$迪安诊断(sz300244)$ 迪安公司自多年前开始布局健康管理，着重于疾病治疗的上游环节，包括筛查、体检和预防，以及病后的管理。在诊断治疗领域，公司通过设立AI医疗企业“易特科技”，应用病理AI技术，其产品已获医疗认证并在市场取得成功。此外，公司与医疗机构合作，推出了基于AI的医疗解决方案，如药物治疗效果预测模型。在健康管理方面，与华为云合作，利用AI优化体检报告解读，提供个性化健康建议。公司重视团队建设与数据能力提升，旨在构建全面的AI医疗生态系统。展望未来，迪安公司强调通过数据服务和运营能力实现商业变现，并致力于提高医疗服务质量，促进医疗资源的有效利用，展现AI医疗的广阔前景。章节速览● 00:00 迪安在AI医疗诊断与健康管理领域的布局与实践迪安近年来在AI医疗领域进行了多方面的布局和实践，主要聚焦于诊断治疗及健康管理。在诊断领域，迪安通过子公司易特科技，专注于病理AI，尤其是宫颈癌的AI病理诊断，已取得二类医疗器械证书，并预计年内获得三类证书。产品已陆续推向市场，特别是在湖北省的数字化病理服务体系中占据了超过50%的市场份额。此外，迪安还开发了针对流式血液病、细胞病理和基因基础的AI模型，形成了自己的检测领域大模型，并命名为首位模型，目前该模型已在中国工业和信息化部完成备案。在健康管理方面，迪安也正逐步扩展至疾病的筛查、预防及预后管理等领域，利用AI技术提升服务效率和质量。● 04:24 AI在慢性白血病治疗和健康管理中的应用讨论了与武汉协和医院合作开发的针对慢性白血病药物治疗后停药和减药的预测模型，该模型基于AI技术，旨在根据患者身体预后情况决定药物使用方案。此外，还介绍了与华为云合作的AI健康管理项目，强调了AI在健康服务领域的应用。● 07:19 基于AI的健康管理和疾病风险评估通过与
华为盘古模型的合作，尝试在健康领域进行创新，主要集中在体检报告的深度解读和健康管理上。项目旨在改变传统的体检模式，通过小程序或APP上传体检报告，基于AI模型评估重大疾病风险、健康发展趋势，并推荐进一步的检测项目和干预措施，如运动、饮食和营养品建议。此外，还利用AI技术对肠道菌群报告进行解读，因其与多种健康问题密切相关。未来计划拓展到阿尔茨海默症、肥胖症和心血管疾病等特定领域的AI模型开发，以提供更精准的健康管理服务。● 11:23 构建AI医疗系统：团队组建与生态蓝图该对话介绍了在构建AI医疗系统过程中的团队组建和生态蓝图。团队包括由专业算法总监领导的算法工程师、征信和数据工程师，以及开发工程师团队，同时还有外部专家顾问团队，涵盖医院检验科专家、临床学科专家和AI技术专家。通过与内外部团队的深度合作，逐步形成了AI医疗的系统架构和生态蓝图，利用
云计算和私有云算力，依托迪安的二十年
大数据，打造了基于多模态和多数学的生物数据基础模型，为AI医疗应用和商业变现提供了坚实基础。● 15:33 未来商业变现的四个维度策略未来商业变现计划将从四个维度展开：一是结合自身的检测项目与AI工具，形成组合型套餐，如检测与停药预测的产品；二是推出完全由AI驱动的临床辅助决策或辅助诊疗工具，包括报告解读和疾病诊疗路径推荐；三是在实验室领域，通过自动化和智能化提升效率和准确性，推出智能实验室产品，并推广至服务的医疗机构；四是基于AI和大数据应用，为客户提供药物研发、临床科研等领域的数据治理、服务和算法建模能力。● 17:46 迪安在AI和大数据领域的布局与进展迪安在AI和大数据领域围绕算力与模型、算法、以及高质量数据三大要素进行布局。公司已沉淀5.4PB的有价值数据，并以每月约100TB的速度增长。此外，迪安与华为、蚂蚁金服合作，推出面向三甲医院的临床科研数据库，结合临床表学和多组学数据。公司还与近700家合作共建的基层医院在区域公益数据方面紧密合作。基于强大的数据治理和服务能力，迪安与杭州数字交易所合作，发布数据产品，并在
