AI在医疗和制药领域的应用与发展 - 世界人工智能大会聚焦AI在医疗和制药领域的应用，800余家企业参展，3000余项前沿展品亮相，含40余款大模型、50余款AI终端及100余款全球首发/中国首秀新品，规模创历届之最 [1] - AI在大健康领域的应用正从"技术概念"迅速转向"规模化落地"，预计2025年中国AI医疗市场将突破200亿元，2030年突破1000亿元，复合增长率达43.2%，全球AI制药市场有望突破500亿美元 [1] - AI在医疗和制药领域的应用主要集中在药物发现和医学影像，合计占比超过50%，全球"AI+医疗"市场预计年均复合增速将超过29%，2032年市场规模将达到700亿美元 [3] AI在药物研发中的潜力与优势 - AI在整合多组学、文献和数据库进行靶点发现方面大幅提升效率，缩短"从概念到验证"的周期，并能帮助企业系统性地评估靶点成药性，优化资源配置 [2] - AI在BIC分子的构建方面同样大有可为，通过建模靶点与候选分子的结合位点、动力学特征，可以发现更优的药效构型和给药方案 [2] - AI将I期临床试验成功率从40%~65%提升至80%~90%，并通过精准筛选和自适应试验设计显著提高早期试验的命中率 [6] 资本与商业模式 - AI+医疗赛道头部企业依然获得持续关注，例如英矽智能完成1.23亿美元的E轮融资，晶泰科技融资超过30亿元人民币，资本正从"早期炒作"转向"平台化能力与商业落地驱动"的投资逻辑 [4] - AI医疗产品的主要付费方包括医院、医保和药企，未来潜在可行的业务模式包括智能设备报销、商业保险和AI辅助诊断报销 [5] - AI制药公司可持续性的评估标准包括AI投入在真实分子转化率上的表现、自动化实验室能力以及干湿实验一体验证能力 [6] 行业竞争与合作 - AI初创公司更擅长早期探索与快速迭代，传统药企则拥有强大的生物学基础、临床资源和合规能力，未来"平台+临床"的组合模式将成为主流 [7] - 药企在与AI平台合作或投资时，关注点已从"管线数量"转向"算法壁垒"，包括训练数据集规模、跨靶点泛化能力、临床验证分子数量等 [8] - 拥有闭环验证系统（如自建自动化实验平台）的AI平台更具长期价值，平台化、系统性和可持续能力是药企评估AI伙伴的核心维度 [9] 数据与技术应用 - 医院数据在优化研发管线和临床开发策略方面具有价值，生命科学公司需与本地大型语言模型（LLMs）更紧密合作以推动临床开发相关用例 [5] - 通用模型在大众健康管理方面有优势，垂直领域智能体则更适合特定用途，如AIDD、AI影像诊断等 [5] - AI在药物发现成本降低50%以上的背景下，企业可能转向"小而快"的管线策略，尤其适合探索新靶点或高失败率领域 [6]