政策目标与愿景 - 明确到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间 [1] - 到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [1] - 目标在2027年实现基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用 [1] - 计划到2027年基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地 [1] 重点应用方向 - 深化人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药等八个方向共24项重点应用 [1] - 推广医学影像智能诊断服务 支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断、报告生成等服务 [2] - 鼓励二级及以上医院医学影像智能辅助诊断从单病种向单个器官多病种发展 [2] - 选择高水平医院开展高质量医学影像数据汇聚和开发应用研究 支持AI大模型研发 [2] 产业支持与发展 - 支持医疗装备生产企业联合医疗机构、科研院所等产业链上下游开展智能医疗装备研发攻关 [1][2] - 重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级 [2] - 鼓励联合申报参与人工智能医疗器械创新任务揭榜挂帅攻关 [2] - 支持国产智能医疗装备在医疗机构的首台(套)应用 针对全国领先技术开展推广 [2] 基础支撑措施 - 从强化基础设施建设、丰富医疗数据供给、优化人工智能算力算法、加强中试基地建设、加强科技人才和标准支撑五方面夯实应用基础 [1]

政策核心与发展蓝图 - 国家卫生健康委发布《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，明确八大重点应用领域和两阶段发展目标 [1] - 到2027年目标为建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成临床专病专科垂直大模型，基本建成一批国家人工智能应用中试基地 [2] - 到2030年目标为基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用，应用标准规范体系基本完善 [2] 八大重点应用领域 - 重点领域包括人工智能+基层应用、人工智能+临床诊疗、人工智能+患者服务、人工智能+中医药、人工智能+公共卫生、人工智能+科研教学、人工智能+行业治理和人工智能+健康产业 [2] - 人工智能+基层应用领域强调加强紧密型县域医共体智能应用，提升诊疗服务、慢病协同管理等便民惠民服务智能水平 [3] - 人工智能+临床诊疗领域提及推广康复机器人、中医针灸推拿机器人等智能医疗设备，发展智慧药房和处方调剂等智能应用 [3] 上市公司布局与业务机遇 - A股上市公司已形成覆盖各细分赛道的AI医疗产业集群，包括山外山、科大讯飞、柳药集团、盈康生命等公司已实现技术落地 [4] - 山外山将AI技术融入血液净化领域，设备集成血容量预测等AI监测功能，并研究开发AI辅助诊疗系统 [4] - 科大讯飞子公司深耕AI+影像，提供影像智能质控等服务，柳药集团推出AI+医疗全流程方案，盈康生命构建覆盖院前、院中、院后场景的AI+医疗三层布局 [4] 医疗机器人具体应用 - 政策提出推进中医药装备智能化升级，推广康复及针灸推拿机器人等智能医疗设备 [5] - 奥佳华"基于中医穴位理论的智能推拿机器人"通过验收，正研发具身智能健康服务机器人核心技术，其5D旗舰AI按摩椅已接入DeepSeek [5] - 润和软件推出AI舌诊机器人，中科信息训练临床智能麻醉机器人并完成首例临床试验，超研股份技术应用于前列腺微创手术 [5] 患者服务与科研教学 - 在人工智能+患者服务方面，政策要求二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊等全流程服务 [5] - 久远银海研发医院智能体"杏捷"和诊所智能体"杏灵"，为患者提供智能导诊、预问诊等服务，目前正陆续在各地推广应用 [6] - 在人工智能+科研教学方面，政策提及推进药物科研成果转化，云南白药的云白智药-X系统可预测新分子对转录组的影响，为疾病预测候选药物分子 [6]

核心观点 - 政策旨在促进和规范人工智能在医疗卫生领域的应用发展，设定了2027年和2030年的具体发展目标，并明确了八个重点应用方向、五项基础支撑、三项监管措施及组织保障[1][7] 总体要求与发展目标 - 指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持政府引导、多方参与、创新驱动、安全可控的原则[7] - 到2027年目标包括建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地[7] - 到2030年目标包括基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地[7][8] 深化重点应用 - **人工智能+基层应用**：加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务[9] - **人工智能+临床诊疗**：推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务[10] - **人工智能+患者服务**：优化患者智能服务流程，强化智能转诊服务[10] - **人工智能+中医药**：加强智能中医诊疗应用，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级[10] - **人工智能+公共卫生**：加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理[11] - **人工智能+科研教学**：深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化[11] - **人工智能+行业治理**：推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用[11] - **人工智能+健康产业**：发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新[12] 夯实应用基础 - **强化基础设施建设**：集约建设全民健康信息平台，联通所有医疗卫生机构[14] - **丰富医疗数据供给**：推动“三医”协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程[15][16] - **优化人工智能算力算法**：支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台[16] - **加强中试基地建设**：建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台[16] - **加强科技人才和标准支撑**：加强人工智能技术在卫生健康领域国家科技重大项目中的布局，完善相关政策制度、应用规范、伦理规则，支持建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地[16] 规范安全监管 - 优化行业管理和审核体系[17] - 创新监管方式和预警机制[17] - 强化数据安全和个人隐私保护[17] 加强组织保障 - 加强制度建设、加强试点示范、加强宣传合作，推动人工智能互利共赢、智能向善，技术普惠、成果共享[1][17]

