思路来解决问题。" 相关人士还补充道。

头豹研究院分析师郝世超表示，头部厂商在 AI 影像系统研发时便与院端展开合作，不仅在产品的准确性上取得优势，且产品也通过合作与试用模式在院端得到了广泛推广和使用，为快速商业化奠定有利基础。

截至 2024 年 5 月，中国已有 85 款 AI 医学影像产品获批三类证。其中，肺部、心血管和脑血管领域获批产品最多，分别为 22 款、20 款和 15 款。

值得一提的是，除国内市场外，AI 医学影像产品在海外市场的发展潜力同样不容小觑。"AI 影像大模型在‘一带一路’国家出海机遇较大。" 联影集团相关人士对《科创板日报》记者直言，" 一部分非洲地区国家的医疗资源并不充沛，在该地区 AI 影像的潜在市场空间较为广阔。"

其他应用层面，近期，市场中涌现大量患者使用 DeepSeek 等 AI 大模型看病的消息。

《科创板日报》记者了解到，目前 AI 大模型对部分通用性较强的处方诊断结果具有一定参考性。一位上海三甲医院在职医生近日对《科创板日报》记者表示，"DeepSeek 的中药分析还算准确，因为 AI 软件在研发过程中有很多中药典籍等数据训练，所以能够实现融会贯通。"

不过，在临床上，AI 做出医疗级别的诊断仍较难实现，且责任主体难以界定。" 医疗诊断需要对应主体负责任，AI 无法实现这一点。医疗处方必须由具备资质的医疗机构和医生开具。" 上述药企管理层人士表示，在目前的医院场景下，AI 智能导诊、医院智能运营管理仍为主要应用方向。