2025年AI医疗行业发展现状、趋势、主要应用领域及相关标的分析报告

2025年深度行业分析研究报告 4 4 6 7 12 18 21 24 29 35 43 43 44 46 48 504.6.讯飞医疗科技：星火医疗大模型能力领先行业，AI赋能GBC客户多元化产品矩阵.52 56 59 63 64 5 9 4 6 19 25 28 36 42 65底扫描图像，准确诊断出糖尿病视网膜病变等疾病。借助AI技术，能够高效地汇聚过往病例及医以将更多时间投入到患者治疗环节，同时辅助制定更为规范的治疗方案，型医院相当的医疗服务，推动医疗资源实现更为合理的重新分配，进而让文献以及患者数据，为癌症患者量身定制个疗服务的质量、价格以及就诊速度这三个关键要素，在实际情境中往力医疗机构优化患者管理流程，大幅缩短患者排队等候练的AI系统，其诊疗能力可达到甚至超越具图1：医疗领域“不可能三角”AI凭借对患者个体基因数据、既往病史详情以及生活习惯特征等多源信息的深度挖掘与整合分析，能够精准构建契合个体特质的治疗策略。这的个性化治疗模式，不仅显著提升治疗效果，还能有效规避因传的不必要药物不良反应。以美国23andMe公司为例，该公司借助先进的基因检测技术，结合AI算法对海量基因数据传疾病的潜在风险，并据此提供科学、个性化的健康管理建议，提高医疗服务的整体效率。3.加速药物研发：AI技术可以模拟化学反应和分子结构，预测药物的效果和副作性呼吸系统疾病防治行动实施方案（2024-2030年）》《中药标准管理专门规定》成、智能中医临床辅助诊疗、智能医疗质量管理、智能健康管理、智体数据分析等，推进卫生健康行业“人工盖医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发《关于建立健全全智慧化多点触发的传染病监测预警体系。其中在推进监测预警信息平台建设部分提出（一）加强平台顶层设计（二）提高监测分析能力（三）提升预警预《健康中国行动——慢性呼吸系加强规范化诊疗和健康管理。完善慢性呼吸系统疾病相关诊疗指南、临床路径。探索应用人工智能、大数据等新一代信息技术建立规范化《健康中国行动——糖尿病防治积极运用互联网、人工智能等技术，开展远程会诊、临床辅助决策等服务，提高基层诊疗能力和效率。推进糖尿病智慧健康管理，充分利用人工智能等信息技术丰富糖尿病健康管理手段，推广物联网应用、可穿戴设备。试点开展人工智能糖尿病视网膜病变筛查、持续葡萄糖监测等糖尿病健康管理新技术，提升健康管理效率和效果。《中药标准管理专门规定》传统经验，体现中药特点，鼓励新技术和新方《2024—2025年持续开展“公立各单位结合运营管理实际需要，参考《公立医院运营管理信息功能指引》，建立健全以业财融合为核心的运营管理信息集成平台，强化人加快内部各类信息系统互通互联、各类数据共享共用，充分发挥信息化在业务管理与经济管理融合发展中的重要支撑作用，显著提升运营若为软件产品或者含有软件组件的产品，应当写明是否采用人工智能算法、是否给出诊断结《加强医疗监督跨部门执法联动工各地要加强监督执法平台建设，探索建立省级医疗监督管理平台。借助大数据、云计算、互联网、人工智能等新兴技术，利用已有信息系统和数据资源，收集、整合、分析医疗监督业务关键信息，加强业务协同，打通信息壁垒，《全面推进紧密型县域医疗卫生共享和业务协同，推动人工智能辅助诊断技术在推行基层检查、上级诊断、结果互认。加强网《健康中国行动—癌症防治行动持续推进多学科诊疗模式，提升癌症相关临床专科能力，探索以癌症病种为单元的专病中心展远程医疗服务，探索建立规范化诊治辅助系数据来源：前瞻产业研究院，创元一方，东北证券特点：医疗数据孤岛林立、数据治理有待展开特点：数据建设初步展开，部分疾病标准数技术：医疗大数据建设展开，信息系统升级改造，眼底跑；商业模式处于混沌的初步尝试阶段，可行模式未确定。特点：医疗数据互联互通建设进一步展开、感知应用算法技术：医院内部各科室、医院与医院、医院与当地卫健委由信息系统改造转向数据治理阶段领跑的影像应用往尚未覆盖的疾病诊疗领域横进行定性定量分析，提升医生阅片效率，协助发现隐藏病灶，协助医费大量的时间和资金，而且成功率相对较低。据相关研究表明，研病理诊断与影像分析、个性化医疗与精准治疗有广泛应用。医学检验是对取的材料进行微生物学、免疫学、生物化学、遗传学、血液学、生物物理学、细等方面的检验，从而为预防、诊断、治疗人体疾病和评估人体健康提供信息尿液、粪便、阴道分泌物以及各种来源样本的病原体的准确识别和精确分类机器人、图像智能判读和智能报告审核与复检等诸多应用场景。AI赋能医疗信息化：AI+医疗信息化换速度，更方便调配医疗资源，发掘医疗潜能，并提升公共卫生事件的应对效率。手段，感测、分析、整合健康数据采集、健康检测与监测、健康评估、健人员的工作负担，并加速药物和疫苗的研发进度。AI在药物及疫苗研发、基身体结构与病变信息；基因测序数据，揭示人体遗传密码；可穿戴设备监测数据，能实时追踪个体日常健康状况；以及公共卫生数据库数据标注：在数据标注环节，医学影像标注（以精准勾画肿瘤区数据治理：数据治理涵盖多个重要方面。首先是数据清洗，去神经网络）则在时序数据处理上表现卓越。迁移学习针对小样本利用已有知识。联邦学习更是打破机构间的数据壁模型：医疗健康大模型以企业研发为主，高校和科研机构为辅，医疗机构发合作模式多样化，包括医企、校企等多种模占据了医疗健康领域大模型研发的主导地位。高疗机构拥有一手医疗数据资源，但限于日常临床其中，企业研发医疗健康领域大模型，更加注重用户如百度的“灵医大模型”、云知声的“山海认知大模型”、医渡科型”、京东健康的“京医千询大模型”、腾讯的“腾讯健康医疗大疗的“讯飞星火医疗大模型”等更加注重用户体验和易用性，能更检测、眼底病变识别等，助力医生精准诊断；同时还用于病理切片数字化疗数据管理效率。）：历信息整理成规范格式，便于查询与分析；临床决策支持（CDSS）系统借助NLP技术为医生提供决策参考；患者问答机器人可自动解答患者常见问题。此说，提高新靶点发现几率，显著缩短研发周期。