3月27日，港交所文件顯示，AI藥物研發公司英矽智能再次提交上市申請。就在前不久，英偉達CEO認證“AI醫療”就是下一個“黃金賽道”。醫療領域的AI熱潮再度來襲。

從2023年橫空出世的ChatGPT，到2024年OpenAI帶著Sora降臨，AI領域的任何風吹草動似乎都帶著要顛覆一個行業的勢頭。

近日，英偉達CEO黃仁勛認證“AI醫療”就是下一個黃金賽道。看起來更有說服力的是，該公司自2023年以來已投資9家AI制藥公司，覆蓋小分子藥物、大分子抗體、GPCR藥物、核酸藥物及疫苗等。

生物醫藥產業再度迎來“AI熱”。

事實上，早在2020年，“AI醫療”相關概念曾在國內掀起過一波浪潮。中信證券研報顯示，國內AI制藥賽道當年投融資額超31億元，同比增長近7倍。這股投融資熱度并未馬上退去，據動脈網不完全統計，2021年，國內AI制藥領域發生34起融資事件，涉及融資總金額約84億元，平均單筆融資金額約2.5億元，超七成獲投企業處于早期輪次。其中，晶泰科技是最具代表性的案例，該公司被50家國際機構融資競標，2021年8月完成的D輪融資高達4億美元。晶泰科技招股書顯示，截至2023年6月30日，公司已累計融資約7.32億美元。

隨著一級市場投資回歸冷淡，2023以來，AI醫療領域熱度有所下降。如今，風口又被英偉達吹起，“AI醫療”將續寫怎樣的故事？

新一輪熱潮來臨

剛剛結束的英偉達GTC2024大會上，90場與醫療保健/生命科學相關的會議讓AI+醫療的未來充滿想象空間。

受該消息影響，國內相關股票接連多個漲停。目前，A股市場中涉及“AI醫療”的概念股超過20只，包括思創醫惠、貝瑞基因、愛爾眼科、朗瑪信息、塞力醫療、泓博醫藥等。其中，泓博醫藥3月中旬以來股價4次沖上龍虎榜。

招商證券認為，全球“AI+醫療”市場規模超50億美元，將繼續保持快速增長。根據全球觀察報告，預計“AI+醫療”市場規模年均復合增速將超過29%，2032年將達到700億美元。從市場結構看，藥物發現和醫學影像是AI應用最重要的兩個領域，合計占比超過50%。

跨國藥企已經率先駛入“AI+制藥”的快車道。在英偉達GTC2024大會上，強生、GSK、默克、諾華、諾和諾德、基因泰克、安斯泰來等醫藥巨頭競相與英偉達建立數項新合作。在制藥賽道，阿斯利康、禮來、賽諾菲、艾伯維已經紛紛自建平臺、BD交易、合作研發進行了AI布局。

記者從GE醫療方面了解到，公司主要使用英偉達技術開發了其最新的研究模型SonoSAMTrack，用于分割超聲圖像中的解剖結構、病變和其他重要區域。

“近期的一項研究顯示，SonoSAMTrack在7個超聲數據集中均表現優異，涵蓋各類解剖結構和病理(乳腺病變和肌肉骨骼病變)以及不同的掃描設備。此外，在提升速度和效率方面，SonoSAMTrack僅通過2-6次點擊即可進行精確分割，盡可能地減少了用戶的輸入?！盙E醫療方面向《國際金融報》記者表示。

除了英偉達外，微軟、谷歌等科技巨頭近年來也在加碼“AI醫療”。國內方面，阿里、百度、騰訊等互聯網巨頭均已成立了醫療AI部門。

顛覆性變革或到來

“AI在醫療領域的應用將越來越廣泛，從輔助診斷到個性化治療，從精準預測到智能手術，AI正在改變著醫療行業的方方面面?！鄙忱拇笾腥A區執行總監周明子在接受《國際金融報》記者采訪時表示。

從目前的落地情況來看，AI在醫療影像中的應用已進入發展快車道。GE醫療與醫準智能共同研發的Nova AI乳腺機，是全球首臺全流程人工智能乳腺機。GE醫療方面提供的一組對比數據顯示，石家莊某醫院在2023年采用Nova AI后，10個月的時間里完成約1.2萬個乳腺癌篩查，14人確診乳腺癌。而在未采用Nova AI的2022年，該醫院全年滿負荷完成5000個乳腺癌篩查、檢測出3位乳腺癌患者。

國內醫學影像龍頭聯影集團于2017年底成立的聯影智能，也將AI作為核心技術“底座”之一，提出了“uAI+醫用通才大模型”規劃，其中包括醫療影像大模型、醫療文本大模型與醫療混合模態大模型三大核心模型，以聚焦診療全鏈路智能驅動。

