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随着AI+持续赋能千行百业，AI医疗行业的头部企业讯飞医疗开始谋划独立上市。 7月26日晚间，科大讯飞股份有限公司发布公告，其控股子公司讯飞医疗于近日收到了中国证监会出具的《境外发行备案通知书》，并在港交所递交招股书，本次发行的初始发行规模为不超过紧接发行后经扩大后总股本的15%。 讯飞医疗是一家人工智能赋能的医疗解决方案提供商。公司的产品及解决方案涵盖了从健康风险预警、早期筛查、诊断、治疗及治疗效果评估到出院后管理和慢性病管理的整个医疗服务周期，并且独立开发了支撑公司产品及解决方案的人工智能技术。 根据弗若斯特沙利文的资料，讯飞医疗2023年的收入规模在中国医疗人工智能行业中排名第一，市场份额为5.9%。 值得注意的是，讯飞医疗主要收入来自TO G业务，各地卫健委是其主要客户，截止到2024年一季度，公司收入为1.02亿元，较去年同比增加65.6%。 不过招股书显示，讯飞医疗2021年至2024年一季度持续亏损，累计亏损超5亿元，其如能顺利上市，虽然可以为母公司科大讯飞实现减负，但是未来讯飞医疗能否自食其力依然值得观察。 医疗AI水平超越GPT-4 根据招股书内容显示，讯飞医疗致力于打造每个医生的AI诊疗助理和居民的AI健康助手。 其医疗大模型产品讯飞星火医疗大模型覆盖300多种医学场景应用，在专家级医学知识图谱问答、临床语言理解、医学文档生成、疾病诊断治疗推荐、多轮医疗对话生成及多模态交互等六个医学相关的NLP任务维度超越GPT-4Turbo。 基于大模型，讯飞医疗主要提供的产品服务包括：医疗助理为基层医生提供诊疗建议和辅助支持、慢病管理为高血压高血糖等慢性病建立分级管理、智慧医院解决方案和诊疗助理提升医院及医师的诊疗管理效率、智慧医院患者服务与诊后管理服务定制诊后患者管理计划、影像云平台提供远程医学影像服务以及医疗器械等等。 弗若斯特沙利文的资料显示，讯飞医疗推出的智医助理是全球首个及唯一一个通过国家医师资格考试(综合笔试)的机器，也是唯一一家参与制定“用于医疗领域的大型语言模型的技术评估体系和标准规范”的企业。 按收入计，讯飞医疗的智医助理于2023年在中国基层医疗机构CDSS市场中排名第一，市场份额61.5%，公司向医疗机构的医生提供的智医助理已协助8.31亿次诊断，在150万次医生的诊断决策明显偏离建议诊疗的情况下发出通知，并在7520万次可能不合理用药或高警戒用药情况下发出警报。 截止今年7月，讯飞医疗已向约53000家基层医疗机构，30多个省份和600多个区县及400多家医院提供产品和服务，诊后管理平台已服务超过173000名患者。 具体到医院类别，截至2021年、2022年及2023年12月31日以及2024年3月31日，讯飞医疗分别向中国121家、154家、221家及228家三级医院以及15家、31家、41家及42家二级医院提供医院服务。 收入主要靠政府 而具体到公司商业模式，讯飞医疗并非传统的TO C家庭问诊模式，而是TO G模式，付费客户主要是各地卫健委和医院。 目前，讯飞医疗的业务收入主要来自基层医疗服务、医院服务、患者服务和区域管理平台解决方案四大块。其中，基层医疗机构服务、医院和区域管理平台解决方案所属的医疗机构服务为主要业绩来源，近几年合计收入贡献均超80%，而其中，基层医疗服务业务又是重中之重。 讯飞医疗核心业务对象为各地卫健委、医保局和医院招股书，观察者网整理 2021年、2022年以及2023年前三季度，公司基层医疗机构服务分别实现收入2.16亿元、2.98亿元和1.66亿元，占营收总额比例为57.9%、63.2%和51.1%，远超医院服务和区域管理平台解决方案服务。 讯飞医疗的基层医疗机构服务业务线由智医助理（为基层医疗机构医生提供AI辅助诊断及治疗建议）及慢病管理（为高血压及高血糖等慢病建立分级管理模式）组成，“买单者”是各地卫健委。 其中智医助理作为公司的核心业务，智医助理辅助诊疗系统的疾病病种涵盖了国家卫生健康委要求基层医生掌握的100多种常见病。