看病优先找熟悉的医生，这是人之常情，病人基于信任的心理暗示，或者双方建立在病史上的高效问 诊，都能科学客观地提升诊疗效果。但现实情况，是医生资源与病人数量不匹配，能够一直找同一位医 生看病的只限少数人，尤其是慢性病患者。 这样的医疗界难题不仅限于有14亿人口的中国，放到全球范围，也未见完美的解决方案。但随着AI技 术的蓬勃发展，新的解题思路正在萌芽。 至此，杏石医疗大模型已超越了一个传统意义上的"商业产品"，升华为一个致力于提升全民健康福祉 的"社会解决方案"。 中国AI掀起全球医疗革命 日前，新华网（603888）报道了世界顶级学术期刊《Nature》在新闻头版刊登了一篇题为《A Chinese AI tool can manage chronic disease -could it revolutionize health care?》的文章，聚焦来自中国的方舟健客 杏石医疗大模型正通过AI技术，让每一位慢性病患者都能拥有一位不会失联、专业过硬同时费用合理 的"熟人医生"。值得一提的是，半年来《Nature》新闻板块有关中国医疗相关AI大模型的报道，仅此一 篇。 对于这样的创新，上述文章的作者Mohana ...

行业背景与市场机遇 - 中国老龄化程度持续加深 慢性病患者已达4.6亿-4.7亿人 慢性病医疗支出占比超70% [1] - 在线慢病管理市场将从2023年455亿元增长至2030年6000亿元 年复合增长率达44.5% [1] - 国家层面出台《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确推动AI在辅助诊疗和健康管理场景应用 [2] 技术应用与解决方案 - AI慢病管理实现医生端全周期覆盖 包括导诊分诊和辅助诊疗 患者端聚焦家庭场景形成"AI+动态健康数据+家庭监测设备"闭环生态 [1] - 方舟健客智能问诊服务已开展近40万次 单次问诊时间从30分钟降至20分钟 效率提升33% [5] - 行业代表企业推出多款AI产品 包括方舟健客五大AI核心产品 蚂蚁集团AQ健康应用 平安好医生家医主动护等服务矩阵 [5] 企业案例与商业成果 - 方舟健客2023年上半年实现营收14.94亿元 同比增长12.9% 净利润1248.2万元实现首次扭亏为盈 [1] - 互联网医疗企业加速生态布局 方舟健客与信达生物合作代谢性疾病 京东健康与礼来合作肥胖症解决方案 阿里健康与诺和诺德共建体重管理专区 [7] - 企业核心竞争力体现在技术创新 场景深耕和商业化闭环 需兼具医疗与AI双领域专业能力 [8] 发展挑战与瓶颈 - 医疗数据隐私等级高 医院端和药店端数据整合存在合规性挑战 模型输出可靠性待验证 [6] - AI模型需提升准确性与可解释性以获医生认可 基层医生新技术接受度参差不齐 [6] - 责任归属机制尚未明确 AI误判时医患与技术提供方法律责任难以界定 [6] 未来发展方向 - 医疗AI呈现多模态 个性化 全周期和人机协同四大趋势 其中个性化基于问诊历史定制问题 人机协同强调AI处理数据与医生决策分工 [7] - 减重药物市场规模预计2030年达149亿美元 AI在慢性病人群体重管理应用加速落地 [7] - 互联网医疗有效打破时空限制 提高患者依从性 41.68%医务人员每日工作超10小时凸显效率提升需求 [3]

公司战略与市场定位 - 方舟健客发布杏石医疗大模型 标志中国慢性病管理进入AI驱动、系统化协同新阶段 [1] - 公司定位为AI慢病管理第一股 依托技术自研与生态协同构建H2H智慧医疗模式 [2] - 国务院政策明确AI将在辅助诊疗、健康管理和医保服务等方面扮演关键角色 [1] 财务与运营表现 - 2025年上半年实现净利润1250万元 首次扭亏为盈 [2] - 经调整净利润1760万元 同比增长16.8% [2] - 平台注册用户达5280万 月活用户1190万 付费用户复购率85.4% [2] 技术研发与产品 - 杏石医疗大模型聚合知识、导诊、预问诊、医生、电子病历五大智能体形成数智服务团队 [3] - AI辅助问诊累计节省医生时间超6万小时 [3] - 推出五大AI核心产品：用药助手、健康管家、医生助手、学术助手和AI搜索 [4] - AI学术助手基于中华医学会文献库 可实时更新医学文献并提供精准引用 [4] 市场机遇与行业前景 - 中国在线慢病管理市场总交易额将从2023年455亿元跃升至2030年6000亿元 复合年增长率44.5% [1] - 中国慢性病患病率全面攀升 需通过技术突破医疗资源不均等结构性瓶颈 [1] - 减重药物市场规模预计2030年达149亿美元（约1062亿元人民币） [6] 战略合作与生态布局 - 与信达生物战略合作聚焦减重管理市场 结合AI技术与创新药物 [6] - 信达生物玛仕度肽入选2025年全球十大期待药物 具显著减重效果 [6] - 与浙江大冢制药合作聚焦全品类药事服务、数智化营销和健康科普 [7] - AI用药助手为肥胖症患者提供7x24小时在线咨询、找药及用药问答服务 [6] 技术应用案例 - AI助手帮助65岁用户48小时内完成慢性病用药购买 转化率2% [3] - 43岁用户通过AI问诊发现咖啡摄入导致眼睑跳动 调整后症状改善 [3] - AI学术助手可语音解读高血压指南版本差异并生成对比报告 [4]

