北交所策略专题报告 2026 年 03 月 01 日 AI+医疗渗透提升项自主智能体升级，掘金北交所 AI 诊疗标的 北交所研究团队 ——北交所策略专题报告 诸海滨（分析师） 车欣航（分析师） zhuhaibin@kysec.cn 证书编号：S0790522080007 chexinhang@kysec.cn 政策赋能+技术迭代双重驱动，AI+医疗渗透提升向自主智能体方向持续升级 随着生成式大模型等 AI 技术的迭代，AI+医疗已全面渗透医疗产业各环节。AI 医疗是依托机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，深度分析复杂医疗数 据，辅助临床决策、优化诊疗流程、提升医疗效率的智能化应用体系，核心价值 在于提升医疗服务质量、增强可及性并降低成本。政策层面形成完善顶层设计， 2025 年 10 月五部门联合发布相关实施意见，明确 2027 年建成高质量医疗数据 集与专病垂直大模型、广泛应用基层诊疗智能辅助等目标，2030 年实现基层 AI 辅助全覆盖、二级以上医院普遍应用 AI 影像与临床决策辅助，并确定八大应用 重点方向。同年 12 月，相关专项行动将 AI 药物研发等列为重点支持领域；2026 年 1 月，国 ...

2月16日，蚂蚁阿福以并不怎么"科技"的姿态登上了春晚舞台——某种程度上，机器人、通用AI代表的 是全球科技浪潮的顶点，而阿福则嵌入了一个生活化场景——老年人体检和慢病管理。 这是其占据用户心智的一个小节。 自去年12月至今，阿福让人们见识到，当顶级操盘手们想改变一个行业时，会做到什么地步。 只12月一个月，蚂蚁集团为阿福投入了"小几个亿"的市场推广费用。于是，严肃市场有各类KOL的花式 推介，下沉市场每个新用户下载APP会获得十几块钱红包，包括春晚在内，他们通过直接或间接的渠道 触达全人群。 无孔不入的线上宣传和线下地推，撑开了用户增长的一级漏斗。23日，蚂蚁阿福APP的总用户数突破1 亿大关，春节新增用户中52%来自三线及以下城市。 全面To C是这一轮AI技术与医疗碰撞的标志性故事。 蚂蚁阿福和百川智能在权衡后选择了直面用户。而如阿福这般高举高打的声势，让医院院长们回想起， 过去二十年里，支付宝是以怎样的决心和定力从各大银行和医疗信息化企业群雄割据的稳固江山里撕开 了院端线上支付的口子。 在上一个十年里，医疗AI更多面向的是B端市场，企业要想办法找渠道进医院，要绑定大放设备，要和 地方政府合作做普筛，要 ...

在此背景下，商汤医疗率先携手印尼当地最大的私立医疗集团——Siloam Hospitals Group（以下简称Siloam），落地SenseCare®胸部X光智能分析解决方 案，成为中国首个成功出海的AI影像普惠方案。 该方案以"低成本、高可及"模式赋能海外医疗体系，不仅从流程、效率与精度等方面全方位提升医院智慧影像诊疗能力，更以实际行动助推当地医疗系统 的可持续发展，彰显中国企业的方案价值与技术担当。 随着"人工智能+"行动全面实施、高质量共建"一带一路"向纵深发展，人工智能已成为全球数字新基建的重要组成，更是中国科技出海的新名片。 在医疗健康领域，"AI+医疗"正突破地域限制，以技术普惠弥合国际医疗差距，成为"健康丝绸之路"的重要抓手。作为沿线重要伙伴，印度尼西亚长期面 临医疗资源与能力分布不均的重大挑战，普遍采用X光作为首要分诊工具。因此，如何提升这一环节的效率与一致性，成为当地医疗机构持续关注的现实 课题。 Siloam Hospitals Group 出海突围 开启印尼智慧影像新篇章 Siloam作为印尼领先的私立医疗集团，在全国管理着41家医院和73家诊所，覆盖雅加达、爪哇岛、苏门答腊岛、加里曼 ...