在此基础上对基层常见的近千种疾病的综合判断合理率已经达到了95%以上，有效地帮助了基层医院，尤其是不发达地区的基层医生实现了AI辅助诊断的效果。基层医生可以及时获得最专业、全面的诊断结果和相关诊疗建议推荐，医生诊断基层常见病、多发病的诊断合理性得到提高。 同时，系统对基层无法诊断和治疗的疾病的转诊合理性给予综合判断，从而改善基层医疗卫生服务质量，努力使城乡居民在基层医疗卫生机构享有同质化、规范化的卫生健康服务。 而智医助理外呼系统，则充分发挥了科大讯飞最为擅长的智能语音技术优势，对常见的通知、慢性病管理、预约体检等场景进行外呼，即使是在疫情防控期间，慢病随访虽然无法面访，但利用外呼系统，依然可以对高血压和糖尿病患者的各项指标进行收集，实现基本公共卫生服务的智能随访，也有效减轻了村医的负担。 该部分业务在2022年创收2.17亿元，撑起了讯飞医疗收入的“半壁江山”。讯飞医疗的智医助理位居中国基层医疗机构临床决策支持系统（简称CDSS）市场的第一名，市场份额达到76.6%。 而在慢性病管理业务上，讯飞医疗也具备一定的产品力。 招股书显示，2022年公司在甘肃省部署了针对高血压、糖尿病、COPD和中风的慢病管理。且随着甘肃省实施慢病管理工具，规范管理率由实施前的51%提高至71%，糖尿病控制率则由实施前的52%提高至68%。 AI医疗依然持续亏损，盈利尚需时日 虽然讯飞医疗在业务层面有一定优势，但是在财务层面，讯飞医疗长期处于亏损状态。 讯飞医疗2021-2023年录得收入分别为3.72亿元、4.72亿元及5.56亿元，年均复合增速为22.2%，2024一季度录得收入1.02亿元，同比增速达到了65.6%。 但在净利润方面，2021-2023年录得亏损0.84亿元、2.09亿元及1.54亿元，2024Q1录得亏损0.71亿元，同比扩大23.2%，2021年至今累计亏损超5亿元。 讯飞医疗持续亏损多年招股书 2021年、2022年、2023年及2024年一季度，讯飞医疗的销售开支在营收中的占比分别为24.3%、33.9%和29.3%和32.5%。 讯飞医疗销售费用占营收比例较高招股书 在研发开支层面，2021年、2022年、2023年以及2024年一季度，研发开支分别为1.6亿元、2.42亿元、2.64亿元及0.63亿元，分别占同期总收入的42.9%、51.2%、47.5%及61.7%。 讯飞医疗预计，由于继续投资研发活动，以开发、升级及优化医疗人工智能技术，2024年仍将产生净亏损及经营现金净流出。 除此之外，讯飞医疗的应收账款表现也较为值得关注。 招股书显示，讯飞医疗的应收贸易账款主要指就基层医疗机构服务及医院业务应收地方卫健委及医院客户的结余。具体来看，讯飞医疗主要为医疗机构提供电子病历等信息化服务，真正的付费者系各地的卫健委。 报告期内，讯飞医疗的应收账款（扣除拨备）金额分别为1.62亿、2.74亿、4.03亿；应收账款减值拨备分别为80万、540万、770万；长期贸易应收款项分别为0、9980万、1.28亿。贸易应收款项周转日数依次为160.1天、249.9天、337.4天。 此外，截至最后实际可行日期，贸易应收款项约1.10亿（或26.7%）已结清。明显可见，讯飞医疗的贸易应收款项周转日数在2023年前九个月，相比于2021年出现成倍的增长，与此同时，回款的进程也非常不理想。 需要额外注意的是，讯飞医疗目前的商业模型还不够成熟，营收增长但亏损的规模并没有减小，并且目前市面上还未出现明显可持续盈利的大模型应用产品。AI大模型技术迭代较快，产品较新，市场验证不足。 而讯飞医疗的盈利困境也并非孤例，“AI医疗第一股”的鹰瞳科技、AI医疗企业医渡科技和“AI制药第一股”晶泰科技，都还未取得持续稳定的盈利。 另外目前讯飞医疗的现金流也难言乐观，截至2024一季度末，讯飞医疗的期末现金及等价物余额仅为7906.6万元，流动负债余额7.49亿元，其中应付账款3.55亿元，银行借款1.58亿元。 如果讯飞医疗本次能够顺利上市，对于其现金流短期存在较大的帮助，有助于其继续开发后续市场，未来AI+医疗行业跨过盈亏平衡的分界点，依然需要行业进一步发展和演化。...

