人工智能赋能医药全产业链！“智造”创新药指日可待？lg...

4月24日，国家卫健委等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，“AI+医药”产业趋势再迎顶层设计文件支持。

《实施方案》主要提出两大发展目标：

（1）到2027年，医药工业数智化转型取得重要进展，以数智技术驱动的医药全产业链竞争力和全生命周期质量管理水平显著提升。

（2）到2030年，规上医药工业企业基本实现数智化转型全覆盖，数智技术融合创新能力大幅提升，医药工业全链条数据体系进一步完善，医药工业数智化转型生态体系进一步健全。

在整个医药行业中，创新药板块作为研发投入大、研发周期长的成长型行业，AI大模型或有更多“用武之地”。

政策赋能下，创新药行业有望迎来一场由人工智能点燃的“研发效率革命”，技术突破的瓶颈正在被逐个击破。这场变革的核心在于，AI不再只是实验室里的“辅助工具”，而是逐渐成为贯穿药物研发全链条的“超级加速器”。

（1）AI赋能药物发现

在药物发现阶段，AI的突破尤为显著。传统新药研发需要像大海捞针般筛选数万种化合物，耗时动辄数年，而AI大模型能通过分析海量生物数据，精准预测药物分子结构，把“盲选”变成“定向狙击”。

图：AI制造创新药的现金流“变现”速度远高于传统制药

（信息来源：复星国际证券）

相关研究显示，借助AI平台，某些创新药的早期研发周期从传统4-5年缩短至18个月，合成的候选分子数量也从上千个压缩到几十个。这种效率跃升相当于给科学家装上了“分子显微镜”，让原本隐藏在数据迷雾中的有效靶点快速浮现。

（2）AI赋能临床试验

传统方案设计依赖专家经验，容易走弯路，而AI能挖掘过去失败的试验数据、真实世界用药反馈，甚至预测哪种剂量组合最安全有效。有团队尝试用生成式AI自动起草试验方案，原本需要数周的文书工作缩短到几天。更神奇的是，AI还能创建“虚拟患者”模拟药物反应，比如提前预判某种抗癌药对特定基因突变人群的效果，帮科学家避开高风险试验路径。

（3）AI赋能创新药生产制造

生产制造环节也在发生质变。过去药品生产依赖经验丰富的老师傅调整参数，现在AI能实时监控车间数据，自动优化反应条件。例如，某些细胞药物的生产已实现全密闭自动化，通过3D打印技术定制个性化剂型，良品率提升近三成。这就像给制药工厂装上“智能大脑”，既保证了质量稳定，又能灵活应对小批量定制需求。

图：全球AI制药规模有望持续增长

（信息来源：中信建投证券）

（4）AI赋能创新药数据共享

政策的强力推动为这场变革按下快进键。最新出台的医药工业数智化转型方案明确提出，到2027年要建成100个数智化药械工厂，培育30家AI医药服务商，并通过数据共享平台打破“信息孤岛”。这意味着，原本分散在药企、医院、实验室的宝贵数据将汇聚成“知识海洋”，AI大模型能从中挖掘出跨学科的研发规律。例如，基因测序数据与临床疗效的关联分析，正在帮助科学家设计更精准的个性化药物。

今日指数：

（1）港股通创新药指数（987018.CNI）布局港股通范围内的港股创新药企，港股创新药企受益于18A上市规则，生命周期初期获取较多融资支持，当前企业所处阶段较为成熟，头部创新药企新药放量逐步进入收获期。企业前十大成分股占比高达70%，锐度较高。

（2）创新药指数（931152.CSI）布局A股创新药产业链龙头公司，汇聚全球CXO龙头和A股转型升级中的仿创药企龙头，既有望受益于仿制药否极泰来的逻辑，也有望受益于创新药业绩放量的逻辑。

相关产品：港股创新药ETF（159567）、创新药ETF（159992）

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