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2026年春季北交所AI医疗行业投资策略：AI重塑医疗价值链，把握优质细分赛道机会。医疗资源剪刀差扩大，AI作为生产力填补缺口。研发侧：新药研发高风险、高投入、周期长，成功率低，“低垂的果实”被摘取殆尽，新 药研发难度非线性增长；诊疗侧：中国卫生费用占GDP比重持续增长，但医疗资源呈紧缺态势且分布严重不均。医疗领域，AI主要在图像 和信号分析、模式识别以及数据科学领域发挥作用。在底层技术持续进步、算法架构革新、算力成本下降等推动下，AI医疗从辅助工具向 核心决策系统演进。

生成式AI医疗全球扩容速度预计领跑全行业。根据波士顿咨询预测，预计27年全球生成式AI市场规模220亿美元，23-27年CAGR为85%， 增速高于金融、零售等其他行业。

AI渐进式重塑医疗工作流程与范式，非一蹴而就，建议把握技术成熟度高、商业模式清晰且支付路径相对顺畅领域机会：AI制药、AI医学 影像、AI辅助诊断、个性化治疗、AI健康管理等：

①AI制药：AI擅长处理高维数据和复杂非线性关系，AIDD是未来药物研发的核心方向。目前大型制药企业将AIDD定位研发基础设施，随 着AI发现的新靶点、AI设计的分子陆续进入III期临床（预计2028年前后），市场将重新评估AI技术平台和资产价值。目前市场参与者多元， 包括AI CRO、AI Biotech、科技公司等，建议关注能够找准自己生态定位、具备长期优势的企业 。

②AI医学影像：相较于早期医学影像AI产品，多模态大模型优势突出，需求来自传统医疗影像市场的产品升级需要（国家大规模设备更新 政策托底+智慧医院建设需要+分级诊疗制度纵深推进）和新兴医学影像市场（第三方独立影像中心、诊断中心等）发展，目前软硬件结 合是主流模式。

③AI辅助诊断：AI病理辅助诊断的盈利模式趋于明朗，主流商业模式或偏向软硬件结合、信息系统整合的解决方案。AI医学检验市场竞争 格局未定，主流商业模式为提供软硬件+耗材一体化方案，产品均处于数据积累的市场开发阶段。

④个性化治疗：AI+多组学为个性化治疗提供全面的科学依据支持，软硬件结合构筑竞争壁垒，数据是核心资产，让模型“越用越准”。

⑤健康管理：C端潜力可观，以蚂蚁阿福为代表的平台型AI商业模式明确（后端收费），具备较好变现预期。