21世紀經(jīng)濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
Deepseek持續(xù)攪動全球AI格局重塑之下，應(yīng)用產(chǎn)業(yè)端連鎖反應(yīng)也在深入。在醫(yī)療端應(yīng)用展開的討論同樣熱鬧。
2月6日美股盤前交易中，醫(yī)療AI概念股集體拉升，基因編輯與AI制藥企業(yè)表現(xiàn)尤為亮眼。Recursion Pharmaceuticals一度漲近22%，Beam Therapeutics、Tempus AI和Crispr Therapeutics分別上漲近4%、3%和3%。盡管開盤后相關(guān)個股走勢有所分化，Recursion股價沖高回落，但市場對醫(yī)療AI的長期信心未減。
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(tài)密切相關(guān)。她強調(diào)，醫(yī)療保健是當前最被低估的AI應(yīng)用領(lǐng)域，AI在藥物研發(fā)、精準診療等場景的顛覆性潛力尚未被充分定價。
全球風險投資數(shù)據(jù)進一步印證了這一趨勢。Crunchbase數(shù)據(jù)顯示，2025年1月，醫(yī)療保健和人工智能領(lǐng)域分別以94億美元和57億美元的融資額領(lǐng)跑全球風投市場，合計占當月融資總額的58%。
其中，多家醫(yī)療AI企業(yè)表現(xiàn)突出，例如專注醫(yī)療對話模型的Hippocratic AI完成1.41億美元B輪融資，估值飆升至16.4億美元，成為行業(yè)獨角獸；西班牙醫(yī)學影像AI公司Quibim也以5000萬美元A輪融資加速布局腫瘤與神經(jīng)疾病診斷。
華南某一級醫(yī)藥行業(yè)分析師向21世紀經(jīng)濟報道記者指出，在未來具體應(yīng)用層面，醫(yī)療無疑將是最燒錢的，技術(shù)和數(shù)據(jù)的接入以及門檻都將是持久戰(zhàn)，醫(yī)療AI不是新鮮議題，國內(nèi)資本洗牌過一輪，但大模型帶來的想象力仍是巨大的。
效率革命：從藥物研發(fā)到臨床落地
盡管困難重重，但不可否認AI技術(shù)正深度重構(gòu)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈，成為推動醫(yī)療行業(yè)變革的核心力量。
Ark Invest在2月4日發(fā)布的《Big Ideas 2025》中指出，AI驅(qū)動的新藥研發(fā)可將周期從13年縮短至8年，同時可將藥物總成本從24億美元減少到6億美元。Ark Invest表示，目前AI將研發(fā)時間縮短了2～3年，這使得專利的經(jīng)濟價值增加了30%～50%，未來AI可能會將時間縮短4～5年，這將使得專利價值有望提高70%～80%。
在藥物研發(fā)方面，Recursion Pharmaceuticals就是一個典型例子。該公司利用AI算法對海量的生物數(shù)據(jù)進行分析，能夠快速準確地篩選出與疾病相關(guān)的潛在藥物靶點，大大縮短了藥物研發(fā)的前期探索時間。傳統(tǒng)的藥物靶點發(fā)現(xiàn)過程往往需要耗費大量的人力、物力和時間，而AI技術(shù)的應(yīng)用使得這一過程變得更加高效、精準。
在臨床落地方面，Hippocratic AI和Quibim的實踐也取得了顯著成效。
Hippocratic AI 的Polaris大語言模型通過與患者的電話交互，能夠為患者提供及時、準確的用藥咨詢等非診斷性指導(dǎo)。據(jù)悉，Hippocratic AI 的AI代理已完成數(shù)十萬次與患者的通話，其網(wǎng)站列出了超過25種醫(yī)療保健AI代理醫(yī)生，可處理一系列醫(yī)療保健任務(wù)，準確率達99%，已服務(wù)超16家醫(yī)療機構(gòu)，并推出個性化記憶功能，支持14種語言。
而Quibim基于AI的醫(yī)學影像分析平臺則在腫瘤與神經(jīng)疾病的早期診斷中發(fā)揮了重要作用。通過對醫(yī)學影像的精準分析，顯著提升前列腺癌和阿爾茨海默病早期診斷效率，醫(yī)生能夠更早地發(fā)現(xiàn)疾病的跡象，為患者制定更加及時、有效的治療方案。
而在以往業(yè)內(nèi)普遍詬病的醫(yī)療AI商業(yè)化落地難，周期長，投資大，目前2025年或成關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。
市場目前的觀點聚焦于，2025年或?qū)⑹轻t(yī)療AI商業(yè)化落地的爆發(fā)年，背后有著三大核心驅(qū)動力。
首先是技術(shù)突破。多模態(tài)大模型的發(fā)展為醫(yī)療AI帶來了新的機遇。以O(shè)penAI的GPT系列為代表，雖然目前GPT-5尚未正式發(fā)布，但其在自然語言處理領(lǐng)域的強大能力已經(jīng)得到了廣泛認可。在醫(yī)療領(lǐng)域，多模態(tài)大模型能夠整合患者的病歷、影像、基因等多源數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供更加全面、準確的診斷建議。
端側(cè)硬件的創(chuàng)新也為醫(yī)療AI的應(yīng)用提供了更多可能。Meta智能眼鏡等產(chǎn)品的出現(xiàn)，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集和傳輸更加便捷，患者可以隨時隨地進行健康監(jiān)測，醫(yī)生也能夠?qū)崟r獲取患者的健康數(shù)據(jù)，實現(xiàn)遠程診療。開源生態(tài)的發(fā)展則進一步降低了醫(yī)療AI的應(yīng)用門檻。DeepSeek R1模型等開源模型的出現(xiàn)，讓更多的企業(yè)和開發(fā)者能夠基于這些模型進行二次開發(fā)，推動了醫(yī)療AI技術(shù)的快速普及。
