好的,尊敬的各位投资者,大家上午好我是国经证券的医药手机分析师袁伟那么今天我和我的同事国经医药的医药服务研究员韩伊宁一起我们非常荣幸的请到了顾盛唐的投资者关系总监张总来和我们做一个近期的公司的更新交流那么这也是我们国经医药的医药加AI系列调研的第九站那么其实我们也从公司的公众号和最近的宣传材料里都看到了那么今日呢
咱们公司已经这个正式的介入了这个deepseek然后从这个中医加AI领域做了一些新的有益的探索包括但不限于啊像这个智能化诊疗核心化服务还有高效化管理这些领域的AI都能够给咱们的经营做一个赋能那么在今天呢呃大家如果有关心的问题也欢迎大家都提出来和张总做一个交流那么在介入各位投资者的提问之前呢呃我和
韩伊宁我们有一些小的问题先抛砖引月请教张总那个张总欢迎您好的杨总谢谢您谢谢您感谢各位投资人对互联网的关心关注好的
那我先请教几个小问题吧就是大家也其实也看到了我们这个接入这个deepseeker的这么一个举措那么在中医AI领域的做这个探索的话呢就想请教您您觉得就是因为咱们的这个接入组内容里头也提到了很多啊就是您觉得现在来看这个中医医疗服务领域这个最大的AI能解决的痛点是什么您能不能和我们简单介绍一下嗯啊好的好的
我们的客服人员来实现挂哪个医生需要咨询以及相关的一些估诊啊复诊啊包括医院指导等等都是我们的年轻医生啊我就说明工作室的一些团队医生以及那个相关服务员去实现的这些呢其实更好的方式其实通过这个AI助手的方式来实现这样的话就就等于类似于说每个每个我的患者或者我们的会员他其实都有一个AI健康管家的这么一个
这种一个东西吧来能够为它服务它体验会更好成本也会更低而且那个那个对公司来讲相关的成本会降下来应该来讲从这个层面上也是我们在意的第二个点吧再就是那个我们自身认为这个整个对于这个中医诊疗的这个应该算是改造吧可能会比我们想象中的更快更强因为这里面可能中医模型跟西医模型会有差异因为那个
坦率来讲就是中医发展到现在应该说还没有到那种用现代医学去完整解释的阶段它的底色仍然是一个经验医学所以这个事情跟AI的初衷和造始是高度匹配的就是在一堆看起来直接因果关系没有那么强可能看起来有点混沌的状态里面能够把最后的结果得想想出来所以呢我们的AI医生或美籍的AI分身他们这个我们训练的结果并不是说他开的方子能够要在
临床端是谈有效性这个目前本身哪怕是医生也不见得做得到我们在训练目标是说让AI医生开的方子能够跟这个名医是高度理和高度匹配是奔着这个目标去的那这样来讲他才能是一个这个医生的一个恰当的分身所以呢这里面对于说这个对于这个医生基于过去历史数据的这个VR模型以及有了这个Google的模型并且在这个医生后续的训练中这个场景
场景应该这个说是闭环程度吧可能会更好一点而且这里面我们相信这个结果本身在商业模式的角度啊可能说容错率比西要高一点毕竟中医发展到现在目前的状态还是个样子他就可能说不会像西的准确度那个患者对西那个AI的准确的要求那么苛刻所以总体上我认为这个事情应该做也可谓一定可以实现大概就是这些
好嘞好嘞谢谢张总然后小韩你看这边有没有关心的问题
好的好的感谢张宁总刚刚的解释非常非常的清楚然后我之前首先有一个小问题想跟您请教一下因为其实您刚刚也有提到就是其实中医的治疗方式跟西医还是有一些不同的就是它底色还是一个经验医学包括可能我们会用到这个望闻问切那就是就我们现在这个训练的数据而言的话我们在从哪些方面去对数据进行训练包括我们现在去采用的都是一些什么样的数据谢谢
这个我认为是这样那个公司从2019年就已经把公司的这个愿景嘛从前讲的给中医插上资本和互联网的翅膀修改成了给中医插上人工智能和互联网的翅膀因为当时就已经意识到这个生意如果说能够做大能够尽可能的把优质医疗资源能够能够推广到那个全国人民
这里面之前想的是通过互联网的形式但后来发现互联网医疗这个事情本身最终还是依赖好医生但是越是优质医疗资源越缺越没有时间去线上去做一些相关的工作所以当时就意识到人工智能的发展应该是一个新的趋势能够能够从彻底的解决优质医疗资源缺的问题所以是比较早的意识到这个事情只是建议说从19年那时候也并没有说特别好的工具可以用所以之前的进度是比较缓慢的
