1月9日,问止中医科技向港交所递交招股书,拟在香港主板上市,由海通国际独家保荐。如成功上市,将成为“AI中医第一股”。
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作者|十一
审稿|云马
布局线上线下医疗服务
据企业库显示,问止中医隶属于深圳问止中医健康科技有限公司,注册于广东省深圳市宝安区,成立于2019年3月21日,法定代表人崔祥瑞。
据悉“中医大脑”是问止中医历时十余年研发的人工智能中医辅助诊疗系统,它构建了亿级数据标记位点的中医临床知识图谱,并能从真实诊疗案例及随访结果中学习新的临床技能。该系统以经方及古法丸散膏丹等经典中医为核心,结合尖端AI科技,为医生提供准确、个性化的治疗建议,极大地提高了诊疗效率和患者治疗效果。同时,“中医大脑”还具备自我学习和优化的能力,能够不断从临床中实时学习现代最新的诊疗方法。
此外,问止中医还建设了“问止中医人工智能互联网医院”和“问止中医重症医学中心”,提供线上线下的全方位中医医疗服务。同时,问止中医面向全行业对外开放“中医大脑”赋能,多家医疗机构已签约加入问止中医人工智能联盟。
精一学院是问止中医旗下的中医学习平台,提供线上线下中医课程,全面覆盖中医理论与实践。该平台采用线上线下相结合的教学模式,聘请了多位中医专家学者,采用启发式教学法,结合现代科技手段,如“中医结构分析”方法论和“中医大脑”技术,有效提高学员的学习效率和学习成果。精一学院的课程设置全面而丰富,注重理论与实践的结合,旨在培养具备深厚中医理论功底和临床实践能力的专业人才。
电子商务研究中心数字健康分析师陈礼腾表示,AI新技术与传统中医的结合,可以带来很多变革。首先,通过AI技术,能够快速分析患者的舌象、面色、脉象等信息,结合大数据分析,提供关于体质类型、疾病倾向等方面的初步判断,大大提高中医诊疗的效率;同时,传统的中医诊断依靠医生的主观经验,AI技术的引入使得诊断过程更加客观,同时能为患者提供个性化的治疗建议。
营收增长 仍面临亏损挑战
据招股书显示,2022年、2023年、2024年前三季度,问止中医营收分别为0.62亿元、1.89亿元、1.73亿元。问止科技在盈利方面,仍面临一定的挑战。具体而言,在过去几年中录得了连续的亏损,2022年亏损额为1.54亿元人民币,而到了2023年,尽管营收实现了大幅增长,但亏损额并未能同步缩减,反而微增至1.94亿元人民币。这一趋势在2024年前9个月的数据中也有所体现,尽管营收继续保持强劲增长,但亏损额仍达到了5572万元人民币。
然而,值得注意的是,尽管面临持续的亏损压力,但问止科技的财务状况正在逐步改善。从亏损额的变化来看,尽管2023年的亏损额相较于2022年有所增加,但增幅已经明显放缓。而到了2024年前9个月,亏损额更是较去年同期有了显著的减少。
此外,问止中医目前在全国有8个自营诊所,3个自营煎药中心。2022年、2023年及截至2024年9月30日止九个月,问止中医的患者复诊率分别为61.2%、69.1%及71.6%,而根据灼识咨询报告,行业平均患者复诊率通常介于30.0%至40.0%之间。
陈礼腾表示,AI赋能中医技术发展的过程中,存在数据不足、标准化难题以及技术融合的痛点,在中医AI企业的经营发展过程中,也将面临资本投入和人才投入不足。值得注意的是,人工智能赋能的中医医疗服务市场也高度分散,前五大厂商仅占约5.4%的市场份额。有业内人士指出,行业集中度低、互联网医疗巨头的竞争,以及技术普及带来新玩家的涌入,将使中医AI企业面临激烈的市场竞争。
多重监管规定下的合规挑战
据招股书显示,问止中医须遵守适用于中国内地多个行业(包括医疗、医药、处方药、互联网及互联网医疗行业)的多项不断演变的法律及监管规定。相关法律法规主要涉及(医疗服务及产品质量,医疗专业人员执照,药品、医疗设备及医用耗材的采购、使用及储存,有关医疗服务的人工智能使用,医疗废弃物的管理,病历的保密及保管,数据隐私及保护,反腐败及反贿赂,及外商投资相关法规。
此外问止中医在发展中面临多重风险,包括行业监管的不确定性、激烈的市场竞争、消费者接受度的波动、持续的财务亏损、技术与创新的挑战,以及法律诉讼、赔偿和供应链管理等问题,这些风险可能对其业务运营、财务状况及未来发展产生深远影响,要求公司在合规运营、提升服务质量、控制成本、加强技术创新与数据安全、增强品牌认知度及消费者信任度、优化资本结构和融资能力,以及稳健管理供应链等方面做出持续努力。
陈礼腾表示,中医AI行业正处于技术融合与创新的快速发展期,越来越多的公司加入到中医AI的开发中,包括榕树家、慈脉、问止、脉景、聪宝、承启堂、固生堂、百度、华为等企业,这些企业正在积极探索AI技术在中医领域的应用,推动中医行业的现代化发展。
此外,AI赋能中医技术发展的过程中存在三方面痛点。首先,高质量的中医临床数据相对稀缺,限制了AI模型的训练和验证。其次,中医学的诊断和治疗往往依赖于个人经验,缺乏统一的标准,这给AI模型的建立带来困难。再者,如何更好地将AI技术与中医理论相结合,实现更深层次的融合,目前还处于初期阶段。
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