在临床前研究阶段，深度可将已上市或处于研发管线的药物与疾病进行智能匹配，拓展药物治疗范疗决策提供全面、关联的知识支持，辅助医生更准确地语音技术：实现语音电子病历录入，医生通过语音即可快速率；智能问诊记录功能则能自动记录问诊过专门用于医学影像处理，为医疗AI开发提性；同时支持自动化部署，提高模型部署效率，在2023年经历显著回暖后，2024年医疗AI领域的融资热度回落至与2022年日期间的融资事件总数相比，增长率达42.86%。然而，在2023年9月1日至数据来源：动脉橙产业智库，东北证券已回落至2022年的相近水平。反观制药赛道，在同下降态势。即便在2023年整个医疗AI赛道呈现“报复式”回暖未展现出同步的增长趋势。由此可见，由于进至上市阶段，随着时间的推移，这一状况正逐渐加剧对资本在医疗相关的其他领域，2024年英伟达亦投注了如信息化领域的关技术，握有算力优势的英伟达比任何一家投资机构更加两年在医疗AI，尤其是AI制药领域的频繁出手给行业融资轮次靠后，大模型展现强吸金能力。从融资轮次看，2024年整个医疗AI领域侧面印证了资本对医疗AI领域逐步谨慎的态度。2024年平均单笔医资来自腾讯、阿里、小米等，投注于专注医疗大模型的百川美金的A轮融资。各环节相互影响，决策因素繁多。人工智能技术可高效系统地收集和整决策的各类信息，为医护人员提供决策支持，辅助做出更准确的诊疗决地区差异：在一些发展中国家或偏远地区，医疗资源往往设备设施不足：一些地区可能缺乏必要的医疗设备和设施服务可及性：由于交通不便或医疗点分布稀疏，一些地区的居民难以获得及职业风险：医护人员在工作过程中面临感染疾病、受伤等职业风险。技术更新：医疗技术不断进步，医护人员需要不断学习和行政和文书工作：除了临床工作，医护人员还需处理大信息不透明：患者可能难以获取关于医疗服务、费用和治疗效果的清晰信息。跨学科协调：医疗健康服务流程复杂，跨科室、部门、执行、决相互影响，在需要多学科团队协作的情况下，协调和沟通可能存在随着医疗数据的不断增长，如何确保这些数据的安全性和隐私性成为了一个挑战。医疗机构需要采取一系列措施，如数据加密、访问控制、隐私首先，考虑数据的合规性和法律要求。医疗机据的合法性和合规性。同时，还需要建立完善的数据安全管理其次，考虑数据的可追溯性和可审计性。医疗机构需数据的可读性和可理解性：医疗机构需要建立完善的数据可读性和可理解性机制，确保医护人员能够快速准确地理解数据含义和背后的信息。还需要加技术的研发和应用，将复杂的数据以更加直观数据的可扩展性和可维护性：医疗机构需要建立完善的数据可扩制，确保数据能够随着业务的发展而不断扩展和更新能技术应用到制药领域各环节，以提高、优化新药研发相比传统制药，人工智能凭借机器学习、深度学习、自特优势可以提供更好的预测模型和更高的命中率，以缩短新药发现时间，式对抗网络（GAN）及基于自然语言处理的循环神经网络提下通过深度学习预测化学反应结果。通过深度学习，对筛选后的化合物进行药代动力学测试识据预测，我国AI制药2024年市场规模将达研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和数据来源：中商产业研究院，东北证券床前候选药物（PCC），后续药物开发工作则由药企自行开展，或双方合作推进药物管线；AIbiotech模式的企业以推进自主研发的药物管线为核心业务，较少开展外部合作。国内多数AI药物研发企业并数据来源：智药局，蛋壳研究院，东北证券企业。在大型药企类别中，以外资企业占主导地位。建内部研发团队、开展外部投资并购活动，以及与互联网企业或初创企关系。头部互联网企业则依托在技术领域所具备的显著优势，借助投资制药企业、创企业凭借自身独特的技术专长，切入制药流程中的特定环节，通过与外动化、数据化以及采用关系型数据库存储数据利条件；而以数据挖掘、机器学习、专家系统果，预测测试前概率，进而指导医生选择检验方案。预计这种方法前提下，能使越来越多患者获得可负担得起的诊断测试，同时降“移动平均统计质量控制”技术被证明能有效改善上述局面，该技术是在每天实验室检测工作结束后，对属于正常范围的患者测试值取平均值，并输入计算机程序进行质控分析。该方法被证明能有效提高错误的检出率，快速反馈的实验室质量控制体系。度学习催生的AI计算机视觉技术对皮肤癌、乳层模型训练的范式，检验领域亦可开发针对检验样本图像诊断的全自动数字识别系统。一个典型的例子是CellaVision公司与字化细胞形态分析系统，该系统是模拟人工在显微镜下对外周血涂片进行镜片系统，它不仅实现了标本进样、滴加镜油、转换显微镜头、预分类细胞到档的全程自动化，还具有极高的细胞预分类准确性，操作者只需要对预分类行逐项复核。4.及时、准确的自动审核：患者个体状况千差万别，这就要求检验工作者密切结合临床信息加以综合评估，必要时查询病历或电话追问主治医生，是对其责任心的极大考验，也是人工审核的难点。检验同时与历史检验数据对比审核，以判断哪些检验结果与治疗过程相关，5.智能化的检验报告：在检验自动审核程序中还可提供与临床诊疗相关的选择，如智能解释、检验效能评价、疾病预测、疾病相关因素分析等。在判断检验结果时，可提供某些检验项目在相关疾病诊断中的敏感性和特异性，该指标相关检查的追加建议等。结合更多的临床资料，还可给临床医生提疗方案、发展趋势及预后信息等。面向患者的检验报告除了提供简告外，还可提供智能检验报告单（包括检验指标变化趋势、风险分），在医学诊断市场的规模预计将在2023年至2028年间实现显著增长，从约13.12亿断中的应用主要集中在体内诊断（InVivoDiagnostics）和体外诊断（InVitroDiagnostics）两大领域。显著优势。例如，AI算法能够快速分析测肺部结节、脑部异常等，为医生提供诊断支持2.在体外诊断领域，AI的应用增九强生物、亚辉龙等；服务型企业包括迪安诊断、金域医学、华图谱，通过数据加工加统计分析，对病理诊断进行像辅助诊断读片及病理片等，是AI在医学应用领精准医疗是指运用基因组、蛋白质组等组学技术和生物医学前本人群与特定疾病类型生物标记物的分析、鉴定和验证，精确过对不同状态和过程的疾病进行精确分类，最终确定个性化治疗方案的医疗方式。