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自去年10月，诺贝尔物理学奖、化学奖纷纷颁发给AI领域科学家后（2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里·辛顿，表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，两位人工智能先驱的工作为深度学习和神经网络的发展奠定了基础；诺贝尔化学奖的一半授予华盛顿大学的大卫·贝克（David Baker），以表彰其在蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John Jumper），以表彰他们结合AI模型对蛋白质结构预测领域作出的贡献），AI在医疗领域的渗透，可谓是一日千里。
而伴随医疗数据的高速积累，医疗AI大模型也飞速奔涌而来，并正在加速与多模态数据融合，包括影像、基因组学、蛋白质组学等，有望为医疗行业带来更深刻的变革。
昨日正式发布的生物学大模型 Evo2，似乎让医疗行业，正式迎来了它的“iPhone时刻”。
全球医疗系统结构性矛盾由来已久，日益尖锐（如全球医疗成本持续增长、老龄化社会加剧、医疗资源分布极度不均衡等问题）。近年来，深度学习、自然语言处理、计算机视觉技术等方面的突破，激活了AI在医疗领域的潜力，具体应用场景不断扩展，投资热度也持续升温。
AI+制药方面，凭借AI强大的数据分析和模型预测能力，AI制药在分子设计和药物筛选方面能够大幅提升药物的研发效率和成功率；AI+影像/辅助诊断方面，AI的深度学习能够快速识别病灶，基于庞大优质的数据积累并结合专家训练，快速分析、诊断疾病，并协助提供解决方案；AI+医疗服务方面，可在数据信息化的基础上，利用AI模型优化诊疗服务和疾病管理。
全球投资热度来看，2025年1月，全球医疗保健和 AI 领域的融资额分别达到 94 亿美元和 57 亿美元，占当月VC投资总额的 58%（如Hippocratic AI 完成 1.41 亿美元 B 轮融资，估值 16.4 亿美元；西班牙医学影像公司 Quibim 获 5000 万美元 A 轮融资等）。
上周（2月11日），由一对越南出生、澳大利亚籍的兄弟 Aengus Tran 和 Dimitry Tran 于2018年创立的人工智能医疗诊断公司 Harrison.ai（主要聚焦医学成像，使用 AI 分析 CT 扫描、X 射线和病理切片，支持临床医生更快、更准确地检测和诊断，如早期肺癌检测等）再获1.12 亿美元的C轮融资，用于其全球扩张（业务扩展至美国，还将推动公司在英国、EMEA地区（欧洲、 中东及非洲）以及亚太地区的持续增长）；而目前，Harrison.ai 已为香港急诊科/急救室（A&E）系统的所有CT脑部扫描提供支持。
经IIR查询，Harrison.ai 此前曾得到过由李嘉诚支持、周凯旋（Solina Chau）主理的香港风投“维港投资”（Horizons Ventures）的投资（2019年首次投资），此次维港投资继续与 Aware Super（澳大利亚最大的养老基金之一）、ECP Asset Management（总部位于悉尼的投资机构）共同领投 Harrison.ai （还有多家新老投资人参与投资），而这轮融资也使 Harrison.ai 募集的总资金超过 2.4 亿美元。
国内方面，去年12月，“联影智能”（指上海联影智能医疗科技有限公司，2017年底，联影智能作为联影集团的人工智能子公司成立；“联影智能”提供多场景、多疾病、全流程、一体化智能解决方案，技术广泛应用于医疗影像分析、智能诊断辅助、数据管理和疾病预测等领域）完成一轮融资，投后估值达到100亿元（投资方有“联影医疗”等）。
今日，商汤科技旗下的“商汤医疗”也宣布完成首轮过亿元融资，此次融资由“美的系”盈峰控股，以及人民卫生出版社旗下投资平台人卫科技发展公司联合领投，多家投资机构跟投。
IIR注：“商汤医疗”脱胎于商汤科技，发展至今已超过7年。依托商汤科技的超算中心，“商汤医疗”构建了医疗行业大语言模型 “大医” （“大医”大语言模型基于高质量医疗数据库构建，涵盖医疗教材、指南、病历、论文等多个领域海量语料，使“大医”在医学问题分析方面具备超强通用推理能力）以及 AI 医疗多模态大模型群矩阵，推动医疗行业的智能化转型。
据民生证券研报，医疗行业数据量庞大(占全球数据总量的30%)，但目前97%未被有效利用，这为医疗行业AI模型的训练提供了基础资源。
国内大模型六小虎之一的“百川智能”（由王小川、茹立云联合创立，成立于2023年），自去年下半年开始在医疗领域密集布局。去年8月，“百川智能”与北京儿童医院签署战略合作协议，共同推出“一大四小”五款AI医疗产品，用AI赋能优质儿科医疗资源扩容下沉。
昨日（2月19日），目前生物学领域规模最大的 AI 模型、由美国弧形研究所（Arc Institute）、英伟达以及斯坦福大学、加州大学伯克利分校等机构的研究人员合作开发的 AI 生物学大模型 Evo2 也正式发布，引爆学界、投资界。
Evo2 基于超过 12.8 万个基因组的 9.3 万亿个核苷酸数据进行训练，相较于前代模型 Evo1，Evo2不仅扩大了数据范围，还能够 “读、写、思考” 核苷酸的语言，代表了新兴的生成式生物学领域的关键时刻。
Evo2 的应用前景广泛，它在分析与蛋白质功能和生物体适应性相关的遗传变化方面表现出色。在乳腺癌相关基因 BRCA1的变体测试中，Evo2预测突变的准确率超过90%。这将大幅节省实验室时间和资金，有助于加速新药研发。
Evo2 被视为一个“操作系统内核”，研究人员可以在其基础上开发多种“应用”，这种开放性和可扩展性，为生物医学研究提供了新的范式，标志着生成式生物学进入了一个新的阶段，将不仅适用于人类疾病研究，还有助于推动进化生物学、农业生物技术和精准医学等领域的发展。返回搜狐，查看更多
