Technical guidance for the design of patient- focused clinical trials (Trial version) [以患者为中心 的药物临床试验设计技术指导原则（试行）]. Center for Drug Evaluation, NMPA. https://www.cde.org.cn/main/news/viewInfoComm Technical guidance for the implementation of patient-focused clinical trials (Trial version) [以患 者为中心的药物临床试验实施技术指导原则（试 行）]. Center for Drug Evaluation, NMPA. https://www.cde.org.cn/main/news/viewInfoComm 73949142380bd (accessed February 2025). • Center for Drug Evaluation, NMPA. (2024). 在罕见 疾病药物临床研发中应用去中心化临床试验的技术 指导原则 [Technical guidance for the application of decentralized clinical trials in rare disease

个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 焦 AI 在制药行业的应用，全面介绍了 AI 在临床前和临床阶段的落地情况；同 时作为一种新的药物研发模式，我们基于全球 AI 制药龙头 Schrödinger，重点 讨论 AI 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 ❑ AI 可用于新药开发全过 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 逐渐得到体现。 ❑ 全球 AI 制药行业投融资活跃，MNC 参与达成多项重磅交易。虽然 2023 年全 球资本市场景气度有所下降，但 AI 制药行业融资活跃度仍然保持高位。2024 图 9：AI 制药临床管线适应症分布 ..................................................................... 7 图 10：AI 在药物开发各个阶段的应用占比 ........................................................ 8 图 11：AI 在临床研究阶段的应用价值更高

医疗》开篇描绘了一个虚构场景：面对 患者病情突然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和 GPT-4 对话，完 成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权；后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。 ❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断：1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 临床应用价值，可用于辅助报告解读、检验项目推荐和疾病预测及治疗等领 域，相关公司：润达医疗、金域医学、迪安诊断等；2）AI+病理：传统病理 诊断效率低，工作量大，以人工病理筛查为主的传统模式导致病理诊断供需 智能化、一体化发展。1）AI+智慧药房：AI 技术提高院内发药效率和准确 率，帮助实现降本增效，相关公司：健麾信息、艾隆科技等；2）AI+电子病 历：智慧病案利用 AI 技术，实现诊疗过程全流程质控和核查，辅助临床决 策，相关公司：嘉和美康、科大讯飞等；3）AI+医院管理/医保支付：在传 统 HIS 和 CIS 系统基础上，以 AI 技术赋能，提升医院综合管理水平，并促 进医保资金安全有效使用，相关公司：卫宁健康、创业慧康、东软集团、万

行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 5 临床决策支 持系统更加 智能 DeepSeek AI 能够融合电子病历、检验报告、影像数据等多源异构数据，构建动态诊疗路径，为医 生提供更全面、更智能的临床决策支持，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 ：DeepSeek- V3 模型基于海量预训练数据，快速提炼研究领域的前沿进展和核心观点，节省 80% 以上的文献筛选时间；案例：肿瘤科医生可快速掌握免疫治疗领域的最新趋势，集 中精力设计创新临床研究方案。2）数据分析与科研设计：DeepSeek 支持多源数 据整合分析（如影像、基因、随访数据），并胜任复杂统计学问题（如生存分析、 Meta 分析）；科研设计：模型可推荐研究类型、样本量估算及统计分析方法，优 整内容和难度，提升教学效果。 DeepSeek 的真正价值，在于将医生从繁琐、重复性的工作中解放出来，例 如，病历书写、文献检索、数据分析等，让医生能够将更多的时间和精力，投入到 更具价值的临床判断和人文关怀中，从而更好地发挥医生的专业价值，提升医疗服 务的质量和温度。未来，医生与 AI 的深度融合与协同发展，必将推动医疗服务朝 着“精准化”、“人性化”的方向加速迈进，构建起“精准医疗”与“人文医疗”

2023 年 7 月 提出“医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支 持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、只能公 共卫生服务等场景”。 《健康中国行动——癌症 防治行动实施方案 （2024-2030 年）》 十三部门 2023 年 10 月 提出“持续推进多学科诊疗模式，提升癌症相关临床专科能力，探索以 癌症病种为单元的专病中心建设，积极运用互联网、人工智能等技术， ，提高基层诊疗能力”。 《健康中国行动——糖尿 病防治行动实施方案 （2024-2030 年）》 十四部门 2024 年 7 月 提出“积极运用互联网、人工智能等技术，开展远程会诊、临床辅助决 策等服务，提高基层诊疗能力和效率。推进糖尿病智慧健康管理，充分 利用人工智能等信息技术丰富糖尿病健康管理手段，推广物联网应用、 可穿戴设备。试点开展人工智能糖尿病视网膜病变筛查、持续葡萄糖监 医生端：医生可以直接看到 AI 系统获取的病历，可以选择参考或不参 考，通过提问、体检、化验报告等方式了解患者的病情，最后根据掌握 的信息给出诊断意见。医生能够节约信息录入的时间，将更多的时间精 力用在疾病诊断等临床决策。 ⚫ 根据 Xiaoqing Li 等人的研究，通过 AI 辅助门诊，上海儿童医学中心的 患者平均等待时间从约 2 小时减少到 0.38 小时，相关企业包括 IBM、 依图科技等。 图

合作，找出其关键的数据变量，并设计出一个模型，用于提取与该疾病诊断、预 后和治疗相关的分类或数值特征。毫无疑问，建立这样的具体疾病数据资源需要 大量的工作，同时也需要结合更深的医学知识。而一旦结构化的单病种临床数据 45 被挖掘、处理，并实现最后应用，这会让数据研究者、医院、医生、乃至患者均 有“数据+”的获得感。基于大数据的一体化科研平台将为很多领域的科研工作 进入到“数据科研”时代。