政策核心与发展目标 - 国家卫健委等五部门联合发布《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，设定2027年和2030年两阶段发展目标 [1] - 政策从基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生等八大方向部署24项重点任务，旨在赋能医疗行业并培育壮大大健康产业 [1][4] 2027年阶段性目标 - 建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [4] - 基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用 [4] - 基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景 [4] 2030年阶段性目标 - 基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖 [4] - 推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用 [4] - "人工智能+医疗卫生"应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [4] 基层医疗应用 - 政策将"基层应用"摆在突出位置，要求加强紧密型县域医共体智能应用 [5] - 针对基层常见病、多发病，建立基层智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理、中医诊疗等智能服务 [5] - 结合"体重管理年"活动，利用AI为居民提供个性化的健康科学智能饮食和运动建议 [5] 临床诊疗应用 - 医学影像智能诊断将实现从单病种向单个器官多病种的跨越式发展，鼓励二级及以上医院拓展应用范围 [6] - 专病辅助诊疗服务聚焦儿科、精神、肿瘤及罕见病等重大疑难疾病，通过AI临床决策支持系统提升专科医生诊断能力 [6] - 智能康复服务将在康复专科医院、三级综合医院康复科实现全覆盖，智慧药房等智能应用将在各级医疗机构广泛推广 [6] 患者服务与公共卫生 - 二级及以上医院将为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等诊前诊中诊后全流程服务 [6] - 床旁智能设备的推广应用将实现病情监测预警、智能护理等服务，检查检验结果将实现跨区域、跨机构互认共享 [7] - 移动支付、医保一站式结算、商业保险快速理赔等智能服务将全面推广，省级统筹建立的智能转诊信息系统将实现转诊资源的智能化分配 [7] 中医药与健康产业 - 以中医临床诊疗真实世界数据和循证医学数据为重点，构建中医临床专病知识库、临床用药知识库 [7] - 鼓励构建中药材全流程追溯系统，探索道地药材种植数字孪生系统，实现生长全过程监测、指导及追溯 [7] - 中医智能诊断设备将实现"望闻问切"四诊信息的定量化采集和分析，针灸、推拿机器人等智能设备将得到推广应用 [7] 基础支撑措施 - 为夯实应用基础，将采取强化基础设施建设、丰富医疗数据供给、优化人工智能算力算法、加强中试基地建设、加强科技人才和标准支撑等5个方面内容 [4]

政策核心目标 - 到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地 [1][6] - 到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [1][7] - 政策突出应用、基层、融合和安全四大总体考虑，以场景为驱动，面向行业真实业务，强调人工智能支撑预防、诊疗、康复、健康管理全链条集成服务，鼓励政产学研用多方参与，并强化数据安全和个人隐私保护 [2] 重点应用领域 - 人工智能+基层应用包括加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务 [8][32] - 人工智能+临床诊疗涵盖推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务，支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断，推动从单病种向单个器官多病种发展 [9][33] - 人工智能+患者服务优化患者智能服务流程，二级及以上医院提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等全流程服务，强化智能转诊服务 [9][34] - 人工智能+中医药加强智能中医诊疗应用，构建中医临床专病知识库，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级 [10][11][35] - 人工智能+公共卫生加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理 [12][36] - 人工智能+科研教学深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化 [12][37] - 人工智能+行业治理推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用 [13][38] - 人工智能+健康产业发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新 [14][15][39] 基础设施与支撑体系 - 强化基础设施建设，集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖，横向联通所有公立和民营医疗卫生机构 [17][40] - 丰富医疗数据供给，推动"三医"协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程，完善医疗卫生领域数据标注 [19][41] - 优化人工智能算力算法，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务，鼓励加快核心算法研发 [19][41] - 加强中试基地建设，建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [19][41] - 加强科技人才和标准支撑，布局国家科技重大项目，建立完善相关政策制度、应用规范、伦理规则，支持建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地 [20][21][41] 监管与组织保障 - 规范安全监管，优化行业管理和审核体系，实施分级分类管理，创新监管方式和预警机制，强化数据安全和个人隐私保护 [22][23][42] - 加强组织保障，鼓励各地加强人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，加强定价、支付、分配等配套政策建设，加大经费保障力度 [24][25][26][43] - 加强试点示范，发挥国家人工智能应用中试基地作用，开展高质量数据集建设和可信数据空间建设试点，推动人工智能研发和应用落地 [27][28][43]

