2月26日，德意志银行分析师Cyrus Ng发布报告称，从药物研发、诊断到医院管理，整个中国医疗行业都将从AI革命中受益。
德银表示，AI应用将帮助提高医疗行业效率、节约成本，还能克服传统方法无法突破的壁垒，进入传统方法无法触及的领域。并且，随着效率的提升，某些医疗工作和程序可能会被AI取代。
德银还提醒道，由于AI应用降低了行业的进入壁垒，预计更多的竞争者将进入这一领域。
年初至今，受中国AI快速发展的积极情绪推动，港股互联网医疗相关公司股价上涨超过41%，大幅超越了恒生指数19%的涨幅。
根据Frost & Sullivan的预测，全球医疗行业AI解决方案市场预计将以35.5%的年复合增长率（CAGR）增长，从2022年的137亿美元增至2030年的1553亿美元。
自1月底以来，已有超过25家中国知名医疗公司宣布将与DeepSeek合作，如香港上市的首家AI药物发现公司XtalPi、领先的制药公司CSPC。
缩短药物研发周期和投资周期
德银认为，AI将在医疗领域，尤其是在药物研发方面发挥越来越大的作用，药物研发周期和投资周期都降缩短。
具体来说，AI有望重新定义药物发现行业，减少行业中繁琐、重复、劳动密集的任务，同时降低药物研发中的技术壁垒，减少新药研发的时间和成本。
并于，由于效率提升和潜在的成功率提升，药物开发的投资周期会缩短，这将吸引更多资金进入药物研发领域。
AI革新药物发现行业
德银表示，药物研发是识别和开发新药物的系统性过程，需要跨学科人才来设计安全、有效且具商业可行性的药物，这个过程复杂且耗时，传统上依赖劳动密集型技术，如试错实验。
一般而言，虽然各类药物的研发周期有所不同，但从研究阶段到临床阶段通常需要10-13年，整个研发过程通常需要超过10亿美元的投资。
药物发现过程从筛选5000-10000种化合物开始，约有250种化合物进入临床前试验，最终不到10种化合物能进入临床阶段，其中通常只有1种能获批。
而AI技术可以大大减少所需时间和成本，提高药物发现过程的效率。
目前，AI驱动的药物发现可将所需时间缩短至30个月，节省了一半的时间。德银预计，在AI应用的情况下，整个药物发现过程将缩短至8-10年。
AI辅助诊断、帮助医院运营
传统的诊断方法要求临床医生通过医学影像或分析组织样本来识别疾病，由于人的解读可能会有所不同且带有主观性，微小的变化可能会被忽视，这增加了误诊或漏诊的可能性。
然而，AI可以通过解析数据、提取结果并提供清晰的诊断见解来协助诊断过程，帮助医生更准确地诊断许多常见甚至罕见的疾病。
此外，德银还认为，AI在医院日常运营中的应用将变得越来越普遍。
AI能够帮助整理和管理医院中每日产生的大量数据，包括患者数据、检查记录、处方记录、预约安排和资源分配等。AI还能通过组织数据，推动更高效的医院管理，提供患者记录的快速摘要，突出特定病情，并提醒患者药物或预约情况。
