出品 | 虎嗅科技医疗组 作者 | 陈广晶 编辑 | 苗正卿 头图 | AI生成 在医药零售市场的寒冬里，AI正试图点燃一把火。 全职妈妈小夏最近发现，家门口的药店一反常态地聚集了很多人。走近才发现，人群正围着一台新奇的AI中医 四诊仪排队体验。"很多人测完之后，都是拎着一兜子推荐的药品或保健品回去的。" 整个过程充满科技感：经过简单的面部扫描，再将手指放入仪器，一两分钟后，一份详尽的健康报告就出炉 了。报告里不仅有经络、气血、虚实等中医概念，还有具体的脏腑状态分析，总计七八十项指标，并附有针对 性的调理建议。 "有些内容还真能对上。"一位体验者告诉虎嗅，报告中提到的口苦、肢体麻木等问题，确实是她近期的直观感 受。"我也没跟它说什么，不知道怎么会得出这个结论。" 这只是冰山一角。据行业不完全统计，全国已有20多家知名公司售出了10万多台AI中医一体机（ 含系统 ）， 累计超千万人使用过此类工具。 "有些人每天都来测，恨不得马上让所有指标恢复正常。"深圳市初芯堂智慧中医智能科技有限公司创始人易根 林告诉虎嗅，这种AI中医四诊仪可以大幅提升用户黏性。 以他们开发的"医葫芦"AI为例，不仅可以检测出当下的健康状况， ...

文章核心观点 - 人工智能正在重塑医疗健康产业生态 从药物研发 医疗器械到临床诊疗等环节实现降本增效与技术创新 中国企业在AI医疗领域虽起步较晚但具备数据规模和人才优势 存在弯道超车机遇 [1][5][16][26][30] AI医疗关键赛道布局 - AI制药领域通过生成式AI发现新靶点并生成分子 英矽智能拥有30多条管线 7款进入临床 特发性肺纤维化药物在中国完成临床二期 可逆转患者肺功能 [5][16] - 手术机器人聚焦智能化 唯迈医疗实现"眼手脑"全链条产品商业化 为全球唯一掌握该技术的公司 冠脉介入机器人通过国家三类创新审批 [6][7][25] - 医学影像与肿瘤诊疗结合 连心医疗AI产品覆盖400多家医院 年处理30万例治疗方案 从放射治疗拓展至多模态模型辅助分期判断与治疗决策 [8][9] - 脑机接口技术应用于神经调控 佳量医疗为国内首个植入式脑机接口企业 已积累100多例临床数据 标记10万多条脑电信息 开发癫痫与帕金森解决方案 [2][3][21] - 精准诊断基于代谢组学技术 绘云生物拥有40万+人份临床数据库 开发质谱检测平台与AI诊断软件 聚焦慢病精准诊疗生态 [2][23] - 生物计算推动抗体发现 角井生物利用基因组序列与AI算法开展肿瘤新抗原和抗体研发 技术颠覆传统筛选方式 [10][13][14] AI对医疗产业链的赋能 - 药物研发降本增效 英矽智能将早期研发成本压缩至传统方法的十分之一 特发性肺纤维化项目仅投入260万美元 耗时一年半 [16] - 临床试验效率提升 连心医疗通过AI加速患者筛选 效率比传统方式快2-3倍 减少25%的肿瘤临床研究失败风险 [17] - 数据驱动技术突破 脑机接口与代谢组学领域面临数据稀缺挑战 佳量医疗仅积累100多例植入数据 绘云生物强调数据质量影响智能化结果 [3][21][23] - 监管与标准化仍在早期 植入式AI医疗器械属于三类器械 审评注重安全性与可解读性 国家正调研脑机接口数据规范与术语标准 [20][21][23] 中国AI医疗的国际竞争力 - 数据规模具备优势 中国患者数量多 但数据标准化与清洗不足 有效数据仍需积累 [26][27] - 人才资源丰富 中国工程师红利显著 在应用层开发具备竞争力 与美国技术差距较小 [30][31] - 出海面临挑战 企业多以性价比优势进入海外市场 易陷入价格内卷 需提升智能化附加值 [27][31] - 监管环境差异 中国审批政策相对保守 创新产品需推动行业规范 海外市场提供替代机遇 [26][28][29] 技术颠覆与行业变革 - AI颠覆传统研发模式 角井生物开发全自动设备 可从10亿序列中精准筛选抗体 避免传统随机测试的低效 [13][14] - 手术机器人改变医疗培训模式 从师徒传承转向智能化工具普及 提升99%的医生手术质量 [24][25] - 多模态模型拓展应用场景 连心医疗将文本与图像结合 实现肿瘤全程管理 从诊断到治疗反馈 [8][9] - 脑电云平台推动远程医疗 佳量医疗通过颅内数据采集 支持远程程控与智能家居交互 [3]

