泉果基金调研联影医疗

根据披露的机构调研信息2025年2月20日，泉果基金对上市公司联影医疗进行了调研。基金市场数据显示，泉果基金成立于2022年2月8日。截至目前，其管理资产规模为160.40亿元，管理基金数6个，旗下基金经理共5位。旗下最近一年表现最佳的基金产品为泉果旭源三年持有期混合A（016709），近一年收益录得34.88%。截至2025年2月20日，泉果基金近1年回报前6非货币基金业绩表现如下所示：基金代码基金简称近一年收益成立时间基金经理016709泉果旭源三年持有期混合A34.882022年10月18日赵诣 016710泉果旭源三年持有期混合C34.332022年10月18日赵诣 018329泉果思源三年持有期混合A20.262023年6月2日刚登峰 018330泉果思源三年持有期混合C19.782023年6月2日刚登峰 019624泉果嘉源三年持有期混合A13.462023年12月5日钱思佳 019625泉果嘉源三年持有期混合C12.982023年12月5日钱思佳 附调研内容：2025年2月20日，联影医疗召开了人工智能（AI）对医学影像及放射治疗设备的影像专题会议，互动问答的主要内容如下： 1、问：当前医疗器械行业，尤其是医学影像诊断和放射治疗领域，为何人工智能（AI）技术的应用日益广泛？在行业竞争中，人工智能技术的应用，对企业提升竞争力和构建市场壁垒的价值主要体现在哪些方面？ 答：在行业竞争格局不断演进的过程中，人工智能（AI）技术已成为推动医学影像和放射治疗领域创新发展的关键驱动力。 随着人工智能技术的深入应用，AI辅助诊疗正逐步从“可选”转变为“刚需”。目前行业内的医学影像诊断设备与放射治疗设备正广泛集成AI技术，以优化检查和诊断、以及放疗流程，而临床机构在采购设备时，也越来越倾向于选择具备AI辅助诊断功能的产品，如肺结节检测、脑出血筛查、冠脉CTA分析、骨折检测等。 现阶段，医学影像和放射治疗领域对AI技术的应用需求，主要体现在以下几个方面： 首先，AI能够大幅提高临床用户的诊疗效率，有效缓解临床用户工作负担重、人力匮乏等问题。医学影像诊断和放疗过程中涉及大量量化工作和对比性工作，而AI的引入可以帮助医生更高效地完成检查、分析和诊断等流程。例如，山东某医院在引入AI后，血管重建技师的需求从3人减少至1人，大幅缩短了诊断时间，提高了整体医疗效率。此外，AI的智能辅助还能在一定程度上减少误诊和漏诊，提高诊疗的准确性。 其次，在提升诊断精确度，优化临床决策方面，AI具备高精度的图像识别、自动分割和病灶分析能力，并能高效完成复杂计算任务。例如，CTFFR技术（冠脉功能学评估）能够精准分析狭窄冠脉血管的功能学指标，为医生制定介入治疗方案提供可靠依据。这种计算能力不仅提升了诊断的精准度，也能辅助医生更快地做出合理的治疗决策，降低误判风险，提高患者预后效果。 此外，人工智能技术的广泛应用，能够充分提高设备利用率，优化医疗资源配置，有效提升现有医学影像和放疗设备的智能化水平，使老旧设备“焕发青春”，进一步延长其使用寿命并赋能新技术的应用。特别是在基层医院（如县医院、乡镇医院、社区卫生中心等），影像科医生资源有限，部分检查项目（如冠脉CTA、头颈部影像检查）可能难以开展，而AI辅助诊断技术能够有效填补这一短板，帮助基层医院提升诊疗水平，拓展业务范围，实现经济创收的同时，也能为更多患者提供高质量的医疗服务。 现阶段人工智能正从技术创新迈向深度临床赋能，成为医学影像和放疗行业发展的重要支撑之一。同时，AI的深度融合不仅加速了智能化医疗的发展，也在企业竞争中扮演着核心驱动力的角色。随着技术不断成熟，其在企业提升产品竞争力、构建市场壁垒方面的价值日益凸显，主要体现在以下几个方面：首先，现代医疗场景涉及多种疾病和复杂检查模式，因此在设备的智能化升级、临床需求的全面覆盖方面，临床用户对设备与AI的适配的全面性和精确性提出了更高要求。AI不仅需要覆盖从图像采集、重建、分析到智能诊断的完整工作流，还要在CT、MR、X光、PET/CT等多种设备上实现智能优化，全面提升设备的使用效率和诊疗价值。