AI医疗爆发，多股年内涨超30%

记者丨杨坪

编辑丨朱益民

如果要问2026年开年来最火爆的板块，AI医疗一定占据一席之地。

2026年开年仅14个交易日，医疗板块强势崛起，截至1月22日收盘，AI医疗指数大涨逾11%，中证医疗指数、恒生医疗保健指数也分别上涨了7.68%、10.65%。其间，迪安诊断、宝莱特年内暴涨超过60%，卫宁健康、成都先导等涨幅也超过了30%。

一批踏空2025年行情的另类医疗主题基金，纷纷迎来业绩红包，AI医疗概念的资本热度已在资本市场形成明确趋势。

然而，随着AI医疗主题的全面爆发，市场争议也随之而来。

一方面，技术突破、政策利好与市场需求多重驱动下，AI医疗从实验室走向临床，应用场景也从辅助诊断向全流程管理深度渗透。据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1%。

但另一方面，商业化进程、道德伦理、监管风险等一系列深层次挑战仍然存在。近期，涨幅最甚的迪安诊断也在投资者调研中澄清，“目前公司的AI相关业务尚处于起步阶段，相关业务收入占整体营业收入的比例极小”。

这些看似矛盾的现象，恰好描绘出AI医疗产业在资本热情与理性现实之间的真实处境。

细分领域迎突破性进展

年初以来，科技巨头在AI医疗方面动作频频。

国际市场上，OpenAI正式推出ChatGPT医疗保健版，随后Anthropic推出了类似功能Claude for Healthcare，Google宣布发布可帮助开发者构建能够分析医疗文本和图像的应用MedGemma 1.5。国内市场上，蚂蚁、腾讯、京东、字节等也纷纷入局，建立了AI医疗相关的大模型或应用。

在这场科技巨头竞逐AI医疗的叙事背后，是人工智能技术在医疗应用加速落地的缩影。

回望刚刚过去的2025年，无论是AI辅助诊断、AI医学影像、AI药物研发等应用层，还是医疗垂直大模型、医学自然语言处理、计算机视觉等技术层，都迎来了诸多突破性的进展。

细分赛道来看，AI制药作为AI医疗领域增长最快的细分赛道，正在掀起一场新药研发的“效率革命”。

如英矽智能旗下的Pharma.AI，能够使候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年大幅缩短到12至18个月；药明康德Chemistry42 AI平台已将小分子化合物设计周期从数周压缩至5~7天；成都先导使用DEL库筛选化合物，在获得某一新靶点的基础信息后，重合成后获得功能性分子的成功率可以达到约80%。

近期，华大智造高级副总裁杨梦也对记者介绍，公司通过AI技术优化原材料设计与信号处理方案后，单次循环时间可缩短至75秒，效率提升近50%。靶向引物设计上，借助AI可以将单次研发循环从2~3周缩短至4~5天，成本降低60%~70%，效率提升2~3倍；在原材料设计环节，AI优化后的原材料使生化反应效率与信号读取效率提升一倍以上。

医疗大模型领域，讯飞医疗的星火医疗大模型，在门诊场景中诊断准确率达93.1%，未来3年拟实现全国90%基层医疗机构覆盖。润达医疗、卫宁健康、迈瑞医疗、联影医疗等也分别发布了各自领域的垂类或专科大模型。

医学影像领域，更是成为AI医疗最成熟的商业化应用，占据了目前AI医疗产业的“半壁江山”。迈瑞医疗最新推出的医学影像AI解决方案，包括启元乳腺超声大模型、启元妇产超声大模型和心脏超声全栈AI评估解决方案等一系列人工智能产品；联影医疗“元智”大模型可支持10+影像模态、超过300种影像处理任务，在复杂病灶诊断、器官分割等关键临床任务中，精准度超95%；万东医疗与百度合作的DR/MRI影像AI系统，实现病灶识别准确率98.7%。

病理诊断AI领域，安必平宫颈细胞学AI的临床测试结果已经发表在《NatureCommunications》上，针对初级病理学者，平均灵敏度由0.717提升至0.858，平均阅片时间由218s/片缩短到30s/片；迪安诊断的灵眸病理大模型，能够精准识别9大器官的57种肿瘤亚型；金域医学与腾讯、广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心共同宣布，将联手开发病理基因多模态大模型DeepGEM。

医疗AI三类证审批加速，公开数据显示，截至2025年12月5日，累计已有207款人工智能医疗器械获三类医疗器械注册证，其中，2025年以来新增获批41款，行业已连续三年实现年度审批量超40款。