这两年随着相关的AI模型的逐渐的迭代工具越来越好用所以我们现在应该讲对于实现能够通过能够把那个AI分身或者AI一生给做出来这个事情有了越来越多的期待以及觉得这个可能性本身就越来越高所以我们期待的是说等到这个相对成熟之后有这么几个大的方向第一个确实就是解决攻击
我们现在比如说有八位国际大师有数百位的各层级的民中医但他们每天都是挂很满一般的普通的民医挂号可能要两三个月那到了国际大师可能要挂号还是要两三年所以这个事情的吸血程度还是非常的紧迫如果说我们可以训练出来这些民医的AI分身这样的话他就可以这个AI分身他可以七成二十四小时的工作就可以这样子实现然后我们就设想将来可能说跟民医水平相当的AI分身加上一些年轻生
本身就可以起到一个相当不错的这么一个那个临床的效果这样的话就能够彻底的解决那个那个供给的问题以及我们还可以还可以真正的把这些说通过互联网的形式通过这种形式才真的能够把这个好的医疗资源汇集到每一个人这是我们最最最大的愿景吧当然除了供给之外呢还有第二个层面就是对患者的服务因为现在实际上包括现在说大家那个找医生实际上还是会通过
那么这里面的这个医生要做的工作是把他在郭声堂历史上出诊过的数据把他们全框出来比如说可能有一个医生吧可能一万条两万条这里面的他没办法做到每一条再去仔细去交代然后把这里面的可能从他以前的病例和那个方子
这里面能够说看到有相似性的然后能够组合在一起这样可以省一些精力嘛其实就是做这么个事儿然后这个呢讲起来可能模糊一点但对医生来讲他自己开过的方子有些相似性他自己能分辨出来他就做这么个事儿然后呢这是一方面就是医生训练自己的用自己的数据另外一方面呢我们也会说针对专病来集合多位名医的这个数据去培养
OK这里面也是在数据端中西差异是很大的因为那个从西来讲三甲院的数据其实非常标准化的无论从诊断还是处方包括各种基础诊断等等是非常标准化的所以大家能看到很多做那个AI模型的这些公司他们比如说第三方公司他们完全可以去使用三甲院的数据来完成训练标准化是没有问题的但是中医的数据在这里就会有一个
他有很多点就是我们的历史数据包括公立医院的各种注意数据他可能就说大家能看到一些病例本上写的几行诅咒或者一些简单的判断然后就会有个方子这些记录是有的但是呢从医生接到这个患者对他诊断这个思考过程以及从诊断的结果到开方子整个逻辑过程他是不会出现在这个历史数据上面的
所以呢因为中医这里面的因果关系对人的要求也高不那么直接所以把这些原始数据直接喂给人的话其实训练起来的难度是低的而且准确度会有上限所以呢我们知道我们意识到这个问题之后呢所以是在过去几年在工具没有那么好用的前面几年也在逐渐做这个工作就是把一些把一些历史上积攒的数据
能够取医生能够分配类然后尽可能的分类完成标注其实这个标注的过程也就是说当医生对他认为对他认为可以合并在一起的这些病例他尽量多做一些描述也就是说他哪怕多一行字的描述都可以让人家在训练过程中可以少做很多不必要的功课所以历史数据我们是分类标注
那么标注好之后呢再喂养给这个AI那么它的这个开出来的方子跟医生开的方子的匹配度会比以前会有明显提升然后在这个基础上呢对于现有的和未来的一些训练中的数据就是每一条都是仔细标注来继续来让这个模型进化是这么一个点所以呢我会强调我们这个数学优势就来自于这个点历史数据可以顶现在的医生现有医生那个分类标注
往后的数据准确的标准来训练所以这就需要一个历史积攒的数据量以及当下的服务场景能够让它实现有机会快速的进化随着这两个点上我们相信汇糖是有比较大的这个优势的而且医生在这个整个环节里面动力非常强
事实上在过去很长一段时间我们能感受到不仅仅是公司认为这个那个AI的发展在周一是有很大的帮助甚至来讲应该讲那些名医特别是国际大师比公司还要着急因为他们会认为把他们的这种理念思路能够通过AI的形式才能真正传承下去如果没有AI的话那么放到以前要么就是在徒弟要么就是读书来实现传承但这两者它一是难度比较大二是有效传承的概率
是不太够的所以如果他可以通过AI的方式传承而且AI面向的患者量远远比这个大师一个人要多得多进化起来更快所以他们对这个新的传承方式充满了期待甚至讲比公司还着急所以这些事情也就是说从历史数据到未来数据到落地场景到医生积极性都是应该讲全套大家势力高度一致并且优势比较明显大概这样