例如，AI驱动的智能影像重建能够在低剂量扫描下保持高质量图像，自动病灶检测可精准识别异常组织，智能放疗规划也能够助力制定更精准的个体化治疗方案。这些AI能力的赋能，使影像诊断和放疗设备从“工具”升级为“智能助手”，不仅提升了设备的临床适应性，还优化了医院的诊疗流程，为行业发展带来了更广阔的应用前景。 其次，AI的核心在于算法和数据，算法的精准、高效、稳定、准确性以及数据的全面和专业性等方面，直接决定了智能辅助诊疗系统的智能化价值。领先的AI技术不仅能够助力像素级精准识别、自动病灶分割、复杂病变检测，还可以通过深度学习和大数据训练，不断优化诊断精准度，降低误诊和漏诊风险，为临床决策提供更精准的量化参考，真正实现“从影像到决策”的智能闭环。 最后，合规是医疗器械产品进入全球市场的基本前提，也是衡量设备安全性和有效性的核心标准。随着AI在医学影像和放射治疗领域的深入应用，各国监管机构对医疗AI产品的审批要求愈发严格，确保其临床应用的可靠性和可追溯性。因此，获得NMPA（国家药监局）医疗器械注册证、FDA（美国食品药品监督管理局）认证、CE（欧盟医疗器械认证）等国际权威资质许可，直接影响智能化影像诊断和放疗设备在不同市场的准入门槛和推广速度，也能够增强医院和医疗机构的采购信心，加快创新产品在全球范围内的广泛落地应用。 2、问：目前联影医疗的设备在AI方面的临床应用，有哪些差异化策略及优势？ 答：联影医疗在AI赋能医学影像和放疗设备方面，具备领先的技术创新体系和长期深厚的临床积累，主要体现在以下几点核心优势： 首先是平台化的创新策略，联影医疗始终秉持“技术创新与临床需求并重”的双轮驱动策略，采用平台化研发模式，以数智化技术赋能各产品线。经过多年的布局，联影医疗成功打造了跨产品线的完整数智化超级平台，公司的各产品线均已完成了智能化技术平台的开发和搭载，实现了AI技术的源头级赋能，推动了多模态、跨尺度诊疗技术的创新。 具体而言，如CT的uSense主动感知技术平台、MR的uAIFI类脑平台、分子影像设备的uExcel无极技术平台、XR的uAid以及uVeraTechnologyDSA智慧仿生技术平台、All-In-OneSolution一站式放疗平台等。 在MR领域，AI应用主要体现在成像加速、病灶检测和检查流程优化，公司磁共振设备的快速成像技术行业领先，搭载uAIFI技术平台的MR可以实现0.5秒/期快速动态高清成像；在CT领域，AI技术实现低剂量扫描、影像分析和快速图像重建，提升了图像质量、提高了检查效率；在MI领域，AI应用主要集中在放射性示踪剂分析和图像配准，未来将进一步推动分子标志物发现和治疗反应监测的发展；在X射线领域，AI技术提供了图像增强、辅助诊断和病灶检测，有利于实现即时影像解读和大规模筛查；在RT领域，AI的应用可以协助靶区勾画、自动化分割图像，提高治疗的同质化和可及性，从而有利于解决放疗质量参差不齐、人才稀缺等问题。这些发展方向共同助力个性化医疗、实时自动化诊断，并为医生提供更多智能辅助和决策支持。 同时，也正凭借平台化研发模式，联影医疗能够快速推出行业领先、填补技术空白的创新产品，包括全球首款5T磁共振产品uMIJupiter、新一代分子影像产品uMIPanorama系列以及高效精准的CT图像引导放疗系统系列。这些创新产品的推出离不开公司强大的平台化开发能力。 其次是临床化，联影医疗深知临床需求的复杂性和多样性，始终以临床用户为中心，研发智能化解决方案。针对基层医疗机构影像技术人才短缺的困境，2024年公司推出智能CT——uCTOrion（天启CT），作为业界首款基于深度学习的AI质控CT，聚焦精准质控、智能诊断和高性价比三大核心问题。产品配备双摄协同智能感知系统，结合金属异物侦察与呼吸运动伪影检测，提升影像质量；内置AI辅助诊断平台，覆盖脑出血、肺结节、脊柱与骨骼分析，助力常见病精准诊断；硬件兼具性能与稳定性，同时搭载智能应用，降低使用成本。自2024年第四季度上市以来，天启CT中国市场累计订单已超百台，并计划于今年上半年推向国际市场。 此外，联影医疗的悬吊DSA系统uAngioAVIVA支持多方位扫描与智能视觉建模，并搭载业界首创语音交互系统，提升操作精准度与安全性。