当前，AI正在加速进入医疗健康产业的核心场景。从药物发现、研发转化，到医院管理、临床辅助、患者服务和健康管理，人工智能正持续重塑产业链条与价值创造方式。在技术演进、现实需求与产业升级的共同驱动下，如何推动AI从概念走向落地、从单点试验走向规模应用，已成为行业共同关注的重要议题。
在日前举行的第四届中欧国际工商学院MBA年度医疗健康产业论坛上，与会嘉宾围绕AI如何推动医药研发、医疗服务、器械创新与产业协同展开深入探讨。
中欧国际工商学院院长、管理学教授、横店集团管理学教席教授汪泓表示，AI正在帮助我们以前所未有的方式来提升生命质量，让药物研发从十年周期压缩到短短数年，让优质医疗从大城市三甲医院抵达偏远基层，让健康管理从事后救治转向事前预防。
中欧国际工商学院联席院长（欧方）、治理与领导力教授、米其林治理与领导力教席教授濮方可从国际化视角切入指出，当前在全球范围内，医疗健康体系正面临着日益增长的压力，人口老龄化、慢性病负担不断加重以及成本持续上升。与此同时，人工智能正在飞速发展，开始重塑从药物发现、诊断到医院运营和患者管理等医疗价值链的诸多环节。
中国医药创新促进会首席专家宋瑞霖以“新形势下，浅议中国医药创新发展的趋势”为题进行主旨演讲。他指出，2026年是中国医药创新业态的重要转折点。从政策层面看，生物医药已与集成电路、低空经济等并列定位为“新兴支柱产业”，这意味着生物医药不再仅为医疗提供保障，更应成为经济发展的贡献者。他同时表示，国内的研发优势尚未转化为产业优势——国内创新药企首付款仅数千万美元，一年后转手即达数十亿美元，暴露出后半程商业化能力的缺失。他指出，出路在于重构支付体系：从“三医联动”转向医疗、医保、商保、医药四方协同，建立更加多元的支付体系，推动研发优势更好转化为产业优势。
英矽智能联合首席执行官、首席科学官、药物研发负责人任峰博士指出，如果说AI制药的上半场是一场围绕算法展开的技术竞赛，那么以2026年为分水岭的下半场，将回归到以临床验证为核心的成果落地。面对传统药物研发“研发费用高、成功率低、周期长”三大瓶颈，AI能够在早期临床前阶段高效提升靶点发现、分子生成与优化等环节的效率；而这些临床前能力能否真正转化为价值，最终仍有赖于临床验证来检验与体现。他以渐冻症为例，英矽智能利用靶点发现平台 PandaOmics 识别出28个新颖靶点，其中18个靶点已在果蝇模型中获得验证，显示出与神经退行性症状呈现中度或强相关性。以此为起点，英矽智能与合作伙伴进一步探索并形成了面向ALS的老药新用策略。从靶点发现到应用于患者仅用时三年多，体现了AI 在提升研发效率、降低成本并提高成功率方面的实质性价值。
“AI不仅要追求科技的星辰大海，更要用温暖守护人间烟火。”蚂蚁集团副总裁、蚂蚁健康事业群总裁张俊杰从互联网健康与患者服务视角切入，他指出当前医疗行业面临两大核心问题：优质供给不足以及用户健康管理低频被动。他强调，数字技术不仅要提升医疗效率，更要服务普惠医疗场景，在提升可及性、便利性与用户体验的同时，兼顾数据安全、隐私保护与合规治理。
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