4月，医药行业正在被两股AI浪潮同时席卷。
丹麦制药巨头诺和诺德宣布与OpenAI达成战略合作，将人工智能全面部署至药物研发、生产制造及商业运营全链条，计划于2026年底前完成全面整合。这是全球药企“AI+制药”的最新篇章——自2026年开年以来，礼来宣布AI制药工厂LillyPod投入运行，英矽智能与礼来达成27.5亿美元重磅授权合作，中国生物制药已组建百余人的AI团队，医药企业正以前所未有的速度向AI靠拢。
同样在4月，AI辅助诊断正式纳入全国医保乙类目录。据报道，全国837家三甲医院率先启用AI辅助诊断服务，涵盖肺结节CT筛查、眼底糖网识别、心电图分析、病理诊断等12项基层高漏诊场景，AI将肺结节阅片从15分钟压缩至40秒，误诊率下降18%。
当AI从药物研发的实验室加速器，变成患者看病时的“数字医生”，并最终由医保为其“买单”，医药行业正在经历一场从源头到终端的全链路效率革命。
01
效率革命的上游：AI制药加速，万亿赛道进入爆发期
诺和诺德牵手OpenAI，并非一时冲动，而是背后深层的竞争压力使然。诺和诺德减重药司美格鲁肽核心专利已于今年3月正式到期。近1年诺和诺德的市值下降约40%。当减重药“护城河”开始出现裂缝，诺和诺德迫切需要“下一个司美格鲁肽”——而AI或许是发现它的高效路径。
诺和诺德CEO迈克·杜斯特达尔直言：“人工智能将有助于员工提高工作速度和效率，从而降低与以往相比大幅增加员工数量的必要性。”这一判断并非空穴来风——波士顿咨询公司的报告显示，AI生成的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%～90%，远高于40%～65%的历史行业平均水平；AI有望将新药研发成功率从目前的5%～10%提高到9%～18%。
在中国市场，AI制药同样进入快速发展阶段，多维度利好共振推动行业进入快速发展通道。政策层面，国家发展改革委、工信部、科技部等部门相继出台规划与意见，为AI在医药领域的应用提供明确指引。技术层面，国内AI制药公司英矽智能已将特发性肺纤维化候选药物推进至III期临床试验，成为全球首个由AI完成靶点发现与分子设计并推进至III期临床的药物。英矽智能的AI平台已覆盖全球前20大制药公司中的13家，2025年软件业务营收同比增长23.8%。
药智数据显示，AI参与研发的创新药物全球共有161个，最高已进展到注册申请阶段；中国共有65个，最高已进展到临床III期。从实验室到临床，AI正在压缩药物研发的时间窗口，重新定义创新的速度。
图1 AI创新药物最高研发阶段
图片来源：药智数据-全球药物分析系统
注：AI药物是药智数据库特色标签，指通过人工智能技术主导研发的药物，涵盖靶点发现、分子设计、临床试验优化等环节。
02
效率革命的终端：AI辅助诊断正式纳入医保
如果说AI制药是在解决“药从哪里来”的问题，那么AI辅助诊断纳入医保，则是在回答“病怎么诊得准、怎么惠及更多人”的问题。
2026年4月，AI辅助诊断正式纳入全国医保乙类目录，首批覆盖肺结节CT筛查、眼底糖网识别、心电图分析、病理诊断等12项AI辅助诊断服务，全国837家三甲医院率先启用。这意味着患者在做常规检查时，AI辅助分析将作为增值服务伴随检查一并提供，按乙类报销，个人自付15%至30%。
回顾这一进程，政策铺垫早在一年多前就已开始。2024年底，国家医保局率先将“人工智能辅助”康复纳入医疗服务价格项目。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理等场景的应用。同年12月，国家医保局发布《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次将人工智能辅助诊断列为病理诊断的扩展项，纳入价格构成。到2026年1月，国家医保局又发布《手术和治疗辅助操作类医疗服务价格项目立项指南》，为手术机器人等六大类技术建立了统一收费框架。
短短一年多时间，AI医疗从“可尝试”变成了“可收费、可报销”，一条完整的政策通道已经打通。
以联影智能的CT肺结节智能筛查系统为例，与传统阅片方式相比，使用联影智能肺结节CT影像辅助检测软件后可将肺结节检出率提高约32%，阅片效率提升约26%。更重要的是，医保报销后，可及性增加，将惠及更多患者。
值得注意的是，新政明确划定“人机双签”安全底线，杜绝技术滥用——AI生成的诊断报告必须由执业医师复核签字后方可生效，诊断权始终掌握在医生手中，既发挥AI的效率优势，又守住医疗安全底线。
03
挑战与机遇：效率革命的“最后一公里”
AI医疗的前景广阔，但距离成熟尚需时日。
AI制药领域，最大挑战是“验证”。英矽智能联合CEO任峰指出，急需突破“临床三期验证”和“AI自动化实验室验证”。最具决定性的将是III期临床试验结果——若数据积极，将验证AI设计的有效性；但鉴于历史淘汰率，仍有可能出现临床失败。
AI辅助诊断领域，2026年是病理AI医保政策落地的关键节点。重庆、安徽等地正陆续推进收费政策，行业逐步形成“准入—收费—价值反哺”的良性闭环。但要实现规模化、标准化商业模式，还需时间沉淀。
04
结 语
从诺和诺德牵手OpenAI，到AI辅助诊断纳入医保，2026年4月的两个标志性事件，共同勾勒出AI医疗“从研发到临床、从供给到支付”的全链路闭环。
当AI加速药物发现，患者等待新药的时间在缩短；当AI辅助诊断进入医保，看病更准、更快的通道在打开。对药企而言，拥抱AI已是必答题；对医疗机构，AI辅助诊断正在成为标配；对患者，AI医疗的红利正从未来变成当下。而医保的参与，让这场效率革命更有温度——前沿技术不再只属于少数人，而是走向普惠。
参考资料
[1]药智数据
[2]https://www.novonordisk.com/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=916532
[3]Kp Jayatunga M,Ayers M,Bruens L,Jayanth D,Meier C.How successful are AI-discovered drugs in clinical trials?A first analysis and emerging lessons.Drug Discov Today.2024 Jun;29(6):104009.doi:10.1016/j.drudis.2024.104009.Epub 2024 Apr 30.PMID:38692505.
[4]https://insilico.com/main_sc
[5]https://www.uii-ai.com/product/1.html
热门跟贴