AI在医疗手术与诊疗中的应用进展 - 手术机器人实现精准微创操作，例如骨盆骨折复位机器人将开放术式变为微创术式，眼科智能显微手术机器人可进行视网膜下血管注射等精细操作，精度突破人手生理性颤抖的100微米限制[3][5] - AI深度融入医疗全链条，例如北京大学第三医院的"灵智体系"以多模态大模型为底座，为患者提供智能导诊，为医生配备病历书写和辅助诊疗工具，为管理者提供实时数据洞察平台[5] - 在产业端，京东健康互联网医院平台每日约11万门诊量中，70%的非核心决策环节由AI完成，显著提升效率并降低成本[7] AI驱动医学研究与数据技术突破 - 通过整合多组学海量数据构建数字生命模型体系，未来10年至30年虚拟临床试验有望成为现实[6] - 面对医疗数据标准化不足、统计口径差异等挑战，学界通过技术创新在模型中植入专门学习医学知识的"神经元"，并利用区块链等技术构建可信数据空间以破解跨机构数据共享难题[6][7] - 通用大模型在直接回答医学问题时存在明显"幻觉"现象，构建医疗垂域大模型面临"灾难性遗忘"等难题[7] AI提升医疗服务可及性与普惠性 - AI在慢病管理领域实现创新应用，例如平安科技的AI系统可通过识别患者餐食图片自动生成个性化点评，显著提升患者依从性并以可负担价格提供高质量健康管理服务[8] - 轮式人形机器人在养老院投入应用，能引导老人进行认知测试、步态分析并提醒服药，此类机器人已在北京、上海等地的24小时智慧药房实现药品自主拣选与上架[8][11] - 行业明确AI定位为医生的"超级助手"而非替代者，旨在让优质医疗资源更可及、更普惠[8]

公司融资与背景 - 公司完成近亿元天使轮融资，由星连资本领投，英诺天使和尚势资本跟投，资金将主要用于紫荆AI医院系统的研发、迭代与升级 [1] - 公司成立于2024年9月，由清华大学智能产业研究院孵化，清华大学计算机系教授刘洋发起，并获得清智资本种子轮投资 [1] 核心技术：AI医院系统 - 核心逻辑为模拟真实医院设施和流程，构建超拟人、广分布、多样化的AI患者以满足初始训练数据需求，进而开发具备自我进化功能的AI医生，最终打通用户全周期健康管理 [1] - 采用“基于拟像的可进化智能体”技术路径，利用“大模型+医学知识库+少量病例库样例”通过多步逆采样自动合成病例，并将合成病例转化为AI虚拟患者 [2] - 已构建超50万个AI患者，覆盖不同国家、年龄段与疾病类型，作为训练AI医生的重要补充路径 [2] - 团队设计了特定的记忆与反思算法机制，使AI医生能在问诊闭环中积累“经验”，其能力进化曲线初步符合规模定律 [3] - 已研制42位AI医生，在国际权威MedQA数据集上准确率超过96%，超过人类医生平均水平 [3] 产品功能与进展 - 产品设置患者端APP、医生端工作站和医院系统三个端口，实现“院前-院中-院后”全周期闭环管理 [3] - 诊前患者可线上挂号并通过AI机器人完成智能预问诊、生成结构化病历；诊中AI医生为真人医生提供检查、诊断建议；诊后系统管理患者健康档案并提供咨询与解读服务 [3] - 紫荆AI医院系统于2025年6月30日发布，并于同年8月在清华大学医院部分科室开展内部测试 [4] - 计划于2025年底开展系统公开测试，测试范围将从北京扩展至全国更多城市，涵盖不同等级医院及更多科室 [4] 行业背景与政策 - AI赋能医疗领域长期面临数据资产合规性、产品商业化落地等痛点 [1] - 2025年10月国家相关部门印发促进“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见，公司发展方向与文件精神高度契合 [4] 投资方观点 - 投资方认可公司在技术上具备原创性突破，其“虚拟医院+可进化智能体”技术路径突破了医疗数据瓶颈 [5][6] - 投资方看好公司通过智能体技术重塑医疗效率与公平性，以及其背靠清华资源与享受国家政策红利的优势 [5][6]

