近期，DeepSeek 的爆火，催化 AI 应用板块走强，AI 医疗更是被推上风口浪尖。

“木头姐”此前公开表示，医疗保健是当前最被低估的 AI 应用领域，AI 在药物研发、精准诊疗等场景的颠覆性潜力尚未被充分定价。

而在 1 月中下旬，“国会山股神”佩洛西提交 SEC 文件也显示了，其正在押注 AI+精准医疗公司 Tempus AI（TEM.US），也推动了市场更加关注 AI 医疗这一领域。从股价走势来看，自佩洛西披露文件以来，Tempus AI 股价已经翻倍。

此外，美国医疗公司 Firefly Neuroscience（AIFF.US）昨夜官宣计划加入$英伟达（NVDA.US）Connect 计划 ，AI 赋能大脑疾病诊疗。受此消息刺激，该公司一夜狂飙逾 170%，现盘前再涨近 23%。

Ark lnvest 发布《Bigldeas 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。

AI 再成医疗投资主题？

高盛此前在 2025 年国际消费类电子产品展览会（CES）数字医疗健康专场中，即点明“AI+医疗”将成为该行业吸引全球资金最核心的投资主题。

富途资讯梳理了美股市场上部分 AI 医疗概念股，供牛友们参考：

具体来看：

• 早期疾病检测

$Guardant Health（GH.US）：专注于液体活检和癌症早期筛查领域；

$精密科学（EXAS.US）：开发 AI 驱动的癌症筛查技术，优化肿瘤检测流程；

$AVANT TECHNOLOGIES INC（AVAI.US）：聚焦于 AI 算法在疾病早期检测中的应用；

• 药物研发与发现

$Recursion Pharmaceuticals（RXRX.US）：先进 Al 制药 TechBio，获英伟达、木头姐投资，公司利用 AI 算法对海量的生物数据进行分析，能够快速准确地筛选出与疾病相关的潜在药物靶点，大大缩短了药物研发的前期探索时间；

$Schrodinger（SDGR.US）：将 AI 与物理建模相结合，推动药物分子拟和预测的软件和生物技术公司；

$BioAge Labs（BIOA.US）：一家运用 AI 技术洞察衰老因素，并以此开发新疗法的公司;

$Absci Corp（ABSI.US）：全球领先的 AI 药物发现平台，专注于精准药物设计，该公司此前获美国超微公司（AMD.US）投资；

$AbCellera Biologics（ABCL.US）：利用旗下的全栈人工智能或人工智能驱动的抗体发现平台搜索和分析自然免疫系统数据库，为合作伙伴设计新的抗体药物候选人;

• 多组学测序

$Tempus AI（TEM.US）：致力于将人工智能与医疗数据相结合，全面提升精准医疗水平，其主要业务涵盖基因组测序与精准医疗、数据平台与操作系统、AI 应用与算法等三个方向获木头姐、佩洛西等押注；

$10x Genomics（TXG.US）：提供单细胞多组学解决方案，助力细胞层面的精准研究，获木头姐投资；

$Illumina（ILMN.US）：全球最大的基因测序公司，利用 AI 算法能高度准确地预测患者的致病基因突变，获木头姐投资；

$CRISPR Therapeutics（CRSP.US）：基因编辑技术的领军企业，利用 AI 优化基因疗法开发流程，获木头姐投资；

$Beam Therapeutics（BEAM.US）：聚焦于基因编辑与 RNA 疗法的创新药物研发，获木头姐投资；

$Twist Bioscience（TWST.US）：DNA 合成生物学先驱，推出 AI+抗体发现服务，获木头姐投资；

• 自动化医疗与智能机器人

$直觉外科公司（ISRG.US）：微创护理领域的全球领导者，也是机器人辅助手术的先驱；

$Vicarious Surgical（RBOT.US）：开发结合虚拟现实技术的微创手术机器人公司；

• 虚拟医疗与远端监控

$Molina Healthcare（MOH.US）：专注政府健康保险方案；

$卡地纳健康（CAH.US）：全球领先药品分销商，覆盖超 10 万家医疗机构，生产医疗外科产品（如手套、手术服），运营美国最大放射性药房网络；

$Teladoc Health（TDOC.US）：全球领先的虚拟医疗服务提供商，公司正在将 Al 技术应用于 Virtual sitter 解决方案，帮助医院提升患者安全管理和医疗资源调配效率；

