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

........................................................................................ 24 2.3.2 临床变化................................................................................................. ......................................................24 图表 19 2023 年 10 月 31 日—2024 年 9 月 1 日更新了临床情况的管线............. 25 图表 20 39 家主流制药 AI 公司停止或被撤下的管线.............................................. 布的《山东省医养健康产业发展规划（2023—2027 年）》，便提出促进人工智能推广 应用，推进医学人工智能数据及推理运算场景、智慧医疗图脑、医疗可穿戴、医疗终端 边缘计算、神经芯片及脑机智能接口等推广应用，强调要积极开展临床决策支持系统、 医学影像辅助诊断、医用机器人、疾病风险预测与诊断等项目。 确立方针后，我国又在微观层面密集出台了《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗 机构信息化建设工作的通知》《关于印发医院智慧服务分级评估标准体系（试行）的通

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

超声信号感知技术通过超声多普勒效应检测血流动力学变化， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 3 如检测脑血流量、血氧水平，间接反映神经元代谢活动。需植入微型 超声探头，多用于啮齿类动物神经活动监测，临床应用尚处探索阶段。 2.脑调控技术原理与应用 脑调控技术以“解析脑机制”为基础，通过“干预脑活动”实现 神经功能调控。涵盖电、磁、光、超声、神经反馈等多模态刺激与 信号调制技术。其核心目标包括神经与精神疾病治疗和认知功能增强， 态。当前，基于电、磁、光、超声的神经调控技术和神经反馈技术， 正在面向成瘾戒除、抑郁症治疗及阿尔茨海默病等疾病展开攻关， 以解决传统治疗效果有限的问题。但多数技术方案仍处于硬件优化、 算法验证及临床前测试阶段，距离规模化产品落地仍面临多重挑战。 电调控技术分为有创和无创两类。典型的有创技术包括深部脑 刺激（DBS）、脊髓电刺激（SCS）等。通过颅内电极直接施加电 脉冲实现高时空分辨率干预。创新朝向微型化、无线化、生物相容 to the National Institutes of Health Director）， 为“脑计划”的实施推进提供专业指导与支持。 美国持续拨付的科研经费，体现了政府对脑科学研究及其医学 临床转化应用的高度重视。在 2014 - 2023 年期间，美国政府对“脑 计划”的投入累计超过 40 亿美元。这些投入经费明确划分为基础经 费和补充经费两部分。基础经费在 2023 年之前呈现持续增长的态势，

让世界上 不管⼤⼩的实验室， 快速掌 握 OpenAI 原来封闭的顶 尖 从编程辅助（ DeepSeek- Coder ） 到医疗诊断（ R1 临床接⼊） ，展现⾏业落 地能⼒ • 技术成本的下降，为 了训练和推理的成本。 模型推理能⼒ ⾏业上下游带来更多 ⽽且它是个拥有推理能 • MIT 许可证， 商⽤权限吸引 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 临床试验 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 络 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 供应链 数据驱动的 多渠道营销 多渠道营销 学术化推⼴ 研发回报下滑 6 • 研发成本激增 亿美元 21.7% 11.9% 2010 2018 单个创新药上市成本 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 IRR 10.1% 3.2% 2010 2018 医院艰难 • 收⼊受限与成本攀 • 药品收⼊占⽐从改⾰前的

简易的蒸馏⽅式，让世界上 不管⼤⼩的实验室，快速掌 握OpenAI原来封闭的顶尖 模型推理能⼒ • MIT许可证，商⽤权限吸引 开发者 垂直适配 从编程辅助（DeepSeek- Coder）到医疗诊断（R1 临床接⼊），展现⾏业落 地能⼒ 9 DeepSeek天然适合医疗⾏业 ⼤模型发展的⼏⼤“基⽯” 01 DeepSeek极致成本降低，显著降低本地化部署的 成本，极⼤激活本地数据 计算资源 02 (腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数据 ⼤模型及DeepSeek潜在应⽤场景探索 DeepSeekJ会给医药企业带来哪些变化？ DeepSeek有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ 13 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 数据驱动的 多渠道营销 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ • 65岁以上⼈⼝占⽐从 2014年的10.1%升⾄ 2023年的14.9%，医 疗需求激增1 ⼈⼝⽼龄化 • 收⽀失衡加剧，控费 边际效应减弱2 • 职⼯医保：结余稳健但增速

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”

• 培训内容 • 产品资料 主控文档 外部数据 • 循证证据 • 资讯报告 • 行业热点 内容生成 客户画像 内容标签 直播平台 通过实时学术研讨，建立循证医 学话语权，影响临床决策路径 公域投放 • 以“强曝光”内容（如网红 医生科普、条漫、朋友圈海 报）全方位提升患者认知 • 以“强信任”内容（如权威 医生IP、国家级媒体）抢占 大众健康心智入口 天士力营销数字化转型全景图 神经等科室精彩实用指南及共识 文献工具专栏 基于临床医生实际使用场景，定 制对应解决方案 临 床 辅 助 栏 目 公开课专栏 多疾病领域的同行学术交流与最 新动态会议展示平台，分享最新 研究、临床经验和见解 精品课专栏 邀约同领域行业大咖精心打造专 业系列课程，提供医学知识获取 渠道 用药助手专栏 7W+ 药品说明书，2W+ 临床指 南，15w+ 篇期刊文 献、 2w+ 国内外医学指 国内外医学指 南、 8W+ 药品说明书， 800+ 医学计算公式 医趣学堂专栏 每节课新知识在进行复习后，并 在学习后提供临床调研了解掌握 程度 继续教育专栏 获取积分，进而兑换到珍贵的“国 家级Ⅰ类5分”学分卡 • 99%的平台用户为临床执业医 生，提供专享医生社区 • 完成认证可获得e豆奖励，e 豆可以兑换相应的礼品 数字化学术平台：十大专栏为医生提供一站式服务 CRM:

产业增长，创造大量的知识型就业岗位，促进城市服务转型和服务经济增长。 医疗服务方面，远程医疗系统、电子病历系统的建设和互联互通、数据共享平台的实现，可以 在更大的范围内合理配置医疗资源，并通过专家信息库、病历库、医疗诊断和临床治疗库的智能 搜索，辅助医师对患者病情做出准确的诊断和治疗，为城市居民提供更为完善和及时的医疗 服务，让社区卫生服务中心发挥更大的作用，彻底解决“看病难、看病贵”等问题。 维护社会安定、动态安 确的判断。医学是一门以实践 为基础的学科。丰富的临床经验可以帮助医生准确判定病情，给予恰当的治疗。但现在医学知识 发展非常快，个人的从医经历往往是有限的，医生有时很难临床做出正确决策，需要参考更多 临床指南和最新的医学文献。当上述所需信息都被数字化和标准化后，通过智能化的临床 智慧的城市在中国突破 40 决策支持系统是可以自动的把临床指南、路径、证据、电子病例等信息结合起来，在医学观察、 方案。 目前，IBM和中国卫生部已经开展了合作，并且在政策层面IBM帮助相关部门在编写一些政策性 的文件。同时，在操作上，IBM在建立电子病历和电子健康档案时强调要结合临床医学， 数据收集要直接深入地方医护工作站和一线临床，并且进行全面记录，互操作性至关重要。 系统不是孤立的而是相互可以操作，医院和社区中间的电子病例档案不光是在文档格式 层面，甚至在语义层面都是可以交换甚至互操作，这需要开放的基础架构帮助数据共享。从