世界互联网大会与公司亮相 - 2025年世界互联网大会乌镇峰会聚焦人工智能议题，吸引全球顶尖科技企业参展交流 [1] - 安顿健康科技作为北京市政府特邀参展企业，在大会“互联网之光”博览会亮相其产品安顿生命预警表 [1] 产品技术与功能 - 安顿生命预警表核心技术为独创的“天回AI脉诊算法” [2] - 产品功能包括对心梗、脑卒中、肿瘤等重大疾病进行风险预警 [2] - 产品可实现对人体心、肝、肺、胃、肾等多脏腑器官的深度监测，构建个体化、系统化的健康评估体系 [2] 新品发布与战略规划 - 安顿生命预警表第五代系列新品X5计划于明年第一季度正式上市 [5] - 新品在核心算法上实现重要升级，并在人机交互与使用体验方面进行全方位优化 [5] - 公司致力于通过人工智能算法推动中医的标准化、可视化与规范化，以“AI+中医”融合创新推动疾病预警与健康管理实践 [5] 行业影响与展望 - 人工智能正以前所未有的深度和广度影响不同行业的格局 [5] - 公司在世界互联网大会展示中国企业在人工智能医疗领域的突破，为“健康中国”战略提供技术支撑 [7] - 未来人工智能将在生命预警、健康生活领域释放更大价值 [7]

活动概况 - 活动为“科学家遇见投资人”闭门研讨会西安交通大学专场，由陕西科控投资基金、西安交通大学国家技术转移中心、21世纪经济报道等机构联合主办 [1] - 三家科技企业展示了材料科学、等离子体医学及人工智能医疗领域的前沿技术与解决方案 [1] 陕西秦港智材科技有限公司 - 公司分享长寿命重防腐技术全生命周期一体化解决方案，技术基于西安交通大学20余年科研积累 [1] - 技术采用纳米改性树脂材料，突破传统防腐思路，通过阻断局部微电池反应实现金属在极端环境下长效防护 [1] - 材料具备自修复能力、环保性能优越，施工厚度为微米级，寿命提升5–10倍，可应用于海洋工程、船舶、管道等领域 [1] - 公司已与中国兵器集团达成战略合作并获首期研发资金支持，计划拓展至多个工业防腐场景 [1] 西安冷电康科技有限公司 - 公司聚焦低温等离子体技术研发与应用，技术依托西安交通大学国家重点实验室 [2] - 技术通过纯物理方式实现秒级灭菌，适用于难治性皮肤病、糖尿病足等，具备无刺激、无耐药性、治疗周期短优势 [2] - 公司已推出多款针对宠物医院及宠物店设备，并与导盲犬基地、警犬基地等机构合作 [2] - 未来规划涵盖人用健康产品开发、农业端应用、公共环境消杀及AI智能诊疗系统融合 [2] 山东术影智能医疗科技有限公司 - 公司展示AI赋能微创术中影像全周期解决方案，项目源自西安交通大学医工交叉研究团队 [2] - 通过人工智能实时分析微创手术影像，实现术中组织识别、关键帧捕捉与手术报告自动生成，提升手术精准度 [2] - 系统已在多家医院开展临床试验，具备多模态数据融合与个性化诊疗建议生成能力 [2] - 公司计划以二类医疗器械为切入点，逐步推进三类医疗器械申报，构建智能手术管理平台 [2] 活动意义 - 路演体现高校科研成果向现实生产力转化的可行路径，展现科学家与投资人推动硬科技产业创新的合作潜力 [3]

政策核心目标 - 贯彻落实国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展[1] - 明确发展目标：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[2] - 到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动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技术应用，“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系基本完善[2] 重点应用领域：基层应用 - 加强紧密型县域医共体智能应用，提升医学影像诊断、心电诊断、医学检验等资源共享中心作用[3] - 建立基层医生智能辅助诊疗应用，针对基层常见病、多发病提供辅助诊疗、处方审核、随访管理等服务[3] - 建立智能慢性病管理和个人健康画像应用，开展慢性病筛查、评估分级、个性化干预等智能服务[3] - 强化健康管理、养老和托育服务，为居民提供个性化健康科学智能饮食和运动建议[3] 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、影像质量评价和提供治疗方案建议等智能辅助服务[3] - 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[4] - 推广智能康复和用药服务，实现康复专科医院、三级综合医院康复科智能康复服务全覆盖，发展智慧药房[5] 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、云陪诊、智能随访等诊前诊中诊后全流程服务[6] - 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[6] - 加强智能中医诊疗应用，构建中医临床专病知识库、临床用药知识库，支撑建设中医药诊疗大模型[7] - 加强中药全周期智能管理，构建中药材全流程追溯系统，实现中药种植、加工、使用的全流程智能管理[7] 重点应用领域：公共卫生与科研教学 - 加强传染病监测预警，构建监测、预警、处置全流程闭环管理体系，推进智能流调系统升级[8] - 深化医学科学研究智能应用，在文献综述、研究方案生成、数据收集分析等方面提升科研工作效率[9] - 推进药物科研成果转化，开发新药筛选模型，加速新药智能研发，建立快速高效的组合药物优选模型[10] 重点应用领域：行业治理与健康产业 - 推广医疗卫生机构智能管理，加强医疗质量、医疗费用及单病种成本管理等数据精准分析[11] - 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[12] - 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[12] 基础设施与支撑体系 - 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[13] - 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[13] - 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，提供统一高效的人工智能算力服务[13] - 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[13] 市场即时反应 - 11月4日午后，AI医疗板块的数字人、卫宁健康等股价纷纷拉升[2]

