华泰证券研报认为，AI（人工智能）有望重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式。随着自然语言处理、机器学习、深度学习等AI技术的不断演进，AI在医疗领域的应用将越来越广泛，涵盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节，实现医疗水平提升、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本。近期DeepSeek的大幅降低训练成本，同时开源模式能够实现本地化部署，更好的保障数据隐私及安全性，加速推动医药企业及医疗机构拥抱AI。随着越来越多AI发现的分子进入临床试验，国家儿童医学中心推出AI儿科医生，AI将重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式，让“难以研发的药”、“无法治愈的病”从不可能变成有可能。“AI+医疗”此前被市场低估，2025年应重视相关投资机会。
华泰 | AI有望重塑医疗健康行业
核心观点
AI有望重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式
随着自然语言处理、机器学习、深度学习等AI技术的不断演进，AI在医疗领域的应用将越来越广泛，涵盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节，实现医疗水平提升、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本。
近期，DeepSeek的大幅降低训练成本，同时开源模式能够实现本地化部署，更好的保障数据隐私及安全性，加速推动医药企业及医疗机构拥抱AI。
随着越来越多AI发现的分子进入临床试验，国家儿童医学中心推出AI儿科医生，AI将重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式，让“难以研发的药”、“无法治愈的病”从不可能变成有可能。“AI+医疗”此前被市场低估，2025应重视相关投资机会。
“AI+新药研发”助力降低新药研发成本和不确定性，革新创新药行业
AI在药物发现阶段可以高效筛选出靶点和化合物，并通过分子对接和模拟加快靶点和化合物结合试验，加快新药研发；ADMET阶段分析化合物的潜在毒性和副作用，规避研发风险，降低失败概率。
在临床试验阶段，AI能够分析患者数据，识别出适合于临床试验的患者群体，并设计试验方案和数据分析，以提高试验成功率并降低成本。AI对临床数据的整合分析也能够实现老药新用。
我们可以看到，AI提供更全面的研发视角，评估药物在不同阶段的成功率，AI技术在新药研发的各个环节发挥积极作用，有望降低新药研发过程中的高昂成本和不确定。
“AI+辅助诊断”价值正在加速被医疗服务提供方及付费方认可
国家医保局2024年11月首次将人工智能辅助诊断列入立项指南,并明确在放射检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，辅助诊断的价值正在逐步得到付费方认可。临床辅助决策系统（CDSS）是“AI+辅助诊断”领域最核心应用，通过自然语言处理、机器学习等技术，从医院各业务系统的历史病历、影像、检验检查结果数据中学习，构建推理系统，实现在辅助诊断、辅助诊疗、医嘱追踪、诊疗提醒、依从规则设置、依从监控、临床指南、不良反应监测、相似病例推荐等方面的功能。
目前业内领先的医院和供应商正在积极部署CDSS系统，挖掘医疗数据价值，并在诊断、治疗、安全用药、慢性病管理等多个方面取得了显著进展。CDSS在我国有发挥提高医疗质量和效率、解决医疗资源分配不均的重要作用、未来应用价值广阔。
Deepseek部署将显著提升数据在AI发展中的价值
AI大模型三大发展要素分别是数据、算力、算法。DeepSeek具备开源和低成本属性，能够降低大模型应用在算力、算法方面的限制，未来高质量、丰富内容的数据将成为大模型发展最重要的要素。
国内医疗健康领域的数据产生在医保、医疗、医药三个环节。从数据的质量来看，医保端>医疗（医院）端>医药端，从数据的丰富程度来看，医疗（医院）端>医保端>医药端。因此AI大模型要在医疗领域获得较好发展，需要依赖相关领域的数据挖掘、清洗、整合供应商。
风险提示：AI技术发展不及预期，文中提及公司不代表推荐，行业竞争加剧。
（文章来源：证券时报网）
(原标题：华泰证券：AI有望重塑医疗健康行业 应重视相关投资机会)
