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| 嘉和美康(688246)经营总结 | | 截止日期 | 2025-06-30 | | 信息来源 | 2025年中期报告 | | 经营情况 | 二、经营情况的讨论与分析
(一)主要经营情况
报告期，公司聚焦降本增效与高质量发展，实施内部改革，对中高管理层进行调整，优化组织架构，整合核心职能，强化协同作战，控制成本开支，进一步提升经营管理的质量与水平。同时，以创新技术为手段，完善新技术新产品布局，在医、教、研、管、服、控等多个层面持续发力，用AI引领医疗革新，重塑新质生产力，助力医院高质量发展。
公司报告期实现营业收入21,868.63万元，同比下降27.22%；归属于上市公司股东的净利润-11,628.84万元，同比下降323.29%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-11,840.92万元，同比下降285.21%。报告期经营业绩下滑的主要原因为：①部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后；②受预算资金充裕度等因素影响，医院客户购买力降低，市场竞争激烈，影响利润空间；③部分项目受医院客户管理安排影响实施及验收速度放慢，期间成本增加。
（二）报告期公司重点工作进展情况
2025年上半年，公司坚持以市场需求为导向，以创新技术为手段，在医、教、研、管、服、控等多个层面持续发力，推出新一代智能应用体系，构建覆盖全院的多角色智能应用体系，打造“智医+”、“智学+”、“智研+”、“智管+”四大核心场景解决方案，目前已在多家大型三甲医院落地应用，显著提升临床诊疗效率，推动医院高质量发展。
“智医+”方面，基于医院私有化部署的大模型智能应用，实现AI能力与医生工作站的深度集成，完成门急诊、住院、护理、医技、重症等工作场景的全覆盖。在自动整理患者历史诊疗资料的基础上，提供包括罕见病推荐、鉴别诊断、治疗方案优化、手术规划、病历总结、风险预测及报告解读等在内的全流程决策支持。
“智学+”方面，全面升级自研的AI临床教学辅助系统，以全方位胜任力评估为导向，在满足临床医学人才培养体系要求的基础上，基于海量真实病例数据，在保护患者隐私的基础上构建仿真临床训练环境，打造AI临床思维训练和教学管理平台，提供一站式教、学、管平台。
“智研+”方面，公司秉承“临床科研一体化”的整体规划设计，该智能体系将大模型与医院临床数据分析平台深度整合，构建“临床问题-科研突破-成果产出”闭环服务，覆盖研究设计、文献检索、论文润色、结果解读等科研全流程，为医院科研创新提供智能化支撑。
“智管+”方面，以医院整体发展战略目标为基础，结合医院管理模式及业务现状，利用标准化、一体化、集成化、智能化的技术构建符合实用性、全面性、系统性、前瞻性的医院运营管理决策的最佳的业务实践模型，实现数据分析、数据监控、数据服务自动化，提高医院运营决策能力。
1. 丰富智慧临床产品，临床业务和临床管理双维度同步推进
在医疗临床业务领域，公司从医院临床业务能力提升及临床管理能力提升两个维度的需求着手，进一步丰富产品，提升效能。①推出全新智能电子病历V7平台
