摘要：2月20日，马斯克的xAI公司宣布，其最新推出的AI产品Grok 3，现将免费提供，直到服务器不堪重负为止。最近，AI成为了全球的焦点，从1月20日，“来自东方的神秘力量”——深度求索（DeepSeek）发布了一款在技术上可以与ChatGPT-o1媲美的大语言
2月20日，马斯克的xAI公司宣布，其最新推出的AI产品Grok 3，现将免费提供，直到服务器不堪重负为止。
最近，AI成为了全球的焦点，从1月20日，“来自东方的神秘力量”——深度求索（DeepSeek）发布了一款在技术上可以与ChatGPT-o1媲美的大语言模型（LLM）——DeepSeek-R1；到2月5日，“女版巴菲特”凯西·伍德（Cathie Wood）旗下的ARK Invest发布《Big Ideas 2025》，重申AI是一种跨界带动能力很强的技术，能跟所有的产业结合，带来颠覆。
与之相随而来的是，一场AI之风席卷各行各业。A股市场，AI医疗股持续上行。
AI医疗板块股价走势，数据来源：同花顺
抛开二级市场表现，聚焦到企业，恒瑞医药、联影智元、圣湘生物、安图生物等企业开始拥抱AI，先后宣布将陆续完成对DeepSeek的接入。
AI+医疗并不是一个陌生的组合。如今，AI已渗入医疗行业的各个环节，包括影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等。2025年，AI浪潮席卷全球，医疗行业站在了变革的十字路口。从马斯克的xAI公司推出免费的Grok 3，到ARK Invest发布《Big Ideas 2025》，AI重构医疗的预言正在引发广泛关注。
那么，AI又将如何重构医疗?
Cathie Wood表示，AI与多组学技术的结合将彻底改变生物医药行业，推动药物研发、医疗诊断和治疗的指数级增长。高盛强调“AI+医疗”将成为医疗行业吸引全球资金的核心投资主题。GE医疗公布2024年全年财务报告，AVS业务（含AI影像、手术导航等）全年营收为51亿美元，EBIT利润率高达25.9%，成为最赚钱的业务。AI在制药、诊断、健康管理等领域已多点开花。据最新数据统计，不到一个月时间，国内已有超过30家大健康企业宣布接入DeepSeek。01、木头姐的2025AI新预言
Cathie Wood因其姓氏“Wood”而被称为“木头姐”。她于2014年创立ARK Invest，该机构自2017年以来，每年都会发布《Big Ideas》报告，而这一报告也成为了全球科技创业者与投资者的风向标。
与2024年的报告相比，《Big Ideas 2025》报告依旧延续了涵盖五大核心技术平台——人工智能（AI）、机器人技术、能源存储、区块链和多组学测序的主题。但不同的是，新的报告更加关注AI对其他行业的影响，特别是在能源、金融、医疗等领域，并进一步预测了AI将成为社会变革的核心驱动力。
值得关注的是，木头姐在后来接受采访时表示，AI赋能医疗保健的潜力被大大低估，从长远来看，医疗保健将成为AI最为深远的应用领域。
AI将如何影响医疗行业？《Big Ideas 2025》认为AI与多组学技术的结合将彻底改变生物医药行业，推动药物研发、医疗诊断和治疗的指数级增长。
多组学（Multi-omics）：多组学技术综合了基因组学、转录组学、蛋白质组学等多种数据，是连接基因密码与临床应用的桥梁。AI的加入将进一步提升多组学的效率和效果。基因组学数据可以帮助识别致癌基因和抑癌基因，从而指导靶向治疗；转录组学数据可以揭示癌症细胞的基因表达模式，帮助寻找新的治疗方法；蛋白质组学数据可以提供癌症细胞的功能信息，辅助药物研发；代谢组学数据则可以反映癌症细胞的能量代谢状态，为个性化治疗提供依据。AI+多组学将为医疗行业带来一场效率革命。
《Big Ideas 2025》报告指出多组学技术将在2030年左右迎来量级提升，DNA 读取成本下降100倍，DNA合成成本下降1000倍，加速基因组学发展。
在药物研发方面，以AI为驱动力可以大幅缩短药物研发周期，将新药上市时间从13年缩短至8年，成本降低4倍（24亿美元变为6亿美元）。并预计，到2030年，AI将使药物研发和诊断效率提高数百倍，推动整个医疗行业进入高速发展期。目前，Recursion、Absci、Isomorphic Labs和晶泰科技等公司正在这一领域领先。
此外，自主实验室（Self-Driving Labs）整合 AI + 自动化 + 高通量实验，未来能将药物研发效率提升200倍。
AI和多组学将共同推动精准医疗的发展。
