纪要涉及的公司 艾迪康控股 纪要提到的核心观点和论据 - AI策略：公司将AI定位为服务主营业务的信息系统模块或应用，是应用者而非开发者，采用务实且注重短期见效的策略，与第三方合作，用成熟技术而非自建团队和机房[3] - AI布局进展：布局包括内部运营端AI助理、辅助诊断和报告解读、年底上线流式分析平台；2024年7月上线AI助理，进行本地DeepSeek部署，2025年3月预计上线病理报告解读系统，年底流式分析平台第一阶段上线[4][5] - AI业务场景应用：销售渠道用专线模式和AI助理增强交流效果；运营用六大技术部门和DPC本地部署提效，激励员工使用；宫颈癌筛查工具提升阅片量，从2023年的50%到2024年的70%，效率提升6 - 7倍[4][6] - 未来AI应用计划：扩大AI应用到组织病理等领域，在诊断和报告实现更多功能，目标是提高运营效率和优化客户体验[7] - AI解决病理医生瓶颈：病理医生培养难、资源稀缺、审阅病例有限，AI辅助初步筛查，缩短审核时间，提高排阴率和阳性检出率，在宫颈癌筛查应用成熟[8] - 病理报告解读进展：与第三方合作开发的系统下月内部测试，分医生版和患者版，医生版助诊断，患者版提满意度和实现健康管理闭环[9] - 数据安全和使用权：数据所有权归医院，公司用不带个人信息的检验数据训练模型，有10PB离线和1PB在线数据，汇总数据可售给药企或保险公司[10] - AI产品经济效益：AI产品能直接带来收入增长，提高诊断效率和准确率增加服务量，已产生正向效益，未来应用扩大将增强盈利能力[11] - AI医疗应用及收费：已用AI技术在辅助诊断，主要在宫颈和生殖遗传，用于降成本、提效率间接增收，未打包收费也无近期收费计划[12] - 病理报告解读规划：3月上线，初期免费，成熟后可能收费，进行实验室共建模式增加分润[13] - AI诊断报告数据量：诊断报告未上线，由第三方负责数据量，公司内部有数据但仅小部分适用于训练，先用成熟算法测试再推广[14] - B端C端推广策略：B端面向医生提高服务能力增加满意度和依赖度；C端面向患者提供检验结果和个性化诊疗解读，暂不收费，未来可能调整[15] - 与Deep Seek合作作用：本地部署其算法和推理能力助内部问答系统，对病理报告解读技术迭代有潜力，但有效性待探讨[16] - AI产品同质化及技术区别：诊断解读报告和筛查领域有同质化，多数用小模型，大模型发展后也开始应用，小模型成本低有针对性，大模型适用于C端语言类解读[18] - AI产品拓展空间：探索医生端病理报告学术论文关联功能和健康体检等医疗健康领域应用场景[19] - 大小模型发展应用：小模型成本低、训练方便、有针对性，大模型适用广、语言类解读出色，二者将齐头并进，大模型需结合专业数据训练[20] - 未来AI技术发展计划：推动小模型与大模型并行，3月推医生端新功能关联学术论文辅助解读，关注数据库建设[22] - AI升级费用及影响：AI升级不显著增加费用，采用合作方式共享资源，AI辅助阅片节省病理医生成本[23] - 数据训练大模型：数据无完整个人信息，统计数据可合法使用，个性化数据需授权，报告解读可获授权，数据转化格式投入资源后可用于大模型训练[24] - 保持竞争优势及影响：选契合需求的新技术产品，围绕主业用AI服务场景，灵活选择确保竞争优势，提升市占率和客户单价[25] - AI应用场景优势：为AI提供应用场景验证算法有效性，成果成资产，提高算法开发效率，增强技术实力[26] - 试剂使用策略：从进口试剂转向国产试剂，尝试二线、三线厂商产品，基于效果评估合作机会，产品和AI采用相同思路[27] - AI技术合作形式：非排他性合作，合作伙伴可与其他公司合作，选AI厂商范围广，初期免费测试，根据效果决定付费或分润，如TCT项目与多家合作[28] - 处理供应链风险：采购试剂和选AI厂商用多元化策略，与多供应商合作，分散风险，优化选择，积累经验应对市场变化[29] - 评估优化合作：初期免费测试，达规模或深度后讨论付费或分润，与多厂商合作选最契合平台，为资本运作做准备[30] 其他重要但是可能被忽略的内容 无