明白明白非常清楚就是其实我们还是这个在过去的几年就主步已经在这个历史数据完整化这一部分进行了一些工作是吧对的对的对的就这个地方我想再追问一个小问题就是我们我方便问一下我们目前的数据量大概是什么样的一个量级然后包括可能就历史的这个质量数据而言的话我们是怎么进行分类的您能再仔细展开一下吗
总共的数据量大概2000多万条现在每年可以再新增几百万条这是一个大的数据量那么基于历史数据的这个标注应该讲是按照医生逐步在进行现在应该讲是两个层面共同推进一个就是针对每个医生会训练他自己的分身
只是说现在还处于相对较早的阶段因为毕竟这也是跟西医的区别啊针对一个专病的话肯定是数据越多越好的但是对于那个中医来讲中医毕竟他跟门派可能同样的问题又不同思路中解决所以那么对于这些专病不同医生结合起来的效果是更好还是更坏我们现在并没有明确的结论所以要往后跑当然就是说到最基础上就是现在对数据的标注工作以及整个过程就是刚才描述的样子医生对自己过往的数据负责
明白明白理解然后我方便再问一下就是我们目前去看我们的这个民营分身现有的这个模型跟医生的这个真正的主诉的匹配度大概在多少然后您刚刚有提到就是我们也在探索就针对一些专病进行一些数据喂养那我们会具体关注在哪些细分的病种
诶喂不好意思那个第一个问题是什么呢一下子忘记了就是我说我们目前AI领域分身的匹配度大概在多少Ok这样子这里面可能还是有几个层面的数据我们也尝试过把一些把一些历史上未标注数据直接投进去会出现的结果其实大概会有70到80的这个匹配度这个70到80呢看起来是
但实际上是因为有很多属于基础知识比如说咱们可能平时哪怕是把自己症状稍微描述用百科百科这么一查也能查出一个方子所以这个方子也并非是一无是处它总会有一定程度的那个准确性所以70到80是我们认为的数据位标注的一个正常状态
但是它是远远不够的如果说我们想把这个匹配度提高到90或95以上对于后续的那些标注数据的数据量以及准确度的要求开始变得极度苛刻所以是这么一个情况我们现在当然现在可能还处于未养的早期阶段对于那些个别医生他们可能在那个在标注的质量极高的情况下用几千条复制的养是能够把它现在的准确度提高到90以上的只是说
从80提到90可能用的数据还不太多那么从90提到95提到百分之百可能又是另外一个更大量级的一个这么一个数据了就是关于那个减肥度和减肥率目前我们现在是这么一个结论然后针对肾病失症的话目前针对一些呼吸科的皮肤科的结论都在做这个地方我多问一句如果说针对皮肤科的话是不是还会有一些图像的数据
这个会有这个会有只是说那个历史上数据可能会说是记录历史上数据是记录那么现在可能会加入一些那个诊断的东西吧因为现在就是其实刚才这个问题跟您最早涉及的说一些万问千疑手段是相似的总会有一些层面的诊断是需要图像或者等等之类的所以说我们也在同步的去开发一些什么手诊仪脉诊仪等等相关的设备吧
ok明白然后数据方面我在最后一个小问题就是其实我们也有看到一些可能西相关的检测的应用会实现在这个数据交易所上架那我们目前或者未来会考虑比如说将自己训练的这个数据打包然后上架这种工作吗我们目前没有考虑这么多因为我们这个从从有这个
从在AI上有所建树这个初衷到现在我们本身从数据端到医生合作端以至到落地场景端等等我们整个应该讲从前到后都是闭环自己完全可以独立做的至少目前看起来没有说在哪个环节上需要自救短板然后需要对外合作目前并没有这个所以你先做好自己的事情吧所以说后续很多那个跟AI相关的跟数据相关的一个国家技术设施能够更完善的话那么后面有没有可能会有些变化这个可能得等以后再看了
ok明白明白理解麻烦会助理播报一下提问方式吧我们看现在线上的投资者有没有问题大家好如需提问电话端的参会者请先按话机上的信号键再按数字一网络端的参会者您可以在直播间互动区域内文字提问或点击旁边的举手按钮申请语音提问谢谢大家好如需提问电话端的参会者请先按话机上的信号键再按数字一
网络端的参会者您可以在直播间互动区域内文字提问或点击旁边的举手按钮申请语音提问谢谢好的好的那在这个间隙吧就是可能针对数据这部分我觉得我们已经比较清楚了然后第二部分我主要还是想跟您请教一下就是AI具体对我们的赋能这部分它会不会有一些这个比较量化一点的或者说细节一点的数据就比如说其实您刚刚有提到就是