前段时间，安德医智发了篇PR稿件，说自己“起死回生”、“拿着1.5亿元又回来了”。 这家曾经估值超5亿美金的行业偶像，在2021年时遭遇资金链断裂，随后公司银行账户被冻结，创始人名下的房产被冻结，员工们集体申请劳动仲裁。 安德医智那篇PR稿件发布后，在行业里却几乎波澜不惊，它以为自己重新回到了牌桌，但其实这个行业早已今非昔比，很多的“执”都是昨日旧梦。 两三年前，那时正是AI医疗影像行业高歌猛进的时刻，科亚医疗一年融资4轮，数坤科技、推想医疗、鹰瞳科技皆拿下大额融资，4家头部企业估值皆超过10亿美金。 我亲历过那场狂欢。 在鹰瞳科技的办公室里，创始人张大磊告诉我，有财务投资人曾给鹰瞳估到了300亿元的投资意向，但他选择了拒绝；在数坤科技位于北京北四环的总部，创始人马春娥告诉我，“数坤没有对手，我们的对手只有时间”。 在科亚医疗办公室里，董事长王立伟一边抽着电子烟一边说，“我们的估值至少还能涨上20倍”；在推想医疗办公室里，创始人陈宽告诉我，“不要只看到当前的繁荣，这个行业还有太多的问题没有解决，要等你都走过去之后，它才会变成一段自然而然好像注定就会发生的经历”。 后来，这个行业的企业上市进展不顺利、商业化遇阻、投资人撤离，企业也只有收缩裁员活下去。最近一年，在公开信息里，无任何一家企业获得新融资，而在水面下的消息里，《健闻咨询》访谈了解到，几家头部企业的年收入皆在1亿元-2亿元区间，离盈利还有较远的距离。 今年7月份，我和一家头部企业的高管上午约在重庆北滨路见面，盛夏的嘉陵江边，昨夜的灯火彷佛刚下了楼台。他告诉我，“照这种局面下去，这个赛道未来最终只会剩下1-2家企业”。 医疗行业的人可能是最容易感知时光流逝的，如果从一批企业创立的时间算起，中国AI医疗影像行业的发展已经过去了十年。 十年过去，有很多人离开了，也有很多人留下。巅峰产生虚伪的拥护，黄昏见证虔诚的信徒。 行业还在，还有多少人能找到来时路。 2014-2016：推开医疗的门 2014年底，25岁的深圳青年陈宽做了一个大胆的决定——放弃美国芝加哥大学经济学系的博士学位，踏上回国创业的飞机。更让家人和朋友不解的是，这位师从四位诺奖得主的金融才子给自己选定的方向，是和华尔街毫不沾边的AI医疗影像。 很多年后，陈宽所创立的推想医疗专门拍摄了一条将约12分钟的微纪录片，讲述了一位80多岁的农村老人，历经几代传承，坚持在乡间义诊的故事。这位老人是陈宽的舅公，他为陈宽踏入医疗行业提供了某种合理化的解释，就像这条纪录片的名字一样——《推开医疗的门》。 2015年，国内医疗信息化的资源和目光都还聚焦在互联网医疗赛道，对于仍处概念阶段的医疗AI行业来说，这扇门实在不容易推开。 据陈宽回忆，创业之初，他和另一位创始人王少康背着包跑了全国40多家医院，才在四川找到一家愿意合作的意向客户。为了做出有说服力的产品，他们租住在医院旁一幢被火锅店和垃圾堆包围的破旧小楼里，四天没有洗澡，做出了公司第一款可用于肺结节CT影像精准识别的AI模型，最终得到了一线医生的认可。 就在推想医疗成立的同一年，另一位医疗AI的拓荒者也出现了。他叫张大磊，毕业于第二军医大学，爱好编程，毕业后先后在微软、PPTV、新浪等互联网公司担任技术高管。从个人履历来看，张大磊横跨医学和信息技术两大知识领域，又有中外大厂的管理背景，是这个行业的完美创业者。 那一年，张大磊33岁，他把新公司取名为Airdoc（中文名称为“鹰瞳科技”），寓意健康服务应该和空气一样，公平获取且随处可得。