公司调研纪要 - 迪安诊断将在五年战略规划指引下进行差异化竞争，通过规模与成本优势、技术与服务差异化、模式创新、I与数字化赋能四个方面突围 [1] - 第三方检验得到政策支持，预计全国范围内外包渗透率将从目前的6%-8%提升至两位数 [1] - 人工智能与大数据的融合为精准医疗提供动力，应用场景多元化，使精准医疗下沉至基层，实现数据整合和分析 [1] - 未来三年，公司将以医疗机构和药厂为核心服务对象，同时拓展患者端市场 [1] - 2024年，AI相关业务收入约为2000万元，预计未来三年内AI业务收入将保持远超100%的年复合增长率 [1] - 迪安诊断将紧跟政府级项目参与"一带一路"医疗合作，以越南为战略试验田，持续输出中国智慧，彰显中国智造价值 [1] 机构背景 - 北京和聚投资管理有限公司成立于2009年，发行并管理十余期私募产品，是中国基金业协会的首批特别会员 [2] - 和聚的投资团队来自于国内知名的证券研究机构和投资机构，从业经历都在十年以上，在业内具有丰富的研究和投资经验 [2] - 团队专注于中国证券市场的投资和研究，并保持主动管理、稳中求进的投资风格，屡次获得"阳光私募金牛奖"等业内殊荣 [2] - 和聚投资秉持规范经营和专业投资的理念，完整的公司治理结构充分体现了激励充分、投资独立、专业分工、持续经营的原则 [2]

AI在肿瘤医学领域的应用进展 - 德国柏林沙里泰大学医院开发CrossNN模型 通过分析肿瘤细胞表观遗传特征实现无创诊断 准确率高达99 1% [1][2] - CrossNN模型扩展至170多种癌症类型时 总体识别准确率达97 8% 优于现有多数AI诊断工具 [2] - 该模型具备可解释性 临床医生可追踪其诊断逻辑 增强医学AI可信度 [2] AI辅助肿瘤诊疗的创新技术 - 德累斯顿工业大学研发"医疗人工智能体" 融合大型语言模型与专业医学工具 具备MRI CT分析 病理图像解读等功能 [3] - 该AI智能体在模拟病例测试中 91%案例得出正确结论 75%回答准确引用肿瘤指南 [3] - 系统显著减少"AI幻觉"现象 提升安全性与可信度 [3] AI医疗的临床价值与发展方向 - CrossNN模型适用于肿瘤位置敏感病例 可避免高风险活检手术 已成功确诊中枢神经系统淋巴瘤 [1][2] - 医疗AI智能体可辅助医生获取最新治疗指南 制定个体化方案 具备初步临床应用可行性 [4] - 未来重点开发人机协作机制 优先保障数据安全与隐私 需系统培训医疗人员实现高效协同 [4] 行业技术突破的关键数据 - CrossNN模型训练使用大量参考肿瘤数据 验证样本超5000个 [2] - 医疗AI智能体测试设计20个模拟病例 由医学专家审核结果 [3] - 两项研究均发表于《自然-癌症》杂志 展现AI在癌症诊断中的前沿应用 [1][3]

