医疗AI专题报告（一）：制药篇：大鹏一日同风起，AI医疗启新篇

行业研究·专题报告 医药生物 投资评级：优于大市（维持） 联系人：贾瑞祥021-60875137jiaruixiang@guosen.com.cn 证券分析师：张超0755-81982940zhangchao4@guosen.com.cnS0980522080001 联系人：凌珑021-60375401linglong@guosen.com.cn 证券分析师：陈曦炳0755-81982939chenxibing@guosen.com.cnS0980521120001 证券分析师：彭思宇0755-81982723pengsiyu@guosen.com.cnS0980521060003 报告摘要 ◼AI技术快速发展，医疗健康是AI技术最重要的应用领域。医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期，ARK Invest近期所发布的《Big Ideas 2025》提到利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗。医疗健康是AI技术最重要的应用领域，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%，是人工智能应用最大的领域，具备广阔前景及想象空间，中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。建议关注：1）AI+制药；2）AI+多组学；3）AI+精准诊断；4）AI+影像设备；5）AI+家用；6）AI+智慧医疗。 ◼药物研发周期长、资金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解决痛点。一款新药成功上市销售大约需要花费十年以上的时间，药物发现阶段从靶点到苗头化合物再到先导化合物优化过程，整体成功率为51%，临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%。资金花费上，一款药物从研发到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，上市后还要投入超过3亿美元。与传统药物研发对比，AI制药更具有优势：AI制药方法可以对数十亿个分子进行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在2-3年内仅需合成及测试数百个分子；可以定制生成数百个苗头分子，探索未知分子，提高药物研发的创新性；能够通过计算机模拟的方式减少需要实验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 ◼AI研发的药物逐步进入临床阶段，且药物类型多样。尽管当前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，但通过公开的数据库检索，2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究，19条管线处于临床II期研究，2条管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较多，67项临床研究中22项为小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现。 ◼投资建议：关注AI制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司。以“AI+CRO”、“AI+Biotech”为典型的商业模式，AI制药涌现出了一批优秀的上市/非上市公司。除此之外，以赛诺菲、GSK、强生为代表的大药企亦在积极布局AI制药领域，一方面运用AI技术加强数据管理决策并深度融合至药物开发流程之中，一方面不断加强与AI制药专业公司合作，运用后者专业的技术平台，赋能药物发现和临床试验。建议关注AI制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司：晶泰控股-P、皓元医药、药石科技、药明康德、成都先导等。 目录 医疗健康是AI最大的应用领域01AI为药物发现带来时间及效率变革02国内外“AI+制药”企业梳理03投资建议04 全球人工智能解决方案市场处于快速发展阶段 ◼全球人工智能解决方案市场快速发展。近年来，人工智能大模型在数据、算法和算力等关键要素的共同推动下，呈现爆发式增长，从自然语言处理逐步扩展到计算机视觉、科学计算等领域，增强了人工智能的泛化性、通用性，开启了人工智能发展新范式。在技术进步、有利的政府政策以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长至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%。 资料来源：药智局，国信证券经济研究所整理 资料来源：晶泰控股招股书，国信证券经济研究所整理 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域 ◼医疗保健板块是人工智能应用最大的领域。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%，是人工智能应用最大的领域。此外，农业板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的54亿美元增至2030年的560亿美元，CAGR为34.0%；美容及化妆品板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的27亿美元增至2030年的281亿美元，CAGR为34.0%；石化板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的14亿美元增至2030年的206亿美元，CAGR为39.8%；电池板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的38亿美元增至2030年的395亿美元，CAGR为33.8%；以及显示器板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的1亿美元增至2030年的13亿美元，CAGR为39.1%。 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域 ◼人工智能在医疗保健领域的应用场景广泛，能够为多个环节赋能。