政策核心观点 - 国家卫健委等部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展 [1][5] - 政策提出分阶段目标：到2027年建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型，基层诊疗智能辅助等应用在医疗卫生机构广泛应用；到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等技术应用 [8][31] - 政策突出应用、基层、融合、安全四大总体考虑，以场景为驱动，面向行业真实业务和需求 [2][3] 总体发展目标 - 到2027年基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展 [8][31] - 到2030年"人工智能+医疗卫生"应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [8][31] 重点应用领域：基层医疗 - 加强紧密型县域医共体智能应用，提升诊疗服务、基本公共卫生、慢病协同管理等便民惠民服务智能水平 [12][31] - 建立基层医生智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理等智能应用 [12][32] - 加强居民慢性病规范管理服务，建立智能慢性病管理和个人健康画像应用，推动居民电子健康档案规范向个人开放 [12][32] 重点应用领域：临床诊疗 - 推广医学影像智能诊断服务，支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断、报告生成等智能辅助服务 [13][33] - 拓展临床专病辅助诊疗服务，聚焦儿科、精神、肿瘤及罕见病等重大疑难疾病临床决策智能辅助应用 [13][33] - 推广智能康复和用药服务，在康复专科医院、三级综合医院康复科实现智能康复服务全覆盖 [13][33] 重点应用领域：患者服务与中医药 - 优化患者智能服务流程，二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊等诊前诊中诊后全流程服务 [14][33] - 强化智能转诊服务，支持省统筹建立智能转诊信息系统，根据区域医疗资源分布合理分配转诊资源 [14][34] - 加强智能中医诊疗应用，构建中医临床专病知识库，支撑建设中医药诊疗大模型 [15][35] 应用基础支撑 - 集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖，横向联通所有医疗卫生机构 [21][41] - 优化人工智能算力算法，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一高效开放的人工智能算力服务 [23][41] - 加强中试基地建设，建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [23][41] 产业发展机遇 - 发展智能新型服务业态，鼓励发展智能健康体检、健康咨询、健康管理等新型服务业态 [20][39] - 提升智能医疗装备创新能力，重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级 [20][39] - 推动智能信息产业创新，加强人工智能标准数据集和语料库研发，鼓励研发医疗卫生行业垂直大模型应用 [20][39]

政策核心观点 - 国家卫健委等部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展 [1] - 提出明确发展目标：到2027年建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型，基层诊疗智能辅助等应用在医疗卫生机构广泛应用 [6] - 到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用，应用标准规范体系基本完善 [6] - 政策总体考虑突出应用、基层、融合和安全四大方向 [2] 发展目标与规划 - 2027年目标：基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展 [6] - 2030年目标：建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [6] - 发挥中试基地先导作用，聚焦行业共性问题，构建行业共创平台，加快建立临床专病数据集和人工智能语料库 [3] 重点应用领域 - 人工智能+基层应用：加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务 [7] - 人工智能+临床诊疗：推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务 [8] - 人工智能+患者服务：优化患者智能服务流程，强化智能转诊服务 [9] - 人工智能+中医药：加强智能中医诊疗应用，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级 [10] - 人工智能+公共卫生：加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理 [10][11] - 人工智能+科研教学：深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化 [12] - 人工智能+行业治理：推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用 [12][13][14] - 人工智能+健康产业：发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新 [15] 基础设施建设 - 强化基础设施建设：集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖 [16] - 丰富医疗数据供给：推动"三医"协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程 [16] - 优化人工智能算力算法：支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务 [16] - 加强中试基地建设：建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [16] 支撑体系与保障 - 加强科技人才和标准支撑：加强人工智能技术在卫生健康领域国家科技重大项目中的布局，建立完善相关政策制度、应用规范、伦理规则 [17] - 优化行业管理和审核体系：实施分级分类管理，根据服务对象、产品用途、风险等级制定评估标准和指南 [18] - 创新监管方式和预警机制：加强对人工智能研发、审评、准入、应用等各环节监管，建立大模型应用评测验证 [18] - 强化数据安全和个人隐私保护：建立临床数据授权运营管理制度，制订数据安全管理和个人信息保护负面清单 [18][19] - 加强制度建设：加强人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，加强定价、支付、分配等配套政策建设 [20] - 加强试点示范：发挥国家人工智能应用中试基地作用，开展高质量数据集建设和可信数据空间建设试点 [20]