数据安全和合规管理上获得多项认证。这些布局和成就帮助迪安在AI和大数据领域与医疗机构及合作伙伴建立了良好的合作平台。● 22:54 迪安公司AI
医疗健康 的商业布局与实践迪安公司围绕其医学诊断和检测主业，通过AI技术在医疗和健康领域的商业布局。其布局主要围绕两大客户群体：三甲医院和基层医院，通过精准中心模式和医共体数字化产品，与三甲医院合作研发AI工具和诊疗工具，并推广到基层医院。同时，通过数据服务和运营，将这些数据和AI工具推广至社区医院、科研机构、工业系统和药厂等不同合作伙伴，形成全面的商业版图，旨在让国人平等地分享健康。● 26:59 病理AI大模型在医疗领域的应用与优势在本次会议中，讨论了电影AI大模型在湖北省的良好落地情况，并与上海瑞金医院和华为合作研发的病理大模型进行了比较。讨论强调了迪安在病理AI领域的独特优势，包括基于
海量数据 的技术优势和在特定疾病领域的应用优势。此外，还探讨了病理AI模型在市场化应用中的差异化策略，包括面向筛查和药物研发市场，以及在其他省市的部署准备和国家政策的影响。● 33:52 数字病理与AI结合的优劣及技术路径探讨本次讨论集中于数字病理与
人工智能（AI）结合的不同方式及其优劣。一方面，讨论了通过全波片扫描和数字化模型对病理切片进行分析的主流方法，强调了其在大规模标准化分析方面的优势。另一方面，也提到了在小型实验室中，使用显微镜和图像分析的结合可能更为适用。此外，探讨了通过多重荧光染色体系和算法建立模型的技术路径，强调了这一路径在识别和分析复杂疾病病理中的潜力。讨论还涉及免疫组化等特定子学科在病理分析中的应用，以及不同染色和制片方式对AI分析带来的挑战和差异。整体上，对话深入讨论了数字病理领域内的技术路径和应用细分，旨在寻找更有效、精准的病理诊断和分析方法。● 40:46 临床科研与辅助诊断的差异化合作在与三甲医院合作的临床辅助诊断领域，讨论者指出，他们与润达良医小慧等产品存在一定的差异化。润达的产品主要面向C端用户提供健康管理咨询，同时也为医院医生提供疾病管理支持。而迪安则更多聚焦于临床科研，通过大数据平台提升科研效率和加速科研成果的转化，特别是在药物研发和医学检测方面，利用独立第三方实验室和LDT项目研发能力，与三甲医院合作开发新的检测项目和场景，并推向市场。这种差异化体现在服务于科研成果的转化和新检测技术的开发上。● 44:15 公司数据标注团队的现状与未来规划公司每月新增100TB数据量，现有数据标注团队规模覆盖病理、
基因测序等多个技术平台，通过与不同领域的专家合作进行数据标注。目前团队包括十几至二十个数据工程师，负责数据处理和治理。未来计划继续扩充团队并尝试与医院合作，利用医院技师进行数据标注，探索新的合作模式。● 46:31 医疗大模型与优质数据的重要性讨论集中在春节期间开源大模型的爆火对医疗大模型公司的影响，特别是探讨了大模型底座水平差距缩小后，拥有大量优质数据的公司是否会拥有更高的壁垒。进一步讨论了在医疗领域，高质量数据的定义，强调了多模态配对数据的重要性，以及临床表型数据的相对缺乏，指出了与三甲医院合作获取完整数据的必要性。● 50:11
数据要素 产品上架数交所的深层含义及商业模式探讨通过对话，探讨了在数据交易所上架
