資本青睞但挑戰重重。
《投資者網》張靜懿
近年來,隨着人工智能技術的飛速發展,AI在醫療領域的應用逐漸成爲行業關注的焦點。作爲中國內地最大的人工智能賦能中醫醫療服務提供商,問止中醫科技(以下簡稱“問止中醫”或“公司”)憑藉其自主研發的“中醫大腦”系統,成功吸引了資本市場的目光。
2025年初,問止中醫正式向港交所遞交招股書,擬衝刺“中醫AI第一股”。然而,儘管公司在技術創新和商業模式上展現出獨特的優勢,其盈利能力、研發實力及市場競爭格局等方面仍面臨諸多挑戰。
高毛利率背後的虧損困境
問止中醫自2018年成立以來,一直致力於將人工智能技術與傳統中醫相結合,開發出“中醫大腦”輔助診療系統。該系統通過大數據分析和人工智能算法,爲患者提供個性化的中醫診療方案。據灼識諮詢的報告,問止中醫在2023年成爲中國內地人工智能賦能中醫醫療服務市場的領導者,市場份額達到1.5%。
從營收增長來看,問止中醫近年來表現強勁。2022年至2023年,公司營收從6216.9萬元增長至1.89億元,增幅高達204%;2024年前三季度,公司營收進一步增長至1.73億元,同比增長33.8%。
問止中醫的核心業務主要分爲中醫醫療服務、中醫生活產品及中醫大腦訂閱服務三大板塊。其中,中醫醫療服務是公司最主要的收入來源,2022年至2024前三季度,該業務收入分別爲5042.1萬元、1.67億元和1.55億元,佔總收入的比例從81.1%上升至89.4%。線上問診成爲公司收入的重要來源,佔比高達90%左右。
儘管問止中醫的毛利率表現亮眼,2022年至2024年前三季度的毛利率分別爲56.3%、59.8%和60.7%,遠高於中藥行業42.28%的平均水平,但公司卻未能實現盈利。報告期內,問止中醫累計虧損超過4億元,主要由於可轉換可贖回優先股公允價值變動帶來的虧損。
問止中醫的核心產品“中醫大腦”系統積累了超過億級參數及1萬首方劑,覆蓋3000多類病症,顯著提升了診療效率和準確性。然而,儘管“中醫大腦”系統的客單價高達900元以上,毛利率達到55%,但其對公司整體盈利能力的貢獻尚未完全顯現。這可能與公司在市場推廣、技術研發等方面的投入有關。
從研發投入來看,問止中醫的開支不算太高。2022年至2024年前三季度,公司研發開支分別爲540萬元、900萬元、840萬元,分別佔相關期間收益的8.7%、4.8%、4.9%。相比之下,銷售開支則相對較高,分別爲870萬元、2510萬元、1850萬元,分別佔同期總收益的14.0%、13.3%、10.7%。這種投入結構反映出公司在市場拓展方面的重視,但也可能影響其長期的技術競爭力。
療效與團隊建設的風波不斷
近年來,問止中醫醫療服務的療效引發了廣泛爭議。一方面,公司內部數據顯示,其治療有效率高達93.8%,患者複診率也逐年攀升,2024年達到71.6%,遠高於行業平均水平。
然而,另一方面,也有患者反映治療效果不佳,甚至病情加重。例如,2024年6月,一篇題爲《相信問止中醫,結果父親被送進ICU》的文章在網絡上引發熱議,文中提到一位癌症患者在接受問止中醫治療後病情惡化。
此外,問止中醫還面臨部分患者的投訴,涉及醫療效果、藥物不良反應以及服務質量等問題。據某社交平臺數據顯示,近30天內,問止中醫的投訴問題中,“虛假宣傳”佔比約43%。
醫生資質與服務質量對於醫療行業來說一直是重中之重。問止中醫的醫療服務團隊由83名全職醫師組成,其中大部分爲應屆中醫學碩士畢業生。雖然這種年輕化的團隊結構有助於引入新技術和新理念,但也引發了部分患者對其專業能力的質疑。問止中醫需要在保持團隊創新性的同時,提升醫生的專業水平和服務質量,以增強患者的信任。
從管理層來看,問止中醫聯合創始人崔祥瑞也非常年輕,現年36歲,本科於中山大學主修生物技術,創立問止中醫之前,崔祥瑞曾在和君灃盈資產管理有限公司擔任合夥人;曾在北京和君諮詢有限公司擔任合夥人。IPO前,創始人崔祥瑞持股43.41%,行使約43.60%的投票權。
儘管醫療服務收到質疑、醫療團隊整體較爲年輕,但這並未影響問止中醫受到衆多知名資本的青睞。
從融資情況來看,問止中醫成立當年就獲得了兩筆融資,共171.8萬美元(約合人民幣1260萬元)。成立至今,公司共完成5輪融資,融資總額約爲2171.8萬美元(約合人民幣1.6億元),投資人包括藍馳創投、真格基金等機構。最後一筆融資完成於2024年11月,融資額爲1200萬美元,以此計算,估值約爲2.56億美元。
然而,儘管受到資本的青睞,問止中醫仍面臨諸多挑戰。中醫醫療服務行業受到嚴格的監管,涉及診療規範、藥材質量和醫師資質等多個方面。任何監管政策的變化都可能對問止中醫的業務運營產生重大影響。例如,AI技術在中醫診療中的應用仍處於探索階段,缺乏統一標準,這可能導致監管的不確定性。
此外,AI賦能中醫技術的發展還面臨着三大痛點。首先,高質量中醫臨牀數據的稀缺性是制約AI技術應用的重要因素。中醫診療依賴於大量的臨牀經驗和個體差異,而數據的收集和整理難度較大。其次,中醫學缺乏統一標準,使得AI技術在應用過程中難以標準化和規範化。最後,AI與中醫理論的融合仍處於初級階段。
或許,如何將現代技術與傳統理論有機結合,是問止中醫需要解決的關鍵問題。(思維財經出品)■