公司业务定位与研发策略 - 公司明确表示未开展脑机接口技术与设备的自主研发，而是将其作为辅助工具引进[1] - 公司研发重点是基于光遗传调控的闭环脑机接口系统，主要应用于智慧麻醉和智慧康复两大场景[1] - 公司通过"脑认知与智慧医疗创新应用实验室"开展人工智能及医工交叉关键技术研究，并搭建多个研发平台[1] - 公司与战略合作伙伴中国科学院苏州纳米所共建类脑智能与智慧医疗产学研中心，联合开发高端智能化医疗及康复设备等国产化创新产品[1] 财务表现 - 2025年上半年公司实现营收1.42亿元，同比下降6.61%[1] - 2025年上半年公司实现归母净利润0.04亿元，同比下降24.48%[1]

香港聯合交易所有限公司及證券及期貨事務監察委員會對本申請版本的內容概不負責，對其準確性或完整 性亦不發表任何聲明，並表明概不就因本申請版本全部或任何部分內容而產生或依賴該等內容而引致的任 何損失承擔任何責任。 (a) 本文件僅為向香港公眾人士提供有關本公司的資料，概無任何其他目的。投資者不應根 據本文件所載資料作出投資決定； (b) 在聯交所網站登載本文件或其任何補充、修訂或更換附頁，並不會引致本公司、其聯席 保薦人、整體協調人、顧問或包銷團成員須於香港或任何其他司法管轄區進行發售活動 的責任。本公司最終會否進行任何發售仍屬未知之數； (c) 本文件或其補充、修訂或更換附頁的內容未必會全部或部分轉載於最終正式上市文件； (d) 本申請版本並非最終上市文件，本公司可能會不時根據《香港聯合交易所有限公司證券上 市規則》作出更新或修訂； (e) 本文件並非向任何司法管轄區的公眾人士提呈出售任何證券的招股章程、發售通函、通 告、通函、小冊子或廣告，亦非邀請公眾人士提出認購或購買任何證券的要約，且並非 旨在邀請公眾人士提出認購或購買任何證券的要約； (f) 本文件不應被視為勸誘認購或購買任何證券，亦不擬構成該等勸誘； ...

行业事件 - 第四届全球数字贸易博览会数字医疗健康产业对接会于9月25日在杭州举办 [1] - 医学人工智能测评验证联合实验室在会上正式揭牌成立 [1] 实验室合作与目标 - 实验室由浙江省医疗领域国家人工智能应用中试基地联合中国医学科学院、中国信息通信研究院共同组建 [1] - 实验室旨在构建医学AI测评验证的"金标准" [1] - 实验室目标是推动人工智能在医疗领域的合规、安全、高效应用 [1] 产业支持计划 - 浙江医疗领域国家人工智能应用中试基地全球创新创业团队招募计划正式启动 [1] - 基地将提供研发空间、专项资金与政策支持 [1] - 计划面向全球吸引优质AI医疗项目"拎包入驻" [1] - 计划旨在助力医学人工智能从概念验证到产业落地的全链条发展 [1]

