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。
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。”
《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。
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