投资者关系活动基本信息 - 活动类别为特定对象调研 [1] - 参与单位众多，涵盖多家证券、基金、资管、私募等机构 [1] - 活动时间为 2025 年 6 月 6 日下午 14:00 - 17:00 [1] - 地点在杭州市西湖区金蓬街 329 号迪安诊断一楼报告厅 [1] - 上市公司接待人员包括董事长、总经理等多位高层 [1][2] 新五年战略规划 行业趋势 - 医疗服务市场持续增长，竞争优势强化 [2] - 医学诊断短期盘整，长期增长潜力大 [2] - 合规监管促进行业整合洗牌 [2] 公司战略定位 - 从“医学诊断整体化解决方案提供者”调整为“医学诊断智能解决方案引领者” [2] 商业理念 - 以内部管理提升应对外部不确定性 [2] - 经营目标向聚焦盈利和健康现金流转变 [2] - 构建“技术 + 产品 + 管理”核心竞争力 [2] 核心竞争要素 - 规模化成本领先 [2] - 差异化服务/技术增值 [2] - 商业模式创新 [2] - AI + 大数据新生态 [2] 战略目标 - 营收规模第一 [2] - 智慧诊疗 AI 产品行业影响力第一 [2] 三年（2025 - 2027）数智化战略规划 战略定位及目标 - 深耕医疗健康场景，以“AI + 数据”引领产业生态智能化未来 [3] - 数智产品营收年复合增长率超过 100% [3] 全栈布局 - 模型层：自主研发三大垂直领域专用模型，集成外部模型形成技术联合体，由 AI 中台调度管理 [3] - 数据层：构建多组学多模态医疗大数据平台，开放数据资产运营服务 [3] - 应用层：To B 端针对不同类型医院和药企提供服务形成生态闭环；To C 端推出“To H To C”概念构建全周期管理平台 [3] 短中长期产品管线规划 - 诊疗端：推进多个产品开发和升级，覆盖多学科多临床场景，构建专病数据生态平台，延伸基层医疗管理 [3][4] - 健康端：联合推出系统，建设智能诊疗系统打通全周期健康管理 [4] 投资者问题及解答 差异化竞争突围 - 发挥规模与成本优势 [5] - 实现技术与服务差异化 [5] - 进行模式创新 [5] - 利用 AI 与数字化赋能 [5] 检验外包趋势及态度 - 对第三方检验政策环境持积极判断，预计全国外包渗透率从 6% - 8%提升至两位数 [6] 人工智能优势 - 应用场景多元化，带来新突破 [7] - 使精准医疗下沉至基层 [7] - 实现数据整合和分析，提供个性化治疗方案 [7] 支付方及客户群体 - 短期内医疗机构是主要支付方，部分来自医药企业，未来延伸至患者端 [8] - 未来三年以医疗机构和药厂为核心服务对象，同步拓展患者端市场 [8] AI 业务收入 - 2024 年 AI 相关业务收入约 2000 万元 [8] - 预计未来三年 AI 业务收入年复合增长率远超 100% [9] 海外拓展 - 以越南为战略试验田，小步快跑夯实支点 [10] - 依托国家级项目，输出性价比和 AI 高附加值优势 [10] - 以“高性价比筑基、高附加值破局”重塑全球诊断市场格局 [10]

战略合作签约 - 亚泰集团与玄风科技签署战略合作协议 双方董事长及高管出席签约仪式 [1] - 玄风科技是全球垂直轴微风发电领域领跑者 业务遍及10余个国家 在中美德设立3大研发中心 中国设有1000多个服务点 [1] - 合作原则为"立足长远 互惠互利 合作共赢 共同发展" 将围绕业务链开展全方位深层次合作 [1] 合作业务方向 - 共同发展风光电储充全链条新能源业务 改造亚泰建材生产基地实现低碳运营降本增效 协同推广新能源产品与服务 [2] - 深化电源管理集成电路合作 打造电源电子半导体创新科技赛道 [2] - 结合亚泰医药资源开发生物芯片科技项目 推动精准医疗检测应用 [2] - 建立定期交流机制 搭建信息共享平台 实现资源共享 [2] 公司产业布局 - 亚泰集团形成建材 地产 医药为主 涉足能源 商贸 金融投资的产业格局 [2] - 建材产业涵盖6大业态 推进循环经济和数智化发展 "亚泰建材商城"上线百余品种 [2] - 地产产业形成开发 建筑 物业一体化产业链 布局全国并探索数字化转型 [3] - 医药产业构建完整大健康产业链 拥有7家智能生产企业 近百个在产品种 两大零售终端和近百家医疗机构 [3] 合作背景与展望 - 玄风科技拥有20余年微风发电技术积累 在美实现德国技术迭代 [3] - 亚泰集团具备属地资源和渠道优势 双方可在建材 医药 商业等多领域深度合作 [3] - 亚泰集团5月30日成立新能源投资公司 注册资本2000万元 聚焦新兴能源技术研发 [4]