Core Insights - A new "anchor point" in the global biopharmaceutical and digital health industry is emerging, with Open Evidence achieving a valuation of $12 billion in just 11 months, reflecting rapid market penetration [1][2] - Health Road (02587) in Hong Kong has transformed from a "registration tool" to an "AI-enabled medical ecosystem connector," mirroring Open Evidence's underlying logic and enhancing its commercial potential through a "Plus model" [1][2] Financial Performance - Health Road anticipates a revenue of at least RMB 1.5 billion for the full year of 2025, representing a year-on-year growth of at least 25%, with net profit expected to exceed RMB 50 million [1][5] - The company is projected to turn a profit in 2025, with a net profit recovery from a loss of RMB 269 million in 2024, driven by structural business changes and cost management [5][7] Business Model and Strategy - Both Open Evidence and Health Road focus on solving doctors' clinical efficiency pain points, establishing deep connections with healthcare professionals and leveraging vast amounts of medical interaction data [2][3] - Health Road's dual-end model, serving both doctors and patients, creates a comprehensive service ecosystem, enhancing its value ceiling and valuation potential compared to Open Evidence [3][4] Market Position and Competitive Advantage - Health Road's strong connection with the medical decision-making process allows it to capture a significant share of the pharmaceutical marketing budget transitioning to digital channels [3][4] - The company has developed a unique "doctor + assistant + AI" collaboration system, addressing the complexities of the Chinese healthcare system and enhancing its competitive moat [3][6] Growth Drivers - The digital marketing services, supported by a network of over 900,000 registered doctors, are becoming a key profit driver as pharmaceutical budgets shift towards high-quality academic content [5][6] - The real-world research (RWS) business is showing significant growth potential, with the company delivering hundreds of high-quality research reports to leading pharmaceutical companies [6][7] Future Outlook - 2025 is expected to be a pivotal year for Health Road, marking the commercialization of its AI business, with projected revenues of approximately RMB 30 million from AI software products [7] - As the company transitions from a traditional service provider to an AI-driven medical ecosystem platform, its valuation is anticipated to shift from "traditional service industry" to "AI platform enterprise" [7]

在推理过程上，它实现全流程白盒推理，每一个诊断结论都附带完整证据链条，让医生既能知道诊断结 果，更清楚诊断依据，彻底破解AI医疗的"信任难题"。 孙锟教授告诉记者，罕见病诊疗长期面临"不测基因就难确诊"的行业困境，尤其在缺乏基因检测条件的 基层医院，罕见病筛查更是难上加难。DeepRare实现了罕见病表型筛查性能的跨越式提升。研究显示， 在仅提供患者临床表型信息、无基因数据的情况下，DeepRare展现出超强的"表型解码"能力，表型诊断 首位准确率达57.18%，较此前国际最佳模型提升23.79个百分点。这为基层医院打造了一把罕见病快速 筛查的"金钥匙"，让基层无需依赖复杂基因检测，也能开展高效的罕见病初筛。当引入基因测序数据 后，DeepRare的诊断效能进一步升级，在复杂病例中的综合首位诊断准确率突破70.6%，明显优于国际 通用的Exomiser工具(53.2%)。 据了解，DeepRare的应用落地已先行一步，DeepRare罕见病在线诊断平台已于2025年7月26日正式上 线，凭借精准的诊断能力和便捷的使用体验，迅速获得全球医疗科研领域的认可。平台上线短短半年， 已吸引超1000名专业用户注册，覆盖 ...

