當AI+醫藥遇見醫保支付，醫藥產業的“效率革命”來了

4月，醫藥行業正在被兩股AI浪潮同時席卷。

丹麥制藥巨頭諾和諾德宣布與OpenAI達成戰略合作，將人工智能全面部署至藥物研發、生產制造及商業運營全鏈條，計劃于2026年底前完成全面整合。這是全球藥企“AI+制藥”的最新篇章——自2026年開年以來，禮來宣布AI制藥工廠LillyPod投入運行，英矽智能與禮來達成27.5億美元重磅授權合作，中國生物制藥已組建百余人的AI團隊，醫藥企業正以前所未有的速度向AI靠攏。

同樣在4月，AI輔助診斷正式納入全國醫保乙類目錄。據報道，全國837家三甲醫院率先啟用AI輔助診斷服務，涵蓋肺結節CT篩查、眼底糖網識別、心電圖分析、病理診斷等12項基層高漏診場景，AI將肺結節閱片從15分鐘壓縮至40秒，誤診率下降18%。

當AI從藥物研發的實驗室加速器，變成患者看病時的“數字醫生”，并最終由醫保為其“買單”，醫藥行業正在經歷一場從源頭到終端的全鏈路效率革命。

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效率革命的上游：AI制藥加速，萬億賽道進入爆發期

諾和諾德牽手OpenAI，并非一時沖動，而是背后深層的競爭壓力使然。諾和諾德減重藥司美格魯肽核心專利已于今年3月正式到期。近1年諾和諾德的市值下降約40%。當減重藥“護城河”開始出現裂縫，諾和諾德迫切需要“下一個司美格魯肽”——而AI或許是發現它的高效路徑。

諾和諾德CEO邁克·杜斯特達爾直言：“人工智能將有助于員工提高工作速度和效率，從而降低與以往相比大幅增加員工數量的必要性。”這一判斷并非空穴來風——波士頓咨詢公司的報告顯示，AI生成的藥物分子在I期臨床試驗中成功率高達80%～90%，遠高于40%～65%的歷史行業平均水平；AI有望將新藥研發成功率從目前的5%～10%提高到9%～18%。

在中國市場，AI制藥同樣進入快速發展階段，多維度利好共振推動行業進入快速發展通道。政策層面，國家發展改革委、工信部、科技部等部門相繼出臺規劃與意見，為AI在醫藥領域的應用提供明確指引。技術層面，國內AI制藥公司英矽智能已將特發性肺纖維化候選藥物推進至III期臨床試驗，成為全球首個由AI完成靶點發現與分子設計并推進至III期臨床的藥物。英矽智能的AI平臺已覆蓋全球前20大制藥公司中的13家，2025年軟件業務營收同比增長23.8%。

藥智數據顯示，AI參與研發的創新藥物全球共有161個，最高已進展到注冊申請階段；中國共有65個，最高已進展到臨床III期。從實驗室到臨床，AI正在壓縮藥物研發的時間窗口，重新定義創新的速度。

圖1 AI創新藥物最高研發階段

圖片來源：藥智數據-全球藥物分析系統

注：AI藥物是藥智數據庫特色標簽，指通過人工智能技術主導研發的藥物，涵蓋靶點發現、分子設計、臨床試驗優化等環節。

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效率革命的終端：AI輔助診斷正式納入醫保

如果說AI制藥是在解決“藥從哪里來”的問題，那么AI輔助診斷納入醫保，則是在回答“病怎么診得準、怎么惠及更多人”的問題。

2026年4月，AI輔助診斷正式納入全國醫保乙類目錄，首批覆蓋肺結節CT篩查、眼底糖網識別、心電圖分析、病理診斷等12項AI輔助診斷服務，全國837家三甲醫院率先啟用。這意味著患者在做常規檢查時，AI輔助分析將作為增值服務伴隨檢查一并提供，按乙類報銷，個人自付15%至30%。

回顧這一進程，政策鋪墊早在一年多前就已開始。2024年底，國家醫保局率先將“人工智能輔助”康復納入醫療服務價格項目。2025年8月，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，要求有序推動人工智能在輔助診療、健康管理等場景的應用。同年12月，國家醫保局發布《病理類醫療服務價格項目立項指南（試行）》，首次將人工智能輔助診斷列為病理診斷的擴展項，納入價格構成。到2026年1月，國家醫保局又發布《手術和治療輔助操作類醫療服務價格項目立項指南》，為手術機器人等六大類技術建立了統一收費框架。

短短一年多時間，AI醫療從“可嘗試”變成了“可收費、可報銷”，一條完整的政策通道已經打通。

以聯影智能的CT肺結節智能篩查系統為例，與傳統閱片方式相比，使用聯影智能肺結節CT影像輔助檢測軟件后可將肺結節檢出率提高約32%，閱片效率提升約26%。更重要的是，醫保報銷后，可及性增加，將惠及更多患者。

值得注意的是，新政明確劃定“人機雙簽”安全底線，杜絕技術濫用——AI生成的診斷報告必須由執業醫師復核簽字后方可生效，診斷權始終掌握在醫生手中，既發揮AI的效率優勢，又守住醫療安全底線。

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挑戰與機遇：效率革命的“最后一公里”

AI醫療的前景廣闊，但距離成熟尚需時日。

AI制藥領域，最大挑戰是“驗證”。英矽智能聯合CEO任峰指出，急需突破“臨床三期驗證”和“AI自動化實驗室驗證”。最具決定性的將是III期臨床試驗結果——若數據積極，將驗證AI設計的有效性；但鑒于歷史淘汰率，仍有可能出現臨床失敗。

AI輔助診斷領域，2026年是病理AI醫保政策落地的關鍵節點。重慶、安徽等地正陸續推進收費政策，行業逐步形成“準入—收費—價值反哺”的良性閉環。但要實現規?；藴驶虡I模式，還需時間沉淀。

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結 語

從諾和諾德牽手OpenAI，到AI輔助診斷納入醫保，2026年4月的兩個標志性事件，共同勾勒出AI醫療“從研發到臨床、從供給到支付”的全鏈路閉環。

當AI加速藥物發現，患者等待新藥的時間在縮短；當AI輔助診斷進入醫保，看病更準、更快的通道在打開。對藥企而言，擁抱AI已是必答題；對醫療機構，AI輔助診斷正在成為標配；對患者，AI醫療的紅利正從未來變成當下。而醫保的參與，讓這場效率革命更有溫度——前沿技術不再只屬于少數人，而是走向普惠。

參考資料
[1]藥智數據
[2]https://www.novonordisk.com/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=916532
[3]Kp Jayatunga M,Ayers M,Bruens L,Jayanth D,Meier C.How successful are AI-discovered drugs in clinical trials?A first analysis and emerging lessons.Drug Discov Today.2024 Jun;29(6):104009.doi:10.1016/j.drudis.2024.104009.Epub 2024 Apr 30.PMID:38692505.
[4]https://insilico.com/main_sc
[5]https://www.uii-ai.com/product/1.html