敬请阅读末页的重要说明 2025 年 02 月 17 日 推荐（维持） AI 制药蓝海，人工智能助力新药开发全流程 消费品/生物医药 医药健康是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 AI 在临床前和临床阶段的落地情况；同 时作为一种新的药物研发模式，我们基于全球 AI 制药龙头 Schrödinger，重点 讨论 AI 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 ❑ AI 可用于新药开发全过程，达到降低成本，增加药物研发可能性目的。根据 DPI 援引英矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段 的 2 年降至 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 包括晶泰控股、英矽智能、Recursion Pharmaceuticals、Relay Therapeutics 等。 ❑ 单纯提供 AI 软件服务很难满足客户需求，同时市场空间有限，更深层次参与 新药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为 Techbio 企业成为普遍 选择。对于 AI+SaaS 和 AI+CRO 为核心服务模式的企业，我们建议重点关注 公司平台能力的建设，包括数据的获得、技术积累等，同时与核心重点客户

的低成本特性，使得基层医院建立本地化的 AI 诊断系统成为可能，极大提升基层医疗服务能力。 药企研发成 本大幅降低 通过 AI 分子筛选优化，药企研发成本有望降低 30%-50%，加速新药研发进程，降低新药价格，惠及 更多患者。 医疗保险精 算模型迭代 周期缩短 AI 精算模型的应用，可以将迭代周期缩短 60%，更精准地进行风险评估和保费定价，提升医保运营 效率和风险控制能力。 新制药工业范式：1）化合物筛选效率指数级提升：利用 AI 技术，将化合物筛选效 率提升 40 倍，大幅缩短新药研发周期。2）临床试验患者精准匹配：AI 技术可以 将临床试验患者匹配精度提高至 89%，缩短研发周期 6-8 个月，加速新药上市进 程。3）药物靶点发现与设计加速：利用 AI 分析生物数据和分子结构，加速药物靶 点发现和药物分子设计，为新药研发提供更强大的技术支撑。4）临床试验设计与 优化：AI 能够优化临床试 这一创新领域的高度重视。Cathie Wood 在采访及《Big Ideas 2025》报告中多 次强调，医疗保健是 AI 最被低估的应用领域。她指出，多组学测序与 AI 药物研发 正革新医疗行业，可将新药研发周期缩短至 8 年、成本降低 4 倍，大幅提升癌症 等疾病的诊断和治疗精准度。她预计，到 2030 年，AI 将使药物研发和诊断效率 提高数百倍，推动医疗行业高速发展。同时，她认为，未来 5

《新一代人工智能发展 规划》 推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速准确的智能 医疗体系，探索智慧医院建设，开发手术机器人、智能诊疗 助手，基于 AI 开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组 学和新药研发 资料来源：政府网站、招商证券 医疗 AI 技术经过数十年发展，应用领域百花齐放，我们根据不同终端用户，将 医疗 AI 分为 to 医院、to 药企和 to 个人用户三大类。其中医院作为医疗行为的