数据要素产品的深层含义及其未来可能的商业模式。尽管上架产品不以交易为主要目的，更多的是验证自身在数据安全、隐私计算和数据产品加工处理方面的能力。未来，该能力将转化为设计运营数据产品，帮助不同机构进行数据要素或数据资产交付的能力。特别提到，国家政策支持第三方代为运营医疗健康公共数据，这为聚焦医疗和健康数据的开发、设计运营，以及辅助交易服务提供了新的业务场景。● 53:56 迪安公司2023年经营情况及应收账款回收策略对话主要围绕迪安公司在2023年的经营情况，特别是关于应收账款的回收策略进行了详细介绍。公司通过多种方式，包括依托良好的客情基础、政府公关事务、司法程序以及抓住政府改善营商环境的时间窗口，有效推进了应收账款的回收工作。此外，公司还强调了在医疗AI的中长期布局、ICL增长、医共体推进、特检业务增长以及供应链优化等方面的进展，展现出对2023年充满信心和希望的态度。问答回顾发言人问：迪安如何将AI技术应用于血液病治疗领域？迪安在健康管理方面如何利用AI技术改善体检报告解读及健康管理服务？发言人答：迪安与武汉协和医院合作开发了一款针对慢性白血病药物治疗后停药和副药预测的AI模型，该模型在国内获得认可，并在美国血液病年会上作为必报项目进行了宣讲。结合迪安在血液病检测项目和AI预测模型，双方共同打造了一个针对慢性白血病用药者的检验套餐，已在湖北省十几家医院投入运营。迪安与华为云签署合作协议，利用盘古模型进行健康管理方面的探索。通过小程序或APP上传体检报告，迪安的AI系统能进行重大疾病风险评估、健康发展趋势分析，并推荐进一步检测项目及干预建议，如运动、饮食和营养品等。此外，迪安还在开发基于个人健康数据的提醒式问答功能，并针对特定健康问题如肠道菌群、阿尔茨海默症、肥胖症和血脂心血管疾病等，建立垂类医学AI解读助手，以辅助体检科医生和健康管理平台提供更精准的服务。发言人问：迪安在AI医疗领域的实践和布局有哪些具体表现？发言人答：在诊断治疗领域，迪安于2021年成立了AI医疗子公司易特科技，专注于病理AI诊断，特别是TCT和宫颈癌筛查的AI病理产品，该产品已取得二类医疗证，并预计今年六月获得3类证。目前，迪安已推出一系列相关产品，包括免疫组化和组织病理等，并基于自身沉淀的十几万病理样本进行AI模型训练。其中一款AI定义的检测报告已发布超过100万份，在湖北省数字化地理服务体系项目中市场占有率超过50%。发言人问：迪安如何构建其AI医疗团队？发言人答：迪安在两年前组建了一个专门的AI医疗团队，其中挖来了原
阿里巴巴 达摩院算法总监王宇博士负责带领医疗图像AI产品研发工作。团队逐渐集结了大约十几位算法工程师、二十多位征信和数据工程师，以及一百多位开发工程师，以应对AI医疗对医疗健康大数据征信和数据工程的需求。发言人问：迪安在AI医疗领域有哪些外部专家顾问团队？发言人答：迪安的外部专家顾问团队主要由三类专家组成：一是医院检验科领域的各类专家，如中华医学会现任主委谢金友教授和其他大医院检验科主任；二是临床不同学科的专家；三是AI和算法领域的纯技术专家。这些外部团队与迪安内部团队深度合作，共同参与产品规划设计和推广工作。发言人问：迪安AI底座的特点及未来商业变现方向有哪些？发言人答：迪安AI底座基于多模态多数学的独特基础模型，结合盘古大模型、通义千问以及dic模型，打造了彼岸特色的生物数据基础模型。未来商业变现将围绕四个维度：将检测项目与AI工具捆绑形成组合套餐；推出AI辅助决策或诊疗工具，如报告解读和诊疗路径推荐；运用智能化自动化技术提升实验室效率并推广到医疗机构；以及为药物研发、临床科研等领域提供数据治理、数据服务和算法建模能力。(节选）
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