AI（Artificialintelligence）在医疗领域应用潜力巨大，可以为生命科学研究、药械研发、医学影像、辅助诊断、健康管理等多个环节赋能，有助于提高医疗服务的效率和质量，改善患者的就医体验，并推动医疗行业向智慧医疗新时代发展。 目录 医疗健康是AI最大的应用领域01AI为药物发现带来时间及效率变革02国内外“AI+制药”企业梳理03投资建议04 全球药品市场规模仍呈逐年上升趋势 ◼全球药品市场规模仍呈逐年上升的趋势。随着全球经济的发展、人口总量的增长和社会老龄化的程度提高，对药品的需求呈现逐年上升的趋势，加之近几年大量药品进入收获期，陆续获批上市，全球药品市场规模在2023年约为1.7万亿美元，预计到2028年将会达到2.3万亿美元，年复合增长率为5%-8%。 全球新药研发市场热度高涨 ◼全球新药研发投入呈现上升的趋势。2022年全球药物研发投入达到2415亿美元，随着中小型药企的快速发展，研发投入持续增加，预计到2030年增长至3943亿美元，年复合增长率为6.3%。美国药物研发支出在全球占比较大，2022年占比约为42.6%，中国制药市场的研发支出占比13.5%，仍有较大的增长潜力，随着对药物创新需求的增加、政策的支持、资金和专家的流入，预计2030年中国药物研发开支将达到675亿美元，2022年-2030年期间年复合增长率约为9.5%。 数据来源：弗若斯特沙利文分析，国信证券经济研究所整理 药物研发周期长、投入高、成功率低 ◼药物研发周期长、资金投入高、成功率低。全球新药研发如火如荼，整个研发过程需要经历创新靶点研究、药物发现、临床前研究、临床研究最终申报上市，一款新药成功上市销售大约需要花费十年以上的时间。在研发成功率方面，药物发现阶段从靶点到苗头化合物再到先导化合物优化过程，整体成功率为51%，临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%，制约新药的研发上市。资金花费上，一款药物从研发到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，药物上市后还要投入超过3亿美元，花费巨大。 AI的发展推动其在医药领域的应用 ◼AI技术的发展驱动其在医药领域的应用。AI经历近七十年的发展，逐步实现从理论技术到产业应用。生命科学和信息技术是两个发展迅速且较为前沿的领域，随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生，推动AI和医药研发相结合，AI制药的诞生也加速生物医药行业发展，为生命健康领域的发展提供动力。 全球AI制药的市场快速扩张，AI技术布局药物研发全产业链 ◼AI技术参与药物研发的多个阶段。从靶点发现、虚拟筛选、蛋白质结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段，AI技术均能参与其中，全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 ◼AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarketInsights预测，2023年全球AI制药行业的市场规模为12.93亿美元，预计到2031年将增长至85.02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。 数据来源：MedMarketInsight，国信证券经济研究所整理 AI制药给生物医药领域带来极大的突破 ◼与传统药物研发对比，在研发时间和效率上，AI制药更具有优势： ①传统的药物研发需要4-6年的时间合成以及测试约5000个候选分子；AI制药方法则可以对数十亿个分子进行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在2-3年内仅需合成及测试数百个分子。 ②传统筛选方式仅针对有限的分子库对特定的靶点进行分子筛选，而AI制药可以定制生成数百个苗头分子，探索未知分子，提高药物研发的创新性。 ③传统人工方法需要在实验室通过反复实验进行验证和优化，AI制药能够通过计算机模拟的方式减少需要实验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 AI研发的药物逐步进入临床阶段 ◼AI制药的发展十分迅猛，依靠AI技术开发的药物研发进展备受关注。通过公开的数据库检索，2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究，19条管线处于临床II期研究，2条管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较多，67项临床研究中22项为小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现，市场上暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市。 数据来源：KpJayatungaM, Ayers M,BruensL, Jayanth D, Meier C. How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons. DrugDiscovToday.2024 Jun;29(6):104009，国信证券经济研究所整理 数据来源：KpJayatungaM, Ayers M,BruensL, Jayanth D, Meier C. How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons. DrugDiscovToday. 2024Jun;29(6):104009，国信证券经济研究所整理 目录 医疗健康是AI最大的应用领域01AI为药物发现带来时间及效率变革02国内外“AI+制药”企业梳理03投资建议04 全球AI制药公司梳理 Schrodinger：“物理+AI”的计算平台赋能药物研发 ◼薛定谔（Schrodinger）：公司是一家专注于计算药物研发的公司，其核心业务是开发和应用先进的计算方法，为制药公司提供以物理和机器学习为基础的软件服务，主要应用场景为化合物筛选。公司搭建的AI技术平台基于物理的计算，集成了用于预测建模、数据分析和协作的差异化解决方案，以实现对化学空间的快速探索。 ◼公司业务分为软件和药物发现。软件业务专注于将软件销售给生命科学行业的药物发现以及材料科学行业的客户。药物发现业务专注于从各种临床前和临床项目中产生收