《Big Ideas 2025》报告表示，单细胞组学成本已从2009年的400美元下降至2024年的0.01美元，虚拟细胞（Virtual Cell）模型将成为药物研发的“杀手级应用”，2028年单细胞测序成本预计再降120倍。
此外，报告指出未来的精准医疗将由AI和多组学共同驱动，多组学技术的快速发展正在加速癌症检测和药物发现的进程。通过AI驱动的自主实验室，研发成本将大幅下降，精准医疗将更有效地针对罕见病和慢性病进行治疗。
随着AI技术从“浅层”学习架构发展到“深度”学习架构，以及多组学数据的积累和分析技术的进步，两者的结合将有望精准预测疾病风险、筛选药物靶点、制定个性化治疗方案，从而实现精准医疗的升级。
此外，值得关注的是，AI+多组学正在突破传统精准医疗的静态分析局限。通过搭建时空组学分析框架，结合穿戴设备实时生理数据流，系统能动态捕捉疾病演进轨迹。
据Global Market Insights数据显示，AI精准医疗市场规模在2022年达到12亿美元，并预计在十年内攀升至171亿美元，复合增长率高达30.8%。
02 、AI医疗的军备竞赛
当下，对于AI医疗的看好似乎正在步入新一轮的狂热期。1月22日，美国总统特朗普在白宫宣布了一项名为星际之门 (Stargate Project)的人工智能项目：日本软银集团、美国甲骨文公司和OpenAI将共同投资5000亿美元，在美国建设支持AI发展的基础设施。甲骨文创始人拉里·埃里森也借此宣布了一项人工智能驱动的癌症疫苗计划：在48小时内为患者定制个性化的治疗方案。
1月14日，被誉为“国会山股神”的美国前众议院议长佩洛西，卖掉了苹果和英伟达的部分股票，首次买了50万股Tempus AI的2026年到期看涨股权。与此同时，“木头姐”也早已对Tempus AI表现出浓厚兴趣，她在2024年10月前就已买入Tempus AI的3万股，并持续增持至今。
当大佬们都在重压AI医疗时，一个值得思考的问题是：预言是否过于乐观？AI重构医疗还有多远？
实际上，AI医疗已经历过多轮争论与资本青睐；期间，时代催生了Abridge、百川智能多家估值百亿的独角兽，也见证了Forward Health等昔日明星企业的落幕。当下，AI的触角已延伸到了影像诊断、制药、健康管理等具体场景。
影像诊断
AI医学影像无疑是医疗AI领域中最为成功的分支之一。在实际应用中，AI技术展现出了强大的优势。一方面，AI 可以快速处理和分析CT、MRI等医学影像数据，利用深度学习算法识别其中的细微异常和病变；另一方面，将AI技术深度融入医疗设备，可以使设备具备自主分析、诊断和决策支持能力。
比如东软医疗的NeuBrainCARE脑卒中评估软件可在90秒内完成缺血半暗带分析，准确率达95%以上，并被写入中国专家共识。
缺血半暗带是脑梗死早期可逆性损伤区域，其抢救时间窗极短，通常为发病后4.5-6小时。NeuBrainCARE仅需90秒即可完成分析，显著缩短了诊断时间，帮助医生快速决策溶栓或取栓治疗，从而提高患者预后效果。95%以上的准确率意味着软件能精准区分梗死核心区与半暗带，避免过度治疗或漏诊，为个体化治疗提供依据。
除了技术，在这场AI影像变革中，似乎已有企业已在营收上“上岸”。2月13日，GE医疗公布了2024年全年财务报告，2024年全年营收197亿美元，同比增长1%。GE医疗的AVS业务（含AI影像、手术导航等）全年营收51亿美元，EBIT利润率高达25.9%，成为最赚钱的业务。GE医疗正在从硬件设备商向“精准医疗生态”的转型。
在2025年J.P.Morgan健康大会上，GE医疗CEO Peter Arduini重申了其精准医疗战略，在接下来的12至18个月内，将专注于开发尖端产品、优化业务以提升利润率、实现精准医疗、拓展经常性收入模式以及进行并购活动。
2024年1月，GE医疗宣布计划收购人工智能和医学影像分析提供商MIM Software。2024年7月，GE医疗宣布已达成协议，将以5100万美元（约人民币3.7亿元）收购Intelligent Ultrasound Group的临床AI软件业务。
而东软医疗则是选择通过与国际知名医疗机构和企业的合作，不断提升自身的研发能力和服务水平，以抢占高端市场。
药物研发
然而，AI对药物研发范式的改变一直以来都是比较具有争议的话题。
像木头姐、甲骨文CEO等技术乐观主义者认为，AI更够为制药行业带来颠覆式改变，帮助企业降本增效。
