AI+医疗行业深度：AI+医药：势不可挡，未来已至

行业投资评级：强大于市|维持 中邮证券研究所医药团队 蔡明子（首席分析师）SAC编号：S1340523110001古意涵（分析师）SAC编号：S1340523110003陈成（分析师）SAC编号：S1340524020001 中邮证券2025年2月17日 投资要点 ➢“AI+医疗”解决方案全球市场有望突破千亿美元，有望进入到商业化加速阶段。“AI+医疗”行业人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%，行业存在爆发式增长机会。政策面上，国内宏观政策利好AI制药，医疗AI三类证审批加速。“AI+医疗”相对传统医药研发优势显著，在算法+数据+临床场景闭环构建护城河，“AI+医疗”细分板块享受估值溢价。我们认为“AI+医疗”有望应用于药物研发、癌症诊断、医学影像、手术机器人等领域，行业或迎来巨变。 ➢海外AI医疗公司在制药、精准医学、影像等领域布局较多，逐步进入成熟阶段。AI制药公司显著特征是皆拥有强大AI技术平台，通过和大型药企合作促进收入快速增长，较多为AI-Saas发展到AI-CRO，部分发展为AI-Biotech，涉及物理、化学、生物交叉领域，管线越靠后对专业要求越高，但价值明显增加；精准医学领域主要为数据驱动的新兴企业，该部分公司在高质量数据/医药专业拥有优势，一是能和多方合作获取原始数据，包括大型医疗机构、研究机构、制药公司等；二是在某一医学领域具备足够专业壁垒，擅长神经退行性疾病、免疫学、癌症等领域；影像领域主要为已建立AI平台的成熟医疗影像企业，在数据、技术、市场和资金方面具有显著优势。 ➢医疗行业大模型快速发展，国内科技巨头、医药企业及初创公司纷纷加码布局。随着AI技术的快速发展，国内医疗相关领域模型愈发成熟，逐步实现商业化。根据细分领域划分，主要在以下四个大方向演绎：1）AI+制药：凭借AI强大的数据分析和模型预测能力，AI制药在分子设计和药物筛选方面能够大幅提升药物的研发效率和成功率，代表公司为晶泰控股、泓博医药等。2）AI+影像/手术：AI在医疗影像分析方向深度学习，能够快速识别病灶、精准诊断疾病并提供综合解决方案，代表公司为联影智能、微创机器人等。3）AI+辅助诊断：基于庞大优质的数据积累优势，利用AI技术并结合专家训练，实现快速分析、诊断及解读，代表公司为华大基因、润达医疗等。4）AI+医疗服务：主要面向医疗机构、政府部门及群众，在数据信息化基础上，利用AI大模型优化诊疗服务和疾病管理，代表公司为讯飞医疗、腾讯健康等。 ➢投资建议：稳健配置：我们看好商业化模式清晰或正在商业化，支付方已打通、技术替代空间大的细分领域。AI+制药、AI+外科手术、AI+数据服务等方向个股业绩有望快速兑现。受益标的：晶泰控股-P、泓博医药、华大基因、华大智造、微创机器人-B、美年健康、医渡科技、讯飞医疗科技。弹性配置：偏早期布局，技术有一定风险，但重大进展可能引发市场高度关注，偏事件驱动。看好AI+智能穿戴、AI+脑机接口、AI+基因编辑等方向。受益标的：乐心医疗、三博脑科、创新医疗、爱朋医疗、百普赛斯、南模生物。 ➢风险提示：产品研发不及预期风险、终端支付不及预期风险、市场竞争加剧风险。 医疗新基建核心赛道，“AI+医疗”处于商业化加速期 “AI+医疗”应用前景广泛，医药行业或迎巨变 目录 投资建议 医疗新基建核心赛道，“AI+医疗”处于商业化加速期 1.1“AI+医疗”解决方案全球市场有望突破千亿美元 ◼“AI+医疗”行业CAGR有望超35%，细分领域（如AI制药、基因测序、手术机器人等）存在爆发式增长机会 ➢在技术进步、有利的政府政策及各行业需求增加的推动下，全球人工智能解决方案市场正在快速发展。全球人工智能解决方案市场规模由2018年的433亿美元增至2022年的1,395亿美元，CAGR为34.0%，并预计将由2023年的1,870亿美元进一步增至2030年的14,142亿美元，CAGR为33.5%。