合资公司成立 - 康圣环球基因技术有限公司与Biostate AI成立合资公司，整合双方在数据资源、AI算法及生物技术领域的核心优势，加速人工智能在精准医疗的临床应用及商业化推广 [1] 技术突破 - Biostate AI的Total RNA测序服务采用BIRT技术，可同时检测三十多万种非编码RNA，远超传统仅关注约3万个mRNA的测序方法 [1] - 配套的PERD技术可高效去除核糖体RNA，使RNA测序成本降低近5倍，数据质量显著提升，相同预算下可处理2-3倍样本量 [1][3] - OmicsWeb Copilot AI工具通过自然语言对话分析RNA测序数据，降低生物信息学分析门槛，使缺乏计算背景的科研人员也能获取深度生物学洞察 [2][6] 行业背景 - 2022年全球基因组学人工智能市场规模约为4.98亿美元，预计2023–2030年间将以46%的年复合增长率快速扩大 [4] - 个性化医疗需求激增和科研投入增加推动基因组学AI市场增长 [4] 数据优势 - 康圣环球积累22年的RNA数据资源覆盖多种疾病类型、不同病程阶段及多样样本来源，规模与质量行业领先 [4] - 康圣环球与Biostate AI在白血病患者RNAseq数据集合作中，分类结果已可与流式细胞术及病理学技术等效评估 [5] 市场潜力 - Biostate AI技术有望将癌症等重大疾病的预警时间提前6-12个月，并提升药物临床试验成功率约30% [6] - 麦肯锡全球研究院估计，该技术每年可为制药和医疗产品行业创造600亿至1100亿美元的经济价值 [6] - 全球基因组学AI市场尚处早期，头部企业如Tempus估值已近百亿美元 [6] 未来规划 - 合资公司将首先聚焦于将Biostate AI的RNA测序技术和AI分析平台引入中国市场，并针对中国人群疾病谱特点优化验证 [6][7] - 探索肿瘤液体活检、药物基因组学、罕见病诊断等前沿领域应用，与国内顶尖医疗机构和科研院所深度合作 [6][7] - 采用"去识别化数据队列"和"联邦学习"策略，确保数据隐私合规，符合全球及中国相关法规 [7] 管理层表态 - 康圣环球创始人黄士昂教授出任合资公司董事长，强调合作是经验、数据与技术的深度融合，有望在医疗AI领域形成强大竞争力 [7] - Biostate AI联合创始人张宇教授出任首席AI官，表示合作将降低国内精准医疗研发门槛，为患者带来更高效、低成本的诊断工具 [7]

行业发展趋势 - 中国医疗器械行业2024年市场交易规模达13568亿元，医疗影像行业正加速向智能化、精准化转型 [2] - 超高场磁共振、压缩感知技术、光子CT、AI、大数据、云计算等技术融合推动医学影像向精准化与智能化发展 [1] - AI辅助诊断系统显著提升影像诊断速度和准确性，三维重建技术提供更直观影像信息，云计算优化数据存储传输 [4] - 国家政策高度重视医疗影像行业发展，出台系列鼓励创新与规范市场的政策 [1] 飞鱼影像市场地位 - 公司获iiMedia Research授予"中国精密影像体检开创者"市场地位确认 [1][5] - iiMedia Research基于CMDAS大数据系统监测及严格调查统计确认该市场地位 [5] - 公司是湖南省首家专注心脑血管和全身肿瘤的独立第三方医学影像诊断中心 [6] 飞鱼影像技术优势 - 依托3.0T磁共振技术平台，在国内率先制定全身弥散、全消化道、全身血管等精密影像体检方案 [6] - 针对传统体检"假阴性""假阳性"痛点，提供心脑血管和全身肿瘤早期预警服务 [6] - 与湘雅医院等顶级医疗机构深度合作，实现技术能力同质化提升 [7] - 牵头构建50多家专科及基层医疗机构影像医联体，累计服务超20万人次 [7] 飞鱼影像发展战略 - 重点布局全国一线中心城市，构建覆盖超大型城市群的连锁化医学影像网络 [7] - 计划携手合作伙伴共建县市级飞鱼影像健康驿站，形成"舰中心+飞鱼驿站"网格体系 [7] - 以连锁化模式打破医疗资源地域壁垒，从设备到服务高标准引领行业 [7] 飞鱼影像荣誉与成就 - 获评湖南省科技型中小企业、高新技术企业、专精特新中小企业 [8] - 获得开福区先进基层党组织、湖南省企业信用等级AAA证书、2023年度诚信示范单位等荣誉 [8] - 拥有专业诊断技术团队，核心价值观是医者仁心、奋斗为本 [8]

