核心观点 - 蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ在2025外滩大会发布多项新功能 聚焦家庭健康管理 老年人防骗就医和医生AI助手开发 [1][2][3] - AQ已累计服务用户超1.4亿 其中近60%来自三线及以下地区 [1] - 公司通过智能体开放平台连接全国近百万真实医生 包括好大夫平台超20万线上问诊医生和300余位名医AI分身 [3] 产品功能升级 - 全新升级"健康档案"功能 实现就医资料 用药病史 饮食运动信息全面打通 [2] - 支持10大品牌智能设备数据接入 包括苹果 华为 vivo 鱼跃 硅基动感等智能手机 可穿戴设备和慢病管理设备 [2] - 新增AI智能皮肤检测功能 通过多模态大模型识别超50种皮肤疾病 支持舌苔拍测中医体质 毛发拍测脱发风险 全脸拍测肤质 [2] - 联合中国移动推出"AI打假防骗专线" 为老年人提供一键呼叫AI医生服务 [2] 医疗服务生态 - 形成AI诊室 健康档案 打假辟谣三大差异化特色 覆盖急症 慢病及老年群体需求 [2] - 上海黄浦区上线超200位家庭医生AI分身 覆盖40万常住居民及百万职业人群 [3] - 通过"数字家医·黄埔"智能体为社区老人提供24小时健康咨询服务 [3] 战略布局 - 公司成立医疗健康实验室 投入AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索 [3] - 致力于解决高质量数据积累 模型幻觉抑制和科技伦理建设等核心问题 [3] - 目标让每个家庭配备"健康管家" 实现永远在线 第一时间响应的健康服务 [2]

产品功能升级 - AQ健康应用推出健康档案功能 实现就医资料、用药病史、饮食运动信息全面打通 支持连接10大品牌智能设备数据并提供个性化健康建议 最多支持添加20个家庭成员[2] - 新增AI智能皮肤检测功能 基于大模型多模态能力可识别超50种皮肤疾病 支持拍舌苔测中医体质、拍毛发检测脱发风险、拍全脸生成肤质报告[2] - 联合中国移动推出AI打假防骗专线 老年人可通过电话一键呼叫AI医生辨别可疑信息或突发身体状况[3] - 产品形成AI诊室、健康档案、打假辟谣三大差异化特色 覆盖急症、慢病及老年群体需求[3] 用户覆盖与普惠医疗 - AQ累计服务用户超1.4亿 其中近60%来自三线及以下地区[1] - 连接全国近百万真实医生 打通好大夫平台超20万医生线上问诊 已帮助超300位名医打造AI分身提供24小时服务[6] - 东部省份三甲医院数量占全国50% 西部不足5% 农村执业医师占比不足全国20% 城市人均医疗资源是农村2.5倍以上[6] - 上海黄浦区上线超200位家庭医生AI分身 覆盖40万常住居民及百万职业人群 缓解家医服务压力[7] 技术平台与战略方向 - 发布智能体开放平台 助力医生开发专业化、个性化医疗智能体 推动AI医疗服务普惠化[6] - 公司成立医疗健康实验室 投入AI赋能MDT多学科会诊 重点解决高质量数据积累、模型幻觉抑制和科技伦理建设问题[7] - 通过AI助手实现名医分身有术、基层医生强技在身、家庭医生守护万家的目标[6]

AI中医四诊仪的市场表现与产品特点 - AI中医四诊仪通过面部扫描和手指检测，一两分钟内生成包含七八十项指标的健康报告，提供针对性调理建议，提升用户黏性[2] - 全国已有20多家知名公司售出超过10万台AI中医一体机（含系统），累计使用人数超千万[2] - 以“医葫芦”AI为例，产品实现了中医的数据化、标准化、可视化、量化，使用户能通过对比前后检测数据直观看到健康改善情况[3] - 产品消费主力为30多岁、40多岁人群，占比超过60%，该群体对新事物接受度高，是家庭健康管理决策者[4] - 上市2年内已进驻全国近万家药店，为门店带来月均10%左右的收入增长，部分连锁药店因此签订区域独家协议[7] AI中医技术的原理与设备形态 - “医葫芦”AI基于中医十二经络谐波模型和气血共振原理研发，通过感应指尖光电强度变化来获取心脏搏动及血管容积的周期变化，从而掌握器官健康状况[8] - 该技术将传统中医的肝经、肾经、小肠经等融合成不同波形，通过波形与“标准值”的偏差反映健康状况[8] - 设备形态多样，最小设备仅血氧仪大小，可居家使用[8] - 产品定位聚焦于“人工智能+社区家庭中医药健康服务”，主打中医“治未病”和健康管理，而非疾病治疗[14] 药店行业的困境与AI带来的变革 - 中国药品零售产业自2024年第四季度起增长曲线首次掉头向下，到2025年第一季度全国药店总量已跌破70万家，行业预测未来两年药店总量可能退回至2018年约50万家的水平，意味着近20万家药店将消失[10] - AI中医诊疗系统是崛起最快的品类之一，设备采购价在5000元至50000元之间，仅设备销售的市场规模就有数十亿元空间[11] - 初芯堂的AI设备上市两年，其销售额就超过了经营超8年的中医馆业务收入[11] - AI推动了院内外的场景打通以及预防和治疗的理念打通，被视为产业进入新增长阶段的重要跨界合作[11] AI解决方案的商业模式与市场潜力 - 公司提供从设备使用培训、营销活动设计到用户转化策略的完整解决方案，未来还将提供互联网医疗、线上问诊服务[14] - 对于老百姓、一心堂等头部连锁，可在门店间组织竞赛，考核员工的AI操作和健康管理专业知识[14] - 中国院外健康管理市场规模到2028年有望突破3万亿元[15] - 除初芯堂外，乐普健康、腾讯健康、海尔生物等公司也在产出相关AI产品[16] AI应用的局限性及药店转型挑战 - AI带来的新鲜感无法弥补专业性服务的缺失，如果店员一问三不知、态度冷漠，顾客依然会选择离开[21] - AI进一步铲平了信息差，将医药行业从“黑盒”产业变成“白盒”产业，药店依靠信息差推销高毛利产品的旧路径行不通[22] - 药店拓展新业务（如美丽经济、宠物业务）存在基因缺陷，例如执业药师缺乏皮肤科系统训练导致美妆产品退货率高达30%[23] - 如果药店不提供便捷、有效、差异化的健康服务，导流到店的流量会流回线上或其他跨界机构[24] - 公司正着力打造线上医疗团队，未来计划为社区门店辐射的1000个会员家庭提供健康检测和互联网医疗服务[25]

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]