2025年2月14日，安必平披露接待调研公告，公司于2月12日接待民生证券、长盛基金、博远基金、峰岚投资、博时基金等92家机构调研。
公告显示，安必平参与本次接待的人员共3人，为董事、副总经理蔡幸伦，数智化产品线总监张浩，证券事务代表杜坤。调研接待地点为线上沟通。
据了解，安必平公司在AI病理诊断领域的核心价值体现在提升诊断效率和成本控制上，未来商业模式将包括产品捆绑销售、独立收费或软件授权以及AI赋能远程诊断。公司与腾讯合作开发的宫颈细胞学人工智能辅助系统已完成临床试验，正在注册申报阶段，旨在通过AI提高诊断效率和准确性。公司通过开源数据、科研合作、爱病理APP和共建业务等多种方式获取开发病理AI所需的数据。
公司病理AI赋能现有业务，通过“自动化、标准化、数字化、智能化”的趋势，提供智慧病理科解决方案，提高产品竞争壁垒。AI辅助诊断被列入国家医保局立项指南，促进病理数字化和智能化发展。公司在AI领域的布局规划包括内部赋能、产品赋能和大模型技术探索，重点在于病理数据的标准化标注和专科大模型构建。
AI技术对公司海外市场拓展提供助力，特别是在东南亚、中东等病理资源匮乏地区，通过数智化诊断方案降低对高水平病理医生的依赖，实现“中心实验室辐射基层”模式。公司在AI医疗赛道的优势在于全链条产品公司、垂直领域专注和共建业务探索，能够快速将AI投入转化为收益，合规获取高质量数据，并集中资源在病理相关模型研究上取得成绩。
调研详情如下：
1.AI在病理诊断中的核心价值及未来商业模式?
答:AI在病理诊断中的核心价值主要体现在两方面:一是诊断效率提升,通过AI辅助缩短病理医生培训周期,降低基层医院诊断门槛;二是成本控制,如抗体质检,我们探索用AI优化内部生产质检流程,减少人力依赖,未来有望降低抗体研发成本。
未来的商业模式:一是产品捆绑销售,将AI模块嵌入数字化解决方案(如扫描仪+软件服务),从而提升产品溢价能力;二是在宫颈细胞学人工智能辅助系统获批三类证后探索独立收费或软件授权的模式;三是在基层共建服务中通过AI赋能远程诊断,推动病理科共建业务规模化。
2.公司宫颈细胞学人工智能辅助系统进展如何?
答:该产品由安必平提供数据与专家支持,腾讯提供算法能力,最主要解决的问题是筛阴工作,目前已经完成临床试验,正在三类证注册申报阶段。国内病理医生比较缺乏,细胞学诊断特别依赖医生的判读,我们预期的场景是,通过AI完成大部分的筛阴工作,进而让医生把主要精力集中在可疑点位,提高诊断效率和诊断准确性。该产品已标注视野图像超100万,标注细胞超260万,在9个医学中心的第三方测试中均有较高的特异度。目前公司的“细胞学试剂+制片染色设备+扫描仪+AI判读”智能化整体筛查方案已经在医院病理科推广试用,可以减轻细胞学医生的工作量。
3.公司如何获取开发病理AI所需的数据?
答:主要通过以下四种方式:一是开源数据,比如在一些指南、书籍或线上论坛中有持续积累的数据,这些数据覆盖多器官、多病种,有很好的广度和模态的丰度;二是与医疗机构开展科研合作或临床合作,可以合规获取高质量的医疗数据,这也是我们建立标准化数据与标注的重要来源;三是通过爱病理APP,经过多年运营,现已成为目前国内最大的病理从业者的交流社区,积累了大量的病例讨论和教学案例;四是通过共建业务,基层医院的数字化切片上传至中心实验室,形成多层级数据库。
4.公司病理AI如何赋能现有业务?
答:目前我国病理行业发展面临病理医生缺乏、分布不均匀、培养周期漫长等特点。“自动化、标准化、数字化、智能化”已成为病理科发展的必然趋势。AI辅助诊断在2024年11月首次被列入国家医保局立项指南,目前已发布的主要是体现在放射检查、超声检查和康复类项目,立项指南编制还将扩围至检验病理类,加之此前三部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》也已经涵盖了人工智能在病理切片诊断的应用场景,我们判断这将极大促进病理数字化和智能化的发展。
从公司战略来说,一直在积极布局细胞病理、组织病理、免疫组化、荧光原位杂交等多个技术线的全自动化仪器设备的研发与迭代。自主研发推出了涵盖多平台多型号的病理自动化设备、多通量数字病理切片扫描仪、数字病理质控与信息管理系统、病理专病库以及人工智能辅助诊断系统等一系列创新产品和服务,以提供智慧病理科解决方案。
从盈利模式来说,我们提供的是“检测试剂+制片设备+扫描仪+AI判读”的智能化筛查方案已形成,提高了公司产品的竞争壁垒。通过扫描仪和AI判读,可以提高我们原有技术平台的核心竞争力,对细胞学试剂形成有效的护城河以及拉动效应,尤其是对我们拓展大三甲医院的客户、替代进口细胞学试剂产品非常有帮助。
5.高质量数据获取是否仍是AI应用的壁垒?
答:AI研发的核心三要素是数据、算法与算力,作为一个垂直领域的AI研发与应用的公司,算法与算力并不是我们的强项,我们更能发挥的优势就是垂直领域的数据收集、处理、利用的能力。我们的应对策略包括对于数据多维度的筛选,体现在:量度方面,数据量要大;广度方面,数据尽量覆盖多器官、多病种;真度方面,数据要正确、准确;丰度方面,模态匹配要丰满。这里最重要的是构建这个数据库和相关的标准,这也是我们在做不同算法测评时的方法。以及与香港科技大学合作联合实验室开发自动化数据标注,减少人工标注成本。
6.公司在AI领域的布局规划
答:大致分为三个方向:第一就是内部赋能,例如通过使用AI技术提高IHC抗体质检的效率;第二是产品赋能,包括设备智能化与试剂诊断的智能化,除了我们在做的宫颈细胞学AI产品和细胞学流水线之外,公司也在探索免疫组化和荧光原位杂交平台的AI辅助产品的开发,同时也在与相关药企合作AI的落地应用;第三是大模型技术的探索,特别是多模态大模型,目前我们的核心工作是进行病理数据的标准化标注、专科大模型的构建等。
7.AI对于公司海外市场的拓展是否可以提供助力?
答:经过前期的探索,我们对于海外市场的拓展的目标区域主要在东南亚、中东等病理资源匮乏的地区,设备的自动化与诊断的智能化是我们产品与其他竞争对手的差异化体现,借助数智化诊断方案降低对于高水平病理医生的依赖,实现“中心实验室辐射基层”模式。
8.公司在AI医疗赛道与同业竞争者相比的优势是什么?
答:我们的优势在于:首先,我们是一家“检测试剂+制片设备+扫描仪+AI判读”全链条的产品公司,可以尝试设备+AI、试剂+AI等不同的商业模式,使AI投入可以更快转化为收益;第二,我们是专注于病理行业的一家垂直领域的公司,通过公司20年的发展,积累了丰富的专家和医院合作关系,对我们合规的获取高质量数据和场景验证等有着天然的优势。而且我们目前专注在做病理相关的模型研究,更容易集中资源出成绩;第三,结合我们的共建业务,探索全数智化基层病理科建设方向,可以从更基础的一些癌种上实现AI的落地,提高基层医院诊断能力的同时也降低共建的运营成本。