纪要涉及的行业和公司 - 行业：医疗行业、医疗 IT 行业 - 公司：创业慧康 纪要提到的核心观点和论据 财务表现 - 2024 年营收 14.22 亿元，同比下降 11.96%，净利润为负 1.73 亿元，扣非后净利润为负 1.92 亿元；医疗行业收入 13.26 亿，占比 93.25%，但 Corcept 医疗收入从 8.44 亿降至 6.75 亿；商誉减值、信用减值准备及公共卫生领域订单下滑致应收账款坏账计提增加七八千万，影响净利润 [2][4] 新产品推广和项目交付 - HIS 系统项目签约数量同比增长 41%达 31 个，但新老产品交替拉长交付周期，影响产品验收和回款；2025 年加大 HealthFace 产品推广，预计下半年或年底优化交付周期；协助多家医疗机构完成电子病历评级、互联互通认证及智慧服务评级 [5][6] 与飞利浦合作 - 合作领域包括 PACS、CIS 等，虽飞跃康产品推广未达预期，但整体融洽；未来合作产品将融入 HealthSpace 信息化建设，便利客户端推广 [7] 医疗 AI 应用 - 推出 CDSS 等产品，在二十多家客户端试点获认可，春节后十家医疗机构完成应用，市场需求逐步增长；全国医疗 AI 领域客户需求大，明确需求并实施项目的医院十余家，潜在客户多，但需整合碎片化需求 [8][9][10] 医疗 AI 合作及发展规划 - 与浙江大学合作多年，发布体征医学大模型，评分占优；战略是深化合作做好垂直行业知识库融入及医疗大模型建设，将 AR 能力融入产品线 [11] 智慧医疗系统应用 - 紧跟政策，在公卫、诊疗等场景融合技术，新一代系统易接入 AR 产品；跨科室人员筛查和 B 超场景多模态融合有良好效果；研发下一代启征医学大模型 [12] 订单情况 - 一季度订单同比增速显著，AI 与 AR 结合领域进展显著；今年订单目标略低于去年，因去年苏州大客户订单金额超 5000 万元；医疗机构对 AI 需求增加推动医疗信息化发展 [3][18][19] AI 对行业影响 - 推动医疗信息化需求增长，各级政府亮点工程和国家标准政策促使医疗机构改进现有模块，但增加 AR 内容降低订单利润，且人力资源和算力资源投入增加 [20] AI 研发投入 - 面临人力资源和算力资源成本高昂问题，依托浙大支持节约成本，建设服务器资源有额外开支，但财务状况可控 [22] 医院预算投入 - 下半年医院在信息化及 AI 方面预算投入预计明显提升，源于国家政策、政府亮点工程和医疗机构需求 [23] AI 对毛利率影响 - 医院对 AI 需求影响项目毛利率，部分订单用去年预算加入 AI 内容降低毛利率，但经济好的地区有增量预算支持 [24] AI 应用场景 - 应用于临床科研、病人管理、医院管理智能化、业务流程再造等；重点挖掘病例质控、CDS 系统等场景，提高效率和优化流程 [25][26] 基层医疗 AI 需求 - 看重诊断准确性，通过 AR 大模型审查处方病例；加强平台数据要素治理，为数据交易做准备 [28] AI 对营收和毛利率长期影响 - 中长期随着预算增加，对营收和毛利率有积极影响，大型三甲医院和基层医疗领域带来新增长点 [29] 基层医疗特点及措施 - 覆盖面广、医生水平低，开展 AI 语音随访和慢病评分评级；推出新产品 APPS1，通过联合实验室整合，推进平台建设 [30] 医疗 IT 公司与 AI 垂类厂商关系 - 更多是合作关系，医院需多种模型解决问题；创业慧康优势在于本地服务、中台连接和低代码整合能力 [30][31] 患者追踪系统推广 - AMATEI 产品定价试探性，科室级应用约 200 万元；2025 年在老客户中按科室规模收费推广，加入数字人内容 [32] AI 推广成本控制 - 采用试点方式，在知识库完善领域先试点，明确风险并让医院看到效果 [33] AI 建设费用影响 - 可能减少其他业务投入，部分沿海发达地区客户需审批新预算获取 AI 研发经费 [34][35] AI 对 IT 产业增量效应 - 预计今年三四季度 AI 增长，可能缩减其他建设需求；未来 AI 增量价值更明显，不具备 AI 能力的 SaaS 厂商或面临挑战 [36] AI 改变商业模式 - 基层医疗引入 AI 可提高诊断准确率，替代部分基层医疗工作，普及基础医疗服务 [37] AR 对行业系统建设影响 - 提高行业技术壁垒，加剧行业集中度，促进行业集中化系统建设，推动老旧系统更新换代 [39] 专科化知识库作用 - 在医疗智能化中提供质量能力、专家库和专病能力，解决数据获取难题，推动公司转型 [40] 平衡投入模式 - 采取合作模式，与专业公司和头部客户合作，积累知识库，确保数据安全，实现产品完善 [41][42] AI 对医疗行业格局冲击 - 改变传统竞争格局，稳定头部厂商份额，侵蚀中小厂商份额；带来商业模式变化，推动行业创新变革 [43] 医疗 IT 行业发展阶段 - 经历早期低技术壁垒和大公司份额上升阶段，当前需大量研发投入，AI 提升行业门槛 [44] 小型公司生存困难原因 - 贴身化服务和地方客户关系优势消失，利润有限难以承担政策要求的费用和投入 [46] AI 改变医疗商业模式 - 改变复杂病种和单病种看病模式，淘汰不适应企业，适应者占据市场主导 [47] AI 在基础医疗和专病诊断应用前景 - 基础医疗可替代赤脚医生，专病诊断提升准确性，节省人力物力，推动行业发展 [48][49] 其他重要但可能被忽略的内容 - 公司内部各部门今年全面拥抱 AR 技术，赋能研发、市场等部门，准备硬件设备及投入 [17] - 与科大讯飞在江西省全省基层医疗项目合作，通过 VSBTM 能力中台接入第三方生态厂商实现临床辅助决策；运营管理应用 AR360 视图，开发管理智能体 [16]