公司产品与认证进展 - 儿童手部X射线图像骨龄辅助评估软件和肝脏局灶性病变CT图像辅助分诊软件正式获批中国国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证 [1] - 2025年以来公司新增5张NMPA三类证，累计获批NMPA三类证达17张，居行业前列 [2] - 公司共有17款AI应用获批NMPA三类证，15款AI应用通过美国FDA认证，31款AI应用获欧盟CE认证，获欧盟CE认证的AI应用总数居全球首位 [1] - 公司已成功推出100多款医疗AI产品 [1][2] 技术平台与研发方向 - 公司发布元智医疗大模型，这是一个包含文本、语音和视觉理解能力的多模态大模型 [4] - 元智医疗大模型已孕育出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理、患者服务等多场景的10余款医疗智能体 [5] - 技术应用从单疾病模型演进至一个模型能识别三维影像中多种常见疾病，得益于Transformer技术自动学习共性和多模态技术（如CLICK）对齐图文信息 [5] - 在实际应用中结合大模型及小模型的不同优势，小模型在检测小结节、骨折等方面更准确，大模型则可以处理多疾病关联问题 [6] 市场落地与商业应用 - 公司AI产品已在全国4000多家医院落地，合作医院包括顶级三甲医院、县级医院和乡镇卫生院 [3] - 公司与中山医院放射科合作研发业界首个胸部一扫多查智能体，可锁定73种胸部异常，基于40多万CT影像数据 [5] - 公司与河南省人民医院合作研发脑部影像一扫多查智能体，基于50余万脑部影像数据，可同时检测47种病变异常 [5] - 产品推广的核心在于给临床带来实用价值，帮助医院实现数字化、智能化，从而提质增效 [3] 发展战略与融资规划 - 公司坚持以临床需求为导向，深入应用场景，将技术转化为医疗新质生产力的实践 [1][6] - 公司致力于为医疗行业提供多场景、多疾病、全流程、一体化的智能解决方案 [2] - 公司成功完成A轮融资，总规模10亿元，资金将用于加强横向创新（向多模态拓展）和纵向创新（加大医疗大模型、智能体等研发投入） [6] - 公司未来将持续推动医疗AI创新落地，向世界级数智医疗创新引领者迈进 [1]

公司产品与认证进展 - 儿童手部X射线图像骨龄辅助评估软件和肝脏局灶性病变CT图像辅助分诊软件正式获批中国国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证 [1] - 公司已成功推出100多款医疗AI产品 [1][2] - 公司累计有17款AI应用获批中国国家药品监督管理局（NMPA）三类证，15款AI应用通过美国FDA认证，31款AI应用获欧盟CE认证，CE认证数量居全球首位 [1] - 2025年以来，公司新增5张NMPA三类证，累计获证17张，居行业前列 [2] 技术平台与研发创新 - 公司正式发布元智医疗大模型，这是一个包含文本、语音和视觉理解能力的多模态大模型 [3] - 元智医疗大模型吸收DeepSeek等通用大模型的进展，并通过垂域专精、私域知识微调实现医疗场景深度适配 [3] - 目前元智医疗大模型已孕育出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教等多场景的10余款医疗智能体 [3] - 在影像诊断领域，放射智能体借助大模型能力实现对多种疾病的精准检测，例如与中山医院合作基于40多万CT影像数据研发业界首个胸部一扫多查智能体，可锁定73种胸部异常 [4] - 与河南省人民医院基于50余万脑部影像数据合作研发脑部影像一扫多查智能体，可同时检测47种病变异常 [4] - 技术演进实现从“一个疾病一个模型”到“一个模型能识别三维影像中多种常见疾病”的转变，得益于Transformer技术自动学习共性和多模态技术对齐图文信息 [4] - 在实际应用中结合大模型及小模型的不同优势，小模型在检测小结节、骨折等方面更准确，大模型则可以处理多疾病关联问题 [5] 市场落地与商业化 - 公司AI产品已在全国4000多家医院落地，合作医院包括顶级三甲医院、县级医院、乡镇卫生院，广泛赋能基层诊疗 [3] - 产品推广的核心在于给临床带来实用价值，医院愿意为有价值的产品付费，帮助医院实现数字化、智能化，从而提质增效 [3] - 百余款AI产品的推出带来质变，体现在医学上覆盖医院全流程可做全局优化，技术上边际成本下降形成成本优势，业务上从单点AI应用逐步转变成全院级数智化业务 [2] 融资与发展战略 - 公司于今年6月成功完成A轮融资，总规模10亿元 [5] - A轮资金将用于加强创新，包括横向创新（在AI应用方面向多模态拓展，将影像、文本、语音等融合应用到手术室、病房等场景）和纵向创新（加大在医疗大模型、智能体等前沿方向的研发投入，同时向下深入数据系统和业务系统） [5] - 公司判断应用场景需重点考虑三大因素：医疗价值、技术成熟度和商业机会 [2] - 公司致力于将领先的AI技术深度融入医疗影像分析、智能诊断辅助、医疗数据管理等多个关键环节，为医疗行业提供多场景、多疾病、全流程、一体化的智能解决方案 [1]

