文章核心观点 - 对AI医疗公司应用落地、商业化进展进行梳理，应用以医生Copilot为主，科室级、全院级智能体有望形成，AI应用将成G&B端信息化建设增量，C端长期空间近千亿元，短中期关注能获取医院数据提升AI模型能力的厂商，长期关注医院信息化厂商 [1] 模型能力 - 稀缺的高等级医院真实诊疗数据是模型能力提升的核心支撑，国内超50个医疗垂类大模型主要基于公开数据集训练，结合高等级医院真实诊疗数据是能力提升关键 [2] - 海外Tempus AI用庞大高质量数据支持垂类AI诊断模型开发，国内讯飞医疗积累大量数据结合技术降低幻觉问题 [2] - 院内数据流通为医疗垂类大模型能力提升提供基础，部分地方已开始尝试院内专科数据挂牌交易 [2] 应用形态 - 应用以医生Copilot为主，科室级、全院级智能体有望形成 [1][3] - G端智医助理在安徽、江西全省推广，2024年讯飞医疗提供超8.77亿次AI辅诊建议，规范病历3.4亿份 [3] - B端院内应用多样，全新科室级、全院级智能体正在形成，如创业慧康系统在浙大二院试点效果好，预计2025年在10个专科部署 [3] - C端围绕慢病、健康管理需求，患者个人付费模式逐步跑通 [3] 空间展望 - AI应用将成为G&B端建设增量，C端长期空间近千亿元 [1][4] - AI医疗公司商业化收入分传统AI收入和AI大模型收入，在政策、需求支撑下订单、收入体量有爆发属性 [4] - 2025 - 29年G端大模型诊疗智能化项目合计市场空间47亿元，B端合计市场空间142亿元，C端两大市场年理论市场空间达722亿元 [4] 竞争格局 - AI医疗行业处于跑马圈地阶段，短中期关注数据 - 模型闭环链路，长期关注客户卡位 [5] - 短中期关注能获取医院诊疗数据提升AI模型能力的厂商，部分公司与高等级医院联合发布专病AI模型，华为解决方案成软件销售重要载体 [5] - 长期伴随AI能力普惠化，医院电子病历、HIS供应商等有信息化卡位的厂商值得关注 [5] 投资策略 - 短中期关注能获取医院诊疗数据提升AI模型能力的厂商 [7] - 长期关注在医院客户中有信息化卡位的厂商 [7] - C端年理论市场空间近千亿元，互联网医疗公司有望在应用模式探索上取得积极进展 [7]