行业核心观点 - 沉浸式技术（VR/AR）与人工智能（AI）相结合，正在全球范围内引发一场医疗革命，重新定义健康的边界 [1] - 数字疗法正逐步进入主流医疗体系，未来5-10年沉浸式医疗将进入规模化应用阶段 [10] - 虚拟现实正在成为人类健康的新引擎，其应用从游戏装备扩展到医疗健康领域 [12] 技术应用与疗法 - VR/AR通过虚拟场景重现和AI实时调节，成为治疗PTSD、成瘾、自闭症儿童社交训练的“第二代药物” [4] - 沉浸式疗法可让患者在安全环境中逐步克服心理障碍，例如在“虚拟驾驶舱”中帮助车祸后患者重建信心 [4] - 该技术被称为“按需体验”，戴上头显即可进入另一个世界进行治疗 [4] 市场机遇与老龄化 - 到2050年，全球每六个人中就有一人年龄超过65岁，凸显银发经济的巨大潜力 [6] - 在银发经济的万亿蓝海中，保持大脑年轻化是比财富更重要的投资话题 [6] - 睡眠是大脑健康的关键，基因并非命运而是提醒要关注大脑健康 [6] 区域发展与监管 - 中国在人工智能和医疗科技领域具备显著后发优势，尤其在精准医疗和数据应用方面 [8] - 行业认为中国已蓄势待发，将以极快速度推动AI+VR+医疗领域的进步 [8] - FDA已设立“软件即医疗器械”新类别，并允许医生为软件开具“处方” [10] 专家与行业推动 - 斯坦福大学专家拥有超过35年VR/AR医疗应用研发经验，其使命是将实验室成果推向市场，帮助初创企业实现规模化 [2] - 行业专家正推动中美在医疗科技领域的深度合作 [2]

行业现状与市场增长 - 国内医疗大模型数量快速增长，截至2025年5月累计发布达288个，其中2024年新增133个 [1] - 医疗大模型市场规模预计在2025年接近20亿元，并以140%的年均增速增长，到2028年将突破百亿元 [3] - 行业呈现“百模大战”态势，技术突破降低了研发和应用门槛 [2] 政策支持与技术应用 - 多部门自2024年11月起密集出台支持政策，包括梳理84个AI应用场景、将AI辅助诊断纳入医疗服务价格立项指南、以及制定数智化转型实施方案 [2] - AI辅助诊断系统已大规模落地，例如“智医助理”系统已覆盖全国超7.5万家基层医疗机构，累计提供超10亿次辅诊建议 [3] - 应用成效显著，有AI助诊仪的鉴别诊断合理率达96%，在部分医院使用AI辅助预问诊后，医患有效沟通时长增加50% [3] 技术发展面临的挑战 - 模型技术存在不足，包括“黑箱”、“幻觉”（错误信息生成）及引用错误信息等问题，有企业虽将“幻觉”发生率控制在1%左右，但风险防控体系尚未成熟 [8] - 数据是主要桎梏，存在医疗数据“烟囱林立”、基层数据不规范、共享难以及罕见病领域数据不足导致诊断准确率低于60%的问题 [8][9] - 多模态数据处理是技术难关，需解决影像、病理、基因组、电子病历等多源数据的高效融合与安全共享 [9] - 模型后期运维成本高，需持续投入算力、人力、数据等资源进行设备维护和模型迭代 [8] 社会认知与伦理监管 - 患者和医生对AI诊疗的接受度存在障碍，原因包括对技术可靠性的担忧、偏好真实世界交流以及顾虑应用成本和对现有医疗体系的冲击 [10] - 监管和伦理框架亟待建立，有专家建议参考自动驾驶分级模式，依据AI能力划定诊疗权限，并动态调整开发者、使用者和监管方的责任边界 [14] - 提升认可度需通过客观方式，如诊疗效果对比、发表研究文章、建立评测榜等，同时模型的诊断结论需具备可解释性以获取医生信任 [14] 未来发展方向与探索 - 研发重点从辅助决策工具向具备条件式自主治疗能力的AI医生迈进，已有模型能自主追踪患者100多个动态指标并提示干预 [12] - 破解技术难题的路径多样，包括通过真实世界病例验证、要求模型引用最新权威文献、以及采用“自检+双医”的循证医学模式 [13] - 针对数据难题，探索建立跨机构数据联盟（“医疗数据中台”模式）实现数据“可用不可见”，并通过小样本深度分析结合真实病例验证提升模型精度 [13] - 政策层面建议简化院级AI产品注册备案流程，鼓励医企合作，推动AI服务纳入医保支付体系，并按照风险层次适当放宽以促进行业发展 [15]