中国人工智能解决方案市场规模由2018年的35亿美元增至2022年的139亿美元，CAGR为40.8%，并预计将由2023年的185亿美元进一步增至2030年的1,683亿美元，CAGR为37.0%。医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%。 资料来源：Frost & Sullivan、中邮证券研究所 1.2政策大力推动人工智能在医疗领域应用 ◼国内宏观政策利好AI制药，医疗AI三类证审批加速 ➢AI新药研发是人工智能和医药的深入融合产物，也属于国家重点鼓励和发展的行业，近年来国务院、政府主管部门出台了一系列振兴及规范生物医药及AI新药研发行业发展的产业政策，依据《“十四五”医药工业发展规划》与《“十四五”生物经济发展规划》政策，国家将重点扶持云计算、大数据、人工智能等信息技术在新药研发中的应用，支持和引导AI新药研发行业快速发展。 1.3综合壁垒高：算法+数据+临床场景闭环构建护城河 ◼“AI+医疗”相对传统医药研发优势显著，相关板块享受估值溢价 ➢AI加持下药物发现过程时间缩短50%。据晶泰控股-P招股书引自Frost&Sullivan数据，在4-6年的新药发现过程中，有25个月左右时间用于靶点至苗头化合物阶段、25个月用于苗头化合物至先导化合物阶段，约十个月用于先导化合物优化阶段。其间，为确定临床前候选化合物需测试约5000个分子。通过AI更精确的预测方法与干湿实验一体化解决方案，研究者可实际筛选十亿个分子，仅需在2-3年内合成及测试数百个分子即可，将药物发现阶段耗时缩短至36个月内，整体缩短50%左右。 ➢从估值角度来看，“AI+医疗”大部分细分板块享受估值溢价。其中，“AI+制药”相关个股平均市盈率为149.1倍，“AI+辅助诊断”相关个股平均市盈率为127.7倍，“AI+数据服务”相关个股平均市盈率为84.7，相对医药行业平均41.0倍，表现出明显估值溢价。 资料来源：Wind、中邮证券研究所（细分板块剔除未盈利AI医疗相关个股）注：估值指标为市盈率 1.4“AI+医疗”应用前景广泛，医药行业或迎来巨变 ◼“AI+医疗”有望应用于药物研发、癌症诊断、医学影像等领域 ➢根据ARK近期发布的《Big Ideas 2025》，利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗，到2030年，整个行业的表现将提升几个数量级。AI将彻底改变多组学工具、药物研发、分子诊断，并显著改善药物的经济回报。如AI将使DNA等生物信息的读取和写入成本分别降低100倍和1000倍；AI将使药物开发成本降低4倍，并将研发投入的回报提高5倍；AI将使癌症筛查的效率提高20倍，并且将市场规模扩大10倍；AI药物的商业价值将比标准药物高20倍，比同类最佳的精准药物高2.4倍。未来AI有望改变测序、蛋白质结构预测、化学合成等底层技术基础，在药物研发、癌症诊断、疫苗开发、虚拟细胞、器官芯片、影像识别、数据服务等领域得到广泛应用。从长远来看，医疗将成为AI最为深远的应用领域。 “AI+医疗”应用前景广泛，医药行业或迎巨变 2.1.1 AI技术在医疗领域应用陆续涌现，海外企业发展迅猛 ◼海外AI医疗公司主要在制药、精准医学、影像等领域，其中，AI制药已涌现较多企业，其显著特征是皆拥有强大AI技术平台，通过和大型药企合作促进收入快速增长；精准医学领域主要为数据驱动的新兴企业；影像领域主要为已建立AI平台的成熟医疗影像企业。 AI制药 SiemensHealthineers： Zebra Medical Vision： 优势 2.1.2海外AI医药-AI制药-公司皆拥有独特AI技术平台 ◼AI制药公司较多在2015年左右成立，皆拥有独特AI技术平台，例如Recursion的规模化生物关系探索能力、Schrödinger的精准分子模拟能力等，和国际大型药企合作药物发现、药物开发等业务，当前行业还在初期发展阶段，各家AI制药公司收入集中在几千万美元。 