AI for Science开启医疗新时代
思瀚产业研究院    2026-01-13

AI for Science为人工智能重要方向之一

2024年，英伟达在GTC大会上将AI for Science（AI4S）与大语言模型、具身智能并列为人工智能三大核心方向。AI4S旨在利用人工智能从海量科学数据中发现规律、加速科研进程，已从实验室阶段迈向产业化，成为全球科技巨头竞逐的新战略领域。重点覆盖医药研发（如预测蛋白质功能、发现新靶点）、材料科学（设计新材料）、能源化学等领域。2026年或可成为AI4S技术爆发元年。

AI受到科技大厂和各国政策大力支持。科技大厂加速布局，切入相关赛道；技术落地案例包括缩短新药研发周期、优化材料合成路径等。科技方面：清华大学发布Science，联合团队创新研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，对比传统方法实现了百万倍提升；首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选，为创新药物发现带来了新的可能性。

DrugCLIP筛选速度对比传统方法实现了百万倍提升，同时在预测准确率上也取得显著突破依托该平台，团队首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选，为创新药物发现带来了新的可能性。政策方面：2025年8月，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+科学技术”列到重点行动首位。

医疗健康或可成为AI for Science最深远的应用领域

Ark Invest发布《Big Ideas 2025》报告，预测AI将彻底改变多组学工具、药物研发、分子诊断，并显著改善药物的经济回报。如AI将使DNA等生物信息的读取和写入成本分别降低100倍和1000倍；AI将使药物开发成本降低4倍，并将研发投入的回报提高5倍；AI将使癌症筛查的效率提高20倍，并且将市场规模扩大10倍；AI药物的商业价值将比标准药物高20倍，比同类最佳的精准药物高2.4倍。

提升癌症筛查效率。多癌症筛查技术通过一次血液检测即可识别多种癌症早期迹象，显著提升筛查效率。Shield™血液检测成为首个被FDA批准的结直肠癌主要筛查选项。ARK Invest预计随着监管和报销途径的完善，多癌症筛查将使美国癌症筛查市场规模翻倍，从当前约800亿美元增长近千亿美元。此外，微量残留病变（MRD）检测技术可比传统影像检查提前20个月发现癌症复发，未来有望成为癌症患者的标准护理方案。其产生的数据量将是英国生物银行的700倍。

AI对药物经济学的影响：逆转投资回报率。新药研发通常需要投入大量时间和金钱，不仅使药企负担研发上的巨大成本，漫长的周期也消耗了药物专利期，进而对药物上市后的收入产生不利影响。这些因素共同导致药企经济回报受限，1982-2022年药物开发的回报率从约20%降至10%。AI 驱动的药物开发可能将上市时间从13年缩短到8年，同时将总成本从 24 亿美元降至 6 亿美元。这种效率的提升不仅能加快新药开发速度，还能提高研发投资回报率，推动整个医药行业的创新。