精准医疗是一个以个体医疗为核心，包括精准预防、精准诊全球精准医疗行业的主要阵地，主要集中在北美（以英、法两国为代表以及以亚太地区（日本、澳大利亚为代表其中，北快速发展；在第三方检测服务领域，迪安诊断、金域医学占据主要市场；存、细胞治疗领域，南华生物、冠昊生物等巨头逐渐布局；在免疫治疗、疗、基因治疗等创新疗法，能够针对肿瘤、分型与治疗方案，基因检测可找到靶向药物的对应基因，随着成本降提取、临床结局的研究以及药物组学的发现等，就癌种来说，应用最学习等人工智能技术，对医学影像数据展开系统性分析与精准解读，进而疾病诊断、治疗方案规划，以及预后评估等环节，提供强有力的支持。核心机制在于，通过构建并运用特定算法，对医学影像中的病变区域进行别，同时生成量化分析结果，并给出具有参考价值的诊断建议。相较于传MRI（磁共振成像）影像分析：用于脑部、脊柱病理影像分析：用于癌症的病理切片分析，辅助病PET/CT影像分析：用于肿瘤、心血管疾病等的功能代辅助诊断：帮助医生识别病变区域，提供诊断建议，如脑卒中诊断、骨折检测影像分割与标注：自动分割影像中的病变区域，如肿瘤分割、影像分类与检测：对影像进行分类（如良恶性判断）或检测病变区域（如肺结数据来源：中商产业研究院，东北证券数据来源：华经产业研究院，东北证券的快速发展，其在医学影像领域的应用场景日益丰富，涵盖疾病筛查、辅助诊断、治疗规划等多个环节，展现出广阔的市场发展空间。衡状况的长期存在，临床医生在医学影像诊断方面面临着日益增大的工这些获批产品广泛覆盖心血管疾病、肺部疾病以及乳腺疾病等多个医学领域。具体来看，针对心血管疾病的获批像产品获得NMPA三类证。87433腾讯觅影3322体素科技2221111脉流科技1111脑血管1111类型的市场参与者凭借各自独特的资源与能力，在技术术，将AI技术深度嵌入设备之中，实更高效、精准的解决方案。万东医疗则通过自主研发的硬件设备，结合AI技术，推出一系列智能化医学影像产品，如搭载A像质量，辅助医生更准确地进行疾病诊断。这捆绑销售的策略，有效抢占市场份额，其商业模式的核心在于利件销售，实现硬件与软件的协同发展。心技术壁垒。推想科技专注于通过深度学习算法对医学影像数据进行多种疾病病灶的精准识别，其技术在肺结节、肿瘤等疾病的诊断中展确率。深瞳科技则致力于研发先进的图像识别技术，能够在复杂的医数据来源：华经产业研究院，东北证券检测出病灶，并具备一定的跨病种诊断能力。这类企业主要通过向医院提供案，降低医院的前期投入成本，同时通过持续的腾讯庞大的用户数据和先进的技术平台，能够对用户的健康数据C端用户提供个性化的健康管理服务，同时与B端医院为用户提供一站式的健康管理服务，包括在线问诊、健康咨询、体检利用AI技术辅助医生进行疾病诊断。百度的需求。互联网巨头的商业模式优势在于能够利用其平台流量和数据疗服务的多元化和个性化，同时通过与医院的合作，地应用。前沿技术领域。清华大学通过深入研究人工智能算法，在医学影像系列创新性成果，为提高医学影像诊断的准确性和效率提供了理论动化所则致力于研发先进的图像处理算法，能够对医学影像进行更理。这些科研机构主要通过技术授权和孵化初创企业的方式参与产科研成果转化为实际生产力。其参与产业生态建设的模式有助于推络通信技术及数据库技术，为各医院之间以大数据、人工智能等前沿技术的持续迭代与深度发展，医正不断加高。在此背景下，持续的创新实践与技术革新，事等多方面的内容，来帮助医院进行精细化的运营管理。第二个领域的智慧服务，院内的一体机、智能导诊、医院导航，院外的远程诊疗、在线预约、健康管理等，为患者提供更加便捷高效的就医体验。面向医务人员的以电子病历为核心，加之影像、检验等其他系统，实现互联互通的信息系统建设。智慧医院可以看做是医疗新基建的高级形态，它发源于医疗信息态诞生，慢病线上复诊、续方获得许可，医疗服务从线下向线上化的基础上升级为智慧医院，全方位提升医疗服务的效率和质量。行业生态，各自发挥着重要作用，为医院的智慧化发展提供多样化的选择。其中，综合型厂商能够提供涵盖智慧管理、智慧服务与强大的系统集成能力和广泛的市场覆盖，是医院实现智慧化升）：够模拟医生与患者进行自由对话，根据患者的病情描述，智能推荐就诊历，提高病历记录的效率和准确性。数据来源：讯飞医疗科技公司公告，东北证券腾讯健康与讯飞医疗的逻辑相似，但它更为精细地捕捉到了“预问诊”这一需求。基于过往智能导诊的经验，腾讯健康用大模型做号后便可同系统进行详细的预问诊回答，提前提供主诉、既往程，引导患者对病症进行准确描述，借助推理能力进行归纳汇总，为患者与病情相适应的临床科室和专家。通过这种方式，医院能够将有效的医数据来源：官方微信公众号，东北证券智慧加号的价值在于补足医院过去服务体系中的“真空地带”。智能加号的价值在于能将过去患者单方面的申请转变为医患双方的“协议”。具体而言，患者首先在线上与A1模型进行交互，同时上传检查结果，武汉协和医院的实际调用结果显示，这一方式沟通的时间，还能帮助医生更准确地确定病因，有最终医生不仅省下了问诊与病历书写时间，还使得医患交流更加化的建设自电子病历系统（EMR）开始。在电子病历发展具有一定基础的情况下，信息化发展较为领先的医院正逐步建立以电子病历为核心的临床医疗服务程后将在各方面对传统医疗信息系统进行升级。库中的信息进行比对，为医生提供诊断建议和鉴别诊断列表，还能分析，识别异常情况并提供报告。此外，依据诊断结果，参考大量医学指南，为医生提供个性化的治疗方案建议，包括药物治疗、手医生提供诊断思路和建议。4.智能导航与流程优化：AI陪诊系统能规划最优就诊路径，实时提示检查排队时有12%患者在出院后30天内再入院。从这一需求出发，讯飞医疗研发了星火认知大模型+诊后康复管理平台，该平台可以在家智能生成康复计划，主动发起随访，变更康复计划并向专业医生提出问询，将专业的康复管理和康CDSS（临床决策支持系统）的使用场景涵盖诊前决策、诊中支持和诊后评价全过抓取和理解临床信息的速度比医生平均快2700倍，临床决策支持系统可机器深度学习大量高质量的既往临床实践病历和各种文献等资料，使机器定高水平的专业能力，可以对医护人员的一些行为进行建议和规范、对病情进行预测和提前警示。