The time for new drug development has been halved, diagnostics are more precise, and industry barriers are lowered... AI is transforming the Chinese healthcare industry

2 月 26 日，德意志銀行分析師 Cyrus Ng 發佈報告稱，從藥物研發、診斷到醫院管理，整個中國醫療行業都將從 AI 革命中受益。

德銀表示，AI 應用將幫助提高醫療行業效率、節約成本，還能克服傳統方法無法突破的壁壘，進入傳統方法無法觸及的領域。並且，隨着效率的提升，某些醫療工作和程序可能會被 AI 取代。

德銀還提醒道，由於 AI 應用降低了行業的進入壁壘，預計更多的競爭者將進入這一領域。

年初至今，受中國 AI 快速發展的積極情緒推動，港股互聯網醫療相關公司股價上漲超過 41%，大幅超越了恒生指數 19% 的漲幅。

根據 Frost & Sullivan 的預測，全球醫療行業 AI 解決方案市場預計將以 35.5% 的年複合增長率（CAGR）增長，從 2022 年的 137 億美元增至 2030 年的 1553 億美元。

自 1 月底以來，已有超過 25 家中國知名醫療公司宣佈將與 DeepSeek 合作，如香港上市的首家 AI 藥物發現公司 XtalPi、領先的製藥公司 CSPC。

縮短藥物研發週期和投資週期

德銀認為，AI 將在醫療領域，尤其是在藥物研發方面發揮越來越大的作用，藥物研發週期和投資週期都降縮短。

具體來説，AI 有望重新定義藥物發現行業，減少行業中繁瑣、重複、勞動密集的任務，同時降低藥物研發中的技術壁壘，減少新藥研發的時間和成本。

並於，由於效率提升和潛在的成功率提升，藥物開發的投資週期會縮短，這將吸引更多資金進入藥物研發領域。

AI 革新藥物發現行業

德銀表示，藥物研發是識別和開發新藥物的系統性過程，需要跨學科人才來設計安全、有效且具商業可行性的藥物，這個過程複雜且耗時，傳統上依賴勞動密集型技術，如試錯實驗。

一般而言，雖然各類藥物的研發週期有所不同，但從研究階段到臨牀階段通常需要 10-13 年，整個研發過程通常需要超過 10 億美元的投資。

藥物發現過程從篩選 5000-10000 種化合物開始，約有 250 種化合物進入臨牀前試驗，最終不到 10 種化合物能進入臨牀階段，其中通常只有 1 種能獲批。

而 AI 技術可以大大減少所需時間和成本，提高藥物發現過程的效率。

目前，AI 驅動的藥物發現可將所需時間縮短至 30 個月，節省了一半的時間。德銀預計，在 AI 應用的情況下，整個藥物發現過程將縮短至 8-10 年。

AI 輔助診斷、幫助醫院運營

傳統的診斷方法要求臨牀醫生通過醫學影像或分析組織樣本來識別疾病，由於人的解讀可能會有所不同且帶有主觀性，微小的變化可能會被忽視，這增加了誤診或漏診的可能性。

然而，AI 可以通過解析數據、提取結果並提供清晰的診斷見解來協助診斷過程，幫助醫生更準確地診斷許多常見甚至罕見的疾病。

此外，德銀還認為，AI 在醫院日常運營中的應用將變得越來越普遍。

AI 能夠幫助整理和管理醫院中每日產生的大量數據，包括患者數據、檢查記錄、處方記錄、預約安排和資源分配等。AI 還能通過組織數據，推動更高效的醫院管理，提供患者記錄的快速摘要，突出特定病情，並提醒患者藥物或預約情況。