用数据说话，AI在缩短研发周期和降低成本方面确实取得了突破。据《福布斯》报道，制药公司通过使用人工智能进行药物发现可以节省近70%的成本。据波士顿咨询的报告显示，AI发现的药物分子的整体成功概率从5%-10%跃升至约9%-18%，实现了翻倍的提升。
以英矽智能为例，其首款由生成式AI发现和设计的潜在“全球首创”TNIK抑制剂，从确定靶点到被提名为临床前候选化合物，仅用18个月。
技术悲观主义者认为，AI药物在研管线数百条，但目前尚未有AI药物成功上市，且失败案例同样显著。例如，世界上首个由AI设计的药物分子，英国AI制药企业Exscientia开发的用于治疗强迫症的候选药物DSP-1181，因I期临床研究未达到预期最终在2022年宣告停止开发。
此后，Exscientia在管线失利、CEO被辞退等多重危机下选择于2024年8月以6.88亿美元的价格“卖身”Recursion。
Exscientia于2012年成立，几乎是全球最早一批以人工智能优先的药物研发公司。2021年，公司将全球首个由AI设计的新药DSP-1181推进临床，改观了人们对AI辅助药物研发的质疑，并于同年10月登陆美股，同时获得了软银、诺和诺德、比尔和梅琳达盖茨基金等明星基金的投资。
健康管理
AI健康助理也已成为生成式AI在医疗行业常见的参与方式之一。木头姐和佩洛西看好的Tempus AI，刚于今年1月21日，宣布其AI驱动的个人健康助手应用olivia 在全美范围内上线。聚焦到中国市场，已有多款健康管理工具问世，包括京东健康的”康康“、支付宝医疗健康的”AI健康管家“、百川智能的”百小应“等。
2024年4月15日，美年健康AI应用新产品——“健康小美”数智健管师正式上线。官方消息显示，这是国内首款健康管理AI机器人，由体检龙头美年健康、华为云与润达医疗三方合作研发。通过这款产品，用户可以在上传个人生活习惯、运动情况等信息后，一键生成适配自己的健康管理计划；也可以基于个人健康数据、生活习惯、家族病史等获取专属的体检、预防方案。
临床决策支持
人们正在转向AI大型语言模型（LLMs）来咨询健康、医疗建议。2024年3月，发表在《Nature》上的一篇文章表示，ChatGPT在纯文本任务上展现出巨大潜力,如文本生成、编程等，用户可以像咨询个人助理一样使用它们解决问题。此外，ChatGPT 可以通过美国医疗执照考试（USMLE）和高级心血管生命支持（ACLS）考试 。
目前，医院运营成本中60%以上是人力成本。当AI全面融入医疗，它可以成为医生的得力助手，但其是否也会代替部分内科医生的工作内容，成为医生的职业威胁者，带来一场人员的架构性调整？
03、命运的齿轮继续转动
1月20日，深度求索（DeepSeek）发布了一款大语言模型——DeepSeek-R1，这是一个开源的“推理”模型，其能够以与OpenAI于2024年年底发布的最先进的专注于“推理”的大语言模型 ChatGPT-o1相近的水平解决一些科学问题。
消息一出，DeepSeek瞬间引发全球关注，原因不仅是其在技术上可以和 ChatGPT-o1媲美，更重要的是，DeepSeek-R1 的训练成本远低于美国科技巨头们开发的主流大语言模型。
根据公开资料，DeepSeek-R1 训练仅需约550万美元，是ChatGPT训练成本的十分之一，且训练时间也缩短至55天。其应用接口的定价也得以大幅下降，每百万输入Token费用仅为ChatGPT的2-3%。
此外，DeepSeek采取完全开源的策略，将其大模型的代码和模型参数全部开放，这意味着本土企业AI部署的门槛大大降低。
以往，在OpenAI时代，医疗企业在调用基础模型时，面临着通量、成本、数据安全等难题。此外，由于不掌握源代码，二次开发能力也受到很大限制。
如今，DeepSeek 开启了开源大模型的低成本新时代，企业能够自主、独立地在本地进行部署和运行，不仅有效解决了成本和数据安全的困扰，还可以基于源代码开展二次开发，这使得企业在部署过程中，能够实现更高的效率和更强的可控性。
据最新数据统计，已有超过30家大健康企业宣布接入DeepSeek，涵盖医疗信息企业、药物研发企业、诊断企业等。
当AI开始重构医疗行业的底层代码，拒绝变革者将面临比技术落后更危险的系统失能。这或许正是一众企业开始积极拥抱AI的深层原因。
今年1月高盛参加2025年国际消费类电子产品展览会（CES）数字医疗健康专场后，强调“AI+医疗”将成为医疗行业吸引全球资金的核心投资主题。这也意味着，选择AI与不选择AI的企业之间，面临的不仅是技术上的比拼，更是一场全方面的较量。
来源：MedTrend医趋势
