1月7日，省长刘小涛调研"人工智能+医疗健康"创新发展情况。他强调，要深入学习贯彻习近平总 书记关于人工智能发展和健康中国建设的重要论述，认真落实省委经济工作会议部署，深入实施"人工 智能+"行动，坚持创新驱动、安全可控，坚持建用并举、以用促建，以新基础设施、新技术体系、新 产业生态推动人工智能与医疗健康领域深度融合，更好地满足群众日益增长的健康服务需求。 医保信息系统拥有海量数据，高效开展就医结算和费用核查，强化全流程数据管理，关系到服务效 率提升和医保基金安全运行。在省医保数据赋能实验室，刘小涛察看基金运行监测动态，详细了解平台 载体建设、垂直大模型开发等情况。他指出，要聚焦加强医保基金监管，借助人工智能技术，形成事前 提醒、事中审核、事后监管闭环，着力做到从点位预警拦截到系统性风险防控，切实守护好群众的"看 病钱""救命钱"。要建好用好医保可信数据空间，注重数据安全、隐私保护，释放数据要素价值，精准 构建健康画像，助力医药产业发展。 在东南大学附属中大医院，刘小涛来到ICU智慧诊疗中心、数智医学展示中心，听取了省卫生健康 云数据资源情况、影像平台运行、高质量专病数据集和垂直大模型建设进展，了解重症医擎大 ...

本报讯(记者王拓李嘉豪)1月7日，省长刘小涛调研"人工智能+医疗健康"创新发展情况。他强调，要深 入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展和健康中国建设的重要论述，认真落实省委经济工作会议部 署，深入实施"人工智能+"行动，坚持创新驱动、安全可控，坚持建用并举、以用促建，以新基础设 施、新技术体系、新产业（300832）生态推动人工智能与医疗健康领域深度融合，更好地满足群众日益 增长的健康服务需求。 医保信息系统拥有海量数据（603138），高效开展就医结算和费用核查，强化全流程数据管理，关系到 服务效率提升和医保基金安全运行。在省医保数据赋能实验室，刘小涛察看基金运行监测动态，详细了 解平台载体建设、垂直大模型开发等情况。他指出，要聚焦加强医保基金监管，借助人工智能技术，形 成事前提醒、事中审核、事后监管闭环，着力做到从点位预警拦截到系统性风险防控，切实守护好群众 的"看病钱""救命钱"。要建好用好医保可信数据空间，注重数据安全、隐私保护，释放数据要素价值， 精准构建健康画像，助力医药产业发展。 在东南大学附属中大医院，刘小涛来到ICU智慧诊疗中心、数智医学展示中心，听取了省卫生健康云数 据资源情况、影像平台 ...

近年来，医疗健康行业正加速探索大模型、智能体等AI前沿技术的创新应用。12月29日，北京大学人 民医院（以下简称"北大人民医院"）与蚂蚁健康联合组建的"医学人工智能创新联合研究中心"正式揭牌 成立，旨在共同推动人工智能技术在医疗健康领域的前沿研究和应用落地。 同期，由北大人民医院牵头，联合中国信息通信研究院（以下简称"中国信通院"）、蚂蚁健康及多家顶 尖医院共同编制的全国首个外科领域 "AI医生" 标准正式面世，在医学AI的技术应用标准、规范上迈出 了系统化的关键一步。 北大人民医院院长、中国工程院院士王俊在揭牌仪式上表示，该研究中心将聚焦临床真实痛点，重点探 索AI在专病智能诊疗、临床决策支持及健康管理模型等方向的创新应用，全力推动将科研成果转化为 更普惠、更可及的医疗健康服务。 同时，由王俊院士等6名院士领衔，全国超500位医生已在"蚂蚁阿福"App上线了"名医AI分身"，为公众 提供7X24小时的专业健康咨询服务，让顶级专家的优秀经验更普惠地服务大众健康。 《2025年政府工作报告》明确提出加快开展"人工智能+医疗健康"工作，培育医疗健康行业新质生产 力。同年8月，国务院发布《关于深入实施"人工智能+" ...