2025年初，对电子病历进行智能化升级，推出新一代智能电子病历平台（V7）。V7采用微服务与B/S架构，实现国产化全栈适配，满足信创需求。基于“以场景为中心、以数据为纽带”的设计理念，V7深度整合嘉和美康医疗大模型，研发多层次的电子病历生成归集模式，应用医保、医务联动的智能临床路径，融合病案内涵质控体系，提供高质量的医疗辅助决策支持，在深度、广度、效率、质量等多维度实现全面领先。②创新疾病管理模式，助力专病防控能力提升面向重点专科专病医疗质量提升需求，不断创新疾病管理模式，以AKI、血糖异常、疼痛等为代表的“虚拟病房”模式，经过在协和医院6个科室的上线应用，其抓取准确率接近甚至超过95%。在VTE智能防治领域，在妇产科、肿瘤科、骨科等专科方向实现精细化监测和防控，提升VTE防治的针对性和有效性，该项目已在北京朝阳医院、青海省人民医院、烟台毓璜顶医院等多家大型综合三甲医疗机构落地，显著提升风险评估率，应评尽评率达到或接近100%。③进一步提高专科电子病历智能化程度基于DeepSeek等通用大模型和自研专用大模型，进一步提升急诊急救一体化大平台的智能化水平。第一，智能生成急救指导建议。基于强大的医学专业AI逻辑和数据处理能力，嘉和美康急诊急救大平台打造“三步走”急救指导建议智能生成模式，真正实现“呼救即抢救”。第一步：急救接警时，根据患者基本信息、来电主诉，智能生成救治指导建议；第二步：急救预分诊时，自动通过患者症状、现病史、病种、评分等信息，快速更新完善进一步的救治指导建议；第三步：处置患者时，根据用药、生命体征、处置过程等信息，在加强完善救治指导建议的同时，给出死亡风险预测结果，以便更加全面地掌握患者病情，从而进一步保障患者安全。第二，实现急诊患者死亡风险智能预测。通过结合近10万份历史分诊数据进行学习训练，公司自研“死亡风险分级AI模型”，该模型通过综合分析患者分诊时采集的患者生命体征、外院心电图诊断、外院检查检验报告、主诉等多维数据，实现患者死亡风险的分级管理。第三，实现急诊智能分诊。依托《预检分诊专家共识》与历史医疗数据，嘉和美康自研了急诊智能分诊AI模型。该模型基于分诊台采集的生命体征、主诉、症状表现、评分结果等多维信息，智能评估病情严重程度，自动生成四级分诊建议：I级（急危）、II级（急重）、III级（急症）、IV级（含IV级a亚急症和IV级b非急症），并推荐相应的分诊去向，助力实现科学、精准、高效的急诊分流管理。④升级质控管理产品，提升临床管理产品的使用效果持续深耕以电子病历数据为基础，以医疗质量提升为抓手的多维质控体系建设。面向院级通用病历内涵质控需求，建设形成多部门多角色协同的分级质量管理体系，覆盖从门诊病历质控，到住院病历三级质控，再到编码后首页质控的完整病历质控闭环。产品在降低平均病历缺陷数量，提高病历评分，消除丙级病历的同时，也降低医师的工作压力，提高病案质控工作效率，优化院内人力资源配置。为响应2024年国家医疗质量安全改进目标，公司上半年也对四级手术前多学科讨论完成率、关键诊疗行为相关记录完整率、围手术期相关记录完成率等指标进行开发落实。
2025年上半年，公司积极响应国家卫生健康委发布的《医疗质量安全核心制度落实情况监测指标（2025年版）》要求，在医疗质量管理领域实现全面升级。一方面，公司在病历质控系统中新增了对35项核心制度指标的专项质控点，覆盖首诊负责、三级查房、会诊、分级护理、疑难病例讨论、急危重患者抢救、抗菌药物分级管理等关键环节；另一方面，在医院运营分析系统内专门开发了"医疗质量安全核心制度指标"监测模块，实现对85项质量指标的实时动态监控。该系统支持多年度指标达标率的可视化对比分析，并具备智能预警功能，为医疗机构落实核心制度、持续改进医疗质量提供了强有力的数据支撑和决策依据。同时，面向专科专病医疗质量精细化管理需求，在妇产专业、肿瘤专业、口腔专业，以及国家重点关注的单病种等疾病领域进行探索实践，建设形成疾病特色化化管理路径，进一步规范诊疗行为，提升医疗质量。目前方案已在北京大学第三医院（妇产专业）、北京大学肿瘤医院（肿瘤专业）、北京大学口腔医院（口腔专业）等国内顶级三甲医院实践落地。