事件： 前几天的英伟达GTC大会，有超过90场活动与生命科学医疗相关，场次是所有行业最多的。
在GTC大会，英伟达宣布与多家医疗公司合作
（1）GE医疗宣布利用英伟达技术开发了AI驱动的研究模型SonoSAMTrack用于分割超声波图像。
（2）强生医疗科技宣布计划与英伟达合作，加速和扩展外科手术中的AI应用；
（3）诺和诺德基金会宣布与英伟达合作，建造GEFION超算机，医疗保健将是应用重点；
NVIDIA医疗保健副总裁在采访中将医疗保健行业的数字化转型描述为技术领域最大机会之一，英伟达来自医疗保健的收入已经超过10亿美元（直接和间接 ），并且市场机会可能随着时间的推移达到数千亿美元。
AI在医药领域的应用
AI在医药领域的三个应用方向：药物研发、医疗设备器械和大健康医疗服务。其中，药物研发领域已经取得了一些进展，但生成式AI尚未完全成熟。目前，AI在药物研发中的应用主要涉及药物发现、临床前研究和临床实验等方面。通过AI的应用，可以加速新药的研发周期，提高药物设计的效率。
AI在医药研发的应用
AI医药研发是指将人工智能技术应用于药物研发全过程，通过计算机模拟、大数据分析、机器学习和深度学习等手段，从靶点发现、化合物筛选、药物设计、药效预测、药代动力学分析、临床试验设计优化到新药注册等多个环节，全面提升药物研发的效率、精度和成功率。AI技术可以帮助科学家们快速解析生物医学大数据，预测化合物的药理活性、毒性、体内代谢行为等关键性质，缩短新药从研发到上市的时间，降低研发成本，并且提高药物发现和开发的成功概率。
AI在药物研发环节的进展
目前，企业在药物研发环节中逐渐应用AI技术，如泓博、成都先导、等公司都有一定的突破。这些技术的应用主要集中在筛选和优化环节，通过训练大模型提高筛选能力，获得具有前景的分子。成都先导借助AI技术在化学反应方面做高效推进，期待后续能进入候选化合物环节。浩源和钥匙两公司在AI辅助化工研发设计方面布局较多，对化物合成周期、反应路径等环节都有提高效率的实质性进展。尽管目前还看不到生成式AI对药物研发的拐点，但长期来看，AI技术将对行业有正面贡献。
医疗AI诊断领域的布局和潜力
医疗AI和诊断方向的结合，以及相关企业在病理诊断和医疗影像领域的布局。其中提到了一些具有发展潜力的公司，随着临床数据的增加和技术的成熟，这些领域有望迎来重要发展时机。
AI在医疗影像诊断和手术机器人领域的应用
AI在医疗领域的应用情况，主要包括影像诊断和手术机器人。在影像诊断方面，超声领域是较早应用AI的领域，由于国内超声影像科室医生稀缺且需要大量经验和数据积累，AI辅助医生可以提高诊断率。在手术机器人方面，国内手术机器人的发展是一个不可逆的趋势，AI结合手术机器人可以实现远程操作、减小患者损伤、提高手术操作的稳定性和精度。重点关注的企业有香山医疗和微创手术器械。
AI在超声领域的应用及发展
AI在超声领域的应用情况，包括其作为产品提升和附加的角色，以及超声设备的采购和市场规模。同时讨论了飞利浦超声的便携式检查仪以及AI赋能的未来前景，以及祥生医疗在便携化产品和AI结合方面的进展。
医药领域AI应用的背景及发展情况如何？
医药领域对AI医疗的关注度显著提升。这一现象源于新出现的AI模型火爆，以及2024年英伟达GTC大会上与医疗保健、生命科学相关的活动增多，体现了英伟达对该领域的浓厚兴趣和投入。国内也有众多企业参与了人工智能方面的探索和研发，A股市场也在积极寻找相关标的。
人工智能如何影响药物研发环节？
人工智能在药物研发领域的应用从过去的筛选维度转变为生成式的AI设计，这一变化具有颠覆性影响。尽管目前生成式AI尚未完全成熟，但已有企业如英西智能利用自主研发的平台设计出特发性肺纤维化的新靶点分子，进入临床一期阶段。AI在药物研发中的应用涉及多个环节，如分子发现、临床前研究及临床实验，不仅加速了新法典发现和难成药靶点的研究突破，还能大幅缩短研发周期。