政策导向与行业现状 - 国家卫健委发文将“人工智能+基层应用”定为未来五年核心目标，目标是到2030年实现基层诊疗智能辅助应用基本全覆盖[4][5] - 政策热度与现实存在“倒挂”，尽管GPT浪潮下大城市三甲医院争相部署AI，但占比高达95%的基层医疗机构和医生仍游离在外，至少八成以上基层医生不会使用AI[7] 医疗AI的核心要求 - 临床专家一致认为，能真正帮到基层的AI必须满足两点：安全有效、人机协同[2][13] - 医疗AI的第一性原理不是聪明而是安全，技术的迭代应以临床价值为衡量标准，以患者安全为底线[11][12] MedGPT模型的安全性与有效性 - MedGPT在由26个专科、32位临床专家制定的评估中，使用2069个真实病例场景进行测试，在安全性和有效性上力压5大全球主流模型[12] - 具体得分显示，MedGPT安全性得分高达0.912，比第二名高出近20个百分点，有效性得分为0.861，远高于其他模型，在危重病识别等高风险指标上表现接近满分[16][17] 临床决策AI助手产品价值 - 该产品针对基层医生信息不全、经验不足的痛点，能快速调取高等级医学证据和“专家智能体”给出结构化决策报告[23] - 在临床实战评测中，该产品在8大维度（如多病共存、用药相互作用等）全面优于美国选手GPT-5和OpenEvidence[27][28] - 产品提供“安全卡”与“证据卡”，所有证据均来自高等级文献并标注指南来源，让基层医生决策更自信[25] 患者随访AI助手市场机遇 - 研究显示超过91.2%的医护人员认为诊后管理至关重要，但受限于人力仅44%的机构能开展定期随访，超过半数患者处于“失管”状态，存在系统性短板[33] - 该产品能7x24小时工作，承接院外随访工作，内置“专家智能体”将上级医院经验沉淀为数字化方案，提升基层管理效率和质量[35][38] 公司产品定位与竞争优势 - 公司产品基于独有的MedGPT临床认知决策系统，并与临床专家深度共创，人机协作模式是其灵魂所在[40] - 产品被数十位学科主委信任，被认为是AI赋能基层的“最佳实践”，其底层逻辑是AI作为超级助手而非取代医生[39][41][44]

融资信息 - 公司于11月11日完成5000万元人民币Pre-A轮融资 [1] - 本轮融资由远毅资本领投，长岭资本超额追投 [1] - 光源资本担任本轮融资的独家财务顾问 [1] 公司业务与技术 - 公司为医疗人工智能全栈式解决方案提供商，致力于以人工智能技术驱动医院全流程智能化升级 [1] - 公司自2022年底启动自研大模型，并持续加大研发投入 [1] - 于2023年5月推出AI生成式电子病历系统，率先实现生成式人工智能在医院核心业务流程中的应用落地 [1]

公司融资与战略定位 - 公司完成5000万元人民币Pre-A轮融资，由远毅资本领投，老股东长岭资本超额追投，光源资本担任独家财务顾问 [1] - 融资资金将主要用于FusionAi系列产品的技术迭代、全国规模化落地、渠道建设及人才扩充，以巩固在医疗人工智能领域的领先地位 [1] - 公司提出“AI驱动医院全流程”的战略愿景，以生成式AI为核心动力，推动医院从“流程数字化”迈向“智能决策化” [1] 公司背景与发展历程 - 公司成立于2017年，总部位于杭州，在武汉、北京等地设有技术与服务中心，前身为长期服务于医院信息系统建设的湖北福鑫科创信息技术有限公司 [2] - 公司是国内较早探索“数据智能+医疗信息化”融合的企业之一，目前已服务超过200家医共体、三甲医院及区域卫健机构 [2][4] - 公司将医院智能化战略具象化为“FSD时刻”，旨在以AI技术重新定义医院的运营决策、患者管理、服务体验与临床诊疗 [2] 核心产品与技术 - FusionAi是公司自主研发的医疗人工智能平台，技术内核融合了医疗大模型与智能体架构，能在多模态医疗数据中实现理解、推理与生成 [7] - 平台构建了覆盖诊前、诊中、诊后及数据治理的全流程智能服务体系，具体应用于数据治理、患者管理、患者服务和临床诊疗四大环节 [7][8][9] - 在临床诊疗环节，平台通过生成式电子病历技术实现病历、处方等内容的自动推荐与生成，并能与医院现有HIS、EMR系统无缝集成 [8] 商业模式与行业影响 - 公司的创新在于系统化的“AI+医疗运营”重构，将AI从“辅助插件”升级为医院管理和临床体系的“底层操作系统”，形成闭环式数字智能体系 [9] - 这种模式推动医院从“信息孤岛”走向“智能协同”，类似于自动驾驶技术在交通系统中的作用，AI不仅能“识别路况”，更能“决策行驶” [9] - 通过大规模应用验证，公司持续完善AI模型在不同医疗场景下的可解释性与安全性，为医院提供从数据治理到智能决策的全链条AI服务 [4][9] 市场布局与发展规划 - 融资完成后，公司将加速推进FusionAi平台的全国落地，重点拓展东部沿海与中部核心城市的标杆医院项目 [10] - 公司计划在未来一年内建立覆盖全国的渠道与服务网络，并扩充算法与临床工程团队，以优化AI模型在多病种、多场景的泛化能力 [10] - 投资方认为公司在医疗AI赛道具备突出的技术积累和商业落地能力，其模式为AI医疗的规模化落地提供了可验证的范例 [10]