CDSS是指运用相关的、系统的临床知识和患者基本信息及关的决策和行动，提高医疗质量和医疗服务水平的计算机应用系统个大的医学知识库，是一个基于人机交互的医疗信息技术应用系统，其他卫生从业人员提供临床决策支持，通过数据、量，减少医疗差错，从而控制医疗费用的支出。CDSS的使用场疗决策。过去，CDSS的主要市场是大医院，但随着国内对基断加大，基层医疗机构和基层医生的数量不断增多，老百姓对于做的检验检查项目，此外还可以对已开立的项目做合理性监督，重复开单的辅助信息，还包括狭义的的知识库内容，如文献、操作手册、专家指明书等资料入库，方便医生及时查阅。建了一个能够实现医院人、财、物全要素协同，医疗建设进行重点突破，围绕ODR核心运营数据中心、ODSS运营辅对于医务工作者，医院运营管理智能体主要发挥“助手”的作用。在申请出差时只要对于智能化需求更大的医院管理者。医院运营管理智能体能够次推送的内容未能完全满足管理者的管理需求，系统也支持通过多模态交互方式，助理机器人等管理方法和手段，对医疗机构经济运营状况进行事后溯源、过程控制、改善评估、未来预测、辅助决策。实现全面支撑优化业务流程、测、分析、整合健康数据采集、健康检测、健康评估项信息，从而对个体或群体的健康需求做出智能响应提高健康管理的效果和可行性。目前已覆盖运动健康管理、护肤健康行为特征及生命体征等多源异构数据，基于智能算统借助海量健康数据库构建预测模型，运用实时数该技术融合用户代谢特征与运动轨迹数据，运用智能规划与锻炼强度阈值。同时，借助可穿戴设备的连续监测功能过风险预警算法，及时识别潜在健康风险，并推送预防性度学习的自适应算法，构建个性化健康基线模型，实现疾信息资源的集成分析，搭建起智能化诊疗决策体系。通过深度学习算法，生发展过程中的分子网络与临床表型进行系统性建模，从代谢通路调控机微环境相互作用等多个维度，深入剖析患者的疾病易感性特征以及预后差异情况。借助多维组学数据与动态电子健康档案的融合分析手段，AI模型能够构建个体化健康风险预测图谱，为临床医生在药物敏感性评估、并发症预警以及康复面，提供精准且全面的决策支撑。以慢性病防控为例，AI系统凭借对区域级人群流行病学特征及生活方式参数的深度解析，得以构建时空动态传播模型。模型能够精准模拟同人口学特征群体中的演进轨迹，从而为公共卫生部门制可识别传统方法难以检测出的罕见变异位点及致病性突变组合。通境暴露组学数据构建风险预测模型，AI大模型能够实现从基因型到表型的精准映射，显著提升复杂疾病的二级预防效能，有力推动临床医学朝着预生物标志物以及个体化代谢参数等的深度融合与剖析，得以构建精准的药效精准评估特定化疗方案的敏感性阈值，进而辅助肿瘤科医生遴选最为合。与此同时，将动态药物浓度监测数据与生理参数变化曲线相结合对给药间隔及剂量配比进行优化，在确保治疗效果的前提下，有效管更借助构建药物-基因-代谢关联模型，大幅降低了药物交叉反应及继发性损伤同时，通过对远程医疗服务数据的分析，优化服务流程，如合理安排问诊短患者等待时间，提高远程医疗服务在慢病管理中的可及性和质量。模的增长，以及人口老龄化进程的加快，促使健康管理需求显著提升，进岁及以上人口数量由1.7亿增长至2.1亿，占总人口的比例从11.9%攀升至月，国家卫生健康委员会等六部委联合颁布的《深化医药卫生体制改革20半年重点工作任务》明确提出推进医学人工智能试点工作。该政策在既往“促进”在我国AI健康管理产业生态中，产业链成，他们为产业发展提供基础硬件支撑与物商，凭借其技术与服务能力，整合资源并提供专业的健康管理机构，主要满足其在医疗服务、药品销售等业务流程中对AI健康管理的需求；C端则聚焦于慢病患者、亚健康群体等个体消费者，致力于为其联网，大数据及智能算法为手段，对前期监控，跟踪管理及个性化慢诸多环节进行广泛干预，塑造价值共创的生态。比如慢病管理平台就口上给病人提供方便的服务，比如对健康医疗资源的查询，对个人的理，对电子就诊的记录等等。这一数字化慢病管理模式在促进医疗服领域的各类资源（如各级医疗机构、药械企业等形成价值共创生态。通过数字化技术的运用，慢病管理平台可广泛介入前期监测、跟踪管理、个性化慢病务等多个环节，为患者在各个业务端口提供便捷服务，如健康医疗资源查询、健康档案、电子就诊记录，电子处方、健康状态建议及远程医疗咨询、患导、用药指导等多种形式的健康医疗服务。减少人为错误、各科室之间有望实现信息互联互通，进一步提升医时间灵活，可预约同一位医生复诊，保持治疗连续性；在线平台实现了及配药的全流程服务，可保障及时取得处方药；有望借助线上平台获得为突破这一困局，企业积极寻求转型路径。当前，数字化慢病管理服其成为慢病管理的付费主体。与国外发达国家相比，中国商业保险在在处方外流、线下药店数字化转型以及互联网医院迅速发展等因素的国家政策支持和市场需求推动下，人工智能技术已被广泛应用于智慧医疗、智能家据等先进的信息技术，为广大需要健康养老和养生服务的人群提供了丰富多样的产品和服务选择。例如AI老年康养领域的代表性产品包括可穿戴的健康管理设备、便于携带的健康监测工具以及自助健康检测工具等。目前已有不少老人在使用这类产品来进行自我健康评估、疾病预防和医疗指导，也有很多老年人通过购买此类智健委对智慧康养相关产品和服务进行明确分类，其中产品类包括可穿设备、便携式健康监测设备、自助式健康检测设备等，服务类包括居务、个性化健康管理、互联网健康管理等，推动中国智慧养老行业各健康监测、医疗仪器、数据信息化等领域积例如，中兴通讯和深圳市民政局签订了战略合作协议，协助推动养老能化、现代化水平的提升；万达信息和上海、四川政府合作，共同建平台等。未来，将有更多大型企业进入智慧康养行业凭借自身技术优势不断推动行业发展。降、功能和适应性的减退。中国的亚健康人群数量众多，并且呈现出动、睡眠健康及调整饮食等环节，通过监测设备提醒身体状况快速扩大主要系业健康群体扩大推动市场需同时，城市白领的繁重工作及不健康的生活方式引起的睡眠障碍、抑郁行业仍处于发展初期，尚少企业涉猎，基于广大的受公司主要从事超声医学影像设备的研发、制造和销售，为国内外医疗机构、战略合作伙伴等提供优质的产品和专业的技术开发服业，公司多年来秉承自主研发的技术理念，坚持超声医学略，现已掌握了从二维超声、三维超声到四维超声；从彩理算法、图像分析软件到彩超整机设计开发；从临床应用专科公司2024年公司实现营业收入4.69亿元，同比-3.13%；归母净利润1.41亿元，同亿元，同比-9.16%；归母净利润0.42亿元拆分，超声医学影像设备/配件及其他/技术服务费收入分别同比-1.71%/+20.45%/-49.65%；归母净利润同比下降4.08%主要系在收入小幅下滑的同时公司三费均刚性支出，销售费用/管理费用/研发费用分别同比+4.12%/+7.73%/+3.32%。