中标项目信息 - 深圳华大智造中标上海市疾控中心生物样本库储存和管理设施项目，中标金额5050万元人民币 [1][2] - 项目编号为31000000250126166736-00198835，由华大智造子公司华澳智存提供"MGICLab-LT620Prem"等解决方案 [3] - 项目主要标的为生物样本库储存和管理设施，要求三周内完成交付 [3] 公司业务与技术 - 华大智造是全球领先的生命科技核心工具提供商，股票代码688114，专注于基因测序仪、实验室自动化及多组学技术研发 [4] - 公司生物样本库产品线覆盖全温区（-196℃至4℃）存储需求，具备智能化、自动化、高安全性特点 [4] - 技术广泛应用于精准医疗、农业、健康领域及种质资源保护等场景 [4] 项目意义 - 中标项目将助力上海市疾控中心提升生物样本储存管理能力，支持疾病防控与精准医疗发展 [1] - 华大智造通过提供先进储存系统，强化在公共卫生领域的市场渗透 [1][4]

碘佛醇行业概述 - 碘佛醇作为非离子型碘造影剂的代表品种，主要用于血管放射学造影检查及CT增强扫描，具有低渗透压、低黏度、高安全性等优势，不良反应发生率低于1% [3] - 2024年中国碘佛醇市场规模达30.71亿元，较2018年增长120%，但增速从2021年的18%回落至2024年的7%，行业进入成熟期 [4] 行业政策环境 - 国家政策推动医学影像产业发展，包括设备国产化政策、分级诊疗推进和创新药扶持，如《"十四五"医药工业发展规划》要求公立医院优先采购国产医疗设备 [6] - 2023年财政部等三部门联合发布政策将国产造影剂纳入采购清单，直接拉动国内需求 [6] - 基层医疗体系建设推动县域医院影像科升级，2024年全国新增二级医院影像设备配置超1.2万台，带动碘佛醇在基层市场的渗透率提升15% [6] 产业链分析 上游 - 碘佛醇生产依赖高精度化工合成，核心原料包括甲醇、氯乙醇、碘化物等，其中高纯度碘化物（纯度≥99.5%）长期被日本住友化学、德国默克等企业垄断，国内企业采购成本占比达40% [7] - 生产设备方面，微反应装置、低温精馏塔等关键设备国产化率不足30%，制约行业产能释放 [7] 中游 - 国内碘佛醇市场呈现"一家独大"局面，恒瑞医药市占率从2017年的90.4%提升至2024年的99.6% [8] - 恒瑞医药采用连续流合成工艺，反应时间缩短至传统工艺的1/3，杂质含量控制在0.1%以下，连云港生产基地年产能达5000万支，规模效应使单位成本较竞争对手低25% [8] 下游 - 碘佛醇下游紧密绑定医学影像行业，2023年中国医学影像市场规模达1245亿元，近五年复合增长率9.8% [9] - CT增强扫描占碘佛醇应用量的55%，2024年全国新增64排以上CT设备800台，单台设备年消耗碘佛醇约5000支 [9] 市场现状 - 2024年中国碘佛醇市场规模达30.71亿元，分价格带看：原研产品定价约80元/支，国产仿制药定价45-60元/支，基层专供品单价低至30元/支 [10] - 恒瑞医药在碘佛醇市场的垄断地位难以撼动，其研发投入占比超15%，2024年推出碘佛醇320mgI/mL高浓度剂型，满足肥胖患者成像需求 [12] 未来趋势 - 技术创新方向包括开发含钆-碘双靶点造影剂，恒瑞医药在研的HR-1201项目已进入II期临床，预计2026年上市 [13] - 预计2028年碘佛醇市场规模将突破45亿元，五年复合增长率9.3%，新兴市场如东南亚、中东医疗基础设施升级，恒瑞医药碘佛醇在印度市场中标价较当地竞品低18%，市占率快速提升至12% [15][17] - 带量采购压力下，第三批药品集采中碘佛醇价格降幅达55%，企业需通过规模化生产和出口溢价对冲风险 [18]