我们在AI应用的第二点就是这个AI助手嘛他可能在初诊啊包括复诊上面会提升一些效率那就是我想跟你请教一下我们原本可能从问诊到猜处方整体的这个环节需要多长的时间那如果说接入了AI以后这个效率上具体能提高多少这个可能目前不是特别好量化不太好量化因为这里面呢毕竟他还没有真正去使用如果说真正使用特别是在某些民意那里
那么这个整个AI模型本身也可以帮他做很多一前一后的工作所以这些事情也在放大这个纪念医生的产能再就是刚才提到的在患者服务端也可以省掉很多我们的服务人员的工作所以这些事情因为讲因为我们现在在扩张期所以相关的一些人员人员的数量等等本身是可以在节省一部分的所以这些事情它都是无论是降本也好增效也好都能在这些环节比较全面的体现只是说具体的量化的处理还是一些时间
OK明白然后这里面就是我方便问一下我们这个大师的民医工作室现在通常来讲大概是有多少个人呢然后每周或者说每一天大概能出多少个门证有这样子的数据吗一般来讲要五到六个人这里面一般会有一个人会负责这个民医的呃脚红书或者抖音的个人RPG运营其他的以青年医生为主呃
一般来讲就是这些医生只要来出诊这个团队都会跟上不会说某一次来团队都不在不会这样子那么对于青年对于这些处在民营工作室的青年医生来讲比如说一周他可能是三天自己出诊两天在民营工作室学习一般是这么个节奏OK明白然后我们这个单日的诊疗量会有一个比较量化的数据吗
呃这个其实也不太好量化只能说把这个把一些本来不需要名号经理的那个那个事情给他让青年医生和助手给接手那么他正常来讲啊就会呃其实数量级不好估啊只能说正常来讲你看一个病如果前前后后你十分钟十五分钟还是要的但如果说你前后各种各种事情都被都被接手之后那么真正说一个半天一个半天可能能顶到三十以上这是就是能做到的啊所以呢我们现在应该来讲
比较优秀的医生一天能够看到50个60个甚至有时候加班看的更多现在也是常态明白明白理解然后我这边接到一个线上的提问我也是想跟您请教一下就是第一他想问我们目前这个AI的分身距离实际的商业化还有多久然后包括我们商业化的模式该怎么样去打通然后第二个小问题就是我们现在这个AI助手是不是已经在民营工作室在使用了谢谢
现在属于有初步的产品这个产品它现在它在用但这个用呢不是面向患者用而是属于在训练过程中大概需要三到六个月所以我们现在计划的是到七月份的时候可以发布十个免疫的分身
到7月份的时候我们认为这个他的他面向患者使用的这个情况是可以实现的这里面对于说这个怎么个使用法呢他会又涉及一些当下的一些法规和条件的问题啊毕竟现在AI是不可能独立开放的所以呢一是帮助大师提高效率另一方面呢就是说我们期待的是可以让一些医生然后加上加上免疫的AI分身
能够实现接近名医的水平这么一个事然后这样的话我们就可以说就这套组合它的整个的那个花费等等应该就会比亲医生自己还要提高一些当然它肯定会比直接看名医要便宜很多然后这样的话就是患者他拿到的肯定就是一张方子这张方子也就是说这个亲医生会开AI会开这里面正常来讲现在普通医生肯定是
就到可用阶段时候普通医生的方子应该是比不上这个免疫的分身的所以这里面呢如果你核度低嘛那就那就尽量参考那个那个AI分身的方子并且这个分身在开方子的时候他就会像像个deep-seated AI功能似的他会把他整个的逻辑思考链条给描述出来所以心理医生一边在修正这个方子一边本身也在学习在进化这是我们目前的考虑啊就是说这里面在落地的细节的时候有没有可能
在法律上或者说在当前这个阶段吧AI突飞猛进然后整个的需求端患者的认知度怎么起来等等这些可能我们需要边做边验证了OK 明白明白然后我想问一下就是咱们7月份要发布的这个民医分身现在会有收费模式包括价格这样的一个定价吗具体的没有但定性来看就我刚才讲的那些比民医便宜然后比心理医生自己要要适当贵一点
民意工作室那里能够用的比较顺畅的话这里面才会有一些比较客观的数据啊就是我们现在我们认为可以提高效率而是就比如一方面呢对于这些有分身的大师他们肯定是说这整个工具那个那个整个的这个问题那个那个服务的这个真实的产能不上来这里面呢这就是一层面第二个层面呢就是说你现在本身本身为了放大民意的这个真实的产能