在手術治療領域，AI的加持則讓其出現了顛覆性的變革。同濟大學副教授、博士生導師齊鵬向《國際金融報》記者表示，AI讓患者的就醫習慣和醫生的診療習慣發生了極大的改變。比如一些醫生在做骨科手術的時候，不用再經過反復拍片來確定皮下位置，而是直接通過手術機器人來精準定位。

據齊鵬介紹，所謂的手術機器人并不是要讓機器人來給患者手術，而是醫生操作手術機器人來完成治療，在提高效率的同時，減少患者的創口。齊鵬帶領團隊研發的心臟介入手術機器人，可以通過插入血管的導管和導絲診治冠心病，因為不必開胸，患者就能減輕痛苦，術后恢復也快。

“臨床中要讓手術機器人落地，首先是要對醫生們進行培訓，教會他們如何使用，讓醫生真正感受到手術機器人的便利?！饼R鵬說。

AI制藥商業化落地難

在“AI醫療”落地的眾多場景之中，AI制藥無疑最受資本市場喜愛。

新藥研發領域一直存在著“雙十定律”，即耗費10年時間、10億美元才能研發出一款創新藥。如此之高的投入也一直是困擾業內的難題。因此，業內寄予AI厚望，希望能夠通過AI技術，來加速新藥研發周期，降低成本的同時能提高成功率。

在周明子看來，AI技術可以更準確地預測藥物的療效和安全性，減少臨床試驗的失敗率，從而降低研發風險。同時，AI還可以幫助企業更好地理解市場需求和患者偏好，優化銷售策略和推廣渠道，提高產品的市場競爭力。

以美國創新制藥公司Relay為例，其在安騰超級計算機的支持下，用18個月、不到1億美元確認了一款膽管癌治療藥物RLY-4008的結構，成功打破"雙十定律"。

但2023年6月，“AI制藥第一股”英矽智能遞表港交所后，又在年底傳出失效的經歷，也著實讓業內捏了把汗。

有業內觀點認為，英矽智能上市失效，或許并不是源于技術問題，而是折射出AI制藥行業乃至整個醫藥行業面臨的商業化困境問題。

另一家擁有10余年歷史的英國AI制藥公司Exscientia也在2023年10月宣布，因療效達不到預期即將終止一條癌癥候選藥物。而在此前，Exscientia也因臨床試驗未達到預期等原因停掉了數條管線。

據智藥局統計，2023年全球102條獲批臨床的AI藥物管線中，有56條推進到Ⅰ期，占總數的一半多；其次為推進到Ⅱ期，41條。但到了臨床Ⅲ期的管線數量卻出現斷崖式下滑，僅5條管線進入上市前的最后驗證階段。

英偉達為“AI醫療”描繪了一幅美好的藍圖，但業內對于“AI醫療”的商業化落地仍存在著部分質疑聲音。畢竟，英偉達投資并服務于AI制藥公司，制造風口后，自身是最大獲利者。

對于AI醫療落地目前仍存在的壁壘，齊鵬表示，雖然目前AI已經滲透到制藥研發、輔助診斷、手術治療以及醫療服務之中，但在實際應用中的推廣仍存在著一定阻力，其中一個原因就是投入與回報不成正比。

“高研發投入后的高定價，使得產品銷量并不好，企業得不到回報，自然也就不愿意繼續推廣。”齊鵬說。

周明子也提到，定價高和銷量不佳是AI醫療設備落地的一大難題。高昂的研發和生產成本使得AI醫療設備價格居高不下，難以被廣大醫療機構所接受。他認為，可以考慮通過政府補貼、稅收優惠等方式降低企業成本，同時推動產業鏈上下游的協同發展，實現成本的有效控制。此外，加強市場推廣和品牌建設，提高消費者對AI醫療設備的認知度和接受度，也是提升銷量的關鍵。

三大問題待解

除定價高外，周明子認為AI醫療落地過程還存在三大難題。

一是準確率:由于醫療領域的復雜性和特殊性，AI算法在醫療診斷中的應用仍存在一定的誤差，這直接影響了醫生和患者的信任度；

二是監管和合規:AI醫療設備的監管框架可能跟不上技術的快速發展；

三是數據支撐:醫療數據的獲取、標注和隱私保護等方面都存在諸多挑戰。

至于如何解決上述問題，周明子向《國際金融報》記者表示，“為保證準確率，我們需要不斷優化算法模型，同時加大醫療數據集的積累和清洗工作，確保模型的訓練是基于高質量的數據；合規方面，監管機構需要制定明確的法規和標準來確保AI醫療設備的安全性和有效性，企業和開發者也需要確保產品符合相關的法規要求；數據支撐上，則需要建立統一的數據標準和規范，推動醫療數據的共享和開放。同時，加強數據安全和隱私保護技術的研究和應用，確保醫療數據在合法、合規的前提下得到充分利用?！?/p>

編輯 王麗穎