当前人工智能（AI）加速走出实验室，持续渗透至医药研发、临床诊疗 、终端健康服务各个环节。长期依靠经验试错
、线性增长的医药健康行业 ，迎来底层运行逻辑的深刻变革 。从药企前端创新研发
，到医疗机构精准诊疗，再到零售终端慢病管理 ，AI打通产业供需两端，推动创新效率提升、服务模式迭代
，一条覆盖“研发—临床—终端”的智能化产业链逐步成型
。

　　业内人士认为，AI不再只是工具升级 ，而是驱动行业从经验博弈走向算法驱动
，为健康产业开辟全新增长空间。

　　AI破解新药研发效率瓶颈

　　新药研发投入高 、周期漫长、成功率偏低，一直是制约医药产业创新的痛点 。随着大模型
、机器学习不断成熟 ，AI贯穿分子筛选、药理评估 、临床试验等环节
，持续缩短研发链条，提升创新确定性。

　　广药白云山副总经理郑坚雄在接受中国证券报记者采访时表示 ，近来 广药已在集团全业务链条加大AI研发与落地投入
，实现AI全方位介入，覆盖新药研发
、产品质量管控、渠道管理 、市场营销等核心环节
。

　　在新药研发领域 ，广药依托AI技术开展药物分子筛选
、药理有效性甄别
，并将AI深度介入临床试验阶段，同时延伸至药品上市后的营销推广全流程。技术布局上 ，集团采取自主研发与外部合作双向发力模式，一方面自主投入大模型开发
，另一方面携手华为、全球顶尖医药AI第三方机构开展深度合作，主要依托华为昇腾系列搭建医药专属自主可控AI算力底座 。

　　中国科学技术大学副校长刘连新认为 ，AI正在打破临床实践与新药研发之间的壁垒
，推动二者从先后接力转向双向闭环协同
。AI能够整合临床需求指导靶点筛选，提升候选药物研发成功率；药品上市后的真实世界临床数据可以持续回流研发端 ，支撑药物迭代改良。同时借助AI开展分型预判
，推动临床实现个体化精准用药目标，让临床医生深度参与新药研发全流程 。

　　中康科技董事长吴瀚认为 ，当前医药健康产业需要从经验驱动的线性增长转向算法驱动的指数级进化
。AI一方面打通供需高频匹配通道
，挖掘尚未被满足的健康需求 、打开产业增量空间；另一方面重构供给迭代效率，压缩创新研发周期。在研发端 ，AI提升靶点发现
、临床推进的确定性；在商业端
，依托海量数据优化资源投放，改善资本使用效率 。

　　中康科技大数据与智能化业务中心总经理李鸿健表示 ，AI已跃升为医疗行业核心生产力，全面渗透医疗全链条
，可赋能药物研发、临床诊疗 、医院管理
、患者服务四大核心场景，有效降本提效、优化就医体验
。

　　AI赋能激活零售新价值

　　“我国慢病人群基数庞大 ，多病共患特征突出
，院内外管理衔接不畅 、标准化服务供给不足，是慢病防控的现实堵点。 ”中国疾控中心慢病中心主任吴静认为 ，依托国内完备的慢病防控政策体系与国家级慢病综合防控示范区建设基础
，AI与数字化技术成为破解慢病管理痛点的重要抓手 。通过统一服务标准，联动医院、基层医疗机构
、零售药店多方主体 ，搭建院内外、线上线下协同的全病程数智化慢病管理模式
，落地“防筛诊治康管保控
”完整闭环
。近来 相关模式已进入示范区验证评估阶段，未来将深化产学研协同 ，完善多病共管体系
，助力健康中国建设。

　　老百姓大药房董事长 、总裁谢子龙表示，在医保支付改革之下 ，药店传统差价盈利模式空间持续收窄，民众健康需求转向长期慢病管理
、全生命周期健康改善 。AI是药店转型健康驿站的重要支撑
，依托动态健康数据，药店竞争重心将从药品可及性转向健康结果的可预期性。零售终端作为健康管理落地的“最后一公里” ，依托AI释放药师人力效能
，协同医疗机构开展持续健康干预，实现碎片化健康服务向闭环管理升级
。

　　吴瀚进一步指出 ，AI智能体能够重塑药患、医患信任关系
，推动零售药店由商品货架转型为健康驿站，药师转型为健康管理者。

　　漱玉平民董事长李文杰表示 ，健康驿站是社区居民的核心健康管理中心
，AI与大数据技术可有效打通会员数据 、实现精准分层管理
、升级人力服务模型，助力全生命周期健康管理落地 。近来 健康驿站落地存在三大核心痛点：一是店员、药师综合专业素养不足 ，复合型服务人才缺口大；二是门店硬件改造 、设备升级投入成本高
，终端转型压力大；三是医疗数据未打通，部分门店健康监测服务处于政策模糊地带 ，制约标准化
、规范化健康管理服务落地
。

　　行业增长与挑战交织

　　中航证券认为，当前
，国内外医疗公司持续布局AI产品与服务，覆盖医学影像、数字病理 、临床辅助决策
、精准医疗、健康管理 、医疗信息化、药物研发以及医疗机器人等环节 ，通过降本增效
、优化就医流程、改善患者诊疗体验等方式
，逐步赋能医药 、医疗多产业链环节。AI正从传统的技术辅助工具，逐步升级为医疗产业“价值重塑 ”和“效率革命”的关键驱动力 ，其商业价值正在从研发端向临床端
、支付端和患者端全面渗透 。

　　从场景需求看
，AI医疗投资逻辑本质上是解决行业痛点
。AI辅助诊断提升效率和基层可及性，具备明确降本增效价值；癌症早筛、伴随诊断对应精准医疗需求；AI药物研发通过靶点发现 、分子设计
、实验验证和临床方案优化提高项目推进效率；智能体和全病程管理则对应医生减负、患者触达和院内运营效率提升。能够被纳入真实临床流程 、研发流程和支付链条的AI产品 ，才具备持续商业化能力 。

　　华福证券认为
，AI医疗行业规模持续高速扩张，预计2026年将突破1500亿元
。医疗影像智能分析
、远程医疗服务和慢病管理商业化落地进度相对领先。在政策红利与资本助力下 ，国内已形成涵盖基础算法、硬件制造到应用服务的完整产业链
，深度学习 、多模态融合及边缘计算正推动各类场景深度落地 。与此同时，行业仍面临着医疗数据标准化缺失
、AI模型临床泛化能力不足以及系统集成难度大等现实挑战
。行业应加大技术研发投入 ，深化产学研用结合，拓展世界 合作
，伴随技术的不断成熟和法规体系的完善，AI医疗健康有望成为推动中国医疗行业转型升级的重要引擎。

（文章来源：中国证券报）