战略合作签署 - 方舟健客与浙江大冢制药于9月10日第十届H2H医疗服务生态大会上正式签署战略合作协议 [1][3] - 双方将聚焦全品类药事服务、数智化营销及健康科普方向开展合作 [1] - 合作旨在构建数智化医疗生态圈新模式并推动行业提质扩容 [3] 资源与技术协同 - 方舟健客将输出AI技术优势与专业管理能力 浙江大冢制药提供创新药物研发积淀与产品资源 [1][3] - 通过AI技术资源与产品资源高效对接 共同探索数字化患者服务和智慧用药管理创新模式 [3] - 合作重点包括打造"AI+慢病管理"数智化创新标杆样本及全周期健康管理体验 [3] 战略目标 - 形成"AI+慢病管理"全链条价值合力 提升创新药物可及性与服务效率 [3] - 为慢病患者构建精准可持续个性化的健康保障体系 树立以患者为中心行业新标杆 [3] - 通过资源互补实现生态共建 最终使创新药物更高效惠及万千家庭 [3]

战略合作签署 - 方舟健客与浙江大冢制药于9月10日在上海第十届H2H医疗服务生态大会上正式签署战略合作协议 [1][3] - 双方将聚焦全品类药事服务、数智化营销和健康科普三大方向开展合作 [1] - 合作将结合方舟健客AI技术优势与浙江大冢制药产品优势构建数智化合作新模式 [1] 合作内容与目标 - 通过AI技术与创新药物研发结合打造"AI+慢病管理"数智化创新标杆样本 [4] - 探索数字化患者服务和智慧用药管理等创新模式 [4] - 旨在为慢病患者提供全周期、个性化健康管理体验并树立"以患者为中心"的行业新标杆 [4] 战略意义 - 本次合作是行业数智化升级的突破性探索和"技术赋能医疗普惠"的实践 [4] - 双方将通过资源互补实现生态共建形成"AI+慢病管理"全链条价值合力 [4] - 合作将推动创新药物可及性提升服务质量助力国民健康水平全面提升 [4]

投资评级 - 报告未明确给出方舟健客(6086.HK)的投资评级 [1] 核心观点 - 2025H1公司收入14.94亿元(同比+12.91%) 归母净利润0.12亿元(同比扭亏为盈) 主要因股份支付费用从2024H1的7.32亿元大幅降至2025H1的0.06亿元 [1] - 线上零售药店业务表现亮眼 收入达8.64亿元(同比+28.2%) 推动整体增长 综合医疗服务收入3.57亿元(同比+11.4%) 批发业务收入2.35亿元(同比-15.8%) 定制化内容及营销解决方案收入0.38亿元(同比-23.6%) [2] - 公司是中国领先的线上慢病管理平台 注册用户5280万名 月活跃用户1190万名 复购率85.4% 处方药占商品交易总额81.7% [2] - 平台注册医生22.9万名 其中58.9%来自三甲医院 38.5%拥有副主任医师或以上职称 [2] - 合作供应商1650多家 医药公司980多家 提供21.6万个药物SKU 其中62%为处方药 [2] - 深度布局AI+慢病管理 推出AI电子病历智能体 AI预问诊智能体 AI导诊智能体和AI医生助理 提升诊疗效率和患者依从性 [2][3] - 预计2025-2027年营业收入分别为33.34亿元 40.38亿元 49.01亿元(同比+23% +21% +21%) 归母净利润分别为0.16亿元 0.36亿元 0.62亿元(同比+102% +119% +73%) [5] - 对应2025/9/2股价市销率(PS)分别为1.47倍 1.22倍 1.00倍 [5] 财务表现 - 2025H1经调整净利润0.18亿元(同比+16.8%) 经调整净利率1.18%(提升0.04个百分点) [2] - 毛利率保持稳定 预计2025-2027年分别为18.19% 18.43% 18.65% [4][7] - 净资产收益率(ROE)显著改善 从2024年的-649.10%预计提升至2025-2027年的11.02% 19.48% 25.15% [4][7] - 每股收益(EPS)从2024年的-0.88元改善至2025-2027年的0.01元 0.03元 0.05元 [4][7] - 经营活动现金流持续改善 预计从2024年的0.20亿元增至2025-2027年的0.50亿元 0.83亿元 1.17亿元 [6][7]