(责任编辑：13)
华泰证券研报认为，AI（人工智能）有望重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式。随着自然语言处理、机器学习、深度学习等AI技术的不断演进，AI在医疗领域的应用将越来越广泛，涵盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节，实现医疗水平提升、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本。近期DeepSeek的大幅降低训练成本，同时开源模式能够实现本地化部署，更好的保障数据隐私及安全性，加速推动医药企业及医疗机构拥抱AI。随着越来越多AI发现的分子进入临床试验，国家儿童医学中心推出AI儿科医生，AI将重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式，让“难以研发的药”、“无法治愈的病”从不可能变成有可能。“AI+医疗”此前被市场低估，2025年应重视相关投资机会。
华泰 | AI有望重塑医疗健康行业
核心观点
AI有望重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式
随着自然语言处理、机器学习、深度学习等AI技术的不断演进，AI在医疗领域的应用将越来越广泛，涵盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节，实现医疗水平提升、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本。
近期，DeepSeek的大幅降低训练成本，同时开源模式能够实现本地化部署，更好的保障数据隐私及安全性，加速推动医药企业及医疗机构拥抱AI。
随着越来越多AI发现的分子进入临床试验，国家儿童医学中心推出AI儿科医生，AI将重塑新药研发的生产模式、医疗服务的提供方式，让“难以研发的药”、“无法治愈的病”从不可能变成有可能。“AI+医疗”此前被市场低估，2025应重视相关投资机会。
“AI+新药研发”助力降低新药研发成本和不确定性，革新创新药行业
AI在药物发现阶段可以高效筛选出靶点和化合物，并通过分子对接和模拟加快靶点和化合物结合试验，加快新药研发；ADMET阶段分析化合物的潜在毒性和副作用，规避研发风险，降低失败概率。
在临床试验阶段，AI能够分析患者数据，识别出适合于临床试验的患者群体，并设计试验方案和数据分析，以提高试验成功率并降低成本。AI对临床数据的整合分析也能够实现老药新用。
我们可以看到，AI提供更全面的研发视角，评估药物在不同阶段的成功率，AI技术在新药研发的各个环节发挥积极作用，有望降低新药研发过程中的高昂成本和不确定。
“AI+辅助诊断”价值正在加速被医疗服务提供方及付费方认可
国家医保局2024年11月首次将人工智能辅助诊断列入立项指南,并明确在放射检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，辅助诊断的价值正在逐步得到付费方认可。临床辅助决策系统（CDSS）是“AI+辅助诊断”领域最核心应用，通过自然语言处理、机器学习等技术，从医院各业务系统的历史病历、影像、检验检查结果数据中学习，构建推理系统，实现在辅助诊断、辅助诊疗、医嘱追踪、诊疗提醒、依从规则设置、依从监控、临床指南、不良反应监测、相似病例推荐等方面的功能。
目前业内领先的医院和供应商正在积极部署CDSS系统，挖掘医疗数据价值，并在诊断、治疗、安全用药、慢性病管理等多个方面取得了显著进展。CDSS在我国有发挥提高医疗质量和效率、解决医疗资源分配不均的重要作用、未来应用价值广阔。
Deepseek部署将显著提升数据在AI发展中的价值
AI大模型三大发展要素分别是数据、算力、算法。DeepSeek具备开源和低成本属性，能够降低大模型应用在算力、算法方面的限制，未来高质量、丰富内容的数据将成为大模型发展最重要的要素。
国内医疗健康领域的数据产生在医保、医疗、医药三个环节。从数据的质量来看，医保端>医疗（医院）端>医药端，从数据的丰富程度来看，医疗（医院）端>医保端>医药端。因此AI大模型要在医疗领域获得较好发展，需要依赖相关领域的数据挖掘、清洗、整合供应商。
风险提示：AI技术发展不及预期，文中提及公司不代表推荐，行业竞争加剧。
（文章来源：证券时报网）
(原标题：华泰证券：AI有望重塑医疗健康行业 应重视相关投资机会)
(责任编辑：13)
