行业与公司 * 报告聚焦全球医疗保健行业人工智能应用 涵盖医疗设备 医疗服务 治疗药物及地区性医疗保健等多个子行业[2] * 基于对14位瑞银医疗分析师的调查 覆盖美国 欧洲 亚太等地区[2] * 涉及的具体公司包括但不限于：爱德华生命科学(EW) 直觉外科(ISRG) 美敦力(MDT) 波士顿科学(BSX) 德康医疗(DXCM) 西门子医疗 飞利浦 GE医疗 联合健康(UNH) 辉瑞(PFE) 礼来(LLY) 百时美施贵宝(BMY) Certara 药明康德 联合影像等[24][25][26][27][28][29][30][32][36][40][41] 核心观点与论据 AI在医疗保健领域的投资与应用增长 * 医疗保健行业财报电话会议中提及AI/ML的次数自23年中以来出现拐点并持续增长 25年第一季度约10%的医疗保健业电话会议讨论了AI 而医疗服务提供商和医疗设备公司的提及率接近翻倍[11][13] * 25年上半年 AI/ML交易占全球医疗保健风险投资总额的25% 相较于过去10个周期15%的追踪平均值显著提升 尽管全球医疗保健风险投资自22年下半年以来相对平稳[12] * 25年上半年全球医疗保健AI/ML风险投资总额同比增长36% 主要得益于医疗技术系统和医疗设备/供应领域的资本投入增加[16] * 25年上半年美国医疗保健AI/ML风险投资总额达63.16亿美元 同比增长8.65亿美元(16%) 而同期所有医疗保健交易的总投资额下降34.15亿美元[18] AI潜在应用场景与价值 * 核心应用场景包括：更好的药物/产品设计与开发 提升医疗系统内劳动效率 以及流程自动化[2] * 看好AI改变药物/设备研发格局的潜力 可通过加速候选药物选择时间 降低成本(减少实验次数 更广泛的数据捕获)来提高研发效率 若模型能获得专有的因果数据集进行训练 其效率将进一步提升[3] * 在临床试验执行方面存在重大改进机会 包括试验点选择 患者招募 试验设计标准和数据分析 有望加速完成某些试验并可能降低成本[3] * 潜在的运营效率提升有助于解决劳动力短缺问题并改善患者依从性 预计到2030年全球将面临超过1000万 healthcare worker的短缺(McKinsey, 2025)[4] * 诊断和治疗率的提升是长期机会 AI技术创新可促进更早 更准确的诊断 若技术能有效扩展 特别是在历史筛查率低的人群中 治疗率有望提高[5] 各子行业应用现状与影响 医疗设备 * 应用案例：AI用于提高诊断效率(如早期患者识别) 术中应用以提高安全性和疗效并减少劳动和时间 改进临床试验监管路径 以及药物开发[28] * 财务影响证据有限 但有积极案例：爱德华生命科学(EW)与Egnite合作的试点项目显示 实施其软件的地区的结构性心脏病手术量增加了约10%[28] * 日本医疗设备公司MANI评论称 未来使用AI后 工厂员工可能减少一半[24][31] * 最佳定位公司：爱德华生命科学(EW)和直觉外科(ISRG)被认为最有可能在近期受益[29] 医疗服务 * 应用案例：呼叫中心自动化代理 理赔处理 AI用于优先授权审批和检查以加快处理[33] Quest Diagnostics在其分析师日强调使用AI alongside自动化和新软件工具可实现每年3%的生产率和成本节约[34] * 财务影响：Quest Diagnostics和LabCorp已通过AI实现成本节约 LabCorp指出AI在过去3年推动了超过1亿美元的节省[34] * 最佳定位公司：联合健康集团(UNH)因其多个业务单元都能从减少人工中受益 临床实验室(Quest Diagnostics和LabCorp)以及牙科领域的Henry Schein也被看好[25][33][34][35] 治疗药物(制药与生物技术) * 应用案例：大型制药公司主要将AI用于研发中的药物发现和优化试验设计 以及通过流程自动化/简化降低SG&A成本[36] 中小型生物技术公司主要用于早期发现[37] * 财务影响：目前影响较为有限且处于早期阶段 一些公司已形成专注于药物发现的早期合作 但这需要时间才能产生有前景的候选药物[36][37][38] * 最佳定位公司：成功进行药物开发的公司将是赢家 notable collaborations包括礼来(LLY)与OpenAI 辉瑞(PFE)与Tempus 百时美施贵宝(BMY)与Exscientia的合作[36] 地区性医疗保健 * 中国：AI在生物制药和CRO的药物发现阶段被广泛采用 以协助新候选物设计和筛选 potentially speeds up效率并降低研发费用 互联网医疗/在线药房公司将其用于客户服务 医生工具和医院管理 医疗设备公司如联合影像和迈瑞医疗的AI赋能产品已产生收入[40][41] * 东盟：医院如BDMS KPJ Healthcare等投资AI用于个性化诊断 医疗影像分析 预防性医疗保健分析 患者咨询和流程自动化 以提升效率和服务[42][43] * 日本：AI可用于改变研发过程 但仍处于学习阶段 Chugai Pharma被列为最佳定位公司[44] 其他重要内容 * 风险投资交易重点集中在改善医疗交付的新技术公司 如医疗文书技术或其他护理交付流程的自动化 而非设备/治疗应用[19] * 25年顶级AI/ML风险投资交易包括Neuralink(6.5亿美元) Isomorphic Labs(5.79亿美元) Pathos(3.65亿美元) Eikon Therapeutics(3.51亿美元) Abridge(3.16亿美元)等[21] * 尽管存在许多潜在应用领域 但跨子行业的证据仍处于早期阶段且有限[22] * 分析师普遍认为 未能采用AI技术的公司有落后风险[2][24][26]