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医疗AI将加速十万亿级医药市场重构。我们认为,2026年AI医疗的逻辑发生了根本性的变化,核心在于今年AI医疗的支付方更加明确,而且支付力更强。因此,2026年有望迎来AI医疗商业化确定性更强的一年,并打开AI医疗商业化的空间。我们建议重点关注AI制药、基层AI医疗应用、医疗数据流通交易、AI病理诊断、AI医疗模型和C端拓展渠道这五大主线和相关标的。4 q- y8 b* i9 N* t. }" b
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医疗AI将加速十万亿级医药市场重构,2026年有望迎来AI医疗商业化确定性更强的一年。 J9 `; i; |5 j$ m
8 D% ^% |5 R, j3 n我们认为,2026年AI医疗的逻辑发生了根本性的变化,核心在于今年AI医疗的支付方更加明确,而且支付力更强。因此,今年AI医疗的商业化确定性有望增强,并打开AI医疗商业化的空间。
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AI制药:技术已实现较大突破,未来有望在临床中产生显著正向影响。
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% E) p' a7 w" S* Y/ s2 Y5 n0 s目前AI制药较前几年已经实现较大突破,已有临床试验数据表明AI药物在临床I期试验的成功率远高于行业平均水平,临床II期试验成功率也处于行业高值。我们认为随着算法层面针对蛋白结构、MD(分子动力学)和生物学的突破,叠加AI对临床方案设计的优化与重构,未来AI有望在临床中产生显著正向影响。
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2 t Z1 z' y$ X- N9 P$ J基层AI医疗应用:在“强基工程”专项财政资金支持下,基层医疗信息化和AI医疗的支付确定性开始提升。) R7 d6 a* s c' N, |5 I# C% l
8 l( o% D1 S/ W* v7 H; o2025年起,国家卫健委重点推动“医疗卫生强基工程”。根据人民日报,2025年国家就强基工程中的全面推进紧密型县域医共体建设共统筹各类中央资金约88亿元。2026年,全国卫生健康工作会议上提出“强基、稳二、控三”原则,我们预计今年国家在基层医疗领域投入或有望继续增加,其中基层医疗信息化、AI应用、健康管理等领域有望持续受益。1 A$ M8 ^! D, d
) t9 A6 Z# w+ D+ M( J: U8 m医疗数据流通交易:医疗数据持有方迎来价值重估,医疗数据流通交易市场前景广阔。
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) |8 _" a7 E8 L* m9 Y$ s ?2 o我们认为,医疗数据重要的支付方是创新药械企业,随着创新药械研发掀起热潮,医疗数据资产需求端旺盛。我们预计未来随着国家在数据跨境流动政策上的推进,跨国大型药企也有望成为支付方。此外,可信数据空间架构落地有望实现医疗数据资产流通的基础。我们预计2026年数据交易端或有望迎来政策和事件催化,医保系统、公立医院、ICL(第三方医学检验实验室)、影像病理、互联网医疗、体检机构、医药流通等数据主体的数据价值未来有望得到重估。我们预计2025年相关公司有望分别实现千万元级的数据相关收入,2026年医疗数据相关收入或有望进一步增长,并且整体医疗行业的数据交易规模有望快速扩大。
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1 }" {2 [% r" w7 L" HAI病理诊断:医保成为AI病理支付方,商业化潜力有望兑现。. b9 l+ v4 H7 P5 g7 |
& F( I8 Y- D& X& ? D3 V( y国家医保局印发《病理类医疗服务价格项目立项指南(试行)》,明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断的扩展项,并将人工智能辅助诊断纳入病理诊断价格项目的价格构成,理顺AI辅助诊断技术应用收费路径,推动AI病理在常规诊疗中应用。未来AI病理诊断的商业化空间有望打开。
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AI医疗模型和C端拓展渠道:模型能力持续提升,B端C端商业化空间广阔。
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我们认为大厂持续布局,ChatGPT Health、蚂蚁阿福等AI医疗模型的能力进一步提升,我们预计2026年AI医疗进入C端和商业化扩容之年,并有望带动ToC端渠道价值重估。同时政策端持续支持AI医疗模型应用,根据央广网、“HC3i中数新医”微信公众号等媒体报道,北京、上海、浙江、广东等多省份医疗领域人工智能中试基地进入落地阶段,有望推动AI医疗应用发展并落地业绩,AI医疗模型ToB和ToC端商业化前景广阔。: }$ _! N3 a7 f L, H
5 }2 l2 e+ ]6 y$ q8 ?& n, m) F6 ?风险提示:
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AI医疗相关推动政策不及预期风险;医疗事故风险;医疗AI底层技术发展不及预期风险;医疗AI商业化进展不及预期风险等。4 s6 y, G' [+ B& X v
我们建议重点关注AI制药、基层AI医疗应用、医疗数据流通交易、AI病理诊断、AI医疗模型和C端拓展渠道这五大主线和相关标的。
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