核心观点 - AI在医疗领域存在系统性偏见，导致不同人群获得差异化诊疗服务，高收入人群更易获得CT和核磁检查，中低收入人群则被安排基本检查或不检查[2][3] - 医疗数据质量问题和人类医疗活动中的无意识偏见是AI偏见的根源，包括数据代表性不足、标注质量不高以及医生对女性患者的疼痛评分低于男性患者等[8][9] - 人机对齐技术如RAG、RLHF被用于减少AI偏见，但成本高昂且效果有限，OpenAI超级对齐团队因消耗20%算力而解散[15][16] - 医疗行业需要从以疾病为中心转向以病人整体为中心，功能医学等整体医学分支和新技术如可穿戴设备有助于减少过度诊疗[20][21] AI在医疗领域的偏见表现 - 美国西奈山伊坎医学院研究发现，高收入人群获得CT和核磁检查的机会更高，无住房患者更频繁被指向紧急护理和侵入性干预[2][3] - AI仅凭X射线就能预测患者种族和性别信息，导致比人类医生更精于"看人下菜碟"[3] - 女性患者疼痛评分比男性低10%，心梗误诊率高出50%，候诊时间比男性长30分钟[9] 数据质量问题 - 医疗数据代表性不足，经济收入较低人群和特殊人群如儿童、孕妇数据较少[8] - 数据标注质量不高，存在个人偏见和主观判断，标注标准不统一[8] - 中国女性肺癌患者过度诊疗率从2011-2015年的22%增长至2016-2020年的50%，女性肺腺癌患者中近90%是过度诊断[11] 人机对齐技术 - 人机对齐技术包括训练阶段增加数据过滤、指令微调、奖励函数等[15] - RAG（检索增强生成）、RLHF（基于人工反馈的强化学习）是人机对齐工具[15] - OpenAI超级对齐团队计划消耗20%算力，但因成本过高而解散[16] 医疗行业转型 - 精准医疗和过度医疗之间存在灰色地带，需要足够多的数据来明确边界[19] - 功能医学需要检测200多项指标来绘制健康地图，关注整体健康而非单一疾病[20] - 打破信息不对称可减少过度诊疗达40%，新技术如可穿戴设备有助于压缩过度诊疗空间[21]

医疗AI偏见问题 - 大模型在医疗诊断中表现出基于收入水平的偏见 高收入人群更可能获得CT和核磁检查机会 中低收入病例通常只进行基本检查或不检查[1] - 住房状况影响诊疗决策 无住房患者更频繁被指向紧急护理 侵入性干预或心理健康评估[2] - 研究覆盖9个自然语言大模型 评估1000个急诊病例（500真实+500合成）的170万个看诊结果[2] 数据质量缺陷 - 医疗数据存在代表性不足问题 经济收入较低人群就诊频率低导致数据缺失 儿童孕妇等特殊人群药物研究数据不足[6] - 数据标注质量存在偏差 标注时带有个人偏见和主观判断 数据标注标准不统一[6] - 医疗活动本身存在无意识偏见 女性患者疼痛评分概率比男性低10% 女性心梗患者误诊几率高出男性50%[7][8] 技术局限性 - AI仅凭X射线就能预测患者种族性别信息 比人类医生更精于"看人下菜碟"[2] - 临床医生使用有系统偏见的AI模型时 诊疗准确性显著下降11.3%[4] - 生成式人工智能本质是概率模型 小概率损害事件难以避免 对容错率趋近零的医疗行业构成挑战[12] 人机对齐解决方案 - 通过RAG检索增强生成和RLHF基于人工反馈的强化学习等技术 在大模型中注入人类价值观[11] - 训练阶段增加数据过滤环节 加入指令微调让模型理解人类语言 利用奖励函数引导符合价值观的回答[11] - OpenAI超级对齐团队原计划消耗20%算力解决对齐问题 但项目最终解散[12] 医疗体系升级需求 - 精准医疗与过度医疗存在灰色地带 需要足够多数据来清晰界定边界[14][15] - 功能医学需要检测200多项指标来绘制健康地图 强调从以疾病为中心向以病人整体为中心转变[16] - 患者跨机构交叉验证诊断方案可使过度医疗降幅达40% 可穿戴设备和AI技术正在压缩过度诊疗空间[17] 医学发展现状 - 中国女性肺癌患者过度诊疗率从2011-2015年22%增长至2016-2020年50% 女性肺腺癌患者近90%属过度诊断[8] - 西医分科制度存在局限性 如皮肤科与消化科缺乏交集导致湿疹病因难以识别[16] - 许多生理性改变如7mm以下肺结节 甲状腺结节 窦性心律等并不需要过度关注或治疗[17]