行业监管与发展趋势 - 医疗AI行业正加速向辅助医生和承担部分技术劳动的方向发展 [1] - 行业面临确保应用规范安全有效的核心挑战 [1] - 北京市卫生健康委设立医疗人工智能应用评测中心 旨在建立评测制度体系与规范标准 [1] 评测中心的目标与原则 - 评测中心目标为验证医疗AI的临床辅助决策能力和效果 筑牢应用安全底线 [1] - 针对辅助医生的医疗AI应像对医生一样开展科学严谨的评测 以防范医疗风险 [2] - 评测需确保技术造福于民 保障人民生命健康安全 [2] 评测指标体系 - 评测需超越单一准确率指标 综合考虑患者角度的伦理和信息安全 以及医生关注的推理过程 [2] - 建立从安全（合规伦理）、专业（医学知识）、实用（流程适配）等多角度一起测的体系 [2] - 形成6个核心维度的评测指标体系 包含医学合规伦理、医学循证与知识等70多项具体评测任务 [2] 评测数据与方法 - 评测数据联合重点医院、科研机构及权威专家团队共同构建 来源包括临床案例、权威教材和最新诊疗指南 [2] - 评测考题由国内顶级专科高年资医师全程深度参与编撰与审核 确保科学性和权威性 [2] - 评测方法上系统根据应用类型自动匹配任务并生成报告 由临床专家复核 [3] - 创新引入基于AI的评分机制 综合诊疗思路、推理逻辑、答题结果进行量化打分 避免只看最终结果的片面性 [3] 未来规划 - 评测中心后续将陆续开展更多医学领域的评测服务 覆盖内科、外科、儿科等专业领域 [3] - 规划旨在助力医疗人工智能产业健康发展 更好地服务人民群众健康需求 [3]

行业监管动态 - 北京市卫生健康委设立医疗人工智能应用评测中心 旨在建立医疗AI评测的制度体系与规范标准 筑牢应用安全底线 [1] - 评测中心将验证医疗AI的临床辅助决策能力和效果 依托首都高水平医院和专家队伍、高质量医疗数据 [1] 评测体系与标准 - 评测中心建立多维度考核标准 形成6个核心维度的评测指标体系 包含70多项具体评测任务 [3] - 6个核心维度为医学合规伦理、医学循证与知识、通用辅助能力、专科诊疗质控管理、诊疗流程适配性、诊疗决策准确性 [3] - 医疗人工智能应用需从安全（合规伦理）、专业（医学知识）、实用（流程适配）等多个角度一起测评 [3] 评测方法与数据 - 评测中心联合重点医院、科研机构和权威专家团队 用临床案例、权威医学教材和最新临床诊疗指南构建高质量评测数据集 [3] - 评测考题由国内顶级专科高年资医师全程深度参与编撰与审核 确保科学性和权威性 [3] - 系统根据应用类型自动匹配评测任务并生成报告 由临床专家复核 [4] - 创新引入基于人工智能的评分机制 综合诊疗思路、推理逻辑、答题结果进行量化打分 避免只看最终结果的片面性 [4] 未来发展计划 - 评测中心后续将陆续开展更多医学领域的评测服务 覆盖内科、外科、儿科等专业领域 [5] - 发展目标是助力医疗人工智能产业健康发展 更好地服务人民群众健康需求 [5]

行业发展趋势 - 人工智能技术飞速进步 推动医疗AI加速向辅助医生和承担部分医生技术劳动的方向发展 [1] - 医疗AI应用的规范安全有效成为公众关注和行业关心的核心问题 [1] 行业监管与标准建设 - 北京市卫生健康委设立医疗人工智能应用评测中心 旨在建立医疗AI评测的制度体系与规范标准 [1] - 评测中心将依托首都高水平医院和专家队伍、高质量医疗数据 验证医疗AI的临床辅助决策能力和效果 [1] - 评测中心的设立旨在筑牢医疗人工智能应用安全底线 [1]

