行业核心观点 - 生成式人工智能是推动生命科学进步的最强劲引擎之一，将进一步释放CRISPR基因编辑与细胞工程等生物技术的潜力 [1] - 生成式人工智能已在药物研发、精准医疗、脑机接口等领域展现出令人瞩目的应用前景，未来10年将为人类健康谱写全新篇章 [1] - 在医学与健康领域，生成式人工智能不仅是工具，更是推动患者护理、医学研究及健康管理体系全面革新的重要力量 [5] 经济价值与产业链影响 - 麦肯锡全球研究所预测，生成式人工智能每年可为制药与医疗行业创造约600亿至1100亿美元的经济价值 [2] - 该技术将显著提升全产业链的效率与创新水平，从新药研发方式到医疗服务推广与管理模式都将迎来深刻变革 [2] - 生成式人工智能通过加快疗法开发、审批及上市速度，可帮助制药企业应对“资产生命周期压缩”的挑战 [2] - 过去20年间，新药价值周期从9.8年缩短至约7.1年，整整减少了18个月 [2] 药物与疗法研发应用 - 在药物研发中，生成式人工智能能够识别新靶点、优化分子结构设计 [2] - 该技术简化了临床前验证流程，为细胞与基因疗法设计出更安全、更高效的递送系统，并助力构建更智能的临床试验方案 [2] - 生成式人工智能能模拟患者群体、预测治疗效果，并结合来自电子健康记录与可穿戴设备的真实数据，从而缩短从概念到临床的转化路径 [2] 精准医疗应用 - 生成式人工智能赋能精准医疗，推动其从“一刀切”到个性化护理的模式以前所未有的速度向前推进 [3] - 2024年大多数医疗健康领域的生成式人工智能应用仍主要依赖基于文本的单模态大语言模型 [3] - 到2025年，能够同时处理并生成文本、图像、基因组数据及实时监测生命体征的多模态模型正逐渐成为主流 [3] - 多模态模型将显著提升诊断效率、临床决策支持能力和医学影像分析水平 [3] - 生成式人工智能可解读患者基因图谱，推荐最有效药物以减少试错式用药，并依据遗传倾向提出改善生活方式的建议 [3] - 结合可穿戴设备实时数据，生成式人工智能能动态调整治疗方案，实现治疗动态优化 [3] 脑机接口与人机交互应用 - 生成式人工智能逐步实现无缝的神经信号解码，将大脑活动转化为对外部设备的操控指令 [4] - 当生成式人工智能与脑机接口结合，便在生物认知与计算系统之间架起双向沟通桥梁 [4] - 美国加州大学洛杉矶分校研究团队开发非侵入式脑机接口系统，配备两个AI助手，协助用户操控计算机光标和完成机械臂任务，显著提升瘫痪患者操作表现 [4] - “神经连接”公司第三名受试者成功通过脑电波操控机械臂完成“抓取—递送”复杂动作，同时AI大模型LaBraM同步逆向解析该动作对应的神经编码 [5] - 这标志着人脑与AI交互迈入双向神经符号系统构建新阶段，有望重塑医疗、教育乃至人类认知的基本范式 [5]