纪要涉及的公司 一度科技，2014 年成立，2021 年登陆港交所，业务包括大数据平台和解决方案、生命科学解决方案、健康管理平台和解决方案 [9] 纪要提到的核心观点和论据 - **AI 技术在医疗领域应用进展显著**：国家卫健委明确 84 个 AI 医疗应用场景，将 AI 辅助诊断纳入医疗服务价格项目，地方政府推动 AI 与临床医疗融合，大厂布局垂类模型，许多 AI 相关医疗器械和软件获认证，各医院和医生对 AI 态度更积极 [4] - **AI 在医药研发和诊疗服务应用有别**：医药研发进展慢，临床药物开发数据不足，大模型透明度低，无完善 AI 开发药物进入三期临床试验；诊疗服务发展久，已应用于诊前、诊中、诊后环节，提升效率和精准度，420 家医院接入 DeepSeek 技术，超 50%为三甲医院 [5][6] - **医院优先采用专科辅助治疗 AI 产品**：此类产品能突破医保限制并创收，在高精尖手术和疑难杂症处理中有优势，有医保豁免或资金支持，对缓解医院经营压力重要 [7] - **医疗 IT 厂商开发专科辅助治疗产品需特定能力**：需强大医学数据处理能力和与顶级医院长期合作经验，顶级医院提供病例样本助力模型优化 [8] - **一度科技业务表现良好**：大数据平台覆盖 2800 家医院，沉淀超 800 个专病库，服务 40 多家卫健委机构；生命科学解决方案服务 71 家药企，头部客户留存率超 100%；健康管理平台参与四省十二市互联网项目运营，覆盖 2400 万居民用户 [11][12][13] - **AI 技术对一度科技影响积极**：积累丰富数据资源，训练小模型产品，推出 70B 参数模型产品，整合 DeepSeek 并与大厂合作 [15] - **AI 中台产品有望提升一度科技营收**：2024 年下半年发布软硬一体协同 AI 中台，适配主流芯片和开源大模型，价格千万级，截至 2025 年 3 月已落地二十余家医院 [16] - **一度科技预计未来扭亏为盈**：采用 331 财年制度，毛利率稳定在 40%左右，费用控制较好但未盈利，预计 26 或 27 财年扭亏为盈，大数据平台将成主要增长动力 [17][18] - **一度科技估值及评级**：首次覆盖采用市销率（PS）估值方法，选取嘉和美康、讯飞医疗科技和医渡科技为参考龙头企业，给予 77.7 倍 PS 目标价，即 77 港元每股，给予买入评级 [19] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 一度科技最初通过与大型顶级医院合作处理科研数据积累经验，后拓展客户群体至卫健委、药企和医保局 [9] - 一度科技健康管理平台为惠民保运营提供人群健康数据支持，为开展 C 端业务提供客户基础 [10][14] - 一度科技战略收缩，更看重营收质量，健康管理解决方案收入占比逐步收缩，医院端和医药企端收入支撑整体营收 [17]

接下来就先请王总对公司做一个介绍公司情况的发展也给大家去讲一讲然后再请任老师来主持提问好 感谢三四政策也感谢各位领导的参加 我是一度科技投管负责人王小葳首先我先简单介绍一下一度科技作为整个AI医疗行业的一个先发的创新企业我们过去10年一直深挖并且深耕在整个行业中说实话我们的大模型经过10年的大模从四个维度来讲都是非常领先的首先是数据这个维度 可以看到其实咱们中国的医疗行业跟美国可能有一个比较大的一个不同就是中国医疗行业的数据它是不出院的但我们其实过去十年一直坚守在这个医疗储备类所以呢目前我们是累积了这个55亿份的这个高质量的医疗数据那患者覆盖人次呢也是超过了11亿人次那这个量级并且这个数据的这个 从上市前的一些研发设计到一期二期三期临床以及到上市后的像这个真世界研究等等我们在整个全生命周期都可以提供相应的一些服务这个主要也是看药体的一个需求截止到目前的话我们已经完成了368个临床试验项目其中261个真世界研究项目其中我们这个真世界研究也是做到了业内的旗舰品牌 全球前20大的这个TOPS MNC的这些药企有17家也都是我们的客户像我们前10大客户的一个收入流程比例也是达到了117%可见整体药企对我们的这个产品的 ...