文章核心观点 - 北京市卫生健康委员会正式启动医疗领域人工智能应用评测服务，旨在通过系统化评测确保AI诊疗应用的安全、专业、适用和准确 [1] - 评测服务首先聚焦胸外科诊疗领域，后续将扩展至内科、外科、儿科等更多专业领域，以推动医疗人工智能产业健康发展 [2] 评测体系与内容 - 评测中心构建了包含6个核心维度的评测指标体系，覆盖70多项具体评测任务 [1] - 评测维度包括：安全性（如隐私泄露、医学伦理）、专业性（如使用最新医学教材和诊疗指南）、适用性（如符合医生思考逻辑和工作流程）以及准确性（如诊断正确性和治疗建议合理性） [1] - 评测数据来源于临床案例、国内外权威医学教材和最新临床诊疗指南共同构建的高质量数据集 [1] 评测流程与方法 - 评测流程严格实施用户申请、系统评测、专家复核三个环节，系统根据应用类型自动匹配任务并生成报告 [2] - 除国际通用基础评测指标外，创新引入基于人工智能的评分机制，通过“裁判模型”对诊疗思路、推理逻辑和答题结果进行综合量化打分 [2]

公司概况与市场地位 - 上海森亿医疗科技股份有限公司是一家专注于将人工智能与大数据技术应用于健康医疗场景的人工智能企业[1] - 按2024年医院收入计算，公司是中国最大的医院AI医疗解决方案供应商，并在全球大型医院（500张床位以上）中位列第四[1] - 公司已服务超过750家医院客户，其中包括超过400家大型医院，并赋能超过800家客户，包括医院、医联体、医疗公司及卫生监管部门[10] - 公司已完成9轮融资，累计融资金额超过13亿元，在2024年7月完成IPO前最后一轮融资后，估值达26.6亿元人民币[11] 创始人背景与创业历程 - 创始人张少典为1988年出生，拥有上海交大ACM班背景及美国哥伦比亚大学医学信息学博士学位，其创业动机源于用技术优化医疗决策的初心[1] - 2015年博士毕业前夕，通过在国内近50家三级医院的调研，发现中国医院存在数字鸿沟，数据应用潜力巨大[2][3] - 公司于2016年4月在上海张江创办，创业初期面临市场开拓困难，后获得真格基金徐小平的天使投资，并经历产品定位调整与管理变革[4][5][6][7][8] - 2020年新冠疫情初期收入下滑，但凭借AI诊疗系统抓住疫情带来的医疗智能化需求爆发机遇，实现业务转折[9][10] 医疗AI解决方案等级与产品 - 公司采用类似自动驾驶的分级方式，将医疗AI分为L1至L4四个等级[13] - L1级为数据智能，专注于医院数据的整理、清洗和可视化呈现，核心任务是数据洞察与分析[14][15][16] - L2级为智能辅助，是公司收入核心贡献部分，能基于数据和医学知识库提供辅助决策意见，如VTE智能防治系统可使相关住院患者死亡率降低83%[17] - L3级为有条件自动化，AI能自主完成特定任务，公司于2024年推出覆盖临床决策、医院运营和临床研究的AI智能体解决方案[18] - L4级为高度/完全自动化，公司于2025年上半年在沙特落地全球首个AI主导的诊所试点项目，实现全流程高度自主[19][20] 技术平台与财务表现 - 公司核心技术底座为自研的"Synapse"平台，融合了前沿AI算法、医学知识工程化和异构化数据治理三项核心能力[21][24] - 2024年，L2级AI辅助解决方案合约收入为1.487亿元，占总收入的51.0%，首次超过L1级解决方案的1.428亿元（占比48.9%）[22] - 公司营业收入从2022年的1.44亿元增长至2024年的2.92亿元，2025年前六个月为1.12亿元[22] - 经营亏损持续收窄，从2022年的2.325亿元收窄至2023年的1.426亿元，2024年进一步收窄至4940万元[23] 行业前景与竞争格局 - 2024年全球AI医疗解决方案市场规模约400亿元，预计2030年将增长到906亿元，中国市场占比高达41%，规模约164亿元[24] - 全球市场竞争者主要为美国老牌企业，但中国本土公司在适配性、数据治理与算法本地化上更具优势[24] - 行业正迎来拐点，大模型技术的突破增强了AI的语言理解与推理能力，国家政策也持续推动智慧医疗建设[25][26] - 未来机会在于AI智能体的普及，预计到2030年，AI智能体将成为医院运营和临床研究的核心基础设施，全球L3市场规模将达108亿元，中国约70亿元[24][28][29]