在尝试了医学图像影像识别、病理识别、甚至医疗单据识别等方向后，张大磊把方向定在了用AI做视网膜病变分析。眼底检查是判断早期血管病变、高血压、糖尿病的有效手段，这是他学医时写在教科书里的考点。 彼时，一墙之隔的互联网医疗赛道正如日中天，2015年的投融资交易总额超过100亿人民币，而AI医学影像行业的融资总额仅为0.58亿。这一年，张大磊拿到了两家创投公司共计152万元的天使投资，陈宽烧的则是自己大学时期的奖学金，属于他的幸运要熬到2016年才会降临。 但不管是陈宽还是张大磊，对“仅仅做信息中介”的互联网医疗模式并不感冒。在陈宽看来，医疗的核心问题是产能，而非渠道，互联网医疗只会让原本就很忙的医生变得更忙。张大磊也数次直言，“对连接医师毫无兴趣”。 回过头来看，2015年前后扎堆成立了不少AI医疗企业，且大多数都集中在AI医学影像领域。而推想医疗和鹰瞳科技这两家企业，分别代表了AI医学影像早期最为拥挤的两条支线赛道——肺结节和糖网筛查，绝大多数医疗AI公司的产品都和这两个方向有关。 其中的原因在于，这两类场景都有经过标注的成熟数据集，且深度学习的代码也都是开源的，即便对于初创公司来说，技术门槛也几乎为零。其次，肺结节和眼底OCT都有“强边缘”的特征，适合利用深度学习进行自然图像分析。上海长征医院影像科主任、中华医学会放射学分会主任委员刘士远曾表示，用AI筛选肺结节，类似于“在黑纸上找白点”。 可即便是这么简单的功能应用，基于AI强大的数据处理能力，依然能够给医院端带来效率的巨大提升。 以肺部CT图像为例，一个病人的肺部CT图像在300-500幅上下，按照一天100个病人来计算，阅片总量在3-5万幅之间。在AI介入以前，这3-5万张片子需要影像科医生一张一张地看，寻找6毫米以下的肺部结节，并给予诊断报告。而有了AI软件的辅助后，医生可以让AI先扫一遍，再根据AI的识别结果进行参考给出报告。 “早期医院同时用了几款软件，效果都不是很好，准确率不高。”一位东部省份三甲医院的影像科医生告诉《健闻咨询》，这几家公司后来都派了技术人员在医院驻点，第一时间对问题进行处理。与此同时，医生也会在系统中做出正确的标记，帮助公司训练AI模型。“最后，我们留了两家公司的产品，辅助诊断的准确率基本都在95%以上。” 从某种意义上来说，在初创的草莽时期，AI医疗影像企业的命运，既不取决于技术，也不取决于服务，而是取决于和医院的客情关系。“因为医院手中既有最真实的医疗数据，也有能对数据进行标注的医生资源”，一位医疗行业的投资人表示，这意味着，谁能够谈下更多的三甲医院，谁合作的医院专科能力更强，谁就能做出更有竞争力的产品。 在这一阶段，唯一的例外是科亚医疗。这家成立于2016年初的AI医疗影像公司，悄悄绕开了肺结节和糖网筛查这两片红海，选择了冠心病诊断。 这和创始人宋麒的经历有关，在创立科亚医疗之前，他曾在美国AI医疗独角兽HeartFlow工作了一年，这家公司的明星产品是一种被称为CT-FRR的冠心病无创诊断技术。而宋麒后来所做的事是在CT-FRR的技术框架上加入AI元素，让算力代替人力，把诊断时间缩短到了10分钟以内。 科亚医疗的勇敢会在日后获得命运的奖赏。不管最后成败，它都会在中国的医疗AI发展史上留下属于自己的一笔。 2017-2019：落地 2017年是医疗AI从概念走向落地的转折点。 这一年，原国家食药监总局发布新版《医疗器械分类目录》，明确将能够对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示的诊断软件，按照第三类医疗器械进行管理。