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      全病程管理服務蓬勃發展 AI加入想象空間更大
      2025-07-07 12:02:32
      來源:中國高新技術產業導報  作者: 孫立彬

      近日,微脈公司(以下簡稱“微脈”)向港交所首次呈交上市申請文件,募集資金將主要用于提升其AI(人工智能)能力,并擴大AI應用場景等方面。申請材料顯示,微脈是一家全病程管理服務提供商,按2024年收入計算,也是中國最大的AI賦能全病程管理服務供應商。

      全病程管理

      全病程管理是指以單個病人為中心的照護模式,基于單個病人,貫穿患者院前管理、院內診斷、連續性治療、院后康復追蹤的整體病程服務體系。

      作為全病程管理服務提供商,其業務模式主要以與公立醫院合作為核心,線上線下相融合,為患者提供付費的服務套餐。

      以微脈為例,線下,在合作的公立醫院里,微脈設立了“微脈全病程管理中心”,派駐超過360名醫療助理,提供陪診、協調溝通服務。線上,公司還通過APP、小程序等無縫連接,患者可以隨時聯系微脈的專屬團隊(醫生、護士、醫療助理、個案管理師)和CareAI(微脈自主研發的可操作生成式AI平臺)。

      網經社電子商務研究中心分析師陳禮騰表示,微脈的商業模式立足于互聯網醫療市場的細分需求與政策紅利。其核心邏輯在于差異化定位,即避開巨頭主導的線上藥品銷售賽道,聚焦患者離院后的康復指導、用藥管理等連續性服務需求。通過自主研發的數字化工具,微脈構建了從診前到診后的全流程管理平臺,填補了傳統醫療服務的斷層。同時,其商業模式成功協同了醫療機構、患者、地方政府和投資者的需求:為醫療機構提升運營效率,為患者提供個性化健康管理方案,助力地方政府整合醫療資源。

      據了解,微脈的收入主要來自三個業務板塊:全病程管理服務、醫療健康產品銷售和保險經紀服務。2024年,微脈全病程管理收入為4.7億元,占比為72%;來自醫療健康產品銷售收入為1.26億元,占比為19.4%;保險經紀業務收入為5626萬元,占比為8.6%。2022年至2024年,微脈實現營收分別為5.12億元、6.28億元、6.53億元,毛利分別為0.88億元、1.18億元、-1.29億元,年內虧損分別為4.14億元、1.50億元、1.93億元。

      雖然該公司還處于虧損狀態,但巨大的市場需求將有望逐漸改變營收狀況。

      數據顯示,中國全病程管理市場由2020年的163億元增長至2024年的614億元,復合年增長率為39.3%。到2030年,該市場預計將達到3654億元,2024年至2030年的復合年增長率為34.6%,增長潛力巨大。

      陳禮騰就表示,從財務數據來看,微脈公司在2022-2024年期間收入呈現穩步增長態勢,這主要得益于其全病程管理服務收入的持續穩定增長以及自身構建的醫療服務生態圈的不斷擴大。同時,公司的毛利率也在逐年提升,反映出其在成本控制和業務拓展方面有較好的表現。然而,微脈在這三年間仍處于虧損狀態,其經調整虧損凈額在逐年收窄,由2022年的2.33257億元下降至2024年的3020.1萬元,顯示出公司在盈利能力上正在逐步改善。

      AI帶來新機會

      據了解,微脈通過用M.A.S.(測量系統分析)和MoM(混合記憶)方法進行企業AI部署的策略,CareAI創建了一個統一平臺,集成了多個最新LLM和基于RAG及醫療工作流數據的動態醫療知識庫。這個平臺會分析接收到的問詢,并據此動態決策,調用最適合處理該查詢的模型組合,以完成預問診、分診、報告解讀、用藥提醒、康復指導、健康檔案管理等一系列流程。

      AI的應用帶來了巨大的效率提升,還增強特定領域的專業能力。

      互聯網專家、天使投資人郭濤表示,CareAI平臺整合大模型實現智能分診(候診時間縮短40%)、健康畫像生成(效率提升80%),為醫院節省3.12萬小時成本,醫護效率提升40%。

      陳禮騰在談到微脈的競爭優勢時認為,微脈的差異化競爭力在于其“AI+全病程管理”的生態構建。通過CareAI,微脈實現了患者從診斷到康復的全流程覆蓋,同時為公立醫院提供效率提升工具(如醫生分診、患者隨訪)和合規收入來源(健康管理服務費)。這一模式既規避了互聯網醫療平臺對流量的過度依賴,又避免了傳統醫療服務商對線下資源的壟斷,形成了“醫院-患者-AI”網絡效應。

      不過,整個行業在AI方面的發展瓶頸依然很大。例如,全病程管理服務需深度綁定公立醫院資源,但醫院間的信息化水平、管理流程差異較大,如何將成功經驗快速復制至全國3000余家三甲醫院則需要更大的努力。

      陳禮騰指出,中國AI醫療健康服務行業的優勢是市場規模與增速領先全球,政策支持力度大,且應用場景多元化,覆蓋醫學影像、藥物研發等多個領域。然而,行業也面臨不足:數據質量與共享存在瓶頸,醫療數據標準化不足導致數據孤島嚴重;商業化周期長,AI醫療產品需通過多重審批,企業普遍虧損;此外,患者對AI診斷的信任度有限,醫保支付覆蓋不足,也限制了技術普及。整體而言,行業需在數據治理、商業模式創新與用戶教育層面持續突破,以實現從“規模擴張”到“價值深耕”的跨越。

      編輯:韓夢晨
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