此外，京东健康将发挥自身电商平台、医药供应链、物流及数字营销能力优势，为南大一附院"南家兄妹"IP系列 文创和"五黄油"等院内制剂提供线上渠道拓展、精准营销及供应链支持。双方还将共同建设覆盖线上线下的便民 健康服务平台，涵盖线上健康服务、线下自助售货机、便民服务点等多种形式，满足患者在院及离院后全病程健 康用品采购需求，实现医疗服务便民化领域的协同共赢。 南大一附院党委书记廖岚表示，此次与京东健康的战略合作，是医院深化 "人工智能+医疗健康"应用落地的重要 举措，具有重要标杆示范意义。期待借助前沿 AI 技术赋能医院高质量发展，让优质医疗健康服务资源更广泛地 触达患者。 京东健康智慧医疗业务负责人表示，未来，京东健康将通过"京东卓医"等创新产品与服务，深度融合医院优质医 疗资源与自身数字化能力，不断提升患者就医体验，为推动医疗健康行业高质量发展、增进民生福祉贡献更大力 量。 作为全国首批三级甲等医院，南大一附院承担着江西省重大公共卫生事件医学中心、国家重大疫情防控救治基地 等重要职能，在医疗资源配置、临床诊疗能力和行业影响力方面具备雄厚实力。作为行业领先的新型医疗健康服 务机构，京东健康依托"京东卓医"大模型 ...

Group 1: Medical Pricing and Regulation - The National Healthcare Security Administration (NHSA) issued the "Guidelines for the Project Establishment of Pathological Medical Service Pricing (Trial)" which consolidates existing pricing projects into 28 items, 3 additional charges, and 2 expansion items [1] - The NHSA will guide provincial healthcare security bureaus to establish unified pricing benchmarks, allowing for price adjustments based on these benchmarks [1] Group 2: Medical Device and Technology Development - The National Medical Products Administration (NMPA) held a meeting to advance brain-computer interface medical devices, emphasizing the importance of safety and effectiveness, and the need for innovative regulatory methods [2] - Aihong Pharmaceutical announced that its product APLD-2304 for bladder cancer diagnosis has had its registration application accepted by the EU, marking a significant step towards market entry [4] - Jin Dalai plans to invest 30 million yuan in Zhongke Hongtai Medical Technology, acquiring a 10% stake in the company focused on medical robotics [5] Group 3: Clinical Trials and Drug Development - Heng Rui Medicine received approval for clinical trials of SHR-2906 injection, a self-developed biopharmaceutical aimed at regulating metabolism and controlling weight [3] - Yuan Da Medicine reported positive results from a Phase III clinical trial of its innovative radioactive drug for prostate cancer diagnosis, indicating readiness for new drug application [9] Group 4: Market and Shareholder Activities - Duorui Medicine announced plans to sell up to 1.31% of its repurchased shares, with a total of 1,044,500 shares to be sold based on market prices [6][7] - Haoyuan Medicine's shareholder, Su Xin Fund, plans to reduce its stake by up to 0.26% due to financial needs, with a specified reduction period [8]

作为项目的联合发起方和重要参与方，汇正财经的加入为这份图谱注入了专业研究实力与产业洞察价 值。其研究团队不仅参与了企业的实地走访，更结合对AI医疗产业整体发展态势的观察、资本市场价 值潜力的最新研判，以多维度专业输出，将企业真实价值转化为市场可感知的投资逻辑，助力市场穿透 数据表象。 依托多年深耕资本市场的研究积累，汇正财经研究团队成员指出，当前AI医疗产业内部正经历剧烈 的"结构性分化"，价值聚集效应愈发凸显，市场正以"可规模化的收入"和"清晰的盈利路径"为标尺，进 行一次精准的"价值发现"。 从政策定调到资本转向，从技术突破到业绩兑现，当越来越多企业期望借助人工智能技术的赋能在医疗 健康市场脱颖而出，当"人工智能+医疗健康"产业整体站上价值重估的关键路口，如何打破"实验室到市 场"的最后一公里壁垒，构建"科技-产业-资本"高效协同的创新生态，就成为整个行业所需要面对的核心 命题。 12月12日，由第一财经、上海现代服务业联合会、上海人工智能研究院联合发布，汇正财经深度参与调 研的《2025AI+医疗健康产业应用图谱》将正式亮相，这份凝聚实地调研与专业研判所编制的产业应用 图谱，旨在以全景视角厘清人工智能应 ...

转自：新华财经 在近日于海南博鳌举办的2025企业家博鳌论坛期间，以"信用赋能品牌'新三化'"为主题的2025品牌信用建设论坛成功举 行。论坛聚焦智能化、绿色化、融合化发展方向，发布了一批具有代表性的"新质生产力品牌创新实践成果"。平安健 康互联网股份有限公司（简称"平安好医生"）凭借在"人工智能+医疗健康"领域的创新探索与实践成效，入选该成果榜 单。 与会专家表示，信用体系是智能化发展中培育新质生产力的重要基石，需推动数字技术与信用建设深度融合，以科技 赋能行业升级，以规范护航创新实践。此次入选案例体现了企业在技术应用、服务提升与治理优化方面的积极探索。 专家认为，人工智能与实体经济深度融合是发展新质生产力的关键路径。在医疗健康等领域，推动技术合规应用、构 建可信赖的服务体系，是实现行业高质量发展、更好满足民生需求的重要举措。相关实践也为"人工智能+"在更广泛民 生领域的推广应用提供了有益参考。 此次入选，标志着以平安好医生为代表的企业在"AI+医疗"领域的实践获权威认可。该类创新探索有助于推动行业整体 服务标准提升与技术规范化发展，为医疗健康产业数字化转型与高质量发展提供实践参考，进一步助力新质生产力在 ...

