人工智能正加速赋能千行百业，医疗领域无疑是其最具潜力的重要应用方向之一。



　　近期，《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》正式印发。这份被业内视为“AI医疗施工图”的政策文件，系统明确了八大重点应用领域，涵盖“人工智能+基层应用”“人工智能+临床诊疗”“人工智能+患者服务”以及“人工智能+中医药”等多个方面，并提出了2027年与2030年两阶段发展目标，为AI医疗产业规划出清晰的发展路径。

　　显然，一幅更加智慧、普惠、安全的医疗未来发展蓝图正徐徐展开。近日，长城消费增值基金经理龙宇飞做客央视财经直播间，围绕AI医疗产业的发展进程、最新政策影响及其投资逻辑等话题展开深度交流。以下是其核心观点：

1、与传统医疗信息化相比，AI的介入是一种质变，它能从海量数据中挖掘规律、形成洞察、甚至做出辅助诊断。

2、当前AI医疗整体正处于从技术验证向规模落地、探索商业模式过渡的阶段，而《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》的发布，则标志着政策已从鼓励探索转向落地。

3、当前政策的导向是“提质增效”和“均衡资源”。我国优质医疗资源分布不均，AI赋能基层将是解决这一痛点的优解。

4、AI医疗板块已进入战略配置窗口期，首先，板块位置和估值已基本回到合理区间；其次，产业端还在持续推进和迭代；第三，目前市场关注度较低，一旦趋势被再次确认可能有较大上涨空间。

5、对于AI医疗这类成长赛道，要用发展的眼光看待：不能单看市盈率（PE），更要关注市销率（PS）和营收增长率；行情的持续性不取决于当前是否盈利，而取决于盈利的“可见度”。

 

　　AI医疗的核心在于类人的逻辑和思考

　　AI医疗是一个比较宽泛的概念，我们可以这样理解：所有利用AI算法，结合医疗、医药的，最终在这个垂类场景落地的AI应用，都基本可以定义成AI医疗。

　　它涵盖很多具体领域，比如AI诊疗，AI模型可以利用过去积累的大量高质量数据，提升诊疗效率和能力；再比如AI制药，传统的药物研发过程漫长且成本高昂，AI可以在靶点预测、药物分子生成优化等环节显著扩展传统研发方式的边界、提升效率，最终降低研发成本、缩短时间，提高商业价值。

　　我认为AI医疗的核心内涵，是具有类人的逻辑和思考，进而辅助决策，而不仅仅是传统信息化的记录和传递信息。传统医疗信息化，可以看作是从“纸质病历”升级到“电子病历”，本质是信息的数字化和流程的标准化。而AI的介入则是质变，它从海量数据（如医学影像、病历文献、基因组数据）中挖掘规律、形成洞察、甚至做出辅助诊断。例如，传统的PACS系统（影像归档和通信系统）只是存储和调取CT片子，而AI医学影像系统能直接圈出片子里的可疑结节，并给出恶性概率。因此，两者的区别就在于系统是否“智能”，是否从数字化向智能化演进。

　　政策从鼓励探索转向落地阶段

　　从发展阶段来看，当前AI医疗整体正处于从技术验证向规模落地、探索商业模式过渡的阶段。但这不是静态的先技术成熟再商业落地的概念，现在不管是技术本身，还是商业化都还在高速迭代中，和很多AI应用一样，处于蓬勃试错、蓬勃发展的状态。

　　目前AI医疗中比较成熟的应用场景集中在“辅助诊断”领域，尤其是医学影像。比如肺结节、常规病理的阅片诊断等，已经获得国家药监局（NMPA）的医疗器械注册证，在很多医院进入常规临床工作流，这意味着已经实现商业化。另一个快速成熟的场景是AI赋能新药研发，在靶点发现、化合物筛选等环节大幅降本增效，虽然商业模式多为与药企合作收取服务费，但价值巨大。