这是无数中国肿瘤患者求医路上的缩影。而一场正在席卷全球的医疗AI变革，正在试图驱散这层"信息 决策盲区"。 2026年1月，医疗AI初创公司OpenEvidence宣布完成D轮融资，估值飙升至120亿美元。这家成立仅几年 的公司，凭借一款能实时检索权威文献，基本做到"零幻觉"的AI工具，让全美超过40%的执业医生都在 使用。 有的专家可能建议一种听起来极具科技感的方案，"手术+海外细胞疗法"，费用高达100万元，且完全在 医保报销范围之外；而另一套则是基于临床指南的"标准方案"，手术叠加放化疗与内分泌治疗，费用约 为15万元。 面对厚达几十页、充斥着晦涩术语的各种检查报告，患者不仅面临着"治病"的焦虑，更面临着"致贫"的 现实风险。 深耕重疾诊疗全流程，做难而正确的事。 对于一位刚确诊为乳腺癌的患者来说，摆在她面前的，除了是医学诊疗的复杂性，还有医疗支出的不确 定性。 这股热浪迅速传导至中国。互联网大厂们纷纷跟进，以各自擅长点切入，希望成为中国的 OpenEvidence。当大厂们还在比拼谁更会聊天更会找文献时，中国平安并没有止步于做一个"好用的AI 问答工具"。而是依托在金融与大健康领域的多年深耕，中国平台 ...

有的专家可能建议一种听起来极具科技感的方案， " 手术+海外细胞疗法" ，费用高达100万元，且完全在医保报销范围之外；而另一套则是基于临床指南 的 " 标准方案" ，手术叠加放化疗与内分泌治疗，费用约为15万元。 深耕重疾诊疗全流程，做难而正确的事。 对于一位刚确诊为乳腺癌的患者来说，摆在她面前的，除了是医学诊疗的复杂性，还有医疗支出的不确定性。 这是无数中国肿瘤患者求医路上的缩影。而一场正在席卷全球的医疗AI变革，正在试图驱散这层 " 信息决策盲区" 。 2026年1月，医疗AI初创公司OpenEvidence宣布完成D轮融资，估值飙升至120亿美元。这家成立仅几年的公司，凭借一款能实时检索权威文献，基本做到 " 零幻觉" 的AI工具，让全美超过40%的执业医生都在使用。 这股热浪迅速传导至中国。互联网大厂们纷纷跟进，以各自擅长点切入，希望成为中国的OpenEvidence。当大厂们还在比拼谁更会聊天更会找文献时，中 国平安并没有止步于做一个 " 好用的AI问答工具" 。而是依托在金融与大健康领域的多年深耕，中国平台正在极力构建一个集 " 深度诊疗" 与 " 风控大脑" 于一体的AI-MDT（多学科会诊） ...

Core Insights - The global digital healthcare market is expanding rapidly, with China exhibiting over 30% annual compound growth rate, positioning itself as a vibrant sector within this landscape [1] - The challenge lies in developing infrastructure that aligns with the unique characteristics of the Chinese healthcare system, particularly in leveraging AI to empower doctors [1][2] - The Info X Med platform, developed by Yifutech, integrates a medical literature database with AI capabilities, focusing on evidence-based medicine to provide reliable decision-making support for healthcare professionals [1][3] Group 1: Technological Innovation - Yifutech aims to transform the workflow of medical knowledge production, circulation, and application, enabling doctors across various healthcare settings to access global medical knowledge instantly and reliably [2] - The platform's core product, the evidence-based AI assistant, addresses the need for real-time, evidence-backed decision support in clinical practice, enhancing efficiency and enabling continuous professional development for doctors [3][4] Group 2: Data Integrity and Evidence-Based Approach - Yifutech emphasizes the importance of a high-quality, compliant data foundation to overcome challenges such as the "hallucination" problem inherent in general AI models [3] - The proprietary database includes over 40 million authoritative medical documents and clinical guidelines, ensuring the reliability and accuracy of the information provided to healthcare professionals [3][4] Group 3: Integration into Medical Workflow - The AI assistant is designed to assist doctors by providing structured, traceable answers to clinical queries, thereby preserving the decision-making authority and responsibility with the physicians [4][5] - The platform also includes a research AI that significantly reduces the time required for literature review, enhancing the efficiency of research projects [6][7] Group 4: Educational and Professional Development - Yifutech's educational AI integrates a vast knowledge base for continuous education, catering to medical professionals at all career stages [7][8] - The company aims to bridge the knowledge gap in grassroots healthcare by providing instant access to authoritative evidence, aligning with national health policies to improve healthcare delivery in rural areas [7][8] Group 5: Business Model and Market Strategy - Yifutech adopts a dual-track approach, offering free services to doctors while generating sustainable revenue through partnerships with pharmaceutical companies for data-driven insights and market analysis [8][9] - The company's strategy resonates with national policies promoting AI in healthcare, positioning it favorably for future growth and value realization in the industry [9][10] Group 6: Future Outlook - Yifutech envisions expanding its data-driven services to enhance patient engagement and support the pharmaceutical industry, ultimately contributing to a healthier population and a more efficient healthcare ecosystem [10][11] - The company's commitment to integrating authoritative data, evidence-based practices, and localized insights reflects a robust approach to addressing the complexities of the healthcare sector in China [11]