台（套）重大装备认定。公司凭借已突破的先进成像技术和智能化技术推出彩色超声诊断系统，提升了公司在高端市场的产品竞争力，为公司在未来超领域的技术创新奠定了坚实基础。（2）公司持续保持小型化超声技术优势，以SonoEye掌上超声为代表的小型化系用模式示范奖”。此外，该系列产品还助力南京大学学生在2024年英特尔杯大学生电子设计竞赛嵌入式系统专题邀请赛和第七届(2024)全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛应用赛道两项全国竞赛中获得一等奖，随中国海军提升工程浙大邵逸夫医院、上海交通大学医学院义诊，入驻上海国际马拉松障区等，进一步体现了小型化超声在急救场合、偏远地区医疗援助、家庭健等场景下的应用价值。此外，公司还积极参与制定首部《掌上超声临床应用规范》在笔记本超声领域表现优异，以强有力的蓄电能力、新颖超薄的外杂志封面，并荣获国际i-NOBO奖超声AI领域前瞻布局，不断完善产品与服务矩阵。公司较早开始布局超声AI技术管、颈动脉、甲状腺、妇产科等多个临床学科的智能化诊断割、病灶特征提取、自动化测量以及结构化报告生成等功能决策路径。其中，以产科人工智能应用为例，公司发布了基测量帧，自动生成胎儿检查报告，显著提高筛查精准度与工作效公司作为国内规模领先的医学实验室综合服务商，以大数据、人工智能等息技术为支撑，为各类实验室（主要为医院的检验科，又称临床实验三方医学实验室、体检中心、疾控中心和血站等其他医疗单位所属的医学实验室）提供体外诊断产品、技术服务支持、实验室运营管理等全方位的综合体外诊断产品研发生产、数字化信息系统开发、第三方实验室检测等务为补充，构建覆盖医学实验室全场景的智慧化服务体系。依托公司服务，实现数智化转型，形成“服务+制造+数字生态”协同发展的创新格局。统等领域；公司继续投入新产品的研发，同时对原有产品技术进行升级，出MQ-3000，MQ-2000T，MQ-6000和MQ-8000等线，在国内糖化血红蛋白检测市场具有领先地位；凭借优异的口碑，惠中不仅巩固了国内市场地位，还成功实现出海。惠中新推出五分类血球分析子公司润达榕嘉为客户提供自主研发的临床质谱仪—ARP-6465MD三重四极杆质鉴定与细胞功能研究。公司2024年实现营业收入83.12亿元，比上年同期下降9.13%；实现归属于上市公司股东的净利润0.55亿元，同比下降79.77%。营及集中采购医疗政策环境影响，医疗机构客户收入增长受到一定影响，公务拓展亦受到影响，营业收入出现小幅下降；归母净利润较去年同期下降要系营业收入下降，但公司服务成本、固定资产折旧等固定开支未减少，公司各项业务亦将恢复稳步增长态势，回到合理的利润率水平。景应用覆盖、轻量化部署以及数据安全保障的数智化解决方案，助力实现数据高效管理与应用，该项目获得国家数据局举办的2024年“数据要素×”康数字化转型全新范式。公司开启“繁星行动”，旨在利用领先的人工智能技术，与全国顶尖医院专家团队合作，赋能不同学科的科学研究，共同开发专病Agent，推动AI专科医疗服务智能化升级。目前公分析，数字化陪护疗养，个性化健康管理等增值服务，实现一体化公司是一个基于量子物理、以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平采用基于量子物理的第一性原理计算、人工智能、高性能云计算以及可扩展化的机器人自动化相结合的方式，为制药及材料科学（包括农业技术、能源化学品以及化妆品）等产业的全球和国内公司提供药物及材料科学研发解决公司努力利用每个地区的最大能力和可得资源优势满足客户、合作者及学伴不断变化的需求。公司与辉瑞公司、强生及德国达姆施塔特默克集团、团上海研究院等很多世界领先的生物技术与制药企业集团及新材料领域龙头公司建立了长期稳固的合作关系，其中多数为公司的回头客。2024年公司实现营业收入2.66亿元，同比+52.75%，归母净利润-15.17靶点解析、虚拟筛选，合成策略推荐，合成反应结果预测，专利搜索及结理数据等环节。公司正在改变传统的研发方式，推动药物和材料研发范式前，公司的模型已经在日常运营中赋能研发人员，加快交付进程，突破药新材料分子研发瓶颈，显著扩大可探索的化学空间。公司认为，以“高质量模型，2024年，公司取得了更多的重要技术突破，包优于开源数据，基于该数据集训练的AI模型可以获得更高的准确度.AI模型突破人类效能：2024年，公司新建了20+种AI反应性╱实验条件预测模基于量子物理第一性原理和机器人实验室产生的数据集，自建了UV谱图预测模型药效和反应数据的快速且精准抓取，可以将传统需要2-3天提取的文献和专利数料挑选，可合成评估并筛选目标分子；在合成阶段，公司通过Agent进行反应进程的谱图分析，反应结构判断，分离方法推荐，质检结果判断，推理环节，公司通过Agent保障各流程数据的准确性，汇总项目报告，直至最终的分子交付。基于以上的能力，公司可以高效进行化学实验，积累大(2)AI驱动的生物平台XtalFold™获全球领先药企耕。2024年，公司凭借全球领先的蛋白质相互作用预测算法XtalFold™,与强生、XtalFold™产生的优质数据资产正持续反哺公司的多模态AI平台，使公司在治疗性抗体的人源化改造、亲和力优化等领域建立显著竞争优势。公司的抗体了以下三大突破：.三维结构解析：仅需氨基酸序列信息即可在一天内精准预测抗原-抗体复合物空间(3)公司继续推动AI+机器人在生命科学领域的应用，公司赋能的管碑跨越。2024年，继此前与某领先biop方在今年又达成多项新的AI驱动的新药研发项目合作。公司度融合的一站式技术平台，助力客户在慢性病领域的早期药物研发实现重要突破。