AI在医学领域的融合进展 - DeepSeek大模型R1登上《自然》封面，成为继DeepMind后第二家获此殊荣的AI公司[1] - 自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI在医学领域掀起热潮，加速与临床应用融合[1] - 中国大模型技术细节披露有望推动AI医学落地，行业即将迎来DeepSeek时刻[1] AI制药行业发展态势 - 跨国制药公司通过数十亿美元投资布局AI制药，百时美施贵宝和赛诺菲等企业寻求技术突破[3] - 复星医药着力打造AI开发工具提升研发效率，引入AI决策智能体平台PharmAID[3] - Medidata支持了2015年以来美国FDA获批的93%肿瘤新药，公司正联合合作伙伴全面布局AI[3] - 全球由中国企业发起的临床试验比例从约3%跃升至2024年30%，中国成为全球第二大临床试验市场[3] AI药物研发技术挑战 - AI可快速浏览分子数据库匹配化合物与靶点，但仅完成药物发现第一步[4] - 纸面上不错的药物临床试验失败率达90%，AI制药面临技术算法、生物学和监管三重挑战[4] - 大模型缺乏AI制药加速所需数据，人类对细胞相互作用等生物学问题仍知之甚少[4] 医疗AI临床应用实践 - 复旦大学附属中山医院联合华为、联影智能等公司发起"元医疗模拟实验室"，推进医疗知识数字化和诊疗能力产品化[5] - 葛均波团队联合华为终端开发可穿戴多模态AI驱动冠心病风险预测系统，重构早期筛查与风险评估临床路径[5] - AI在心率筛查、影像分析、风险评估等特定领域已达临床应用水平，成功实现间歇性房颤监测[6] 医疗AI落地关键要素 - 人工智能医学应用需突破三个关键环节：数据质量、计算能力和算法优化[6] - 医生始终是诊疗决策主体，使用AI技术的医生对医疗行为承担主要责任[6] - 行业正在制定相关伦理规范，确保AI技术安全有效服务于临床诊疗[6]