　　近期业内值得关注的事件是，国家卫健委等五部门联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》。这一文件标志着政策从鼓励探索转向落地阶段，其主要影响有三点：第一，明确了方向和路径，给予了明确的时间预期，2027年和2030年的两阶段目标，具体目标也更清晰；第二，重点提到了“建立高质量数据集和可信数据空间”，数据资产的价值会更加得到重视，困扰AI医疗发展的“数据孤岛”问题也有望解决；第三，从顶层设计上扫清了部分关键障碍，比如AI产品如何收费、如何纳入医保支付等支付端问题，未来可能会有更清晰的指引。

　　整体而言，文件将“基层应用”放在首位，充分体现了当前政策的导向是“提质增效”和“均衡资源”。目前我国优质医疗资源分布不均，AI赋能基层将有望是解决这一痛点的优解。这可能会直接利好几条主线：一是为基层医疗机构提供一体化诊疗解决方案的公司，他们的AI辅助诊断系统能帮助全科医生提升诊疗水平；二是专注于云端SaaS服务的AI医疗企业，因为基层医院无力承担昂贵的本地化部署，轻量化的云端服务模式更易推广；三是涉及检查设备智能化的企业，比如便携式和智能化的超声、心电图设备，在基层市场广阔。

　　AI医疗板块进入战略配置窗口期

　　从市场表现来看，AI医疗相关板块在今年2-3月初经历一段快速上涨后表现较为乏力。年初这一波上涨其实是比较典型的主题驱动，源于资金对位置较低的AI应用洼地的追逐。但站在当前时点，我认为板块将逐渐进入战略配置窗口期，理由有三：首先，板块位置和估值已基本回到合理区间；其次，产业端还在持续推进和迭代；第三，目前机构持仓较低，关注度较低，一旦趋势被再次确认可能有较大上涨空间。

　　后续可以关注这几个方面的催化进展：1）整体AI应用领域的催化，比如今年以来较大的催化其实是基于DeepSeek这种基础模型能力的提升；2）政策端，比如今年底地方预算中有专项拨款做基础设施建设，或者定价上进一步明确；3）应用端，海内外出现解决问题能力特别强的应用，比如解决了明确的临床问题或者创新药当中的瓶颈。

　　在AI医疗的相关细分领域中，以下几类公司值得关注：1）传统医疗信息化企业转型AI，他们的优势在于深厚的医院客户关系和渠道；2）AI技术驱动的初创公司或上市公司，他们的优势是技术领先，产品创新力强；3）穿透药企/械企布局AI，比如一些CXO公司利用AI赋能研发，他们的优势是深刻理解行业需求和拥有大量高质量数据。

　　要用发展的眼光看AI医疗投资

　　AI医疗板块投资的核心逻辑在于产业逻辑和估值逻辑。产业逻辑方面，AI有望带来新一轮产业革命，任何一轮产业革命最终都会推动很多行业产生变化，但投资上的规律是底座行业先受益，然后应用领域受益，医疗领域正好是一个空间非常广阔、壁垒非常高的应用领域。估值逻辑方面，我们的框架，是希望找到扎实并且被低估的资产，同时未来可能出现很大的变化，从而带来很多期权价值加成。所以我们关注的标的基本要处于“四低”状态（预期低、位置低、估值低、持仓低），要有基本面修复的空间，一旦AI商业化加速发展，其向上弹性可能较大。

　　市场也有忧虑——AI医疗相关的公司，往往面临着高估值和盈利困难的问题。其实，我们需要用发展的眼光看待问题。首先，对于成长赛道，不能单看市盈率（PE），更要关注市销率（PS）和营收增长率。如果营收能持续高速增长，说明市场在扩大，公司卡位成功，暂时的亏损也是可以接受的。关键是要判断亏损的性质，究竟是在“烧钱”做营销，还是“投资”于研发和数据的积累，后者创造的是长期价值。其次，行情的持续性不取决于当前是否盈利，而取决于盈利的“可见度”。如果一家公司能清晰地展示出未来两、三年内实现盈亏平衡的路径，比如有拳头产品即将获批放量，那么市场大概率会给予耐心。我们需要甄别的是那些有真正核心竞争力、商业模式清晰的公司，而不是纯粹的概念炒作。

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