纪要涉及的公司和行业 - 公司：医渡科技 - 行业：医疗 IT AI 行业 纪要提到的核心观点和论据 医渡科技业务优势 - 数据处理能力强：截至 2024 年 9 月 30 日，已处理分析 51 亿份医疗记录，覆盖 10 亿人次，数据量达行业平均水平十倍以上，深度介入全国前 150 家顶级研究型医院中的 105 家，确保数据质量和算法精准度[2][3] - 业务全场景覆盖：涵盖大数据平台与解决方案、生命科学解决方案、健康管理平台与解决方案三大板块，覆盖医院、政府、药企、保险及 C 端[2][4] - 算力优势：与华为深度合作推出生态体系，适配海内外主流芯片[4] - AI 技术领先：大模型涵盖所有已知疾病，能提供专业诊疗建议，医学知识问答准确率及伦理合规性等关键指标超越其他大模型，疾病知识图谱覆盖所有已知疾病，具备专家级推理能力[3][13] - 应用场景丰富：覆盖医药研发全链条，临床辅助治疗、ICU 病房智能监护以及科研端项目数量和金额市占率均居第一[13] 各业务板块发展情况 - 大数据平台与解决方案：面向医院和政府，以项目制提供解决方案，产品价格百万至千万级，2025 年春节后获 20 - 30 个订单，部分医院和政府项目已落地，订单增长受政策支持影响[2][5] - 生命科学解决方案：主要客户为全球前二十大国际药企中的 16 家，覆盖患者超 1 万名，前十大客户收入留存比例超 117%，完成多项临床研究，在儿童肿瘤治疗和糖尿病等领域有进展[2][6] - 健康管理平台与解决方案：互联网业务覆盖四省十二市，赋能健康险全流程，智能化处理较传统提效 50% - 70%，完成交易活跃用户超 2400 万[2][8] 市场需求与发展趋势 - 医院 AI 需求激增：2025 年春节后，医院主动布局智能化，订单量远超预期，业务涵盖科研、管理等四大类场景，医生接受度和使用频次显著增加[9] - 医疗数字化效能提升：训练资源利用率提高 25%，关键任务准确率提高 5% - 20%，上线周期缩短 50%，千万级别订单增多[2][10] - 医疗智能化前景广阔：未来十年是医疗智能化建设周期，医保局将 AI 复诊纳入医保政策，国家推动决心强烈，预计 2027 年医疗 IT AI 行业市场规模达 200 亿元[2][11][13] 公司盈利与财务情况 - 预计利润转正：预计 26 财年有望实现利润转正，今年订单收入确认将在 26 财年或 27 财年逐步实现，公司努力控制运营支出[19] - 订单与收入确认：2025 年订单远超预期，但医院和政府预算流程长，收入确认速度慢，今年预计流程会加快，但具体收入水平难确定[20] - 毛利率趋势：AI 中台产品毛利率高于之前产品，预计未来毛利率稳定增长，新订单单价上升趋势明显，相对投入较低[24] 其他重要但可能被忽略的内容 - 产品定制：AI 中台提供五层代码工具链，医生可定制专属 AI agent，30 秒内生成专用场景 AI 助手[2][9] - 硬件合作：与华为合作开发华为生成一体机，未来可能有更多业务场景落地，自主研发大模型与华为盘古模型无太多竞争[15] - 客户合作：与药企围绕药品或器械上市全生命周期合作，项目多来自客户复购，未来将深化合作；曾通过惠民保配合开发医渡电商小程序服务 C 端，但因付费意愿低，考虑通过企业端或政府项目拓展市场[17][18] - 费用与业务：大模型投入主要用于算力成本，除非算力下降，否则研发投入不减；血糖监测暂不涉及 C 端智能体，慢病管理业务曾因毛利率低和付费意愿低暂停，惠民保业务因政府压价利润减少，可能放弃部分省份[24][25][26] - 数据安全：不保存医院数据，数据可用不可见，使用前脱敏处理并标准化治理，大模型经备案审核，无数据安全问题[31]