政策方向核心观点 - "十五五"规划建议提出加强县区、基层医疗机构运行保障 旨在维护公立医院和基层医疗卫生机构的公益性 [1] - 加强运行保障是针对政府举办的县区、基层医疗机构的财政补偿投入提出的重大政策安排 [1] 财政支持与投入机制 - 研究细化中央与地方财政事权和支出责任 完善与经济社会发展相适应的县区、基层医疗机构运行保障投入机制 [2] - 在落实公立医院6项财政补助政策和基层医疗机构投入政策基础上 细化完善政策性亏损、人员经费、设备购置等投入内容 [2] - 推动逐步加大政府对县区、基层医疗机构投入力度 对县区公立医院加大基本建设、设备购置、重点学科发展等投入 [2] 人才队伍建设与支持 - 逐步推进实施人员经费补助 对符合规划的县区公立医院和基层医疗机构在编人员给予一定比例的基本工资财政补助并逐步提高 [2] - 加强医务人员能力提升和人才培训培养经费支持 [2] - 探索在基层医疗机构设置特设岗位 以政府购买服务等方式吸引县区级以上医疗卫生人才下沉基层服务 [2] 特定服务与科室补助 - 研究对社会需要但收费能力较低的医疗机构和薄弱科室给予经费补助 [3] - 补助范围包括精神卫生、儿科、产科、感染、急诊、病理、中医、全科、康复、安宁疗护等服务 [3] - 这些服务公益属性强、群众需求量大、投入多 但医疗服务收费大多难以覆盖成本支出 需从维护公益性角度给予基本运行补助经费 [3]

医共体建设模式 - 以紧密型县域医共体建设为统领，由宁国市人民医院和宁国市中医院两家牵头医院带动乡镇卫生院和村卫生室协同发展[8] - 实施“两包三单六贯通”建设路径，对医共体内部实行“人财物”统一管理，促进医疗资源共享和服务能力共同提升[8] - 逐步将符合条件的公办村卫生室转为乡镇卫生院延伸举办的村级医疗服务点，加强统筹管理能力[10] 人才队伍建设 - 实施大学生村医培养计划，通过“乡聘村用”政策为大学生村医提供稳定职业发展路径和合理薪酬待遇[2][3] - 大学生村医经过总院系统培训和分院实践帮带，成长为适应农村需求的全科医生，每周在村卫生室出诊可看三四十个病人[2][3] - 建立“县管乡用”动态调整机制和“合理流动”双向互通机制，打破事业单位壁垒实现人才有条件流动[10] 医疗服务提升 - 乡镇卫生院高血压、糖尿病等慢性病药品平均配备185个品种，乡镇与医共体牵头医院药品品规重合度达70.2%[9] - 完成四个县域医疗次中心和一个农村急救点设置，形成城区15分钟、农村30分钟急救圈[9] - 牵头医院每月组织心血管内科等临床医师到乡村开展义诊，并通过AI智能电话对慢性病患者进行定期回访[9] 家庭医生服务模式 - 家庭医生服务团队由乡镇卫生院医生、护士、公卫人员、村医等组成，按网格化管理模式为居民提供签约服务[5][6] - 团队提供医疗咨询、疾病诊治、健康体检等一站式服务，并定期上门巡诊为行动不便居民提供便捷医疗服务[5][6] - 利用信息化手段如建立健康管理微信群和使用移动医疗设备，加强与居民沟通互动[6] 基层医疗成效 - 实现村级公共卫生服务标准化和规范化，改变了以往村卫生室各自为政、服务水平参差不齐的状况[3][10] - 在基层医疗机构实行慢病基本用药免费，有效提升患慢病村民对公共卫生服务管理的依从性[9] - 通过会诊转诊中心进行远程会诊指导，引导形成“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”分级诊疗体系[9]

医药板块市场表现 - 医药板块今日延续调整，恒生港股通创新药指数与中证港股通医药卫生综合指数均下跌1.8% [1] - 中证生物科技主题指数下跌2.5%，中证创新药产业指数下跌2.6% [1] - 沪深300医药卫生指数下跌2.8% [1] 主要指数及ETF概况 - 恒生创新药ETF（159316）全天获超2亿份净申购，近一月资金净流入超12亿元，位居港股创新药板块第一 [1] - 恒生港股通创新药指数聚焦港股医疗卫生行业龙头，由50只医疗器械、生物药品、化学药等港股通股票组成 [3] - 中证创新药产业指数聚焦A股创新药龙头，由不超过50只主营业务涉及创新药研发的公司股票组成 [5][6] - 中证生物科技主题指数聚焦A股生物科技龙头，由不超过50只业务涉及基因诊断、生物制药、血液制品等的公司股票组成 [9][11] - 沪深300医药卫生指数聚焦A股医药卫生行业龙头，由沪深300样本中属于医药卫生行业的公司股票组成，覆盖化学制药、医疗服务、医疗器械等细分环节 [14][15]