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固生堂(02273):首次覆盖报告:国内中医连锁服务龙头,AI推动创新出海
东方证券· 2025-06-09 10:22
报告公司投资评级 - 首次给予固生堂“买入”评级 [3][5] 报告的核心观点 - 固生堂是国内领先中医连锁服务龙头,营收高速增长,2018 - 2024 年间 CAGR 高达 26.8%,2022 年利润转正,经调整净利率稳中有升 [9] - 受益需求驱动和政策支持,民营中医医疗服务快速发展,公司通过多种方式绑定名中医资源,成立并购基金用于门店扩张,长期发展潜力充足 [9] - 公司 2019 年布局 AI,聚焦研发 AI 名中医分身,还与多方合作开展项目,未来有望实现 AI 辅助中医诊疗和创新中成药出海 [9] 根据相关目录分别进行总结 国内领先的中医连锁医疗健康服务机构 - 公司 2010 年成立,2021 年上市,早期扩张线下机构,后布局线上平台等,成为线上/线下结合的中医医疗健康服务提供商 [14] - 形成业务闭环,建立 OMO 模式,结合传统中医与西医,线下机构承载多项业务,线上平台侧重咨询问诊和引流等 [17] - 创始人涂志亮持股 34.27%,睿远基金持股 8.02%,核心高管团队行业经验丰富 [20][23] - 2021 年以来营收快速增长,归母净利润受多种因素扰动,剔除激励影响经调整净利润稳中有进 [27] - 以中医线下门诊为主,线上平台及贵细药材为辅,医疗健康解决方案和线下医疗机构营收占比稳步提升 [31] - 费用控制出色,22 年毛利率下降,23 - 24 年保持稳定,24 年净利率略下滑,剔除汇兑损失经调整净利率上升 [36] 打造名中医护城河,成长稳空间大 - 国内中医诊疗服务市场大、景气度高,2019 - 2030E 中医大健康、诊疗和中药 CAGR 分别为 11.3%、18.2%和 2.5% [38] - 中医医疗服务需求端有四大驱动因素,利好政策不断出台推动社会连锁办医发展,新冠影响消退后基层民营机构增长提速 [42][46][48] - 公立中医医院是主要提供者,民营机构数量多规模小、竞争激烈,行业格局高度分散,公司市占率低,成长空间充足 [53][56] - 中药饮片集采使传统中医馆经营承压,连锁化将成发展主旋律 [58] - 行业门槛低壁垒高,需兼具中医师资源、供应链管理和地区运营能力,公司通过多种方式深度绑定名中医 [61][65] - 名中医引流效应明显,新客户数量增加,第三方引流花费少,老店内生稳定,外延并购提速,成立并购基金,完善线下网络 [67][70][72] - 公司看诊病种消费属性明显,客户黏性强,客户数量和认可度提升,客单价增加,线上覆盖全面,发力年轻养生经济 [75][78][82] - 推出会员制度,会员收入和数量快速扩大,自有医生体系完善,业绩增长 [84][88] 以 AI 为引擎,推动中医药创新与出海 - AI 赋能的中医医疗服务带来新机遇,受技术、政策、资本驱动,市场规模快速扩大,应用仍处早期,格局高度分散 [91][93] - 公司 2019 年布局 AI,完善中医 AI 服务平台架构,有 AI 名中医分身等四大应用,还能提升运营效率 [98][99] - 公司紧跟政策探索“临床经验方 - 院内制剂 - 创新中成药”转化,院内制剂全链条打通,25 年销售有望放量 [102] - 海外中医发展迅速但分散,东南亚市场潜力大,公司提出“先医后药”出海策略,创新中成药有望出海 [104][105] 盈利预测与投资建议 - 假设公司 2025 - 2027 年收入增长来自线下门店,25 - 27 年毛利率分别为 28.08%,28.16%和 28.26%,25 年集采致毛利率下滑,后续逐渐消化影响 [107]
中新健康丨AI+中医药如何发展?多位院士发声
中国新闻网· 2025-04-27 22:00
中新健康丨AI+中医药如何发展?多位院士发声 中新网4月27日电(记者 张尼)最近一段时间,医学界一直在探讨一个热门话题——人工智能(AI)+医疗。 AI问诊、AI解读报告……这些前沿应用已经走进现实。那么传统的中医药是否也能与AI擦出"火花"? 近期,多位院士给出了自己的看法。 AI+中医药,是必然发展趋势 4月23日至24日,第四届中医药高质量发展大会举行,大会主题为"中医药+AI"。 会上,中国工程院院士张伯礼给出了这样的趋势预判:"大家知道,以AI为主要科技特征的第四次工业 革命已经到来,AI必将推动产业革命和社会发展,AI+各行各业,当然包括中医药。" "中医药与人工智能的结合,不仅是技术的进步,更是中医药现代化的重要途径,为我们说明白、讲清 楚中医药疗效提供了新方法、新范式,人工智能技术在数据处理、模式识别、智能决策等方面具有独特 优势。" 中国工程院院士黄璐琦强调。 在中国工程院院士陈香美看来,AI与中医药深度融合还需要解决三个问题,包括数据壁垒的困境、评 价体系模式以及复合型人才的培养。 她分析称,因为AI主要还是通过大数据分析解决科学的问题,所以,现在医学术语表述存在较大的差 异,给机器学习 ...