财务业绩 - 收入8371.3万元人民币 [1] - 毛利6410.3万元人民币 同比增长13.53% [1] - 期内溢利44.3万元人民币 上年同期亏损8148.8万元人民币 实现扭亏为盈 [1] 核心业务增长 - 视网膜检测AI产品活跃服务网点达7180个 同比增长20.7% [1] - 医疗板块等级医院和基层医疗UV数同比增长7.2% [1] - 通过SaMD和健康风险评估方案检测330万病例 同比增长11.4% [1] - 近视防控AI产品使用次数281.2万次 同比增长68.1% [1] - 视觉训练AI产品训练次数102.6万次 同比增长11.6% [1] 产品渠道拓展 - 近视光照治疗仪覆盖全国20个省级行政区1867个眼视光门店 [1] - 推出新一代生理抗压能力检测产品"鹰瞳抗压能力检测仪" 基于无线传感技术和多模态AI算法 [2] - 新产品已完成产品定型与市场测试 [2]

核心观点 - 达摩院与医疗机构合作开发基于AI的医疗筛查模型 显著提升多种致命疾病的早期检测效率和诊断准确性 [2][9][48] - AI模型利用常规平扫CT实现高效筛查 大幅降低对增强CT等复杂检查的依赖 提升医疗普惠性 [4][46][55] - 技术突破使疾病确诊时间从小时级缩短至分钟级 直接降低患者死亡率并改善临床诊疗路径 [50][53][58] 胰腺癌筛查突破 - PANDA模型通过平扫CT实现胰腺癌早期筛查 半年内成功挽救6例患者生命 [2] - 该技术使"癌症之王"胰腺癌具备快速识别和及时干预的可能性 [2] 胃癌筛查突破 - GRAPE模型基于平扫CT实现胃癌风险评估 开发阶段使用3,470例胃癌和3,250例非胃癌病例 [4] - 内部验证显示曲线下面积达0.970 外部多中心验证(18,160例)曲线下面积为0.927 [4] - 在真实世界筛查中检出率高达24.5%和17.7% 其中23.2%-26.8%为早期(T1/T2期)病例 [4] - 模型敏感性较放射科医生提升21.8% 特异性提升14.0% [4] 急性主动脉综合征突破 - iAorta模型利用平扫CT诊断急性主动脉综合征(AAS) 多中心回顾研究(n=20,750)曲线下面积达0.958 [10] - 大规模真实世界研究(n=137,525)显示敏感性0.913-0.942 特异性0.991-0.993 [10] - 前瞻性研究(n=13,846)将确诊时间从平均219.7分钟缩短至61.6分钟 [10] - 临床部署中从15,000名胸痛患者精准识别21例AAS患者 敏感性95.5% 特异性99.4% [48] - 确诊时间从国际平均4.3小时缩短至1.7小时 每小时可降低1-2%死亡风险 [50] 技术优势与临床价值 - 平扫CT具有普及性高、成本低、安全性好等优势 适合大规模筛查场景 [46][55] - AI模型可弥补基层医院诊断能力不足 初诊漏诊率从48.8%大幅降低 [41][48] - 技术实现快速响应 最快3分钟内完成影像分析并发出预警 [50] - 解决主动脉夹层与心梗的鉴别诊断难题 避免因误用抗凝药导致医疗事故 [37] 行业影响与发展前景 - 医疗AI正从实验研究走向临床落地 多项成果发表于《Nature Medicine》顶级期刊 [4][10] - 技术推广可消除医疗资源地域差距 使偏远地区获得同等诊断能力 [55][59] - 未来有望实现单次平扫CT同步筛查多种重大疾病 包括胰腺癌、胃癌和心血管疾病 [6][55] - AI成为医生的"第二双眼睛" 提升诊断效率但不可替代医生专业判断 [53]