会给插回民营工作室嘛所以民营工作室本身就是给他配备几个青年医生能够帮他帮他帮他做成一些病例的整理啊一些初诊一些复诊医疗指导等等然后把最核心的诊断和处方工作留给医生来做本身呢就等于说实际上在放大他的单位实现产能但这些所有事情其实都可以AI来做的能够把就不分替代这个民营工作室现在实现的功能那么那么对于那个对于那个普通的医生呢他们本身普通医生肯定是没有民营工作室的
有请尾号3304的参会者进行提问请发言谢谢你好我是有一个关于就是AI训练的问题因为目前像通用大模型的话像相关训练的素材就是这个雨料库基本上公开的数据信息已经是耗节了那像因为中医诊疗的话他不断的会有新的病人然后会开新的处方在雨料方面
是相对充足的吗是可以预料的规模是否充足能够不断的去做这个模型的训练跟优化
我理解您的问题这个事情其实刚才大概提到过就是说用历史数据和现实数据可以把一些疾苦的或者说把初级的可用的模型给做出来但这个模型需要进化它这个进化的过程就需要场景去匹配就需要高质量的新的数据去备用我们刚才讲到说我们是场景丰富因为现在我们像23年是430万人次然后24年估计5万多万人次等于每年都有几百万的数据带会进来再加上医生对新数据的标注
做的质量极高所以本身也就是说在新的数据量和进化方面肯定是我们这个服务规模会带来显著优势的
我这边还是想再追问一个数据方面的问题就是我们现在数据安全方面我们是怎么去保证说我们的数据是安全的就是这个你总您方便分享一下我们都是私有布局的自己买的存储和服务器都在自己手中这些数据无法导出就非要用
明白明白医保有可能会cover掉这一部分费用吗如果我们就现在的去推测的话这个目前来看跟医保没有什么关系因为对患者来讲他只是我看病挂号拿处方然后有没有为他帮助这个区民医生这是我们在攻击他自己的事情其实你也可以理解成如果说这个SNH就是一个恒属的一个民众医他在旁边制造区民医生的对吧所以在法规上在医保上不会涉及这一点
OK明白明白理解然后我这边还想给您请教一下就是可能从这个成本上就是AI确实可以给我们效率带来一个提升嘛那究竟落实到报表上的话您去展望的话大概会在什么时候会在报表上有一个比较好的体现这个展望起来会有些困难为什么因为这种大趋势来的时候它已经是飞行性发展的也许看起来前面很缓慢可能可能要变突然就来了
理解我们目前在AI方面的投入包括人员大概然后成本大概是多少现在整个IT部门大概五六十人其中专门负责AI的大概十几个人当然他们只是技术上负责AI因为刚才讲了好多数据标注工作很多时候是我们的本身的医务团队和医生一起做的他们不在这个IT团队的范围之内然后现在大概
大概每年两三千万的投入吧到后面估计也是几千万的级别因为越往后其实不见得投入会很大因为越到后面是并不是人际训练是AR训练我们认为这个投入并没有说特别特别高明白明白理解然后就是我们先从政策端去看的话目前有一些中医和AI结合相关的一些知识政策
呃目前还没看到但我相信应该很快就能看到了这这这这种大的时代发展应该是呃相关的政策会快速跟上到目前还没有特别明确可以理解然后AI的部分我看线上的投资者还有什么其他的问题吗然后会议助理可以再播报一下提问方式大家好如需提问电话端的参会者请先按话机上的信号键再按数字一
网络端的参会者您可以在直播间互动区域内文字提问或点击旁边的举手按钮申请语音提问谢谢大家好如需提问电话端的参会者请先按话机上的信号键再按数字1网络端的参会者您可以在直播间互动区域内文字提问或点击旁边的举手按钮申请语音提问谢谢尹总我这边想再请教一下就是我们目前就AI训练的
包括合作来看的话我们有跟一些外部的机构或者是学校进行合作吗我们后面正在推进但当下还没有披露就是说现在那个在模型上目前还没有那个披露阶段只是说我们现在讲过的是说在那些什么舍诊医院卖诊等方面是跟那个上海中学大学以及其他的几个医院是密切的合作OK明白然后我看到线上有一个投资者在举手辛苦介入一下吧谢谢
因为高频的数据我确实也不掌握但总体上还是比较平稳但这个平稳也不是说那个也不是说那个张口就来而是因为说这个生意本身它就有这个自然水平在因为可能我们以前也反复跟大家讲过我们对于这个需求端的那个供需端的这个特征就是这个行业就或者我们自己吧本身核心是供给是能够请到更多医生能够增加更多市场来把产能打上去来服务患者需求端是非常刚性的非常刚性
