纪要涉及的公司和行业 - 公司：医渡科技 - 行业：AI 医疗行业 纪要提到的核心观点和论据 医渡科技业务情况 - 业务板块分为面向医院和政府的大数据平台与解决方案、面向药企的生命科学解决方案、健康管理平台与解决方案 [3] - 第一板块通过项目制为医院和监管机构提供智能化平台，AI 中台等产品 ASP 从百万级提升至千万级；第二板块围绕药品和器械全生命周期提供智能化解决方案；第三板块包括慢病管理、商业险、惠民保险等健康管理服务，惠民保业务覆盖四省十二市，活跃用户超 2400 万，还推出开心健康小程序，商业模式尚在探讨 [3][4] 医渡科技合作与技术情况 - 与华为是国内最早的深度合作伙伴之一，2022 年底推出深圳一体机，因医院需求差异大销售未达预期，公司采用多种底层技术框架，适配不同芯片，满足各类医疗场景需求，持续优化算法引擎 [3][5][6] - 结合 Lambda 等开源模型开发垂直应用模型，根据医院基础设施和 AI 应用场景选择，通过强化学习降低成本并提升模型性能，构建 AI 医生等专业领域 AI 模型 [7] AI 技术在医疗行业应用情况 - 各行业对 AI 接受度显著提升，DIP 接口和 TIP 技术接入有助于提高行业效率，未来将提高模型竞争门槛，推动行业颠覆性发展 [8] - AI 中台产品是决策类解决方案，可协助医生和医院模拟更多医疗场景，传统管理类产品主要提升流程效率 [9] - AI 在 ICU 病房用于疾病预测，如耐药性金黄色葡萄球菌感染预测，可快速分配病房，提高患者流转效率，大模型几秒出结果，远快于传统检测 [11] 政策对 AI 医疗影响 - 国家政策首次将影像类诊断纳入医保报销范围，有望推动更多智能化 AI 医疗产品应用，公司技术已达要求，但推进速度需政策支持 [3][12] 数据相关情况 - 高质量临床数据对疾病知识图谱生成、疾病预测及微调至关重要，公司涵盖所有已知疾病，完成 80 个大类疾病拆解，提升大模型对疾病理解的深度和准确性 [3][10] - 医学数据与互联网数据处理和应用不同，AI 大模型可帮助排除错误选项，提高诊断和治疗准确性，需大量高质量临床数据训练 [13] - 数据质量决定算法上限，高质量临床数据包括诊前、诊中到诊后的所有流程，医疗 AI 大模型通过训练提高算法精度 [14] 公司模型与产品情况 - 根据不同医院场景开发五到六个版本模型，数据中台或全面数据库产品需一台 GPU 四卡服务器，新款 AI 中台需两台 GPU 八卡服务器，根据医院算力调整产品配置 [15] - 医院端主要产品采用项目制，包括单病种数据库（几十万元级）、全内容数据库（百万级）、管理类产品如 AI 中台（百万级）、生成一体机（百万级），新款 AI 中台约千万元，与华为合作的一体机一两百万元 [16] - 大模型基于 5000 亿专业训练 token 语料进行训练，聚焦 70B（700 亿）参数模型，累计覆盖 55 亿份医疗记录，涉及超 11 亿人次患者，数据源自与医院合作积累 [17] 公司团队与竞争优势 - 公司约一半员工有 AI 背景，一半有医学背景，核心团队几十人负责技术和产品升级及场景应用研发，大模型具备自主学习能力，赋能三大业务，公司仍推进技术和产品更新 [18] - 数据质量国内最高，与海外和国内竞争对手相比，数据量级有显著优势，智能化解决方案更精准 [19] 业务进展与市场情况 - 海外数字疗法业务主要在美国进行，因尾款问题处于诉讼阶段，已计入坏账，目前覆盖五个州，低调处理业务 [21] - AI 产品目前是一次性项目制收入，无直接与医保收费相关收入，未来探索 to C 端收入需时间和政策支持 [22] - AI 产品主要是项目指导模式，包括对药企服务、作为惠民保主运营平台获保险公司佣金，未来可能有新场景和收入模式 [23] - 国内数字疗法业务因政府和医院预算紧张调整，聚焦核心业务和核心客户，未来行业预算增加或复苏好转可能重新扩展 [24] - 海外市场涉及多领域，因政治因素订单延迟或暂停，部分地区推进更快，能实现政府、医院、患者闭环合作 [25] 行业进展与未来增长点 - 医疗信息化和智能化进展有差距，医院需求不强烈，智能化渗透率不到 5%，未来五年可能达 5%左右，各厂商推动行业智能化发展，非价格竞争 [27] - 医疗行业对技术进步敏感度低，关注政策要求，政策推动行业智能化升级 [28] - AI 医疗公司未来增长点在未充分开发或打通的医院场景，前期国内智能化推进依赖政策导向 [29] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 医渡科技获得竞争对手无法接触到的数据资源，是因为 B 端客户看重公司形象、安全度及信任度，公司与顶级三甲医院合作建立信任，品牌认可度高且无负面记录 [20] - 国内 BGF 数据差异化体现在接触医院数量及累计量级、算法底层逻辑，竞标中未遇睿米、讯飞等友商，大模型竞标多是运营商外包，医学院校类机构也参与，国内智能化建设渗透率低，AI 产品多用于提升效率 [26]