我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。國信證券發佈研報指出，AI 醫療與 AI 製藥市場潛力巨大，成為 AI 技術的重要應用領域。隨着數字化轉型與智能化升級，國內 AI 製藥/醫療領域前景廣闊。全球 AI 解決方案市場快速增長，醫療保健為最大應用領域之一，預計到 2030 年市場規模將達 14,142 億美元。
智通財經 APP 獲悉，國信證券發佈研報稱，通過梳理 “AI+ 醫療保健” 應用場景發現，在製藥端，AI 在臨牀前藥物發現領域已取得顯著進展，同時在臨牀試驗中的患者篩選與管理等方面也得到一定應用。在醫療端，國內數據規範化進程正在推進 (如電子病歷評級)，同時在診斷服務、醫療設備、醫院管理及精準診斷等領域也顯現出一定的應用潛力。總體而言，AI 醫療與 AI 製藥市場潛力巨大，是 AI 技術最重要的應用領域之一。考慮到海外部分 AI 製藥/醫療對標企業極高的估值，國內 AI 製藥/醫療領域具備廣闊前景及想象空間。
國信證券主要觀點如下：
事件：醫療健康產業正處於數字化轉型與智能化升級的變革期。2025 年年初以來，多家海外 AI 醫療公司關注度大幅提升，ARKInvest 近期所發佈的《BigIdeas2025》提到利用人工智能來 “操作” 數據將顛覆診斷、藥物發現和治療，中國醫療健康產業正迎來自身的 “Deepseek 時刻”。
全球人工智能解決方案市場快速發展，醫療保健板塊為人工智能的最大應用領域之一
在技術進步、有利的政府政策以及各行業需求增加的推動下，全球人工智能解決方案市場正在快速發展。全球人工智能解決方案市場規模由 2018 年的 433 億美元增至 2022 年的 1,395 億美元，CAGR 為 34.0%，並預計將由 2023 年的 1,870 億美元進一步增至 2030 年的 14,142 億美元，CAGR 為 33.5%。中國人工智能解決方案市場規模由 2018 年的 35 億美元增至 2022 年的 139 億美元，CAGR 為 40.8%，並預計將由 2023 年的 185 億美元進一步增至 2030 年的 1,683 億美元，CAGR 為 37.0%。
醫療保健板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 137 億美元增至 2030 年的 1,553 億美元，CAGR 為 35.5%；農業板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 54 億美元增至 2030 年的 560 億美元，CAGR 為 34.0%；美容及化妝品板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 27 億美元增至 2030 年的 281 億美元，CAGR 為 34.0%。
石化板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 14 億美元增至 2030 年的 206 億美元，CAGR 為 39.8%；電池板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 38 億美元增至 2030 年的 395 億美元，CAGR 為 33.8%；以及顯示器板塊人工智能解決方案的全球市場規模預計將由 2022 年的 1 億美元增至 2030 年的 13 億美元，CAGR 為 39.1%。
AI+ 醫藥研發
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，整個藥物研發過程通常涉及：(1) 四至六年的藥物發現過程，包括約 25 個月的靶點至苗頭化合物階段、約 25 個月的苗頭化合物至先導化合物階段以及約十個月的先導化合物優化階段；(2) 一至兩年的臨牀前候選化合物階段；(3) 六至七年的臨牀試驗階段；(4) 半年至兩年的監管審批階段。然而，在藥物發現過程中使用人工智能技術及基於量子物理的計算可減少所需的時間及成本，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。基於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：傳統方法由於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：傳統方法創新依賴於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，推動藥物發現的創新。
AI+ 醫療設備
AI 大模型技術和 IT 物聯網技術的突破為醫療設備理解臨牀場景和構建智慧生態打開了想象空間，很多醫療設備已經開始了與 AI 的深度融合，如全時段監測並分析患者病情的監護儀器、顯著提高診斷效率的醫學影像設備、無需人工干預的自動化分析檢測設備、助力醫生精準操作的手術機器人都在一定程度上實現了醫療設備數智化轉型的初步構想。
AI+ 診斷服務
AI 技術正在醫學檢驗的多個環節展現出巨大潛力，從樣本處理到報告解讀，AI 的介入不僅提升效率，還能提高準確性。醫檢行業將持續受益於 AI 賦能，多模態全場景的醫檢行業 AI 智能體有望全面提升醫檢服務的智能化進程，實現對外服務和內部運營的整體提質增效。
AI+ 精準診斷
在基因組學領域，工具自主可控導致的測序成本降低，正加速人人基因組時代的到來。AI 得以應用於海量基因組數據，將助力高效精準地提取所需的基因信息以瞭解疾病進程，有利於醫療機構與個體進行精準健康管理，加速精準醫學的發展。
AI+ 智慧醫院
AI 將助力智慧醫院建設，對海量數據的深度分析實現了醫療資源的優化配置，幫助醫院提升患者安全管理和醫療資源調配效率。AI 能夠幫助醫院提供更加個性化的醫療服務，根據患者的具體情況定製治療方案，提高治療效果和患者滿意度；實時監測患者的健康狀況，提供及時的干預和治療，預防疾病的發生和發展。
建議關注標的：
1) AI+ 醫藥研發：成都先導 (688222.SH)、藥明康德 (603259.SH,02359)；2) AI+ 醫療設備：祥生醫療 (688358.SH)、邁瑞醫療 (300760.SZ)、聯影醫療 (688271.SH)；3) AI+ 診斷服務：金域醫學 (603882.SH)、迪安診斷 (300244.SZ)；4) AI+ 精準醫療：聖湘生物 (688289.SH)；5) AI+ 智慧醫院。
風險提示：
AI 相關產品和服務研發或商業化不及預期，行業政策風險，市場競爭加劇風險。