行业背景与市场现状 - 青光眼是全球排名第二的致盲眼病 致盲率约为27% 中国患者人数达2100万 致盲人数达567万 [2] - 国内青光眼市场规模估计为每年200亿元 [6] - AI技术在医疗条件落后地区具有显著应用潜力 尤其在青光眼检测和辅助诊断领域 [1] 技术突破与产品进展 - 研发国内首个多病种AI医疗器械 通过国家药监局审查并获得三类医疗器械注册证书 [3] - AI系统可筛查糖尿病视网膜病变、青光眼及病理性近视 检测过程仅需几秒 [3] - AI使医生日均诊断效率从50例提升至500例 在年轻群体中效率更高 [3] - 系统已在广东肇庆、山东潍坊等多个城市投入使用 [3] 数据基础设施与科研影响 - 联合发布全球最大眼科多病种精标影像公开数据集iChallenge 包含9个子数据集 具备多病种、多模态、多任务和多人标注四大特点 [5] - iChallenge已被超1000篇科研论文引用 并荣获Bench Council 2023年度TOP100成就奖 [6] - 通过9次眼科影像AI算法挑战赛 累计吸引超5000支队伍参赛 [6] - 高质量数据公开推动科研发展 缩短产品转化周期 [6] 跨学科融合与未来方向 - AI眼科诊断技术正从眼病筛查向心脑血管疾病检测延伸 临床已开始实践 [9] - 脑部血管与眼部动脉结构相似 心脑血管疾病诊断可通过眼部图像实现 [9] - 跨学科人才需求上升 华南理工大学推出"自动化+工商管理"等双学士学位项目 [7] - 多学科知识可提升AI在医疗、金融等领域的转化效率与准确性 [8]

核心财务表现 - 2025年上半年营业收入2.99亿元，同比增长30% [1] - 毛利润1.54亿元，同比增长27%，毛利率保持51.5% [1] 研发与技术突破 - 研发投入1.34亿元，占营收比例达45% [2] - 星火医疗大模型登顶Medbench权威评测，在心内科、儿科、呼吸内科诊疗能力达三甲医院主治医生水平 [2] - 7月升级星火医疗大模型X1，在全科辅助诊断、体检报告解读等通用医疗任务保持业界领先 [2] - 与华西医院、齐鲁医院等顶尖医疗机构合作开发专科专病大模型 [2] - 医疗大模型已落地全国20余家龙头医院 [2] 业务板块表现 - G端基层解决方案收入同比增长52%，区域解决方案增长178% [3] - 智医助理覆盖全国697个区县、超7.5万个基层机构，累计完成10.1亿次AI辅助诊断 [3] - AI传染病防控解决方案在安徽、江西等多省规模应用 [3] - B端医院解决方案在500余家等级医院落地，助力近20家医院通过电子病历五级评测 [3] - C端患者管理收入同比增长10.1%，讯飞晓医累计完成1.4亿次AI咨询 [3] 国际化进展 - 在香港发布支持两文三语的星火医疗大模型V2.5国际版 [4] - 同步推出讯飞晓医APP香港版 [4] - 利用香港国际化地位吸纳整合本地及英文医学知识，丰富大模型训练语料库 [4] 政策环境支持 - 国家实施"医疗卫生强基工程"，要求推进AI应用 [5] - 《紧密型县域医共体信息化功能指引》明确要求推进AI应用 [5] - 《关于优化基层医疗卫生机构布局建设指导意见》要求运用AI辅诊技术 [5] - 浙江、湖北等省份出台配套"AI+医疗"地方政策 [5] 发展战略 - 践行"用人工智能服务健康中国"初心，打造每个医生的AI诊疗助理和每个人的AI健康助手 [5] - 依托全国产化自主可控技术，让优质医疗资源更公平可及 [5] - 继续锚定"顶天立地"发展战略，推动医疗大模型技术突破与场景深化 [6]

公司战略与产品发布 - 蚂蚁集团于8月18日正式推出AI健康应用AQ的医疗广告打假功能 旨在预防老年人受骗[2] - AQ应用提供健康科普 就诊咨询 报告解读等上百项AI功能 押注AI医疗成为公司未来方向之一[2] - 产品名称"AQ"由马云提出 寓意结合AI IQ EQ 目标是以科技手段消除虚假医疗广告[2] - 公司明确表示现阶段不急于推动AI医疗产品商业化 长期聚焦用户价值[6] 市场前景与行业数据 - 全球AI医疗健康市场规模预计从2021年110亿美元增长至2028年1940亿美元 年复合增长率超41%[3] - 中国社会科学院数据显示超四成老年人曾因保健品受骗 近三成因虚假医疗信息受骗[3] 核心功能与实施举措 - 上线行业首个AI医疗打假辟谣专区 支持用户通过App输入"打假"激活功能[6] - 推出"拍图打假"功能：用户上传保健品图片后 AI自动识别缺乏合法资质 违法宣传 高风险成分等问题[6] - 联合好大夫平台接入30万名执业医师资源 提供专业科普与咨询服务[5][6] - 组建"银发打假团"联合蓝马甲公益行动 计划在全国开展超1000场老年人防骗宣传活动[5][6] 技术应用与生态合作 - 整合超过300名AI分身医师 与真人医师协同提供在线咨询服务[5] - 通过AI电话验真等技术手段多维度验证医疗广告真实性[6] - 结合权威机构信息建立AI辟谣专区 针对性破解健康领域谣言[5]