就说如果说大家把那个把这个分母理解成是整个健康人群所有的那个问题人群那么看中医只是求人顾问他是可选的但是但是对于真正来看中医的人来讲他是已经自我筛选过自我筛选过之后还是要来看中医其实刚性非常强所以呢这种平稳的这个基调并不于说我们自己能够把握的能够做好实际上的攻击所以我们增长底色就不会差是来自这个层面我们总体上认为今年
然后还有一个小问题就是我们刚刚也一直在讲就是其实AI也可以去加快青年医生的一个学习曲线那您觉得就是AI在这一部分对于青年医生而言是助力还是一个替代这样的一个进程然后以及我们未来是不是会存在一些潜在的风险或者隐患现在来看的话一定是帮助医生成长的
因为现在医生他那个其实还是因为优质医疗资源有限所以也没办法说一个免疫能够带很多很多医生或者说最顶级的医生国际大师年纪比较大也更没有足够几率在这个时候再去带队伍所以现在有不同免疫的分身可以让新医生不但去学习而且是
带有逻辑思考能力的学习的话那么对他们的成长是非常帮助的会好很多所以说替代这方面呢我们现在可能说也不敢过于展望未来会发生什么因为按我们的理解我们训练出来能够水平相当的就跟医生相当的一二分身那么因为一二分身他可以接诊的患者这个数量级要远远包括医生本人所以按道理进化速度会更快所以呢这里面对于亲医生来讲
当然就是医学AI最近很快而且帮助医生计划快那至于再往后的时候说你说这个救护还需要更多的人来做这个中医生我们现在不太敢去讲了所以我觉得还是可能先用起来吧先用起来等到一定的阶段我们需要评估这个事情当然这个事情到时候也不是顾问谈家的事情而是说整个中医面对这种AI技术革命带来的变化将来是一个什么走向这就是一个比较宏大的问题明白理解理解
然后这边线上投资者有一个线上的问题就是关于数据流通包括管理方面就是我们企业训练数据的时候是否在这个端测部署数据中心对不同地区的诊所是否都配备了这一类的这个硬件设施在本地训练还是说我们通过这个上瘾的方式去收集和训练数据这些本地化的存储和服务器都是在都是结合在一起的我们本来不需要我们现在20个城市城市业务
不需要在各个城市部署因为我们现在我们整个公司的相关系统除了财务软件是对外采购的其他的全都是自己的布局本身就是大家或其他总部的明白明白然后其实刚刚我们有谈到的基本上都是我们AI对于这个单电效率上或者是这个产能上的一个提升我想问一下就是就我们这个对外扩张而言的话AI会在对我们进行赋能吗然后具体会体现在哪方面
这个就得是展望了因为当你的优质医疗资源的供给开始没有边界的时候那么你扩张可能本身对于当地的优质医疗资源当然我们现在有能力获取但至少获取的速度会更快而且本身这个从产能角度有AI在那么至少在这个优质的供给这个爬坡速度上肯定是比以前要快很多的而且这里面我们本身也认为也有助于我们去获取更多的民意因为刚才其实提到说
国语大师或名医其实比我们自己更着急因为他们希望能够帮他们做分身可以传承那么如果说对于很多名医来讲在孤身旁可以比较便捷快速的没有什么各种不涉及各种复杂合作的利益牵扯的一些方式可以实现帮你做分身帮你做AI对吧然后对于获取力来讲这又是一个很大的一个推动力这只是获益层面另外就是讲可能就是展望更远了在更远的时候我们可以说AI本身就可以线上了
那么这样的话在一些我们既然怀揣着说能够把优质医疗资源能够汇集每一个中国人民那么对于一些我们本身也无法去开店的地方那么通过互联网医疗可以真正把这个事做起来了也就是说很久很久以后也许这个扩张本身不见得非要能电存在明白明白理解理解AI方面的话就暂时是这些问题然后
再有的话我还是想请教一下领导因为二五年现在也过去快两个月了嘛那我们从目前的这个经营情况上来看我们对今年的经营包括政策端包括行业端有一些展望或者说目前的趋势您方便分析一下帮我们分享一下嘛谢谢
所以呢就算是给医生的这个提成比例啊处于行业中等天下的水平但是流量大所以他们其实赚的本身就比就比在别墅多很多再就是呢我们是有专业的医务团队来服务他们的是从从工作到生活是两方位的服务这种服务本身就能让他们感到舒适的感觉这个在别墅是没有的再就是呢刚才提到了那个民医工作室在本身也就等于说我在你在这儿是能够放大自身产能的啊就是不但单位产出来增加啊