面向区域医疗质量管理需求，协同单病种上报和单病种过程管理、国家质控中心等，形成完整闭环医疗质量控制体系，助力北医三院成为近五年唯一通过电子病历七级评审的高级别综合性医院，首次验证跨医疗机构电子病历信息利用对病历质控产品要求，标志着嘉和美康区域智慧管理解决方案的重大突破。2. 关注数据要素，融合AI，打造多模态数智中台，构建医疗可信基座在“数据要素×”时代，在公立医院高质量发展及数据资产化相关政策驱动下，对高质量医疗数据整合利用需求进一步增强。在AI技术的加持下，新一代数据中心升级为多模态数智中台，作为医院全量数据汇总及治理的载体，在医疗信息数据深度治理利用及互联共享的需求下，迎来了快速发展契机。嘉和美康多模态数智中台融合了数据中台和AI中台，依托嘉和美康领先的多模态数据治理能力与医疗垂直领域知识沉淀，基于“湖仓一体、存算一体”技术架构，构建医疗可信基座。可信基座融合了数据湖的灵活性与数据仓库的高效分析能力，实现了底层架构统一化、数据治理流程自动化、计算资源弹性化三大核心优势。其人工智能应用主要体现在以下几方面：1 AI中台助力数据表结构解析，将数百万份对接过的数据表结构提供给大模型学习，进行高质量训练，大大降低数据解析的难度和门槛；2 AI智能助手赋能数据治理，系统自动发现业务逻辑层面的数据问题，基于规则引擎和数据血缘追踪，实现全链路质量管理；3 数据质量AI自检，自检体系可以按照数据治理规范和数据质量管理要求，自动实现数据巡检，保证数据质量。该产品在医院、医疗集团、医联体、医共体、卫健委等不同层级单位均具有强大的适用性，目前已在北京协和医院和北京市朝阳区成功落地应用，助力医院或区域打造全量数据资产管家。公司助力北京市朝阳区建立区域医疗健康大数据平台，依托平台完善辖区医疗数据汇集，通过多源异构数据融合治理，激活平台“枢纽”功能。目前已成功接入区属6家医院的核心业务数据、241家社区医疗卫生服务机构的基层业务数据，涉及168个数据来源，累计79.54亿行原始数据。已建成覆盖345万常住人口的区域医疗数据资源池，并通过智能数据治理系统完成27.35亿行数据标准化，建成可直接对外提供数据服务的区域标准纯净数据湖，支撑区域病历内涵质控等数智化服务开展。3. 以创新技术为驱动，持续推动智慧化医学研究生态升级在智慧研究方面，利用创新技术驱动产研持续发展，满足医院数智化转型需要，在科研基础能力平台建设、多队列开放构建、可信数据安全共享、跨业务生态融合等多层面塑造临床研究新业态。
1 打造科研基础开放能力平台，支撑多场景多模式医学研究
基于微服务架构打造科研基础开放能力平台，将数据处理能力、数据分析能力、成果复用能力等进行增强，提高科研能力在全场景中的支撑作用。在数据处理能力方面，自研“医疗时序数据处理引擎Datastudio”，满足数据不同场景下在线预处理及共享协作需求。在数据分析能力方面，搭建覆盖从基础分析工具、到机器学习平台再到基于大模型的深度学习能力的多层次数据分析工具，面向不同专业背景的科研人员，提供全链条数据分析挖掘服务，加速数据价值释放。在成果复用能力方面，建设知识网格系统KGrid，将算法模型转化为可被计算的知识单元进行存储复用，从而推进研究成果质量提升、沉淀和共享。
2 推出专病队列开放构建平台，打造人人低成本可用的队列管理工具推出专病队列开放构建平台，适配区域/院级/科室级多病种共病队列建设场景，标准工作流模式引导，内置23个专科100+病种约1.5w专科专病标准数据元，以及丰富的数据治理规则库，建库效率较之前提升2倍以上。同时，面向专病患者全生命周期数据管理需求，开放医护移动端与患者移动端，实现患者诊前诊后分层管理，形成覆盖患者疾病旅程的全链数据集合。