“随着AI大模型基础及推理能力不断提升，AI将全面融入医疗产业，进行技术革新。同时，算力成本的降低，预计将加速医疗各细分龙头企业对AI能力的投入与革新，产业或将迎来蓬勃发展期。”华创证券表示。

商业化进展缓慢

随着产业化成果频出，以及资本市场热度增长，投资机构也加快了调研步伐。

Wind数据显示，2025年四季度以来，合计有150家AI医疗主题指数成分股企业获得了机构调研，其中，联影医疗、迈瑞医疗、开立医疗、华大智造、安必平、可孚医疗等36家企业参与调研的机构投资者超过了40家。

不过，落实到业绩端来看，AI医疗产业的商业化进展却陷入分歧。

Wind数据显示，截至1月21日晚，合计有47家生物医疗企业披露了2025年业绩预告，24家企业业绩亏损或预减，占比超过一半。其中不乏当前大热的AI医疗标的。

较典型的如金域医学，2024年公司就因为应收账款高企、现金流吃紧、固定成本难以压缩、常规业务竞争加剧等因素，亏损3.81亿元，公司预计2025年净利润仍将为负值；近期大火的“AI+CRO”概念股康龙化成，预计2025年净利润16.14亿元~16.96亿元，同比下降6%~10%。

被视为AI病理诊断龙头的安必平，‌2025年前三季度营业收入同比下降28.29%；归母净利润亏损1076.71万元，同比下降136.34%；润达医疗同期营业收入也下降14.7%至52.68亿元，归母净利润亏损1.63亿元，亏损额同比扩大422.64%。

港股市场上，作为AI制药的“先锋”，英矽智能虽然接连获得大单，但仍然徘徊在盈亏平衡性以下，2025年上半年，英矽智能再度亏损1.35亿元；医疗大模型龙头讯飞医疗科技也连续多年亏损，2025年上半年归属于母公司所有者的净利润为-0.74亿元。

“我们看到的资本市场，有一些标的完全是被概念裹挟上涨，实际上基本面是欠缺的，AI业务的逻辑也不清晰。但也有一些企业，确实是通过AI技术实现了效率、产品竞争力和研发的突破，目前还并没有体现在业绩上，并不代表企业没有投资价值。”华南一名大型私募机构医药领域投资经理对记者说道。

沪上一名资深的第三方医疗器械服务商也对本报记者说道：“虽然说技术上有所突破，但是AI医疗产品的商业化落地和业绩贡献周期是很长的，比如说有些AI医疗产品，在实验室或特定场景下很好，但这是不是代表它在真实的临床环境中也能表现比较好？它的诊断稳定性、结果可解释性以及对疑难杂症的适应能力还需要经受严格验证。另外，AI医疗产品的价值评价还缺乏权威、统一的临床标准和规范审评路径。”

开立医疗AI首席科学家周国义也曾对记者指出，在AI医疗产品注册过程中，厂家需要对AI产品的效果进行验证。目前硬件已有相应的第三方验证机构，但软件方面仍缺乏统一标准。同时，审评中心曾尝试建立如眼底影像的标准数据集。但如果能有统一的标准化数据集，相当于给所有厂商一份“统一考试卷”，这将有效降低开发成本，加快产品上市进程。

此外，关于AI医疗产品的收费方式，临床医生的接受度也限制了相关企业的商业化进程。

近日，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏就因“拒绝将AI引入其所在医院的电子病历系统”的发言引发关注。张文宏指出，真正的隐患在于，如果一名医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，而没有经过完整的临床思维训练，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力。

2026年有望加速发展？

站在2026年的起点，政策暖风频吹，不少行业人士预测AI医疗的产业化、商业化有望在今年迎来重大突破。

2025年11月，国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确了AI医疗发展的目标和重点任务：

到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用。到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。

这份意见被行业普遍视为AI医疗将加速落地的信号，标志着人工智能医疗已经从试点探索走向规模化推广的新阶段。

随后，关于AI产品的收费问题也迎来了进一步明确。

2025年12月，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。

今年1月，国家医保局再度发布《手术和治疗辅助操作类医疗服务价格项目立项指南(试行)》，聚焦3D打印、手术机器人、远程手术等医疗科技创新成果，统一规范形成37项价格项目、5项加收项及1项扩展项。

“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。”中信证券表示。

“根据顶层设计文件，到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，也就是说现在只剩2026~2027两年窗口期，2026年AI医疗产业一定会迎来快速的增长。我们现在重点关注AI在药物研发、诊断、流程优化及成本控制等方面的应用。”前述医药投资经理说道。

（声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。）

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出品丨21财经客户端 21世纪经济报道

编辑丨江佩佩

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