2024年，公司与东亚多个biotech龙头企业个高难度靶点的先导化合物。公司创新性地采用主动学习驱动的XFEP加速计算技术，对万亿级虚拟化合物库实施智能筛选，并依托高效高质量的自动化合成平台，成功为合成致死和CNS领域的两个困难靶点实现先导化合物的高效发现，获得合公司与希格生科（深圳）有限公司（“希格生科”）合作开发的全球首个周期，加速其上市进程。这是全球首个类器官+公司与北京默达生物科技有限公司（“默达生物”）合作开发的用于治疗草酸尿症(PH)的临床前候选药物获得美国食品药品监督管理局(FDA)的孤儿药资格者提供更友好的口服治疗选项。公司早前已与一家总部位于印第安纳波利斯领先制药公司就人工智能赋能的小分子药物发现达成述合作进展顺利。2024年，公司将双方合作进一步拓展至自身免疫疾病治疗领域。通过晶泰提供的著提升了与受体结合的亲和力与免疫学活性，优选设计结果目前已经应体肿瘤的免疫微环境。经在材料科学、农业、消费品等领域实现技术落地及达成合作。公司自成立以来一直集研发、销售和技术服务为一体，为客户提供“一体决方案，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域，是中国医疗健康信息行业具有竞争力的整体产品域，推动互联网+模式下的医疗健康云服务等创新业务的发展，贯彻“1+X”战略。能力；通过能力交换兑现价值，在数字空间构建出数字化产品、数据服务创新、互丰富医疗数字化生态。在深化“1+X”战略落地过程中，公司持续推进医疗人工智能的技术突破与场景融），言处理、医学数据挖掘等方面积极开展医疗AI研究探索和创新实践。2023年，公上海等地的医院推进落地，在医疗领域大模型应用方面形成了比较优势。2024年公司营业收入同比下降12.05%，归属于上市公司股东的净利润同比下降品的国际化适配能力得到进一步验证，也为公司在海外核心业务领域例，为海外布局奠定了更加坚实的基础；助力浙江省中医院扩展中医打造数智中医院新范式；助力重庆医科大学附属儿童医院打造全国顶字化样板，满足儿童专科个性及专业要求，为患儿提供更高质量的医医疗赋能守护儿童健康；助力深圳前海泰康医院打造“智慧感知、极致体验”的数字化系统，并实现“全院一张床”全面落地，数字化保障高品质民营医院发展。同时，山东大学第二医院、赣南医科大学附属第一医院、大同市第五人民医大学附属东莞第一医院、丽水市中心医院等多家大型综LIS、RIS/PACS、区域卫生平台等关键业务系统已实现信创场景的规模化应用，覆盖单体医院、集团化医院及区域医疗平台多层级场景，验证了核心老年医院项目实现国内首个基于集团化架构的医院核心业务系统信讯健康打造新一代智慧医院标杆，在深圳市第二人民医院龙华医院例荣获擂台赛二等奖；助力澜沧拉祜族自治县医共体案例《“数字桥梁入深山”——信息化赋能山区医疗新生态》入选“第二届全国医共体建设优秀创新成果展”；助力《中国医院核心诊疗系统市场份额，2023：新一代系统韧性发展》研究报告，20年，在中国医院核心系统主要厂商市场份额中第一（公司在2020-2023年已连续四年排名第亿元，占营业收入的20.21%；公司及控股公司新取得专利98项（其中发明专利26），1）智能态AI增强。2024年公司发布医疗大模型WiNGPT2.7版本，此版本在通用能力和医疗能力方面较前期版本有明显提升，同时完成国产化CPU和GP护理、医技等关键医疗场景，贯穿诊前、诊中、诊后全流程，全面深管理场景质控能力与移动端场景拓展。截至2024年底，公司累计为20余家用户部同时，面向公司研发侧，公司积极布局应用大模型能力在智能运化、文档生成等生产环节提高效率和质量，推动企业生产模式变革。信创发展。凭借韧性数字架构，WiNEX核心系统可稳定承载互联网日百万级业务室、天津超算中心、华为等建立深度信创合作，公司将密切关注政产化发展契机，凭借成熟的产品力和优质的用户体验，有效助力发、云交付、云运维四方面推进WiNEX产品“出厂即可用”。云架构方面，PBC（PackagedBusinessCapabilities）进一步升级效的需求管理和发布流程，加快需求生产及交付效率，同时，确保微服务应的稳定性；云开发方面，低代码开发平台和无代码平台通过提供知识库模板化检索和全文检索等辅助快速生成模板，提升交付效率；云交付方面，从模型，数据核查规则和定制化区域本地模板加强知识体系的专业化，实现可云运维方面，一体化故障定位平台加强故障定位能力，将原有数百个指标略按不同领域问题进行分类组合，故障一体化集中分析展示，定位问题快速运维，公司在夯实医疗卫生信息化业务的同时，在数字空间构建出数字化产品、术维护服务，产品线成熟度和实施交付标准化能力进一步提升。随着业务渗透率的提升，纳里股份积极探索，不断加强互联网医疗服务的深度和广度，外部环境变化及自身经营战略调整影响，在稳定核心业务的同时进行和人员优化，集中资源推进商保直付理赔等业务的发展，持续为商业业端提供健康管理服务，同时推动在医疗与保险业态的科技创新服务立第三方的运营服务与创新合作能力。定位为商保公司及医保部门提技”）2024年在医保业务方面，主要进行了所承建的省级医保信息平台项目一期的新疆兵团、海南等多个省平台二期项目的建设，此外积极拓展省级医一期的项目以及医保局端监管新模式相关的项目；医院端业务方面，民险项目提供新一期的系统与服务，并积极拓展新的城市惠民险项目健康险、个人健康险的商保业务拓展上，与不同保推动者和数字化转型的赋能者。公司赋能全球数万家大中型客户实现信息化化、智能化发展，在医疗健康、智能汽车互联、智慧城市、企业数字化转型14.70%。营业收入按行业划分医疗健康及社会保障/智能汽车互联/智慧城市/企业互联及其他分别同比-12.08%/+4.70%/+49.95%/+13.64%，公司在核心业务方向加速推出了多款新产品与解决方案，新签合同和在手订单量质齐升，进一步夯实核心业务领域的领先地位。量改革、医疗健康数据价值化、城市就业公共服务能力提升心驱动力，重塑“智慧医院+智慧卫健+智慧医保”一体利、长安、奇瑞、一汽、零跑、长城、保时捷、奥迪、英力士等国场景落地。在AI+医疗领域，公司发布“添翼医学检验、重症医学、医学科研、卫健共8民医院、东南大学附属中大医院、昆明医科大学第一附属医院、云南数十家医院实现了场景落地。