蚂蚁集团AI健康应用AQ推出打假功能 - 蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ于8月18日正式推出一系列AI打假功能 包括医疗广告打假和预防老人受骗 [3] - AQ于6月26日上线 提供健康科普 就诊咨询 报告解读等上百项AI功能 [3] - 蚂蚁集团押注AI医疗成为未来方向之一 [3] 马云对AI医疗的愿景与支持 - AQ产品名称来自马云 希望产品兼具AI IQ和EQ 让天下患者不再被忽悠 [3] - 马云在2014年预言中国十年后最大麻烦是健康问题 认为健康产业值得投资 [3] - 2023年3月马云表示ChatGPT仅是AI时代开始 应用人工智能解决问题 [3] AI医疗市场规模与增长前景 - 全球AI在医疗健康市场规模预计从2021年110亿美元增长至2028年1940亿美元 [4] - 年复合增长率超过41% [4] 老年人受骗现状与AQ解决方案 - 超四成老年人曾因保健品被骗 近三成因虚假医疗信息被骗 [5] - AQ推出四大打假功能：拍图打假 AI打假辟谣专区 联合好大夫提供专业科普 组建银发打假团 [6][9] - 好大夫平台提供30万真人执业医师和超300名AI分身在线咨询 [6] AQ打假功能具体实施细节 - 上线行业首个AI医疗打假辟谣专区 用户输入"打假"即可唤起 [9] - AI拍图打假功能可识别缺乏合法资质 违法宣传 成分风险高等信息 [9] - 联合蓝马甲公益行动在全国开展上千场老人防骗活动 [9] 蚂蚁集团AI医疗战略方向 - 目前重点挖掘用户需求和场景 不会急于推动商业化 [9] - 从用户价值出发 投入期较长但未来商业化存在空间 [9]

健康消费新场景 - 特色中医夜市在多个城市流行，提供号脉问诊、拔罐足浴、药膳品尝等服务，吸引年轻消费者[1] - 中医药市场向轻量化、体验性转变，创新服务模式提升可及性，如中医药文化夜市[4] - 居民健康素养水平从2012年8.8%提升至2024年31.9%，医疗保健消费支出从2013年900元增至2024年2500元以上，年均增速9.8%[4] 人工智能赋能健康管理 - AI数字减重帮手应用数字分身技术，融合20多位专家诊疗经验，提供个性化体重管理服务[5][6][7] - 山东省加速AI赋能生物医药、医疗产业，培育新型消费热点，如体重管理大模型[7] - 技术研发方通过终端设备实时监测数据，提供智能提醒功能[7] 政策与行业前景 - 《"健康中国2030"规划纲要》提出2030年健康服务业总规模目标达16万亿元[7] - 医疗健康领域前沿科技加速商业化，服务模式趋向智能化、多元化和生活化[7]