以下文章来源于AI医疗观察 ，作者关注AI医疗的 AI医疗观察 . 响应《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动AI在医疗领域的应用，本账号发布权威资讯 美国FDA新任局长马蒂·马卡里博士在2026年初宣布了一项根本性的政策转向，决定对整类人工智能驱动的健康应用、可穿戴设备和临床决策支持 工具免于传统FDA监管。 这不是一次小修小补，而是一次旨在"以硅谷速度革新监管"的根本性结构调整。一夜之间，成千上万款AI健康工具无需经过漫长、昂贵的上市前 审批，即可直接面向消费者和医疗机构。政策的"闸门"已经打开，创新的洪流与风险的暗涌同时袭来。当FDA这一"终极裁判"的角色悄然转变， 一个核心问题浮出水面：在监管"松绑"的新时代，究竟 谁来为我们的健康把关 ？ 历史路径：从"一刀切"审批到分层精细化管理 要理解2026年政策"松绑"的革命性，必须先看清它所要打破的"旧世界"。过去近三十年，FDA对医疗AI的监管建立在一个相对静态的"产品化"审 批模型上。自1995年批准首款AI辅助宫颈癌筛查工具PAPNET以来，到2023年底，FDA累计批准了超过1247款AI/ML医疗器械，其中绝大多数 （约74.4%）集中在 ...

每经记者｜杨建 每经编辑｜肖芮冬 ｜2026年2月9日 星期一｜ NO.3 特斯拉据悉正在美布局多州建厂，以扩张太阳能电池制造版图 2月7日，据知情人士透露，特斯拉正评估美国多个选址，计划扩大太阳能电池制造业务，目标在未来三 年内实现每年100吉瓦的太阳能制造能力。知情人士补充称，特斯拉计划扩大纽约州布法罗工厂产能至 10吉瓦，并可能在纽约州建设第二座工厂，亚利桑那州和爱达荷州也在备选名单中。 NO.4 美"猎鹰9"火箭获准复飞，将执行"龙"飞船载人发射任务 美国联邦航空局2月6日称，对美太空探索技术公司的"猎鹰9"火箭相关任务异常的调查已结束。调查确 认，该事件未造成人员伤亡或公共财产损失，美联邦航空局已批准"猎鹰9"火箭恢复飞行。该火箭将按 期执行最新一期"龙"飞船载人发射任务。 NO.5 中国"海底空间站"成功应用 据中国铁建消息，中国"海底空间站"成功应用。2月6日上午，世界最长海底高铁隧道迎来新进展，历经 22天作业，国产首台盾构饱和带压进仓设备"深海空间站"，在中铁十四局承建的甬舟铁路金塘海底隧道 宁波侧完成"首秀"，成功实施75米深高压环境盾构进仓作业，累计换刀46把，标志着我国自主研发盾构 饱 ...