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来源：BEAT365 发布时间：2025-05-01
其中，醫療保健行業可能是中長期AI應用最重要的賽道之一，相關市場規模有望從2022年的137億美元增長至2030年的1553億美元，年復合增長率達到36%。
4.AI技術在醫藥研發方面的應用可以大幅縮短藥物研發週期，將新藥上市時間從13年縮短至8年，成本降低4倍。
提到人工智能賽道，大家首先會想到芯片、大模型等方向，這是因為人工智能產業發展的規律是自上而下，先有中上遊底層技術的突破，再通過供給創新創造需求，下遊市場逐漸摸索各類應用。
在DeepSeek等大模型技術持續成熟的今天，AI應用端關注度日益提升。目前大家關注點多在人形機器人、傳媒降本增效等顯性的賽道。而長期視角下，AI技術對傳統行業的賦能或不容忽視。
例如，2025年2月7日，海外知名投資公司方舟投資發布《Big Ideas 2025》報告中多次強調，醫療保健是AI最被低估的應用領域，多組學測序和AI藥物研發正成為改變醫療行業的重要創新。
報告指出，多組學測序結合AI，可以大幅縮短藥物研發週期，將新藥上市時間從13年縮短至8年，成本降低4倍。通過這種技術體育365下載，癌症等疾病的診斷和治療精準度顯著提升。報告預計，到2030年，AI將使藥物研發和診斷效率提高數百倍，推動整個醫療行業進入高速發展期。
數據端來看，全球人工智能解決方案市場規模從2018年的433億美元激增至2022年的1395億美元，年復合增長率高達34%。據測算，該市場規模預計將有2023年的1870億美元進一步增長至2030年的14142億美元，年復合增速約為34%。
不同行業來看，據相關機構測算，醫療保健或是中長期AI應用最重要的賽道之一，相關市場規模有望從2022年的137億美元增長至2030年的1553億美元，年復合增長率達到36%。
藥物研發過程耗時較長，通常至少花費十年才能實現藥物資產的商業化。藥物資產上市及商業化前涉及藥物發現、臨床前候選、臨床試驗、監管審批等多個階段。在藥物發現過程中使用人工智能技術及基于量子物理的計算可減少所需的時間及成本天空寶典，提高藥物發現過程效率。
與傳統人工方法相比，人工智能的方法在藥物發現方面的效率顯著提升。基于人工智能的方法在藥物發現過程中展現出顯著的時間、成本和成功率優勢，能夠大幅提高藥物研發的效率和效果：
1）時間效率：傳統方法藥物發現過程通常需要5至7年；人工智能方法通過機器學習和深度學習算法，可以快速分析大量數據，顯著縮短藥物發現時間。
2）成本效率：傳統方法藥物研發成本高昂，尤其是在實驗材料、人力成本和設備使用方面，高失敗率較進一步增加了成本；人工智能方法可以通過虛擬篩選和模擬實驗減少實際實驗次數，降低材料和人力成本。
3）成功率：傳統方法由于依賴大量實驗和試錯；人工智能方法能夠通過大數據分析和模式識別，增加整個藥物研發的成功概率。
4）數據利用：傳統方法依賴人工處理和分析，容易遺漏重要信息；人工智能方法可以高效處理和分析海量數據，提供更全面的洞察。
5）創新性：傳統方法創新依賴于研究人員的經驗和直覺；人工智能方法能夠探索更廣泛的化學空間，提出新穎的化合物設計和優化方案天空寶典，推動藥物發現的創新。
當前，多個港股和A股創新藥巨頭已經將AI賦能項目推進至臨床階段，待創新藥產品實際上市之時，或將帶來AI賦能創新藥的產業浪潮。
港股創新藥ETF（159567）跟蹤指數布局港股創新藥企業天空寶典體育365下載，創新藥產業鏈下遊制藥企業（化學制藥+生物制品）權重為93%，並包含多個AI制藥領域龍頭，其在產業浪潮來臨時的彈性或值得期待。
AI 大模型技術和 IT 物聯網技術的突破使醫療設備與AI深度融合。如搭建智能醫療生態系統天空寶典，發布重症醫療大模型；醫療大模型基座應用于多個醫療領域；超聲醫學影像設備智能化；微創機器人利用5G+AI技術實現超遠程手術。
AI 技術在醫學檢驗多個環節提升效率和準確性。例如醫言大模型及 “小域醫” 應用；醫檢大模型，提供報告解讀服務。
在基因組學領域，AI應用于海量基因組數據，助力精準健康管理。如將AI融入生命科技工具領域；推動病理科智能化發展；接入DeepSeek - R1模型，打造實驗室AI智能體。
AI助力智慧醫院建設，優化醫療資源配置，提供個性化醫療服務。例如挖掘和分析醫療數據，打造AI中台；推出醫療大模型和智能助手等。
（1）港股通創新藥指數（）布局港股通範圍內的港股創新藥企，港股創新藥企受益于18A上市規則，生命週期初期獲取較多融資支持，當前企業所處階段較為成熟，頭部創新藥企新藥放量逐步進入收獲期。指數前十大成分股佔比高達70%，銳度較高。
（2）創新藥指數（931152.CSI）布局A股創新藥產業鏈龍頭公司，匯聚全球CXO龍頭和A股轉型升級中的仿創藥企龍頭，既有望受益于仿制藥否極泰來的邏輯，也有望受益于創新藥業績放量的邏輯。
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