一、热点事件
英伟达GTC 2024大会上，医疗健康成为“重头戏”。
本届大会上与生命科学/医疗保健有关的会议共计90余场，首次超过了硬件、半导体、汽车等科技领域，居全行业第一。
在大会上，英伟达推出基于医疗场景的25个微服务，以加速药物研发、医学影像、基因组学分析等医疗工作流。微服务包括一系列药物发现模型，筛选数万亿种药物化合物，收集更多的患者数据以帮助早期疾病检测、实施更智能的数字助理等。
种种迹象都在印证英伟达CEO黄仁勋之前在公开场合将“AI+医药”认证为下一个“黄金赛道”的理念。“AI+医疗”迎来风口，多维赋能全产业链。
二、热点点评
1、AI 全面赋能医药健康领域，市场快速增长
“AI+医疗”可以多维赋能医药全产业链。目前，“AI+医疗”已步入快速发展新阶段，AI在药物研发、疾病诊断及筛查、医疗影像、手术机器人等细分应用场景全面渗透，多维触达医药全产业链。
从市场空间看，根据 Global Market Insights 报告，2022年全球医疗AI市场规模超过50亿美元，并预计将以超过 29%的年均复合增速增长。从市场结构看，药物发现和医学影像是AI应用最重要的两个领域，合计占比超过50%。随着制药工业发展和AI技术迭代，预计2032年AI药物研发市场规模将超过205亿美元。
2、AI医疗影像：增长最快的细分市场
AI 医疗影像应用相对成熟，产品上市数量较多。AI医疗影像通过深度学习方式，达到病灶识别与标注、靶区勾画等功能，帮助医生更快发现隐藏病灶，完成诊断治疗工作。当前，全球AI医疗正处快速发展阶段，各国积极推出各项扶持政策，多款AI医疗影像设备获批上市，涉及心脏、肿瘤、肺部等多领域，AI医疗影像正式迎来商业化时代。国内AI+医学影像主要应用于辅助临床诊断和早期筛查，核心为计算机视觉和深度学习。2023年前11个月，国家药监局公布的AI软件审评审批数达到48个，超过了2022年全年3个。在各类智能手术机器人规划导航类应用（10款）相继获批，医疗AI主要场景由“辅助诊断”变为“辅助诊断+辅助诊疗并行”。
目前冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业化进程正在推进。部分头部企业则主要基于某一临床科室应用起家，发展成为精品后，将业务线拓展至其他临床科室。
3、AI药物研发：商业化破局点临近
AI制药是指将人工智能技术嵌入到新药研发的生命周期中，即通过将机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术应用到新药研发的各个环节，包括靶点发现、化合物筛选、临床试验等环节，以优化新药研发的效率与质量，节省新药研制的研发成本。
目前AI制药企业布局集中于药物发现及临床前研究环节。药物发现分为靶点发现及验证及候选化合物发现，从技术上来看，虚拟筛选和端到端的化合物生成分别代表AI在效率和创新上的优化效果。2022年7月，DeepMind公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）利用AI系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖地球上所有已知蛋白质。生成式AI模型可以生成全新的蛋白序列或结构，这将在较大程度上拓展用于药物研发的初始蛋白结构库，针对特定效果调整属性的生成，加速药品研发流程。
国内外公司积极推进AI制药。全球方面，AI医药公司Isomorphic Labs与礼来和诺华签署协议，达成合作伙伴关系，将AI技术用于新药物发现。国内方面，近日国内AI制药独角兽之一的英矽智能在Nature Biotechnology杂志发表研究论文，揭示了公司使用人工智能开发的TNIK抑制剂，从靶点发现到临床II期的研发全过程，并首度披露该款AI药物的临床前和临床试验数据，截至目前，全球尚没有一款AI研发药物成功上市，英矽智能的这款TNIK抑制剂（INS018-055）研发进度超前。
4、AI医疗信息化
国内医疗信息化快速发展，商业模式多样化，AI在院内信息化中的应用场景较为多元。信息学中的AI技术以支撑技术存在，置于成熟产品或解决方案中，提供辅助诊疗，如智能问诊、智能电子病历生成、人机交互助手等。
风险提示
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