行业趋势与共识 - 医疗行业正经历从经验决策到算法赋能的深刻转变，AI成为提升医疗效率的关键加速器[1] - AI与医疗医药的深度融合亟需高质量数据和专用模型作为突破基础，以提升诊疗精准度并降低研发成本[1] - 推动AI医疗能力向基层下沉与院外延伸被视为破解医疗资源分布不均、开辟行业第二增长曲线的重要方向[1] - 行业面临技术有效落地、数据合规使用及新模式可持续增长等核心挑战[2] 公司战略与实践路径 - 公司依托星火·医疗底座为核心载体，构建全链条医疗数智化体系，聚合大型三甲医院等优质资源加速向基层医疗延伸[3] - 在数据层面构建通识数据与专病数据双轮驱动体系，通过可信数据空间实现数据可用不可见的合规流通[3] - 在模型层面打造AI专病大模型和专科医生助手以满足不同专科诊疗需求，并通过AI全科医生助手将优质资源延伸至基层与院外场景[3] 客户案例与价值体现 - 为中日友好医院提供星火·医疗底座一站式赋能体系，落地应用后相应科室诊疗时间缩短20%，病历书写效率提升75%，病历质量提升45%[4] - 医疗可信数据空间解决数据流通安全信任问题，樱智·a专病大模型覆盖理解诊断生成等诊疗全流程[4] - 樱智Agent开发平台集成国内主流通用大模型，支持院内业务系统智能化升级，提供全科辅诊助手等多款高价值AI应用[4] - 与北京清华长庚医院在药学大模型、睡眠大模型等多个AI+医疗创新领域开展联合攻关[6]