3 基于隐私计算构建数据可信共享交换平台，促进医疗健康数据流通将多方安全计算和联邦学习作为底层隐私计算框架，建设形成满足健康数据流通场景下的新型多中心临床研究模式，实现数据可用不可见、结果可控可溯源，充分保证各方数据主权。在数据不出域的前提下，通过汇聚式与分布式两种协同分析模式，实现医疗健康数据可信安全共享。
同时，针对特定单病种主题数据库，携手医疗机构共同推进数据资产质量与价值评估，将数据资源转化为全生命周期数字资产，并结合数据流通与安全监管沙盒方案，探索开展医疗健康大模型训练和临床科学研究，满足隐私保护和数据要素市场发展的双重需求。
4 优化创新科研服务模式，加速临床研究成果转化效能
在科研服务模式方面，继续发挥多学科协同优势，与医疗机构紧密合作，形成医企协同的科技创新转化联盟。充分调动内外部资源联动，打造以研究场景为切入点的线上线下全链条科研模式，实现从研究方案到模型生成及模型评价的全流程服务，持续提升临床研究质量及效率，进一步推动LHS学习型健康医疗系统落地，加速知识生成和转化应用。至目前，参与发表SCI论文10余篇，在肿瘤及慢性病数据标准体系建设方面新获批团体标准及北京市地方标准2项。
4. 深度探索人工智能技术在医学教学领域内的前沿应用
在智慧教学方面，积极探索大数据及人工智能技术在医学生临床思维训练及培养方面的新技术和新模式，借助AI技术，对真实病例的数据进行挖掘和模式识别，进而生成复杂病例情境下的虚拟病例，医学生可通过模拟问诊、专科查体、检验检查、拟诊判断、处置治疗等临床诊疗全过程逻辑顺序模拟操作，实时检验自身逻辑思维缺陷，并通过出科考核、多维度胜任力评估等方式，持续推动医学生临床思维能力提升，不断优化教学效果。报告期内，AI临床思维训练平台已在某大型三甲教学医院得到很好的落地验证，覆盖40个科室，线上累计注册教师8300余名，医学生2000余名，涉及科室33个，完成出科考核评估近5000次，满意度超过88%，学生问诊的全面性从58%提升到89%。5. 深化产研融合，全面提升创新技术研发成效公司基于在医疗信息化行业近20年的经验积累以及数千家医疗机构的知识沉淀，自主研发嘉和垂域医疗大模型，并积极探索院企协同等合作模式，共建产学研转化基地，加速科技成果创新转化。2025年4月，北京大学第三医院发布“三院灵智”智能体系，这是“北医三院-嘉和美康医学信息人工智能联合研发实验室”的重大研究成果。该智能体系以DeepSeek大模型为技术基座，以“技术驱动-场景深耕-生态扩展”为核心理念，面向医教研、服管控多角色，开展“智医+、智学+、智研+、智管+”等多场景建设。通过全链条智能化跨越，让模型更懂医疗数据，为核心场景添加AI外脑，打造人机双医主体的新模式。基于2024年“三生大模型”的先发经验，2025年“三院灵智”快速切换至DS大模型基座，并融合自主研发的医疗数据优化算法，提升模型对数据的理解能力。在此基础上，“三院灵智”创新性结合大模型与机器学习小模型技术，利用大模型的智能推理与自然语言处理能力，结合小模型完成高精度专项任务。同时，通过RAG技术实现医学知识的动态检索与知识蒸馏和指令微调，使模型在医疗场景中的精准度与灵敏度得到显著提升。此外，由子公司嘉和信息承接的北医三院《融合多场景智能应用的区块链数据共享监测平台搭建》成功入选CHIMA2024年医院新兴技术创新应用典型案例。该平台目前已在北医三院的多院区传染病实时监测中落地应用，并顺利通过中国信通院测试评估，意味着区块链技术在医疗领域的实际应用又达到了一个新高度。非企业会计准则财务指标变动情况分析及展望报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
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