在医学与信息技术融合的“产学研医用”生态方面，公承担国家重大科研项目的合作关系。公司多款AI+医疗产品完成并通过华为昇腾技术认证，双方联合发布“东软&华为临床医生助手一体机解决方案”，并将共同在医能影像评估与辅助诊疗系统、主动脉夹层危急值预警与辅助分诊、膝骨关在智能汽车领域，公司研发推出的AI智发的平台项目中实现落地应用，同时公司将大模型全场景接入智能座舱域控系统，火医疗大模型再次升级，在医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗生成、医疗诊断治疗推荐、医疗多轮交互、医疗多模态交互等六大核心场辅助首诊及推荐检查检验、辅助确诊、疾病辅助诊断、用药安全指导等方医疗大模型X1依托讯飞医疗多年来积累的亿级权威精品医学知识库与高质诊疗数据构建，在医疗专业知识增强、医生循证思维、医生专家回馈面实现技术创新，大幅降低医疗幻觉，显著提高医疗场景推理的正确可解释性。根据真实场景测试数据评估，全科辅助诊断合理率达到94%，专科辅助/医院服务/区域管理平台解决方案/患者服务分别实现营业收入2.37/1.32/1.54/2.11亿元，分别同比-1.14%/+103.41%/+31.82%/+56.62%有监督微调、强化学习、安全可控的核心技术，硬体工效工具链和系统平台，同时持续创新、拥有医疗行业特色备从产品需求到技术落地并持续迭代升级的能力，以及完整链条的技术服务保障；产化与自主可控路线，面向医疗行业刚需落地，不断强化自身优销体系的效率，并为公司业务的下一步快速发展奠定了坚实的基公司基于领先的医疗大模型技术，以及最大规模商业化应用带来的医学知健康早筛、辅助诊断及治疗、诊后管理与慢病管理等多种能力。提升医保使用效率等重点方面提供医疗人工智能技术；(2)赋能医院质效提升：为医院关切的医疗品质提升、患者满意度提升、医院管理效率提升提供数据来源：讯飞医疗科技公司公告，东北证券2024年度总收入的32.3%。覆盖疾病数量超1900多种，有效降低了错诊漏诊和用药错误风险。全国家基层高血压防治管理指南》《国家基层糖尿病防治管理指南》等业务指导依据。人工智能慢病管理系统可自动帮助家庭医生完成慢病筛查、分层分级随访、个性化健康宣教、自动化生活干预等日常慢病管理服务，让家庭医生慢病诊疗和患者关怀，有效推进医防融合，提高慢病控制率，降低慢病并发医疗与四川大学华西医院、华为签订战略合作协议，围绕创新医疗服提升公众健康水准、提高医疗品质，并在华西医院打造人工智能诊疗过提供智能大数据平台方案为医院提供“湖仓一体”基础设施建设，病研究队列。病诊断、治疗及管理的需求，提升等级医院医生工字化技术，改善医疗资源不均衡，推动公共卫生改革，助力公立医院高质量发展，比如推广三明医改模式，加快医共体建设，构建传染病监测预警体系，立医院高质量发展等。公司围绕国家重大政策导向，基于全球领先的医学核心技术，依托标准化产品主动构建场景化的解决方案，通过积极的市省、青海省、宁夏回族自治区和广西壮族自治区等多个省级传染病检指挥平台专案，未来将联合探索医学大模型在疾控领域的应用，为中控工作贡献公司的人工智能科技力量。此外，公司将大模型技术应用病历内涵解析医保智能风控系统，通过人工智能技术，基于全病为医疗机构提供诊疗全流程服务，助力医疗机构在DRG/DIP支付化管理，为医保局提供结算前、中、后全流程基金监管服务，解人力、能力和手段不足的问题，全方位提升医保基金使用效能，推动理与规范化使用。目前，已在山西省吕梁市、云南省普洱市实现常安徽省合肥市、贵州省贵阳市、广西省梧州市、江西省九江市等多应用，有效促进医保、医疗、医药协同发展和治理。人次，患者出院后若没有持续服务，出现突发情况得不到及时指导和成重大生命健康问题和社会卫生资源浪费。公司研发的化的康复计划，并通过内容生成、语音识别、语音合成等技术与患者进行更形象、更自然的交互，帮助医生对患者进行疾病科普和康复指导，定期病情套的生活方式改进方案，且根据患者的回馈识别风险提醒医生及时关注。学院附属同济医院、首都医科大学附属北京天坛医院、首都医科医院、武汉大学中南医院、东南大学附属中大医院、山东省立附属医院、河北医科大学第一医院、河北大学附属医院、甘肃诊后患者管理在江苏、山东、河南、河北、构建个人数字健康空间，在看病前可以进一步剖析病症原因，用药时给出药物禁忌的个性化判断，在检查后联合对比给出数据变化，并通过角色切换了解其他家庭成见疾病、2,800种常见药品、6,000种常见检查检验，可以满足用户在看病前、用药时、检查后的核心场景健康需求。能深度洞察用户健康状况并思考潜在需求，给出的医疗建国家卫生健康委等七部委发布《关于进一步推进医疗全省各级医院的医生可将影像结果上传至影像云数据及影像报告，实现医疗数据互联互通，减少不必要的重复检型打造的智能医学影像助手。该产品深度融合医学影像算法与医学认知智能引擎，构建跨机构影像数据互联互通系统，通过智能压技术和分布式云端存储实现海量影像数据的高效协同，减少大量不必要的重检查和因此引起的额外费用支出。在智能质控环节，智能医学影像助手可帮技师快速评估图像品质，及时纠正检查问题；在智能诊断环节，智能医学可以帮助影像医师快速生成诊断报告，解释溯源并多期对比；在智能读片能医学影像助手可接入医学影像大模型，通过相关问答，帮助临床医师制定案。得益于公司建设了全国首家实现互联互通互认的数字影像云平台并实现运营，智能医学影像助手将有望在《关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的见》和《放射检查类医疗服务价格专案立项指南》的政策驱动下，在安徽配备公司的场景识别系统及AIScene（公司内部开发的场景识别），火医疗大模型赋能，为助听器市场上掀起AI集成了公司的智能语音识别技术，在多模态字幕助听、深海面升级。多模态字幕助听功能即时语音文字转写，真正实现究表明，视听结合比单听或单看的言语理解能力更高，皓月飞助听器获得助听器品类天猫第一，京东第二的成绩，在“2025财年中报公司总收入为人民币3.29部市场环境以及产品组合变化的影响。