4月,醫藥行業正在被兩股AI浪潮同時席卷。
丹麥制藥巨頭諾和諾德宣布與OpenAI達成戰略合作,將人工智能全面部署至藥物研發、生產制造及商業運營全鏈條,計劃于2026年底前完成全面整合。這是全球藥企“AI+制藥”的最新篇章——自2026年開年以來,禮來宣布AI制藥工廠LillyPod投入運行,英矽智能與禮來達成27.5億美元重磅授權合作,中國生物制藥已組建百余人的AI團隊,醫藥企業正以前所未有的速度向AI靠攏。
同樣在4月,AI輔助診斷正式納入全國醫保乙類目錄。據報道,全國837家三甲醫院率先啟用AI輔助診斷服務,涵蓋肺結節CT篩查、眼底糖網識別、心電圖分析、病理診斷等12項基層高漏診場景,AI將肺結節閱片從15分鐘壓縮至40秒,誤診率下降18%。
當AI從藥物研發的實驗室加速器,變成患者看病時的“數字醫生”,并最終由醫保為其“買單”,醫藥行業正在經歷一場從源頭到終端的全鏈路效率革命。
01
效率革命的上游:AI制藥加速,萬億賽道進入爆發期
諾和諾德牽手OpenAI,并非一時沖動,而是背后深層的競爭壓力使然。諾和諾德減重藥司美格魯肽核心專利已于今年3月正式到期。近1年諾和諾德的市值下降約40%。當減重藥“護城河”開始出現裂縫,諾和諾德迫切需要“下一個司美格魯肽”——而AI或許是發現它的高效路徑。
諾和諾德CEO邁克·杜斯特達爾直言:“人工智能將有助于員工提高工作速度和效率,從而降低與以往相比大幅增加員工數量的必要性。”這一判斷并非空穴來風——波士頓咨詢公司的報告顯示,AI生成的藥物分子在I期臨床試驗中成功率高達80%~90%,遠高于40%~65%的歷史行業平均水平;AI有望將新藥研發成功率從目前的5%~10%提高到9%~18%。
在中國市場,AI制藥同樣進入快速發展階段,多維度利好共振推動行業進入快速發展通道。政策層面,國家發展改革委、工信部、科技部等部門相繼出臺規劃與意見,為AI在醫藥領域的應用提供明確指引。技術層面,國內AI制藥公司英矽智能已將特發性肺纖維化候選藥物推進至III期臨床試驗,成為全球首個由AI完成靶點發現與分子設計并推進至III期臨床的藥物。英矽智能的AI平臺已覆蓋全球前20大制藥公司中的13家,2025年軟件業務營收同比增長23.8%。
藥智數據顯示,AI參與研發的創新藥物全球共有161個,最高已進展到注冊申請階段;中國共有65個,最高已進展到臨床III期。從實驗室到臨床,AI正在壓縮藥物研發的時間窗口,重新定義創新的速度。
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圖1 AI創新藥物最高研發階段
圖片來源:藥智數據-全球藥物分析系統
注:AI藥物是藥智數據庫特色標簽,指通過人工智能技術主導研發的藥物,涵蓋靶點發現、分子設計、臨床試驗優化等環節。
02
效率革命的終端:AI輔助診斷正式納入醫保
如果說AI制藥是在解決“藥從哪里來”的問題,那么AI輔助診斷納入醫保,則是在回答“病怎么診得準、怎么惠及更多人”的問題。
2026年4月,AI輔助診斷正式納入全國醫保乙類目錄,首批覆蓋肺結節CT篩查、眼底糖網識別、心電圖分析、病理診斷等12項AI輔助診斷服務,全國837家三甲醫院率先啟用。這意味著患者在做常規檢查時,AI輔助分析將作為增值服務伴隨檢查一并提供,按乙類報銷,個人自付15%至30%。
回顧這一進程,政策鋪墊早在一年多前就已開始。2024年底,國家醫保局率先將“人工智能輔助”康復納入醫療服務價格項目。2025年8月,國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,要求有序推動人工智能在輔助診療、健康管理等場景的應用。同年12月,國家醫保局發布《病理類醫療服務價格項目立項指南(試行)》,首次將人工智能輔助診斷列為病理診斷的擴展項,納入價格構成。到2026年1月,國家醫保局又發布《手術和治療輔助操作類醫療服務價格項目立項指南》,為手術機器人等六大類技術建立了統一收費框架。
短短一年多時間,AI醫療從“可嘗試”變成了“可收費、可報銷”,一條完整的政策通道已經打通。
以聯影智能的CT肺結節智能篩查系統為例,與傳統閱片方式相比,使用聯影智能肺結節CT影像輔助檢測軟件后可將肺結節檢出率提高約32%,閱片效率提升約26%。更重要的是,醫保報銷后,可及性增加,將惠及更多患者。
值得注意的是,新政明確劃定“人機雙簽”安全底線,杜絕技術濫用——AI生成的診斷報告必須由執業醫師復核簽字后方可生效,診斷權始終掌握在醫生手中,既發揮AI的效率優勢,又守住醫療安全底線。
03
挑戰與機遇:效率革命的“最后一公里”
AI醫療的前景廣闊,但距離成熟尚需時日。
AI制藥領域,最大挑戰是“驗證”。英矽智能聯合CEO任峰指出,急需突破“臨床三期驗證”和“AI自動化實驗室驗證”。最具決定性的將是III期臨床試驗結果——若數據積極,將驗證AI設計的有效性;但鑒于歷史淘汰率,仍有可能出現臨床失敗。
AI輔助診斷領域,2026年是病理AI醫保政策落地的關鍵節點。重慶、安徽等地正陸續推進收費政策,行業逐步形成“準入—收費—價值反哺”的良性閉環。但要實現規模化、標準化商業模式,還需時間沉淀。
04
結 語
從諾和諾德牽手OpenAI,到AI輔助診斷納入醫保,2026年4月的兩個標志性事件,共同勾勒出AI醫療“從研發到臨床、從供給到支付”的全鏈路閉環。
當AI加速藥物發現,患者等待新藥的時間在縮短;當AI輔助診斷進入醫保,看病更準、更快的通道在打開。對藥企而言,擁抱AI已是必答題;對醫療機構,AI輔助診斷正在成為標配;對患者,AI醫療的紅利正從未來變成當下。而醫保的參與,讓這場效率革命更有溫度——前沿技術不再只屬于少數人,而是走向普惠。
參考資料
[1]藥智數據
[2]https://www.novonordisk.com/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=916532
[3]Kp Jayatunga M,Ayers M,Bruens L,Jayanth D,Meier C.How successful are AI-discovered drugs in clinical trials?A first analysis and emerging lessons.Drug Discov Today.2024 Jun;29(6):104009.doi:10.1016/j.drudis.2024.104009.Epub 2024 Apr 30.PMID:38692505.
[4]https://insilico.com/main_sc
[5]https://www.uii-ai.com/product/1.html
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