疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 管疾病、呼吸道疾病等慢性病及肿瘤等的发病率总体 呈上升趋势，患者对创新药研发的需求也呈爆发式增 长态势，数据显示，2019 年到 2024 年期间，我国 创新药上市数量波动上升，从 2019 年的 51 款增加 至 93 款。国产创新药比例有显著提高，从 2019 年的 21%增加至 2023 年的 46%。虽然生物医药的规模持 续增长，但研发一款新药的时间和成本高昂，急需要 提升投入产出比。 同时，慢性病由于发病率高、病程长、有效控 对于蛋白质 - 蛋白质相互作 用等复杂结构预测能力有待 增强，对动态结构变化 模 拟不足 药物研发与设计 有少数基于 AI 设计的药物进入 临床试验阶段，但距离大规模商 业化上市还有距离 高，诸多创新药企和风 险投资积极布局 预测出的药物分子需大量实 验验证活性与安全性，临床 试验转化成功率目前较低 化合物筛选 在大型药企的研发管线中逐步 应用，成为常规筛选流程的补 充手段 高，是药物研发领域投

优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分 析癌症患者的基因组数据和治疗反应，DeepSeek 可以识别出最有 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛选出潜在的有效化合物，预测其药效和副作用，从 而加速新药的开发进程。例如，在新冠疫情期间，DeepSeek 被用 于快速筛选可能的抗病毒药物，大大缩短了药物研发的时间。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 资源的利用效率，推动医疗健康行业的数字化转型。 2.5 药物研发与临床试验 在药物研发与临床试验领域，DeepSeek 技术展现了其独特的 潜力，尤其是在加速药物发现、优化临床试验设计和提升研发效率 方面。新药的研发通常需要长达 10 到 15 年的时间，成本高达数十 亿美元，而 DeepSeek 通过其强大的数据分析和模式识别能力，能 够显著缩短这一周期并降低成本。 首先，DeepSeek 技术可以应用于药物靶点的筛选与验证。通

另 一方面根据用户上传的疾病资料提供全周期个性化管 理方案。论界Scholar电脑端主要提供科研辅助支持功 能，帮助医生、医学生对学术文章进行智能化解读。 • 药物研发案例：AI药物研发平台助力新药研发。英 矽智能自有的人工智能药物发现平台Pharama.AI可 实现靶点发现—药物发现—临床试验预测的整个环 节。Pharama.AI平台由PandaOmics、Chemistry42、 inC ，智慧医疗生 态体系持续丰富和完善，更加注重智能化和个性化，赋 能生命科学与医疗行业全链条优化。药械企业、医疗机 构、以及互联网企业纷纷加快接入各项新技术，尤其是 AI大模型，在提升医疗服务效率和创新药械可及性的同 时优化患者体验。 二、智慧医疗行业应用场景 多元化发展 5 中国互联网络信息中心（CNNIC） 中国智慧医疗行业白皮书 11 图表5：中国智慧医疗生态体系 来源：德勤研究 互联网医疗企业和医药电商都已建立了从在线问诊、电 子处方、医药服务到慢病管理或健康管理的一体化服务体 系，典型的一体化平台有微医、阿里健康、京东健康等。 此外，也有许多专注于“智慧医疗”的新兴科技企业涌 现，例如专注于AI新药发现的英矽智能和晶泰科技，专 注于医药O2O模式的叮当快药，专注于医生诊治服务解 决方案的医渡科技等。这些新兴智慧医疗科技企业在其 专精领域皆有所建树。 6 Zhang, H., Zhang, L

交互与可组装性等四方面技术特点。 国家数据基础设施技术路线比较 应用现状 隐私保护计算已在金融、医疗、政务、广告等领域得到 广泛应用： 金融：跨机构联合风控、反洗钱； 医疗：多医院联合研究、疾病预测、新药研发及患者隐 私保护； 政务：跨部门数据共享、人口统计； 广告：用户行为分析、精准营销。 区块链在数据流通已近落地应用的场景： 政务数据共享； 金融跨境支付清算； 供应链溯源共享； 医疗患者数据协作； 金融、医疗与工业领域落地： 政务领域支撑温州、北京等地数据共享与资产凭证； 金融领域通过“元件+隐私计算”实现银行风险评估， 企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 01 02 03 应用现状 隐私保护计算已在金融、医疗、政务、广告等领域得到广泛应用。在金融领域主要应用于跨机构联合风控、反洗钱等场 景；医疗领域主要应用于多医院联合研究开展疾病预测、新药研制、患者隐私保护等场景；政务领域主要应用于跨部门数据 共享、人口统计等场景；广告领域主要应用于用户行为分析、精准营销等场景。 区块链 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 国家数据基础设施技术路线发展研究报告

规审计和问题排查的需求。 某制药企业在推进新药研发智能化过程中，采 用了内置OpenShift、Cisco Cilium与Hubble 的Cisco AI Pod，采用基于Cisco Validate Design（CVD）的设计快速搭建起符合NVAIE 标准的全栈AI平台。相比传统部署方式，AI模 型上线周期缩短了40%，总拥有成本下降30%， 加速了新药筛选与验证进程，大幅提升了研发 效率。

中国的医药企业在医药研发、医疗设备和健康管理等方面取得了显著的进展，逐步向全球市场拓展。 10 o 医药研发：中国的制药公司如恒瑞医药和百济神州，通过自主研发和国际合作，推出了一系列创新药物，不仅 在中国市场取得了成功，还通过在海外设立研发中心和开展临床试验，进入了欧美等高端市场。 o 医疗设备：迈瑞医疗和联影医疗通过提供高质量、价格合理的医疗设备，赢得了全球客户的信任。迈瑞医疗的

主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 突破性地实现了对几乎所有分 子类型的蛋白质结构预测，提高了蛋白 - 配 体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 苗 设 计 带 来 革 命 性 变 革。Google 的 GraphCast 模型 2、华为“盘古”大模型 3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间

划（2025-2027 年）》，提出到 2027 年，产出一批新技术、 新工具、新模式，落地转化 30 以上个核心技术及创新产品； 持续丰富医药健康领域多元应用场景，助力不少于 20 个创 新药械研发进入临床试验阶段，加速推进不少于 10 个场景 应用；构建技术自主可控、产业协同创新、风险有效防控的 创新生态体系，引育不少于 100 名高水平专业人才，形成 2- 3 个具有竞争力的产业聚集区。并从前沿研究、数据基础、