2.1.2海外AI医药-AI制药-公司在发展历程中存在共性 图表9：Schrödinger和Exscientia都是在强大AI平台基础上开展药物发现业务 ◼Schrödinger成立较早，其业务基于物理原理的计算平台，用于分子建模和药物设计，Exscientia则是开发了AI驱动的药物发现平台，两者都拥有强大的AI技术平台。 ◼Schrödinger和Exscientia的药物发现业务皆是自2019年开始快速发展，和赛诺菲、默克等大型制药公司合作，聚焦肿瘤、免疫领域。 资料来源：各公司招股说明书、各公司官网、中邮证券研究所 2.1.2海外AI医药-AI制药-商业模式：合作制药公司开展药物发现或管线开发 ◼AI制药公司主要业务是和大型制药公司合作开展药物发现，其收入主要来自前期预付款（中小型项目大多为小几千万美元，大型项目达到1亿以上）+达到某约定条件后的里程碑付款（一般分为开发和商业化两部分里程碑，每个项目里程碑付款多为2-3亿美元）+特许权使用费（按照净销售额分成，多为个位数百分比）。 2.1.2海外AI医药-AI制药-商业模式：管线越靠后合同价值增加明显 ◼综合AI制药公司的发展历程，较多为AI-Saas发展到AI-CRO，部分再发展为AI-Biotech，涉及管线越靠后对专业要求越高，涉及物理、化学、生物交叉领域，且对临床开发能力有要求，但管线价值明显增加，根据下图，英矽智能在和复星的药物发现合作的付款额度明显低于针对ISM3091和ISM5043的对外授权合作的付款额度；同样，Recursion对上游合作的付款额也远低于下游收款额。 2.1.2海外AI医药-AI制药-合作大型药企，客户粘性较强 ◼合作伙伴皆为大型药企：AI制药公司合作伙伴较集中，赛诺菲、默克、BMS等药企和多家AI制药公司合作，其中赛诺菲分别就罕见病、肿瘤、免疫和Recursion、Schrödinger、Exscientia合作，BMS已和5家以上AI制药公司产生合作。 ◼合作具备较强粘性：在合作进程中，由于最初合作项目仅涉及少数候选药物，较多合约有拓展项目，且随着部分里程碑达成，合作粘性增强，形成业务正循环。 2.1.2海外AI医药-AI制药-自有管线：聚焦肿瘤、神经、免疫、罕见病领域 图表15：AI制药公司较多发展自身产品管线，聚焦肿瘤、神经、免疫、罕见病领域 2.1.2海外AI医药-AI制药收入快速增长，但保持高投入，利润仍亏损 ◼AI制药公司因新增合作、实现部分里程碑收入持续增长，但当前仍处于发展前期，需要保持较高研发投入，尤其针对开发自研管线的公司，面临更高的临床开发成本，导致研发费用持续增加；管理费用随着规模扩大也在增加，由此利润亏损并未缩窄，经营现金流净额也尚未转正。 2.1.3海外AI医药-AI精准医学-Tempus AI ◼公司有3个产品线，从基因组学（Genomics）开始，这基于公司的测序实验室，和其他实验室不同的是，公司的检测都与临床数据相关联，使得检测可以自我学习，生成大量分子数据。公司通过数据去标识化，由此催生出数据和服务业务（DATA and SERVICE），该业务拥有Insights和Trials两个产品线，为制药公司提供分析和云计算工具，当前已和20家最大的上市制药公司中的19家合作，签署合同的剩余总价值超过9.2亿美元。基因组学和数据服务业务的结合在AI促进下形成了AI应用程序业务（AI Application，Algos），帮助识别疾病早期患者。 资料来源：Wind、中邮证券研究所 2.1.3海外AI医药-AI精准医学-高质量数据/医药专业知识为核心壁垒 ◼我们整理了数据驱动的其他精准医学相关公司，大部分为2014-2016年成立（Truveta为2020年），发现其共性为： （1）和多方合作获取原