$史赛克（SYK.US）：全球领先的骨科及医疗科技公司，此前收购 AI 医疗公司 care.ai，用 AI 重塑医疗服务；

$Hims & Hers Health（HIMS.US）：是一家远程医疗公司，将 AI 整合到其服务中，以增强个性化的患者护理；

• 其他

$Butterfly Network（BFLY.US）：结合 AI 技术，支持移动医疗设备在基层医疗场景的广泛应用，推动 AI 在医疗影像和教育领域的深度应用；

$RadNet（RDNT.US）：推行 AI 解决方案助力癌症筛查和神经放射学；

$Weave Communications（WEAV.US）：利用 AI 提升医疗行业沟通效率；

$Nano X Imaging（NNOX.US）：利用人工智能进行医学影像处理，被誉为“X 光领域$特斯拉（TSLA.US）$”的以色列医学成像公司，获英伟达投资，

$GE HealthCare Technologies（GEHC.US）：从通用电气剥离出来，整合 AI 于医疗设备与数字解决方案；

$Definitive Healthcare（DH.US）：构建 AI 医疗数据分析平台；

$Veeva Systems（VEEV.US）：为生命科学领域提供云端 AI 应用；

$Doximity（DOCS.US）：称为“医生圈的领英”，广泛运用了 AI 技术，以提升用户体验和平台功能；

$Ginkgo Bioworks（DNA.US）：利用 AI 驱动的技术来设计微生物，以生产具有工业应用价值的化合物。

除此之外，美股市场上还有例如基因进化 ETF-ARK（ARKG.US）、GLOBAL X FDS GENOMICS & BIOTECHNOLOGY ETF（GNOM.US）$医疗保健精选行业指数 ETF-SPDR（XLV.US）、健康护理股 ETF-Vanguard（VHT.US）、生物科技指数 ETF-iShares（IBB.US）、iShares 安硕美国医药设备 ETF（IHI.US）等医疗 ETF；

港股市场也包含了医渡科技（02158.HK）、微创机器人-B（02252.HK）、智云健康（09955.HK）、医脉通（02192.HK）、晶泰控股-P（02228.HK）$等 AI+医疗的公司。

市场怎么看？

2 月 3 日，英伟达欧洲、中东和非洲地区医疗保健与生命科学主管 Eva-Maria Hempe 发表文章，指出 2025 年 AI 将以下三个领域对医疗产生变革性影：

1）改善患者医疗过程的智能代理；2）能够执行复杂手术任务的机器人；3）加速药物研发的生成式 AI 工具。

据 21 世纪经济报道，市场观点也认为，2025 年或将是医疗 AI 商业化落地的爆发年，这背后有着三大核心驱动力：

首先是技术突破，多模态大模型的发展为医疗 AI 带来了新的机遇；

其次是资本加码，摩根士丹利预测，2024-2025 年间的全球云计算巨头的云资本支出将接近 3800 亿美元，比过去三年的总和多出近 500 亿美元，这将为医疗 AI 基础设施提供强大的支撑，推动算力的提升和算法的优化，为医疗 AI 的发展提供更加坚实的技术基础。

最后是政策与需求共振，据预测，到 2030 年全球 65 岁以上人口将达 10 亿。随着老年人口的增加，慢性病患者的数量也在不断上升，这对医疗资源提出了更高的要求。然而，医护人员短缺的问题日益严重，这使得 AI 替代人力成为了必然趋势。

从应用价值来看，中信建投证券认为，用好 DeepSeek 等 AI 工具有助于企业降本增效、改善盈利水平。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助 AI 进一步提高产品竞争力和客户粘性，巩固行业地位和竞争优势。

国信证券表示，全球各大厂商，包括微软、IBM、谷歌、英伟达等纷纷投入到 AI 医疗领域，并利用自身人工智能资源与医疗机构深度合作；海外投资者也重点关注该板块。从长远来看，医疗健康领域已成为 AI 影响最深远的应用领域。该行认为，2025 年 AI 将在以下三个领域对医疗产生变革性影响：

1）智能代理（Agentic AI），将解决医疗健康领域的劳动力短缺和护理成本上升问题，推动 SaaS 行业的发展，减轻医护人员工作负担；

2） 能够执行复杂手术任务的机器人：通过虚拟环境中的训练和测试，可在多临床场景下与人类医生协作，提高手术的精确性和效率，提升全球医疗服务的公平性；

3） 加速药物研发的生成式 AI 工具：通过生成、预测和优化分子模型，将药物研发的重点从发现新药转向主动设计和工程化，缩短研发周期，降低成本，推动药物研发进入新时代。

不过，医疗 AI 在发展过程中也面临着一些挑战。数据隐私问题是其中之一，医疗数据包含患者的大量敏感信息，如何确保这些数据的安全和隐私，是医疗 AI 发展必须解决的问题。