当日，一批院士合作平台正式揭牌：中国—东盟医疗保健合作中心（广西）广西医科大学第一附属 医院代谢与健康广西院士工作站将立足广西区域高发肿瘤（如肝癌、鼻咽癌）防治的重大需求，致力于 推动代谢调控前沿理论与广西特色临床资源的深度融合；广西零磁肿瘤医学重点实验室将系统开展超高 灵敏极弱磁测量技术研究，突破肿瘤早期、精准、无创功能性疗效评估等关键技术瓶颈，结合人工智能 技术开发智能诊断模型，建立具有自主知识产权的技术装备与诊疗方案等；广西壮族自治区人民医院 （广西医学科学院）器官移植医学中心揭牌后，将聚焦临床移植创新与转化、基础与转化医学、器官捐 献与伦理医学、数据与人工智能、培训与国际交流等五大研究方向，攻克器官移植领域的重大理论和技 术瓶颈，为终末期器官衰竭患者提供更先进、更系统的诊疗服务。 同时揭牌的还有中山大学研究生培养基地（广西少数民族高层次骨干人才计划）、柯麟医学人文学 院（广西分院）、中山大学附属第一医院显微外科机器人（广西）培训中心。会上还举行了院士与广西 医学高校、医院及东盟国家相关院校共建项目的签约仪式，合作范围涵盖国际药学、现代医药科技创业 园建设、中药无抗养殖技术等领域。 11月29日，由11 ...

Core Insights - The article discusses the transformative potential of AI in drug development, particularly in the preclinical research phase, which can accelerate target discovery, reduce trial failure rates, and optimize resource allocation [1][3][4]. Group 1: AI in Drug Development - AI is seen as a third-generation drug revolution, significantly changing the traditional drug development process that typically takes over a decade and costs between $1 billion to $1.5 billion with a success rate of only 10% [1]. - The application of AI in preclinical research can enhance efficiency, ultimately lowering overall development costs and time [1][5]. - AI can generate new hypotheses more accurately by analyzing complex biological data, which was previously difficult to detect manually [7][9]. Group 2: Tencent's Role in AI Drug Development - Tencent has been investing in AI drug development for over a decade, including early investments in companies like JingTai Holdings and launching the AI-driven drug development platform "YunShenZhiYao" in 2020 [3][4]. - The company focuses on using AI models to improve research efficiency, with a clear strategy to drive drug development without directly engaging in the entire clinical service process [8][11]. - Tencent's AI platform can significantly reduce the time for drug discovery, with results achievable in days rather than months [9][12]. Group 3: Industry Impact and Future Expectations - The integration of AI in drug development is expected to lead to a paradigm shift from trial-driven to data-driven research models, enhancing the ability to discover previously unknown solutions [7][10]. - The AI-driven antibody virtual screening process can lower costs by 42.5% and increase success rates by 3 to 5 times compared to traditional methods [12]. - Tencent views innovation in drug development as a strategic investment, aiming to build a high-standard, accessible healthcare service through technological advancements and partnerships [13].

Core Insights - AI is fundamentally changing health management, making it more personalized, predictive, and participatory [1][2] - The sustainable development of AI in healthcare requires attention to seven key milestones, including building trustworthy AI and promoting ethical governance [1][2] Group 1: AI Integration in Healthcare - AI is entering a new phase in healthcare, with a focus on personalized health management [1] - The transition from passive treatment to proactive health management is essential for the future of healthcare [1][2] - AI's core capability lies in integrating diverse, dynamic, and continuous individual data to create "health profiles" [2][3] Group 2: Challenges and Governance - The potential for "hallucination" in AI models poses risks, particularly in making critical healthcare decisions [3] - There is a need for innovative engineering solutions to address the hallucination issue and ensure high-quality data [3] - Establishing robust risk management and accountability mechanisms is crucial for the normal operation of AI in healthcare [2][3] Group 3: Tencent's Strategy - Tencent is focusing on two key capabilities in the AI healthcare space: endurance and determination [4] - The company is employing a "knowledge-model-application" full-stack approach to accelerate the development and application of AI models in healthcare [4][5]