不但铝量大而且单位时长产出它自己产能力再往上爬所以这些都会让它在受众带来比别处更好的比别处带来更好的收入再就是以前我会讲院内治技这个事就是说很多民医有自己的方子那么他在别的规模比较小的医馆是没有机会帮他做院内治技传承的但共产党可以当然了现在也多了AI这个事情就是院内治技和AI都是他们的别处别处没办法做但共产党可以帮这个实现的那就是如果说他是自由医生的话
还是做好自己吧因为我们不认为包括去年我们一直没有认为说环境会有特别特别大的一些干扰啊毕竟我们本身就认为医保相关政策一是合法二是越来越要求合理这些事情本来就是一个正常的发展所以呢我们遇到某些城市有医保政策的调整我们就需要学习
因为适应新规则的过程当时也不排除会有些短暂的扰动但适应完之后还是该怎么增长怎么增长所以这些我们认为是一个正常的变化而不是说医保政策发生一些我们预期之外的或者说很难接受的且不合理的一些变化我们不是这么看的所以我们对医保政策也好或医保的总排除也好哪怕包括其他的诸如此类的一些所谓的整个的监管层面我们从来都没有说看得很悲观而是说认为变化是应该的我们一直强调自己有能力去适应新的环境
所以总体上我们认为二五年环境是OK的我们自己能适应我们之前还在着重的成长然后持续的在获取更多医生也在获取更多患者所以本身内生就一定不会差另外之前也提到过说我们订购一直处在加速期去年的很多本来去年下半年有机会落地的一些标的也是因为它价格现在下的比较快所以我们就延缓了一些时间那么放在今年来看的话我们订购也会比去年更加积极所以总体来看大家是不需要担心我们今年在业绩上的表现
OK明白明白理解然后我这边有一个小问题就是啊我们从这个整个行业的情况上来看就是去年下半年到今年我们会有感受到就是一些更多的公立医生外流这样的情况出现有非常明显而且都是大观点非常明显在在各个城市都在陆续发生明白那这个就是落地到我们这个自由医生的数量这一部分啊我们今年大概是怎么样的一个展望啊包括名医这部分的占比会不会有进一步的这个提升
数量的展望现在可能不太好不太好估但民医的展望应该会比较明显因为我们自由医生之前的时候应该说大部分都是都是青年医生然后呢这里面大概四分之一左右吧是退休的医生的全职只有少数是刚打之年的这个三甲医院的专家变成全职的所以现在变化最大的确实是这一块有好多真的是主任级的就是
科主任级的专家再出来所以呢因为这个自由医生里面这个原本的数量不多那么可能变化就会比较明显所以这个事情呢我们一直认为这是一个每年都在快速快速的有变化的这么一个大趋势因为我们之前也提到过就是我们确实花了很长的时间去研究杀病模式可能会给这个行业带来变化
我们观察到现在很多医院里面有点这种说同仇不同功的这个情况存在就说其实大医生做了很多事情但收入比他自己以前下降而且院内有平均化的趋势所以对他们来讲这个事情接受起来并不容易所以应该讲本身就有寻找更好的机制的这么一种动力在再加上中医领域本身多点职业这个政策用的比较好所以也并不需要他们说接受在公立的状态
要过很久还敢于说终于要受不了了怎么做要全职这种事情是比较困难的因为那个他可能需要需要很久之后才有这个勇气但是多点时间的政策可以让他们觉得有一个比较轻松的低成本的口子先出来先出来职业先把自己的那个收入缺口给补上那么
有这个事儿呢他就可以比较直接低成本的来加强他对民营利益的认知当发现其实挺好的之后呢他这个全职的努力和节奏会比没有多点结证的要快很多所以我们今天在北上广深很多大城市已经批量的感受到这种趋势对于我们郭声堂而言的话我们有哪些经营优势可以去更加吸引这部分外流的众议呢
这个就是一个成体系的打法了就是中医嘛他看起来简单所谓职业有个地方摆个桌子就能看病了但是问题在于他在哪儿看病这个区别可大了所以工厂历来或是一整套体系的有好多个点吧比如说本身呢我们是不够合法合规这个点让所有医生在过去一年半里面感受最深刻的就和这个事情不同不同企业做的差异很大最后的结果也差异很大越来越重视这个其次呢比如说因为我们这边的是患者流量大
明白明白理解非常清楚然后最后一个小问题就是政策端就是从去年年底开始吧然后医保局也有发布就是规范这个中医类的医疗服务价格项目这样的一个通知然后我们开陆续其实各个省份也有在发这个价格价格的一个调整包括指导一个价格咱们怎么去解读这个政策包括可能对我们的影响会有哪些这个结论是非常清晰的因为这个有两个很很重要参考案例