核心财务表现 - 2025年中期营收达14.94亿元人民币 同比增长12.9% [1][3] - 实现净利润1250万元人民币 成功扭亏为盈 去年同期亏损8187万元 [1][3] - 经调整净利润1760万元人民币 同比增长16.8% [1][3] - 线上零售药店收入8.64亿元人民币 同比增长28.2% [9] - 毛利率约18% 毛利额2.68亿元人民币 [3] 用户生态与运营数据 - 平台注册用户规模达5280万人 [5] - 月活跃用户增速34.4% 付费用户复购率85.4% [5] - 注册医生22.9万人 其中58.9%来自三级医院 38.5%为副主任医师及以上职称 [8] - 处方药占商品交易总额81.7% [9] - 药品SKU总数21.6万个 其中62%为处方药 [11] 供应链与合作网络 - 与超过1650家供应商及980多家制药企业建立合作 [10] - 为诺和诺德、大冢制药、诺华及武田制药等企业落地创新药物 [10] - AI赋能供应链系统将存货周转期稳定在25.7天 [19] 商业模式竞争优势 - H2H（医院到家）智慧医疗生态构建线下原生医患关系信任闭环 [7] - 高资质医生资源与熟人医患模式形成独特用户粘性 [8] - 生态飞轮效应：用户规模扩张带动合作资源富集 医疗资源丰富度提升用户留存 [11] 政策环境支持 - 七部委联合发布《医药工业数智化转型实施方案（2025-2030年）》明确人工智能、大数据为行业核心驱动力 [14] - 2021-2025年多项政策鼓励智能可穿戴设备、人工智能辅助诊断系统在公立医院应用 [15] - 2024年卫生健康行业人工智能应用场景参考指引细化84个可应用场景 [15] - 2025年优化医疗器械标准体系 组建人工智能等前沿医疗器械标准化技术组织 [15] 市场需求驱动 - 全国60岁以上老年人口超3.1亿 占总人口22% [17] - 高血压、糖尿病等慢性疾病患病率逐年上升 [17] - 患者对"随时可及、长期跟踪"的慢病管理服务需求呈指数级增长 [17] 人工智能技术应用 - 近半数一、二级医生已使用AI-CDSS软件 [19] - 部署AI电子病历智能体、预问诊智能体实现7×24小时智能预问诊及医疗记录管理 [19] - AI导诊智能体、AI医生助理优化医患服务匹配精度 [19] 资本市场表现 - 当前市值约53亿元人民币 [21][23] - 股价维持在发行价附近 [21] - 华夏、招商等头部公募基金加大对AI医疗标的配置力度 [26]

核心财务表现 - 2025上半年营收14.94亿元人民币 同比增长12.9% [2] - 净利润扭亏为盈至1250万元人民币 经调整净利润同比增长16.8%至1760万元人民币创历史新高 [2] - 注册用户数达5280万 同比增长15.8% 月活用户1190万 同比大幅增长34.4% [3] - 付费用户复购率85.4% 处方药交易占比81.7% 凸显慢病管理定位优势 [3] 生态壁垒建设 - 注册医生规模突破22.9万名 其中近60%来自三甲医院 [3] - 与1650家供应商及980家医药公司建立合作 包括诺和诺德等行业领先企业 [4] - 药品SKU拓展至21.6万种 处方药占比约62% [4] - 用户留存率 复购率 转化率均领跑行业且呈上升趋势 [4] AI技术赋能 - 完成AI+H2H技术升级 打造全场景AI应用矩阵 [5] - 推出AI电子病历智能体和AI预问诊智能体 实现7×24小时智能服务 [6] - 部署AI导诊智能体和AI医生助理 提升诊疗效率与患者依从性 [6] - AI工具整合构建医生效率提升与患者全生命周期管理创新模式 [6] 商业模式创新 - "熟人医患"模式注重长期医患关系建立 用户忠诚度与支付意愿显著高于行业 [5] - 花旗首次覆盖给予买入评级 目标价8.5港元 认可高粘性生态增长确定性 [5] - AI与医疗场景深度结合形成生态+技术双壁垒 具备先发优势和长期主义特征 [7] 行业前景 - 中国数字化慢病管理市场规模从2019年1137亿元增长至2023年4645亿元 年复合增长率42.2% [9] - 预计2033年市场规模达24712亿元 2023-2033年复合增长率18.2% [9] - 政策持续推动AI医疗应用 人口老龄化加剧慢病患者规模扩大 [8] - 传统慢病管理存在数字化水平低 基层资源短缺 院内重复就诊等挑战 [8] 公司战略定位 - AI驱动慢病管理解决方案连接医患两端 辅助制定个性化方案 [12] - 扩大与社保机构和保险公司合作 采用全周期健康保障理念 [12] - 基层医疗数字化建设持续推进 解决方案有望多地区推广 [12] - 作为AI+慢病管理龙头 业绩基本面稳健且具备长期成长性 [13] 资本市场表现 - 当前股价3.85港元 较花旗目标价8.5港元存在120%以上上涨空间 [13] - 市值未反映核心优势与行业红利 存在显著价值低估 [13] - AI技术应用落地与需求释放有望带来收入突破和增量空间 [13]