21世紀經濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
Deepseek持續攪動全球AI格局重塑之下，應用產業端連鎖反應也在深入。在醫療端應用展開的討論同樣熱鬧。
2月6日美股盤前交易中，醫療AI概念股集體拉升，基因編輯與AI制藥企業表現尤為亮眼。Recursion Pharmaceuticals一度漲近22%，Beam Therapeutics、Tempus AI和Crispr Therapeutics分別上漲近4%、3%和3%。盡管開盤后相關個股走勢有所分化，Recursion股價沖高回落，但市場對醫療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）近期表態密切相關。她強調，醫療保健是當前最被低估的AI應用領域，AI在藥物研發、精準診療等場景的顛覆性潛力尚未被充分定價。
全球風險投資數據進一步印證了這一趨勢。Crunchbase數據顯示，2025年1月，醫療保健和人工智能領域分別以94億美元和57億美元的融資額領跑全球風投市場，合計占當月融資總額的58%。
其中，多家醫療AI企業表現突出，例如專注醫療對話模型的Hippocratic AI完成1.41億美元B輪融資，估值飆升至16.4億美元，成為行業獨角獸；西班牙醫學影像AI公司Quibim也以5000萬美元A輪融資加速布局腫瘤與神經疾病診斷。
華南某一級醫藥行業分析師向21世紀經濟報道記者指出，在未來具體應用層面，醫療無疑將是最燒錢的，技術和數據的接入以及門檻都將是持久戰，醫療AI不是新鮮議題，國內資本洗牌過一輪，但大模型帶來的想象力仍是巨大的。
效率革命：從藥物研發到臨床落地
盡管困難重重，但不可否認AI技術正深度重構醫療產業鏈，成為推動醫療行業變革的核心力量。
Ark Invest在2月4日發布的《Big Ideas 2025》中指出，AI驅動的新藥研發可將周期從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將研發時間縮短了2～3年，這使得專利的經濟價值增加了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據進行分析，能夠快速準確地篩選出與疾病相關的潛在藥物靶點，大大縮短了藥物研發的前期探索時間。傳統的藥物靶點發現過程往往需要耗費大量的人力、物力和時間，而AI技術的應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。據悉，Hippocratic AI 的AI代理已完成數十萬次與患者的通話，其網站列出了超過25種醫療保健AI代理醫生，可處理一系列醫療保健任務，準確率達99%，已服務超16家醫療機構，并推出個性化記憶功能，支持14種語言。
而Quibim基于AI的醫學影像分析平臺則在腫瘤與神經疾病的早期診斷中發揮了重要作用。通過對醫學影像的精準分析，顯著提升前列腺癌和阿爾茨海默病早期診斷效率，醫生能夠更早地發現疾病的跡象，為患者制定更加及時、有效的治療方案。
而在以往業內普遍詬病的醫療AI商業化落地難，周期長，投資大，目前2025年或成關鍵轉折點。
市場目前的觀點聚焦于，2025年或將是醫療AI商業化落地的爆發年，背后有著三大核心驅動力。
首先是技術突破。多模態大模型的發展為醫療AI帶來了新的機遇。以OpenAI的GPT系列為代表，雖然目前GPT-5尚未正式發布，但其在自然語言處理領域的強大能力已經得到了廣泛認可。在醫療領域，多模態大模型能夠整合患者的病歷、影像、基因等多源數據，為醫生提供更加全面、準確的診斷建議。
端側硬件的創新也為醫療AI的應用提供了更多可能。Meta智能眼鏡等產品的出現，使得醫療數據的采集和傳輸更加便捷，患者可以隨時隨地進行健康監測，醫生也能夠實時獲取患者的健康數據，實現遠程診療。開源生態的發展則進一步降低了醫療AI的應用門檻。DeepSeek R1模型等開源模型的出現，讓更多的企業和開發者能夠基于這些模型進行二次開發，推動了醫療AI技術的快速普及。
其次是資本加碼。摩根士丹利預測，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，這將為醫療AI基礎設施提供強大的支撐，推動算力的提升和算法的優化，為醫療AI的發展提供更加堅實的技術基礎。同時，風險投資也在聚焦醫療AI應用層的創新。AI診療工具、個性化健康管理等領域成為了風險投資的熱門賽道。
最后是政策與需求共振。據預測，到2030年全球65歲以上人口將達10億。隨著老年人口的增加，慢性病患者的數量也在不斷上升，這對醫療資源提出了更高的要求。然而，醫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。在監管層面，FDA加速AI醫療產品審批，為行業注入了確定性。越來越多的AI醫療產品通過審批，進入市場，為患者提供了更多的治療選擇。
AI再成醫療投資主題？
高盛此前在2025年國際消費類電子產品展覽會(CES)數字醫療健康專場中，即點明“AI+醫療”將成為該行業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、患者管理這三大賽道潛力突出。AI輔助診斷領域，醫學影像、病理分析等標準化場景可能率先實現規模化。AI技術能夠快速、準確地分析醫學影像和病理數據，幫助醫生提高診斷效率和準確性。藥物研發賽道，AI靶點篩選、臨床試驗優化等技術將重塑藥企的盈利模式。通過AI技術，藥企能夠更快地發現藥物靶點，優化臨床試驗設計，降低研發成本，提高研發成功率。患者管理賽道，慢性病監測、術后隨訪等場景通過AI代理實現降本增效。AI技術可以實時監測患者的健康狀況，及時提醒患者服藥、復診，為患者提供個性化的健康管理方案。
然而，醫療AI在發展過程中也面臨著一些挑戰。數據隱私問題是其中之一，醫療數據包含患者的大量敏感信息，如何確保這些數據的安全和隱私，是醫療AI發展必須解決的問題。倫理審查也是一個重要的挑戰，AI在醫療決策中的應用需要遵循嚴格的倫理準則，確保患者的權益得到保護。
盡管面臨諸多挑戰，但在資本與技術的雙輪驅動下，醫療AI正從“概念驗證”邁向“價值創造”。它已成為科技與醫療交叉創新的核心戰場，未來有望為全球醫療行業帶來深刻的變革，為人類健康事業做出更大的貢獻。
中國科學院院士、深圳醫學科學院創始院長顏寧也提出，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）在結構生物學領域的創新突破，推動了該領域的深刻變革。
邁瑞醫療集團研發副總裁李新勝此前也在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，“醫療應該是AI可落地的最佳領域，因為在醫療領域AI是剛需，AI在其他領域可能是錦上添花，但在醫療領域是雪中送炭。”
不過醫療AI 過往的發展一直詬病重重，國內此前資本層面即已經歷過狂歡、泡沫、死亡與信仰。
早期很多投資人對醫療AI并不看好，原因就在于缺乏清晰的盈利模式，大部分產品燒了幾個億，數據做得很漂亮，但也只能從科研上賺點碎銀，投資回報完全不成正比。還有應用停留在淺層次的問診業務，無法打通數據和智能化程度的深入變革，缺乏真正的變革性企業和領域的突破。
華南某醫藥行業投資人向21世紀經濟報道直言，AI給各個行業帶來顛覆性的想象力，但是“Anything but health”成為醫藥行業投資的戲謔自嘲。長周期和商業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）
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