同花顺-圈子

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随着AI赋能药物研发，生成式AI通过从头设计，将显著提升药物研发效率：生成式AI在药物发现中根据有关目标结构的信息创建分子，预测候选药物元素，并为特定目标生成化学实体，而不是通过筛选找到他们，由此推动药物发现和临床前研究阶段效率提升，从4-6年降低至1-3年，甚至更短。目前国内多家医药和CRO公司已经布局AI+新药研发的相关领域，随着应用的不断成熟和落地，预计将显著提升药物研发效率和企业竞争力。

基于AI技术的特有优势，许多大型药企国际药企早期便和人工智能企业展开了合作。其中合作频率较为频繁的是默沙东和葛兰素史克与AI平台。从内容上看，主要是肿瘤与退行性神经疾病方面，心血管与胃肠道也有涉猎。预计随着AI技术在医药领域的不断进步，制药公司将进一步加强与AI赋能机构的合作。

AI赋能在线问诊，线上医疗效率与质量双优化

①辅助诊疗：AI辅助诊疗系统通过医生以及海量咨询数据训练中持续优化，从而更加精准、有效地为病人提供初级诊断咨询，以不断提升的效率帮助医生减小常规、重负担，提高医疗效率。②辅助审方：AI辅助技术，解决了此前完全靠人力进行远程处方审核所带来的低效与误判等问题，极大提升了远程处方管理的系统性、准确性和高效性。

越来越多的数据表明，人工智能可在辅助诊断，如诊断癌症等不同疾病中得到应用。英国一项研究中，研究人员将大量乳房X光照片输入人工智能系统以进行乳腺癌诊断，该研究表明，利用人工智能系统解读乳房X光检查，假阳性和假阴性的绝对值分别减少了5.7%和9.4%。另一项在韩国进行的研究中，研究人员将人工智能对乳腺癌的诊断与放射科医生的诊断进行了比较，与放射科医生相比，利用AI进行的诊断对于诊断肿块乳腺癌的敏感性更高，且AI在检测早期乳腺癌方面比放射科医生更好。

观点来源：20240324-国金证券-袁维，赵海春，何冠洲-医药健康行业研究：板块股价表现低迷但基本面改善明显，AI+医疗应用值得关注

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