其次是資本加碼。摩根士丹利預(yù)測，2024-2025年間的全球云計算巨頭的云資本支出將接近3800億美元，比過去三年的總和多出近500億美元，這將為醫(yī)療AI基礎(chǔ)設(shè)施提供強大的支撐，推動算力的提升和算法的優(yōu)化，為醫(yī)療AI的發(fā)展提供更加堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。同時，風險投資也在聚焦醫(yī)療AI應(yīng)用層的創(chuàng)新。AI診療工具、個性化健康管理等領(lǐng)域成為了風險投資的熱門賽道。
最后是政策與需求共振。據(jù)預(yù)測，到2030年全球65歲以上人口將達10億。隨著老年人口的增加，慢性病患者的數(shù)量也在不斷上升，這對醫(yī)療資源提出了更高的要求。然而，醫(yī)護人員短缺的問題日益嚴重，這使得AI替代人力成為了必然趨勢。在監(jiān)管層面，F(xiàn)DA加速AI醫(yī)療產(chǎn)品審批，為行業(yè)注入了確定性。越來越多的AI醫(yī)療產(chǎn)品通過審批，進入市場，為患者提供了更多的治療選擇。
AI再成醫(yī)療投資主題？
高盛此前在2025年國際消費類電子產(chǎn)品展覽會(CES)數(shù)字醫(yī)療健康專場中，即點明“AI+醫(yī)療”將成為該行業(yè)吸引全球資金最核心的投資主題。
從短期來看，AI輔助診斷、藥物研發(fā)、患者管理這三大賽道潛力突出。AI輔助診斷領(lǐng)域，醫(yī)學影像、病理分析等標準化場景可能率先實現(xiàn)規(guī)?；?。AI技術(shù)能夠快速、準確地分析醫(yī)學影像和病理數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生提高診斷效率和準確性。藥物研發(fā)賽道，AI靶點篩選、臨床試驗優(yōu)化等技術(shù)將重塑藥企的盈利模式。通過AI技術(shù)，藥企能夠更快地發(fā)現(xiàn)藥物靶點，優(yōu)化臨床試驗設(shè)計，降低研發(fā)成本，提高研發(fā)成功率?；颊吖芾碣惖?，慢性病監(jiān)測、術(shù)后隨訪等場景通過AI代理實現(xiàn)降本增效。AI技術(shù)可以實時監(jiān)測患者的健康狀況，及時提醒患者服藥、復(fù)診，為患者提供個性化的健康管理方案。
然而，醫(yī)療AI在發(fā)展過程中也面臨著一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私問題是其中之一，醫(yī)療數(shù)據(jù)包含患者的大量敏感信息，如何確保這些數(shù)據(jù)的安全和隱私，是醫(yī)療AI發(fā)展必須解決的問題。倫理審查也是一個重要的挑戰(zhàn)，AI在醫(yī)療決策中的應(yīng)用需要遵循嚴格的倫理準則，確?；颊叩臋?quán)益得到保護。
盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但在資本與技術(shù)的雙輪驅(qū)動下，醫(yī)療AI正從“概念驗證”邁向“價值創(chuàng)造”。它已成為科技與醫(yī)療交叉創(chuàng)新的核心戰(zhàn)場，未來有望為全球醫(yī)療行業(yè)帶來深刻的變革，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻。
中國科學院院士、深圳醫(yī)學科學院創(chuàng)始院長顏寧也提出，公眾對人工智能的理解，主要源自兩大劃時代的事件：首先是AlphaGo（阿爾法狗）在圍棋領(lǐng)域的輝煌成就，成功擊敗了世界級的高手；其次是AlphaFold（阿爾法折疊）在結(jié)構(gòu)生物學領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，推動了該領(lǐng)域的深刻變革。
邁瑞醫(yī)療集團研發(fā)副總裁李新勝此前也在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時表示，“醫(yī)療應(yīng)該是AI可落地的最佳領(lǐng)域，因為在醫(yī)療領(lǐng)域AI是剛需，AI在其他領(lǐng)域可能是錦上添花，但在醫(yī)療領(lǐng)域是雪中送炭?！?/p>
不過醫(yī)療AI 過往的發(fā)展一直詬病重重，國內(nèi)此前資本層面即已經(jīng)歷過狂歡、泡沫、死亡與信仰。
早期很多投資人對醫(yī)療AI并不看好，原因就在于缺乏清晰的盈利模式，大部分產(chǎn)品燒了幾個億，數(shù)據(jù)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(yīng)用停留在淺層次的問診業(yè)務(wù)，無法打通數(shù)據(jù)和智能化程度的深入變革，缺乏真正的變革性企業(yè)和領(lǐng)域的突破。
華南某醫(yī)藥行業(yè)投資人向21世紀經(jīng)濟報道直言，AI給各個行業(yè)帶來顛覆性的想象力，但是“Anything but health”成為醫(yī)藥行業(yè)投資的戲謔自嘲。長周期和商業(yè)化落地一直成為難題，但是不投入不賭一把就必然是缺失。（實習生孫偉對本文亦有貢獻）