如不能直接给出诊断结论，则纳入二类医疗器械范畴。 政策利好下，光是做肺结节筛查软件的公司就激增至200多家，所以这一年也被称为“肺结节年”。除了前文提及的推想医疗，深睿医疗和依图医疗皆成名于此时。这两家企业日后的恩怨纠葛将成为我们理解国内医疗AI的一个注脚，但当下，我们先对它们做一个简要的介绍。 依图医疗成立于2017年3月，是“AI四小龙”之一依图科技旗下的全资子公司。 2017-2019年间，依图科技将其作为核心业务培养，投入超2亿元人民币，背靠大树的依图医疗也还算争气，从肺结节筛查切入后，于2018年发布了全球首个基于医疗AI的癌症筛查智能诊疗平台，涵盖了肺癌、结直肠癌、乳腺癌等多个高发癌种。 深睿医疗的成立时间比依图医疗晚了不到一周，团队核心由百度和西门子的高管跨界组成，董事长雷鸣为百度创始“七剑客”之一，在AI领域根基深厚；CEO乔昕则任职于西门子医疗事业部大中华区副总裁，手握大量医疗人脉。虽然不像依图医疗那样有母公司输血，但凭借创始团队的光鲜履历，深睿医疗在三年内拿到了超过3亿元融资，迅速成长为行业头部企业。 “当时我们确实特别看好这块，核心判断就是AI医疗影像既可以给头部医院提升效率，也可以给基层医院提升能力。”一家医疗创投公司的合伙人告诉《健闻咨询》，2017年是医疗AI第一波高潮的开始，有的机构一出手就投了2-3家创业公司，“大家都觉得AI赋能医疗的逻辑没毛病，悬念无非是哪几家公司会跑出来。” 在那个时期，绝大多数投资人和创业公司信奉的都是互联网那套“小步快跑，快速迭代”的逻辑，“一个95%准确的东西和一个97%准确的东西，客户是感受不出差异的，但如果是谁家出了一个新的功能，我们肯定马上就会照抄过来。”一家头部医疗AI的工程师向《健闻咨询》回忆称。 也正因为如此，在2017-2018年的第一轮产业高潮里，有两家企业的成长轨迹更值得我们关注。他们和科亚医疗一样，从出道之初就为这个行业贡献了最为宝贵的东西——差异化。 2017年，在美国IBM担任高管的马春娥和年长她8岁，同在IBM担任技术主管的丈夫毛新生前后脚辞职，回国创立了数坤科技。从教育背景看，两人都是计算机硕士学历，是纯纯的技术派。“数坤”这个名字是熟读《道德经》的毛新生起的，寓意“数据里有乾坤”。 数坤的第一款王牌产品，瞄准的既不是肺，也不是眼底，而是人类最重要的器官——心脏。临床上，心内科会用冠脉CTA对疑似冠心病患者进行诊断。在没有AI介入的情况下，一例冠脉CTA的三维重建平均耗时在半小时以上。针对这一痛点，数坤研发出了冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件，只需要5分钟就能替代医生完成三维图像的分割、测量和狭窄位置标注。 这款产品的研发难度在当时可谓“鹤立鸡群”，主要体现在不论是高质量的临床数据，还是人工标注的专业度，以及三维视角下的算法框架，都是市面上的稀缺资源，需要付出巨大的代价才能获得。也正因为如此，产品一经面世，就受到了医院端的狂热追捧。 在后来的一次公开论坛上，马春娥分享了一个让人哭笑不得的案例。有一次，数坤的工作人员去某医院准备撤走试用到期的产品，没想到客户直接趴在了服务器上不让搬走，问能不能再续一个月。 类似的故事还发生在主攻颅内肿瘤的安德医智身上。 2018年，曾在GE医疗从事销售工作的梁伟民以52岁的“高龄”出道创业，长年奔走于临床一线，让他敏锐地捕捉到了神经影像在诊断准确性上的痛点。...