项目背景与目标 - 广州市开展人工智能医疗健康行业应用创新项目揭榜挂帅活动 旨在通过AI技术实现重大疾病早发现、早干预 并辅助医生提升诊疗效率与健康服务质量 [2] - 活动前期征集超过200个项目 最终入选36个项目 覆盖筛查、诊断、治疗、中医、公卫监测、公共服务六大方向 共有28家单位被授予帅牌 揭榜攻关期为1年 [2] 支持措施与资源 - 政策层面为入选项目提供配套支持并优化创新环境 [3] - 数据层面依托广州卫生健康行业可信数据空间 在安全与隐私保障前提下精准供给医疗健康数据 [3] - 算力层面借助市卫生健康大数据中台及高性能智算资源 支撑AI模型训练与数据分析 [3] - 优秀成果将纳入区域应用试点并优先推荐至省级与国家层面 打造人工智能应用标杆示范 [3] 人工智能+治疗方向项目 - 经颅磁刺激智能机器人系统在神经外科围手术期管理中的开发由中山大学附属第一医院牵头 [4] - 基于多模态影像智能解析的关节腔全自动精准穿刺注药机器人由中山大学附属第三医院牵头 [4] - 面向基层赋能的结直肠癌个性化辅助诊疗专病大模型由中山大学附属第六医院牵头 [4] - 基于智能微表情识别与体征监测的癌症元康复系统由中山大学肿瘤防治中心牵头 [4] - 面向精准医疗的AI增强型远程手术机器人系统研发由南方医科大学珠江医院牵头 [4] - 基于大模型的骨科手术机器人多模态影像融合与辅助精准定位由南方医科大学第三附属医院牵头 [4] - 基于人工智能助力外骨骼辅助髋关节术后精准康复临床场景研究由广东省第二中医院牵头 [4] 人工智能+筛查方向项目 - 基于呼吸重症大模型的开发与应用由广州医科大学附属第一医院牵头 [4] - 慧眼移动医院打造移动眼健康领域智慧新业态由中山大学中山眼科中心牵头 [4] - 互动式阿尔茨海默病人工智能筛查系统由南方医科大学珠江医院牵头 [4] - 基于人工智能的痛风高危人群早筛与复发风险智能预警的多智能体系统构建与示范应用由南方医科大学南方医院牵头 [4] - 基于多模态眼底影像与动态监测数据的心血管疾病智能筛查系统研发与应用由广东省人民医院牵头 [4] - 基于多模态特征融合的急性脑卒中早期识别与筛查应用示范由广东省人民医院牵头 [4] - 基于人工智能的心血管疾病CT影像的自动筛查由广州市第一人民医院牵头 [4] - 人工智能驱动的脑瘫高危儿测评技术创新与临床应用由广州医科大学附属妇女儿童医疗中心牵头 [4] - 基于文本与多尺度图像多模态数据融合的结核病人工智能筛查由广州市胸科医院牵头 [4] 人工智能+诊断方向项目 - 基于多模态数据源的抑郁症风险预测智能体开发由广州医科大学附属脑科医院牵头 [5] - 肾脏病理AI预测模型的构建和应用由中山大学附属第一医院牵头 [5] - 多类型细胞学数字病理图像辅助诊断系统的开发和临床验证由中山大学孙逸仙纪念医院牵头 [5] - 基于多模态数据的慢性鼻窦炎智能诊疗云平台由中山大学附属第三医院牵头 [5] - 口腔决策大模型的构建及推广应用由中山大学附属口腔医院牵头 [5] - AI+无创反向纳米孔电场生物芯片新型穿戴设备实现情绪相关皮肤病动态监测由南方医科大学南方医院牵头 [5] - 区域性实时AI辅助诊断与一体化质控数智超声平台的构建由广东省第二人民医院牵头 [5] - 基于人工智能的主动脉夹层多模态诊断模型建立及临床应用由广州医科大学附属第二医院牵头 [5] - 数智骨伤·智诊未来中医骨伤科智能辅助诊疗决策系统研发与临床应用由广州中医药大学第一附属医院牵头 [5] 人工智能+中医方向项目 - 名中医个人诊疗大模型由广东省中医院牵头 [5] - 基于多模态AI的中医眼科五轮-脏腑辨证智能诊疗系统研发与示范应用由广东省中医院牵头 [5] - 针灸诊疗机器人研发由广州医科大学附属中医医院牵头 [5] - 基层中医决策系统(蒲公英医学决策支持系统)由广州市海珠区社区卫生发展指导中心牵头 [5] 人工智能+公卫监测方向项目 - AI数字智慧流调专家系统由广州市疾病预防控制中心牵头 [5] - 传染病病例初筛与监测由广州数字健康科技有限公司牵头 [5] - 基于多源数据融合的流行性疾病预测预警系统由广州金域医学检验集团股份有限公司牵头 [5] 人工智能+公共服务方向项目 - 高危重症孕产妇智能预警决策管理体系的构建由广州医科大学附属第三医院牵头 [5] - 基于大语言模型的医院数据智能分类分级系统由广州医科大学附属妇女儿童医疗中心牵头 [5] - 基于重大慢病共病智能健康管理工具的开发与应用由广州市疾病预防控制中心牵头 [5] - AI驱动的重点人群家庭健康画像构建与智能健康管理由广州市白云区卫生健康局牵头 [5]