纪要涉及的公司和行业 - 公司：医渡科技 - 行业：AI 医疗行业 纪要提到的核心观点和论据 医渡科技业务情况 - 业务板块分为面向医院和政府的大数据平台与解决方案、面向药企的生命科学解决方案、健康管理平台与解决方案 [3] - 第一板块通过项目制为医院和监管机构提供智能化平台，AI 中台等产品 ASP 从百万级提升至千万级；第二板块围绕药品和器械全生命周期提供智能化解决方案；第三板块包括慢病管理、商业险、惠民保险等健康管理服务，惠民保业务覆盖四省十二市，活跃用户超 2400 万，还推出开心健康小程序，商业模式尚在探讨 [3][4] 医渡科技合作与技术情况 - 与华为是国内最早的深度合作伙伴之一，2022 年底推出深圳一体机，因医院需求差异大销售未达预期，公司采用多种底层技术框架，适配不同芯片，满足各类医疗场景需求，持续优化算法引擎 [3][5][6] - 结合 Lambda 等开源模型开发垂直应用模型，根据医院基础设施和 AI 应用场景选择，通过强化学习降低成本并提升模型性能，构建 AI 医生等专业领域 AI 模型 [7] AI 技术在医疗行业应用情况 - 各行业对 AI 接受度显著提升，DIP 接口和 TIP 技术接入有助于提高行业效率，未来将提高模型竞争门槛，推动行业颠覆性发展 [8] - AI 中台产品是决策类解决方案，可协助医生和医院模拟更多医疗场景，传统管理类产品主要提升流程效率 [9] - AI 在 ICU 病房用于疾病预测，如耐药性金黄色葡萄球菌感染预测，可快速分配病房，提高患者流转效率，大模型几秒出结果，远快于传统检测 [11] 政策对 AI 医疗影响 - 国家政策首次将影像类诊断纳入医保报销范围，有望推动更多智能化 AI 医疗产品应用，公司技术已达要求，但推进速度需政策支持 [3][12] 数据相关情况 - 高质量临床数据对疾病知识图谱生成、疾病预测及微调至关重要，公司涵盖所有已知疾病，完成 80 个大类疾病拆解，提升大模型对疾病理解的深度和准确性 [3][10] - 医学数据与互联网数据处理和应用不同，AI 大模型可帮助排除错误选项，提高诊断和治疗准确性，需大量高质量临床数据训练 [13] - 数据质量决定算法上限，高质量临床数据包括诊前、诊中到诊后的所有流程，医疗 AI 大模型通过训练提高算法精度 [14] 公司模型与产品情况 - 根据不同医院场景开发五到六个版本模型，数据中台或全面数据库产品需一台 GPU 四卡服务器，新款 AI 中台需两台 GPU 八卡服务器，根据医院算力调整产品配置 [15] - 医院端主要产品采用项目制，包括单病种数据库（几十万元级）、全内容数据库（百万级）、管理类产品如 AI 中台（百万级）、生成一体机（百万级），新款 AI 中台约千万元，与华为合作的一体机一两百万元 [16] - 大模型基于 5000 亿专业训练 token 语料进行训练，聚焦 70B（700 亿）参数模型，累计覆盖 55 亿份医疗记录，涉及超 11 亿人次患者，数据源自与医院合作积累 [17] 公司团队与竞争优势 - 公司约一半员工有 AI 背景，一半有医学背景，核心团队几十人负责技术和产品升级及场景应用研发，大模型具备自主学习能力，赋能三大业务，公司仍推进技术和产品更新 [18] - 数据质量国内最高，与海外和国内竞争对手相比，数据量级有显著优势，智能化解决方案更精准 [19] 业务进展与市场情况 - 海外数字疗法业务主要在美国进行，因尾款问题处于诉讼阶段，已计入坏账，目前覆盖五个州，低调处理业务 [21] - AI 产品目前是一次性项目制收入，无直接与医保收费相关收入，未来探索 to C 端收入需时间和政策支持 [22] - AI 产品主要是项目指导模式，包括对药企服务、作为惠民保主运营平台获保险公司佣金，未来可能有新场景和收入模式 [23] - 国内数字疗法业务因政府和医院预算紧张调整，聚焦核心业务和核心客户，未来行业预算增加或复苏好转可能重新扩展 [24] - 海外市场涉及多领域，因政治因素订单延迟或暂停，部分地区推进更快，能实现政府、医院、患者闭环合作 [25] 行业进展与未来增长点 - 医疗信息化和智能化进展有差距，医院需求不强烈，智能化渗透率不到 5%，未来五年可能达 5%左右，各厂商推动行业智能化发展，非价格竞争 [27] - 医疗行业对技术进步敏感度低，关注政策要求，政策推动行业智能化升级 [28] - AI 医疗公司未来增长点在未充分开发或打通的医院场景，前期国内智能化推进依赖政策导向 [29] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 医渡科技获得竞争对手无法接触到的数据资源，是因为 B 端客户看重公司形象、安全度及信任度，公司与顶级三甲医院合作建立信任，品牌认可度高且无负面记录 [20] - 国内 BGF 数据差异化体现在接触医院数量及累计量级、算法底层逻辑，竞标中未遇睿米、讯飞等友商，大模型竞标多是运营商外包，医学院校类机构也参与，国内智能化建设渗透率低，AI 产品多用于提升效率 [26]