来源：学术头条 人类医生，会因为 ChatGPT 等大模型纷纷下岗吗？ 这种担心，并非空穴来风。毕竟，谷歌的大模型（Med-PaLM 2）已经轻松拿下了美国医学执照考试，达到了医学专家的水平。 然而，一项最新研究表明：在临床方面，人类医生完胜目前的人工智能（AI）模型，无需过于担心个人“失业问题”。 相关研究论文以“Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making”为题，已于近日发表在科学期刊 Nature Medicine 上。 该研究发现，即使是目前最先进的大语言模型（LLM）也无法为所有患者做出准确诊断，且表现明显差于人类医生：医生的诊断正确率为 89%，而 LLM 的诊断正确率仅为 73%。在一个极端情况（胆囊炎诊断）下，LLM 正确率仅为 13%。 更令人惊讶的是，随着对病例信息的了解增多，LLM 的诊断准确度反而会降低，有时甚至会要求进行一些可能对患者有严重健康风险的检查。 化身急诊科医生，LLM 表现如何？ 尽管 LLM 可以轻松拿下美国医学执照考试，但医学执照考试和临床案例挑战适合只测试考生的一般医学知识，难度远不如日常复杂的临床决策任务。 临床决策是一个多步骤的过程，需要从不同来源收集和整合数据，并不断评估事实以达成基于证据的患者诊断和治疗决策。 为了进一步研究 LLM 在临床诊断中的潜力，来自慕尼黑工业大学的研究团队及其合作者基于医疗信息市场重症监护数据库（MIMIC-IV）制作了一个涵盖 2400 个真实患者案例和 4 种常见腹部疾病（阑尾炎、胰腺炎、胆囊炎和憩室炎）的数据集，模拟现实的临床环境，重现从急诊到治疗的过程，从而评估其作为临床决策者的适用性。 图｜数据集来源及评估框架。该数据集来源于...

证券之星消息，朗玛信息(300288)07月29日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。 投资者：董秘你好，39Ai全科医生7月底会有更新吗？疾病诊断为何迟迟不更新，照这个工作效率何时能商业落地？难道不同模块不是同时进行的嘛？ 朗玛信息董秘：您好！公司“39AI全科医生”小程序已推出“疾病诊断”功能，已能对数万种疾病做初步诊断，近期会针对软件用户体验和交互功能进行优化升级，辅助诊断的疾病种类亦会陆续增加，同时公司正在与医学专家、药企、其他互联网公司积极探索相关合作方式及具体商业落地形式，敬请关注。谢谢！ 投资者：董秘你好,贵公司39AI全科医生进展如此缓慢,需要几年方可商业落地?贵公司的工作效率只会让投资者寒心,贵公司只有尽快让该产品落地打开销路才能提升贵公司的经济效益,没有新的效益增长点贵公司退市是迟早的事情 朗玛信息董秘：您好！感谢您的建议。公司经营正常，“39AI全科医生”学习训练亦在有序推进中，新推出的疾病诊断模块已经能对数万种疾病做初步诊断，同时公司正在与医学专家、药企、其他互联网公司积极探索相关合作方式及具体商业落地形式。感谢关注！ 投资者：39AI全科医生7月底是否有更新?贵公司2季度业绩是否较1季度有好转？请回答不要回避 朗玛信息董秘：您好！公司“39AI全科医生”小程序实际更新时间及内容需以上线版本为准。公司经营正常，上半年经营数据请您关注公司于2024年8月28日披露的2024年半年度报告，敬请关注！ 以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。