就是国家推的这个呢它是先有四个四点城市四个四点城市从这四点城市的结果来看的话80%是价格是调增的20%是往下降的这是一个这是一个试点的结果本身就大家不需要悲观另外一方面呢可能大家平时参考偶尔会参考的那个事情就是还是三明的问题三明一改从1112年吧到现在累计大概调整了一万多项那个服务的价格其中八千多项是
新增或者调高2000多项是删除或者调低也是二八的比例所以这两个数据应该已经是一个事实了所以我相信他能够给大家带来一些信心说医疗服务的价格调整的趋势一定向上的明白明白其实所以我们去看的话价格也是有增有减这样的一个趋势是吧对的但是大头是提价的明白然后我们看一下线上的投资者有什么问题吗
我们还可以帮他进行支撑我们现在已经在全国十几个城市都完全打通了支撑晋升的这个通道如果只要他满足条件我们公司就全力支持所以您可以感受到在各个层面医生在工程厂呆着他的综合获益是要显著超过任何其他的民营医疗机构的所以呢这个事情应该讲越往后吧我们这个体系体系化的优势会更明显
明白理解理解然后呃我还想从这个行业整体的竞争层面请教您一个小问题就是我们从二四年下半年包括二五年去看啊整体的行业竞争情况是怎么样的是加剧的还是说其实啊竞争者还是在增加的呃这里面会有两个截然相反的角度啊一个是看那个每年发的那个
那个那个卫生间的行业公报里面这里面会看到二三年整个门诊和诊所这个层面八万多家比二年增加一万多家看起来是供给在更强理论上看起来就是竞争会在加剧但实际上呢我们我们来自市场端的感受会更强烈呃刚才提到说我们的并购价格一直在往下走啊现在已经不高一倍ps了
而我们的并购标的一定是在这些城市里面是相对有一定规模的比较老牌的有一定口碑的患者流量的这么一些这么一些标的如果这个层级的标的的并购价格再往下走它恰恰是相反的说明说这个行业目前的这个经营状态是比以前要困难的所以说这个市场化这个并购价格它比可能表官数据更能反映真实的情况基因是不乐观的那么这个不乐观的核心确实是来自医保的盐监管
这里面的又提到这个医保为什么会给同行带来这么大的困扰因为我们说医保紧张那么首要打掉是不合法这个是一定是首要的那么在从23年下半年到现在过去一年半的时间里面全国的这个肺检的密度是比以前要大了无数倍那么顾胜唐在这里面完全合法合规这已经是个结果了这不是预测是个结果是没有问题的
那么同行在这里面往往顶不住因为历来其他同行中医馆以我们这些并购标的为例要么就是威利要么就是亏损所以这里面可能会涉及一些或多或少的会涉及一些跟医保特别是历史上的经营跟医保充足的地方这些历史上做的不太干净的点那么在医保查到的时候
但是他会持续倒查的所以他跑不掉的那么现在的话一旦查到就是罚也好抓人也好停保也好等等按不同按不同按严重程度吧就会有不同的处罚措施这是一个关于合法性的问题这个就是除了合法之外医保的所谓的政客变化指的是说他越来越要求你的医疗行为符合常识的合理他会多出来很多细节
那么在这些细节里面一些其他的那个规模比较小的中医馆就没有足够多的精力或者说IT系统的投入能够把自己的治疗行为完全框定在这个新的规则之内这也是不一定的所以呢如果说hold不住的话也会产生越来越多的跟医保冲撞的问题那么对于往后再去查的话它也会面临更大的压力
所以这时候基于这些就会有很多同行对于将来的持续性的信心就不太够了所以就会有卖掉的想法所以卖掉的多所以我们能够感受的价格在往下走应该讲从竞争的角度我们相信我们现在合法合规的优势和公民优势会体现的越来越明显
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好的那个我看这个时间也比较充分了马上一个小时了那个呃今天非常感谢张总给我们带来的这个很详细的呃关于中医家AI的一个讲解那么张总您看您这边还有什么要补充和总结的吗呃我目前没有然后后续大家有任何问题的话欢迎直接跟我们联系或者跟国际上联系好的好的再次感谢张总也感谢今天参会的各位投资者大家后续有任何问题都欢迎大家联系公司联系我们再次感谢大家的时间谢谢谢谢张总
感谢大家参加本次会议会议到此结束祝大家生活愉快再见