纪要涉及的公司 医渡科技[1] 纪要提到的核心观点和论据 - **公司业务情况** - **业务板块划分**：分为大数据平台与解决方案（BDTS）、生命科学解决方案、健康管理平台三大板块[3][5] - **各板块详情** - **BDTS**：面向医院和政府，应用于科教研管，产品有单病种/全病种数据库、医保平台、AI 中台等，以项目制为主，有 10%年度服务和运维费[3][8] - **生命科学解决方案**：服务药企，提供药品上市前后智能化服务，已进行 368 个临床试验项目和 261 个真实世界研究项目，上半年业务下降 15%，近期无明显改善[3][8] - **健康管理平台**：涉及保险业务，覆盖四省十二市超 2400 万活跃用户，用大模型进行基金模型预测和 AI 理赔核赔支持，探索 to C 端市场如开心健康小程序[3][8] - **公司核心竞争力** - **数据优势**：积累 55 亿份真实医疗数据，用于大模型算法训练，远超美国 CI 公司的 9 亿份[3][10] - **技术优势**：自主研发大模型，在医疗数据治理、疾病正逆向拆解等方面领先，全面赋能各业务板块[3][6] - **科研优势**：科研市占率超 30%，协助发布 240 多篇高水平论文，影响因子超 1300 分，参与 20 多个国家级、省级大型课题[3][11] - **公司发展方向与战略规划** - 聚焦 AI 医疗领域，提升大模型能力 - BDTS 拓展医院与政府客户，加强合作 - 生命科学解决方案服务跨国药企，探索创新应用 - 健康管理平台扩大惠民保覆盖，提高参保率，开发 to C 端市场 - 持续优化算法，保持行业领先[7] - **业绩预期** - 25 财年 BDTS 板块预计增长约 10%，AI 中台贡献 3000 万至 5000 万收入，增长约 20%；健康管理平台收入或持平或下降；生命科学解决方案业务未见明显改善[3][23] - 26 财年若第二、三板块恢复良好，有望实现利润转正，否则可能要到 27 财年[3][23] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **C 端商业化**：C 端商业化模式处于探索阶段，暂不收费，未来合作与推广方式未确定，旨在覆盖更多场景使算法更精准[9] - **数据获取与治理** - 与医院签深层次合作协议获取全量数据，经脱敏和标准化处理用于大模型训练[16][17] - 国内医疗数据监管严，数据不出院，美国允许疾病数据交易[18] - **AI 中台情况** - 面向医生和管理层，通过综合软件平台展示 - 功能更友好，有公有云、私有化、政务云三种商业模式 - 包含临床决策辅助系统，应用场景多样[24][25][28] - **市场需求与趋势** - 公立医院招标活跃度高，科研业务线稳定增长，政策推动智能化产品发展，但反腐使审核流程变长、账期增加[29] - 顶级研究型医院对智能化产品需求升级，下沉市场需求预计未来五年增加[30][33] - 医院与科研机构采购行为差异缩小，临床应用需求增加[34] - **合作运营增长预期**：每年计划增加 5 到 10 家顶级研究型医院和约五家监管机构，产品升级预计提升 ASP[31] - **2024 年业务数据**：业务收入预计 3.14 亿元，三分之一来自各类医疗机构，应用场景科研、临床和问诊需求均增加[32]

纪要涉及的公司 医渡科技 纪要提到的核心观点和论据 - **核心优势**：深耕AI医疗领域十年，积累55亿份真实医疗数据，服务国内60%以上顶级研究型医院，覆盖11亿人次诊疗数据，为大模型训练提供基础，提升疾病理解和预测能力；坚持全科向专科医生发展路径，构建体系化专病数据集；国内首个全链路适配国内外高端芯片的大模型，与华为合作推出升腾大模型一体机，提升算法通用能力和医疗智能体技术[3][4][5] - **研发投入**：预计每年投入8000万至1亿元用于研发，一半用于算力，一半用于人工成本，以保持竞争优势并推动行业变革[4][6] - **应用场景及成效**：产品应用于医生AI急诊建议、ICU病房等场景，通过疾病预测图谱优化病房分配，提高医院流转效率，协助进行标准化数据治理；协助药企完成中国大样本量阳性乳腺癌知识设计研究，提效40%，并在14个月内完成；通过大模型逆向推断保单持有者患病概率，为惠民保地区疾病模型预测和产品设计提供指引[4][7] - **产品布局**：接入更多三甲医院，对数据脱敏和治理后训练大模型，生成疾病知识图谱和疾病模型，为AI决策提供支撑；为药企提供全周期药品研发服务，覆盖医疗险患者全场景；产品矩阵包括针对医院和监管机构的BDPS板块以及面向药企的临床研发服务，保险领域惠民保覆盖四省十二市，C端推出发热报告解读等功能并研发专科病种院外患者管理服务产品[8] - **市场差异**：中国C端客户医疗支付意愿和价值低于美国，C端市场需持续探索商业模式，B端按符合中国国情的方式探索，美国市场提供更多可能性和实践想法[9] - **AI作用**：当前AI在医疗领域规模效应未完全发挥，目标是创造新利益平衡点，发掘市场机会，只能辅助决策，不能完全替代医生；诊断领域目前在中国进展约1%，未来有望达50%以上[10] - **竞争优势**：海外公司难以接入中国医疗数据，其模型对国内疾病理解能力有限，中美医疗体系差异大，美国训练的数据模型不适用于国内情况，医渡科技更熟悉中国及亚洲市场，具有竞争优势[11] - **成本与模型**：DeepSeek出现为大模型应用提供新思路，有助于降低成本；医渡科技算力依赖华为和英伟达，缺乏定价权，若行业技术优化成本下降，将能迭代出更多优质模型；已接入DeepSeek，底层模型结合多个开源模型，提升性能并降低成本[14][15] - **潜在发展空间**：2024年11月医保局提出促进医保与商保数据互通，推动医疗智能化发展，公共卫生建设投入增加，医保数据分析、传染病监测等领域智能化需求将增加，医渡科技结合底层技术和自身算法使疾病预测更精准[16] - **未来发展方向**：AI在医疗行业将从提升效率向决策类方向发展，医渡科技致力于深度挖掘数据，打破数据与场景壁垒，业务覆盖医药险全场景，推动行业向智能化发展[17] 其他重要但是可能被忽略的内容 医渡科技肩负“医疗强国”重任，推动国内AI医疗信息化发展，关注百姓福祉，希望投资者关注被低估但稳健发展的赛道，公司将继续推出更好产品和更精准大模型，并欢迎投资者实地调研[18]

行业或公司 * 上市公司或行业研究电话会议记录 核心观点和论据 * 公司在大模型应用方面处于领先地位，已在医疗、制药、健康保险等多业务场景实现广泛应用[2]。 * 公司致力于提升医疗数据的可用性和智能技术，在医疗领域占据市场主导地位[10]。 * 公司参与多个国家级医学研究课题，并在临床科研业务领域保持领先地位[11]。 * 公司在生物科学解决方案领域，通过AI赋能的技术解决方案提高客户体验和付购率[13]。 * 公司一站式健康管理解决方案包括慢病管理服务、商业健康险、城市惠民保险等，在公共健康领域取得显著成效[16]。 其他重要内容 * 公司收入由三大业务板块构成：健康管理平台和解决方案、大数据平台和解决方案、生物科学解决方案[5]。 * 健康管理平台和解决方案板块收入同比下降12.4%，主要由于持续对产品组合进行聚焦[6]。 * 大数据平台和解决方案板块收入增长7.5%，在手订单达到4.5亿元[9]。 * 生物科学解决方案收入同比下降15.0%，但毛利率上升1.9%，达到25.7%[13]。 * 公司资金储备为人民币37.4亿元，同比减少8000万元，主要用于二级水上回购股票股金业务定位消耗资金[8]。 * 公司市值动力为1.3倍，资金储备暂时值得比重达70%[8]。 * 公司致力于围绕区域人口健康管理，协助构建城市健康大脑，已覆盖近30个城市和省份[12]。 * 公司在儿童肿瘤治疗、糖尿病研究等领域取得进展，中标多个项目[14]。 * 公司通过InnoCore实现所有研究中心的全部数据的分化时区与标准化处理，显著加速了患者数据的提取效率[15]。 * 公司一站式健康管理解决方案包括慢病管理服务、商业健康险、城市惠民保险等，在公共健康领域取得显著成效[16]。 * 公司利用AI技术实现秒计回复，提升理赔时效[17]。 * 公司通过生成式AI技术和多模态理解能力，打造个性化健康管理体验[18]。