在放疗领域，中山大学肿瘤防治中心基于uRT-linac506c的AllInOne（AIO）技术，实现将鼻咽癌放疗准备时间从数天缩短至二十几分钟。 联影医疗通过平台化创新策略、临床化产品开发以及智能化技术应用，成功在AI赋能医学影像和放射治疗领域构建了显著的差异化优势。这些应用不仅增强了产品的市场竞争力，也为医生提供了更多的智能辅助与决策支持，推动了个性化精准医疗的快速发展。未来，联影医疗将继续深化AI技术的应用，拓展其在医疗行业的影响力，为全球客户提供更高效、更智能的医疗解决方案。 3、问：能否介绍一下公司对于AI在医学影像诊断与治疗领域的未来应用展望？ 答：现阶段AI在医学影像诊断与治疗领域的应用，处于快速发展阶段，虽然已取得了长足的进步，但从更深层次来看，医疗AI的应用尚未全面渗透至各级医疗机构，医生的临床使用习惯也仍在培养之中。因此，如何进一步挖掘市场潜力、扩大应用规模，使医疗AI真正体现出价值，成为医生“离不开、放不下”的工具，实现更广泛的市场渗透和深度临床赋能，仍是目前整个行业发展的关键。 尽管如此，行业已迎来积极变化。在技术层面，在DeepSeek等开源大模型的推动下，大幅降低了文本处理和语言理解的技术门槛，使得AI技术更加普惠。这种“AI民主化”带来了多个关键变化,各级医疗机构和临床用户开始更积极地拥抱AI技术，同时临床用户对医疗AI的发展也有了更长远的预期；此外，也加速了医疗文本大模型的轻量化、本地化部署，降低了AI在医疗场景中的落地门槛。 但尽管AI技术的基础能力在大模型时代大幅提升，医疗AI仍然具有人才、数据、场景适配、合规监管等多重壁垒。这些壁垒不仅提高了行业进入门槛，也决定了企业的核心竞争力。在这一领域，拥有跨学科人才、长期积累的私域数据、深厚的临床合作经验以及完善的合规体系，将成为企业在医疗AI赛道中脱颖而出的关键因素。 首先是跨学科专业融合的人才壁垒，医疗AI领域对复合型人才的要求极高，需要结合人工智能算法、医学知识和数据工程，才能开发出真正可落地的产品。因此，拥有复合型人才团队的企业更具竞争力，而这一人才储备也成为行业进入门槛之一。 其次是私域和垂域的临床用户数据壁垒，医疗AI的核心依赖于大量高质量的私域数据、垂域数据和临床用户特定数据。然而，这类数据往往难以在公开领域获取，数据壁垒使得企业必须通过长期合作或自建数据体系才能积累优势。因此，掌握优质垂直数据的企业，在模型训练和优化方面拥有显著领先地位。 与此同时，监管与合规也是医疗AI可持续发展关键。医疗行业对AI的数据安全、隐私保护和合规要求极高，产品不仅需要符合医疗器械法规（如FDA、NMPA认证），还要满足GDPR、HIPAA等国际隐私标准，这些要求大幅提高了行业进入门槛。2024年11月国家医保局发布立项指南，首次从官方层面认可AI在医疗行业的价值。这一政策信号标志着医疗AI应用正式迈入政策认可的新阶段，为行业发展提供了全新的机遇。随着人工智能技术的不断突破发展，AI在医疗行业的影响力将持续深化，未来的商业模式也必然发生重大变革。 随着AI成为医生日常工作不可或缺的一部分，医疗AI的商业模式将从当前的设备附加功能模式逐步转向智能决策支持为核心的全链路服务模式。未来，影像AI不仅仅是辅助筛查与诊断，而是深度参与临床决策，为医生提供精准、智能、个性化的诊疗方案，实现疾病的全流程智能管理。这一演进趋势体现在几个方面：AI将从单点应用走向全链条赋能，覆盖诊前预测、诊中决策、诊后随访等多个环节；AI将从被动辅助向主动决策支持转变，成为医生精准决策的“智囊团”；AI服务模式将从设备绑定向独立SaaS发展，实现跨机构、跨科室的智能医疗服务。这些转变将在政策推动、数据共享机制完善、医院数字化建设加速的背景下，为AI在医疗领域的广泛应用创造有利条件。 公司将结合AI、云平台、大数据等前沿科技，加快多模态精准放疗、智能放疗、云放疗等创新技术的研发和临床应用。依托深厚的数据积累、持续的算法创新和紧密的临床合作，公司和联影集团将不断推动AI在医学影像诊断与治疗中的深度应用，让智能医疗真正惠及全球患者。

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