得益于内部运营效率的提升以司营业收入按业务拆分，2025财年中报大数据平台和解决15.01%/-12.36%。名患者人次的55亿份授权医疗记录，这些记录中沉淀的医学知识图谱覆盖了超过专病的视角构建了包括肺癌在内的多个体系化的专病数据集。此外，公司建立了多模型。在应用场景方面，公司在医疗、制药和健康保险等多个业务领域得到了广泛方案，帮助客户进行科研和临床研究。在科研领域，公司与知名机构合作，建设，在中国核心城市如北京、宁波等地已有多个标杆项目落地。公司服务细胞治疗等领域取得进展，提供真实世界证据(RWE)一站式解决方案。助力完成乳腺癌真实世界研究，提高研发效能。健康管理平台和解决方案板块，公司在确保了技术持续领先，全面赋能公司产品及解决方案的技术实现，推用千万级数据进行了精细微调处理。在综合考虑亿名患者人次的55亿份经授权的医疗记录。这些记录中沉淀的医学知识公司从专病的视角构建了包括肺癌在内的多个体系化的专病数据集。这些仅涵盖了丰富的临床信息，还整合了多维度数据，使得公司能够更深入地解各种疾病的复杂特性。通过这些精细化的数据集，公司致力于支持更精在算法方面，公司拥有一套低成本模型增量训练的完善技术体系，据泄露比较严重，公司构建了多个自建的医疗榜单，用于评估模型过十年的深耕细作，逐步建立了一底座多应用的模式型能力，使用户能自主开发智能应用。此外，公司型的患者招募智能体，提升医生的临床试验推荐和病历数据利用效率提供医生赋能工具，支持科普内容生成和科研洞察。1.大数据平台和解决方案：公司为医院、医疗机构、监管机构及政策制定者提供数可以加快产出研究级证据，并以更快、更安全的方式开展大规模临床研究应用“双中台”，公司可在提供数据治理服务的同时，还提供涵盖数据管管理、训练管理、评测管理、应用管理的一套完整的零代码工具链，一线通过更简单的方式对训练能力、推理能力、模型优化能力等进行调用。的解决方案提供专业的基础医疗垂域模型，便于医院以较低成本迅速构建病历理解和结构化关键信息提取能力，公司的科研助手可以帮助医生轻松搜索，以及智能字段加工、智能统计分析、论文辅助撰写等功能，显著研工作效率。公司已与知名医疗机构合作，打造大语言模型训推平台，共化公司优势疾病领域如实体瘤、血液病、眼科、免疫、心血管和内分泌的研究外，公司亦不断拓展不同疾病领域的研究广度。2025财年中报公司中标了数个三甲/三级医院的全院科研平台及专病库项目，进一步加强公司在妇科、儿科等研究能力。公司通过使用人工智能技术不断迭代真实世界疾病模型，并持公司中标了天津滨海新区经开区健康医疗大数据平台项目，项目金额超过人百万元。该项目涵盖居民健康档案管理、慢病管理平台、数字疗法以及大模问诊服务等多个方面，不仅能够全面整合居民健康档案，还能通过慢病管理平供持续的疾病监控与干预措施，并且引入了数字疗法服务和大模型智能问诊，开发到上市后的各个阶段。公司通过分析驱动的临床开发、真实世界研究(RWS)和数字商业化解决方案，满足客户的多样化需求。依托自主研发的一体化智能短开发时间、降低成本，并提高临床试验质量，助力其实现商业化成功。同司不断升级数字化技术解决方案，以全面支持客户在临床开发和商业化过程个环节。注于以数字化和智能化科技创新赋能的全生命周期解决方案公司在儿童肿瘤治疗的临床试验领域取得进一步进展，中标多个项目，公糖尿病研究领域的专业实力和竞争优势，成功中标多个糖尿病相关项目。的随机对照试验临床研究项目。该项目代表了干细胞研究领域的最新进展户对公司专业服务的再次认可和复购。在该板块，公司提供AI赋能的健康管理解决方案累的医学洞见和丰富的场景运营经验，公司已有在包括北京市、深圳市等千万人口以上省市提供“惠民保”一站式运营解决方案的能力以及持续创新升级能力。公司在人工智能技术的赋能下，公司的保险理赔效率大幅提升。相较于传统服务方式，通过算法模型和人工智能技术，公司在“北京惠民保”中应用了快赔模理经用户和相关机构合法授权的数据，实现每月数千件案件的快速处理繁冗的医疗票据等理赔材料，而是通过短信、电话等方式主动触达并通知达理赔标准并可领取理赔金，大幅缩短了理赔时间，降低了参保人垫资负程度提升了参保人的保险使用体验。未来，公司将坚持科技提升理赔速度升理赔温度，并探索理赔数据赋能其他业务，建立更深层专业壁垒。公司亦利用YiduCore积累的技术能力及医学知识提供人工智能一站式私人健康顾问服务。基于公司自研大模型研发的私人健康顾问—“开心健康科技”小程序已结“开心健康科技”利用先进的生成式AI技术和多模态理解能力，为化的健康问答、导诊咨询、报告结果解读、儿童发热咨询、健康评估等专业服务，并量身定制健康建议、计划，让每个人都能享受到便捷、高效、个性化的健康管理新体验。“开心健康科技”已与“惠民保”“惠民保”用户提供健康档案、健康随访等专享服公司专注于医疗卫生健康信息化的建设、研发及服务创新，不断深化拓展该战略以构建“纵向贯通产业链、横向拓展生态圈”的立体化布局为核心展，利用大数据、人工智能等先进科技赋能医疗，加速实现从传统业场景中全面深入应用，公司通过“慧康云”的发展战略，以数据驱动业务变革，对传统的临床服务、患者服务、医疗科研、运营管理等场景进出了一系列以“生态互融”为愿景的云化产品，逐步形成智能医健卫业务（HI），卫生整体解决方案与医共体协同平台等专业化服务模块，实现信司部分下游客户项目招标及实施周期延长以及新产品HI-HIS系商誉减值损失增加，职工薪酬和折旧摊销等固定成本费公司实现智慧医疗与公共卫生领域业务规模稳健扩张，新增千万元级软件订单31数据来源：创业慧康公司公告，东北证券公司具有领先的“医疗+AI”创新技术优势。基于在医疗信息化领域深践经验，公司已在临床辅助决策支持、电子病历智能生成等多维度应用场持“知识驱动与场景赋能”双轮驱动发展战略，针对医疗机构差异化需求建化产品矩阵，聚焦智能服务、临床辅助、专科应用、流程优化及管理决策五领域，以智能化解决方案重塑诊疗全链路，构建人工智能多维应用架构，通化解决医疗AI实施过程中的算法可信度验证与目前正基于成熟架构开发智能医疗代理系统（AIAgent）；2）打造全省基层疗系统，公司主导承建的江西省基层智慧医疗系统为全国首个省级集中部署健康档案的实时更新与智能分析