目前在药物研发中有哪些企业取得显著进展？
在药物研发中，泓博、成都先导等公司取得了显著进展。例如，泓博在整体业务开展各个环节积极拥抱新技术，且已应用GPT大模型提升筛选能力；成都先导利用积累了大量数据的业务基础，借助AI技术推进化学反应各个环节的高效化，有望将分子交付从苗头化合物和先导化合物进入候选化合物环节，带来订单价值量的跃升；浩源和钥匙这两家公司也在AI辅助化工研发设计环节布局较多，并已成功提高反应路径等环节的效率。
AI在药物研发中的进展及未来前景如何？
目前AI在药物研发方面已经取得了一些实质性进展，缩短了合成周期、提高了反应效率、降低了成本，但距离真正实现AI生成式AI分子走向临床、满足未被满足的需求还有很长的路要走。尽管如此，随着行业投入的增加和全行业的关注，AI在药物研发领域的可行性还是有一定理论基础的。长期来看，AI有望为行业带来非常正面的影响。
AI与病理诊断的结合现状及未来发展趋势如何？
在医疗领域，AI与病理诊断的结合相对成熟，通过AI预诊断可提高病理医生的工作效率，甚至可能协助决策。许多企业如华大基因、安必平等都已布局相关产品，其中江氨地平的产品已获得二类证书，具备商业化先机。未来，随着国内病理数字切片标注标准和数据统计局项目的推进，若能实现落地并达到海外公司的水平，市场规模将非常巨大。
影像诊断领域中AI的应用情况及前景如何？
影像诊断领域也广泛应用AI技术，主要用于优化病程，辅助诊断及阅片标准化。虽然目前技术尚不能使用大模型或深度算力算法，但随着国内临床数据选择划分更明确、数据成熟度提高，这一领域将迎来重要发展时机。例如，超声影像诊断因其稀缺的资深医生资源和较高的经验要求，与AI结合的应用前景尤为突出，一些公司如小型疫苗在AI研发投入上表现突出，有望引领行业发展趋势。
手术机器人在国内的发展趋势如何？未来有哪些可能的应用场景？
手术机器人作为能与AI结合的大型设备产品，在未来国内的发展是不可逆的趋势。医生远程操控、患者损伤减小以及手术操作定度和稳定性提高等因素都将推动手术机器人渗透率越来越高。尤其对于标准化手术，如骨科手术，机器人能够完成一系列手术操作，逐步解放医生生产力，并能辅助医生实现更好的术后恢复和缩短手术操作时间。
AI如何与医疗设备结合，以及其在医疗领域中的具体应用案例有哪些？
AI与医疗设备结合的具体案例包括肺部影像诊断AI系统、健康风险智能评估、肺小结节鉴别诊断、消化道精准筛查、糖尿病视网膜筛查等学科，以及AI辅助诊断的专业模型。瑞达医疗与华为合作打造了中国第一款商用医疗AI垂直中贸大模型，并与多家知名医疗机构和健康体检机构开展智能化升级研究。此外，瑞马还与华为及刘耀集团合作，深化B端商业化落地，并有望在手机终端进行C端推广。在互联网医疗领域，平安健康等公司通过AI辅助系统在线诊疗，取得显著成果。
互联网医疗中AI辅助诊疗系统开发面临的主要挑战是什么？
互联网医疗行业竞争激烈，像京东健康、阿里健康等平台都在追求秒级在线响应服务。AI在辅助诊疗系统的开发上面临着提高医生工作效率和优化用户体验的双重挑战，尽管如此，互联网医疗领域仍看好AI技术在辅助诊断、选择方面的应用前景。
关于AI超声领域的行业情况及发展趋势如何？
AI在超声领域的应用主要体现在提升产品的附加功能，使院内医生有更多的选择，特别是对于国产公司在三甲医院的优势体现更加明显。目前，AI在超声领域的应用主要落地在设备采购上，全球超声市场规模超过200亿美元。预计随着行业的发展，会出现更多服务和服务模式，但至少在未来3到5年内，核心企业的销售方式仍主要通过设备。
核心标的：
主要几个方面，AI制药公司，医疗设备，药物研发平台，医疗数据处理等方面比如：
药明康德，泓博医药，成都先导，药石科技，大模型产业链，祥生医疗，联影医疗，美年健康，微创机器人，乐心医疗，金域医学，润达医疗，卫宁健康等。
