一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明　　(一)主要业务、主要产品或服务情况　　1、公司主营业务　　公司是专业的医疗信息化产品及服务提供商，是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一，目前已经形成了覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动、等产业链环节的产品体系，致力于向医疗相关机构提供综合信息化解决方案。公司深耕临床信息化领域,在此领域内拥有长期的领先优势。　　2、主要产品及服务　　公司现有主要产品及服务包括智慧临床业务、数据智能业务、生命科学业务等板块，各板块产品协同应用，形成全面支撑智慧医院建设的二十余种解决方案。此外，公司还面向区域型用户提供县域医共体、... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　1、公司主营业务
　　公司是专业的医疗信息化产品及服务提供商，是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一，目前已经形成了覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动、等产业链环节的产品体系，致力于向医疗相关机构提供综合信息化解决方案。公司深耕临床信息化领域,在此领域内拥有长期的领先优势。
　　2、主要产品及服务
　　公司现有主要产品及服务包括智慧临床业务、数据智能业务、生命科学业务等板块，各板块产品协同应用，形成全面支撑智慧医院建设的二十余种解决方案。此外，公司还面向区域型用户提供县域医共体、城市医疗集团及全民健康数据中心、疾控监测数据中心等区域医疗解决方案。
　　（1）智慧临床业务板块
　　医疗临床应用服务体系包含全科临床、专科临床、医疗质控、医学科研、互联网医疗、临床管理等业务方向，旨在电子病历基础之上，围绕患者诊疗周期提供完整的诊疗管理应用及涵盖“院内-院外”、“线上-线下”应用聚合的智慧医疗服务，同时不断深掘各专科、专病纵向诊疗特点，开发具有临床深度、贴近专科流程的临床应用管理系统，并依托智能、实时、全程的临床医疗质控预警体系，实现全流程、精细化、智能化医疗质量控制。
　　（2）数据智能业务板块
　　以创新技术方式，围绕数据交换、数据存储、数据治理、数据安全、数据资产的全链条数据服务进行战略部署，以规范数据集成入手，盘活数据资产，开展数字化治理，打造全量数据湖，依托精准实时的数据采集调度。为医院构建临床数据中心和科研数据中心，搭建临床诊疗与科学研究之间的转化桥梁，帮助医院打造科研项目管理、科研数据采集、科研数据挖掘、科研成果转化的一站式平台，助力建设高水平研究型医院。同时，为区域卫健委、疾控中心、集团医院建数据生态体系，实现数据共享，为多业态融合、跨机构协作等医疗数据高质量应用。
　　（3）生命科学业务板块
　　生物样本及其相关数据属于重要的人类遗传资源，也是生命科学研究的关键资源。公司生命科学业务板块主要以高质量人体生物样本及其关联数据的全生命周期管理为核心，提供生物样本保藏服务、生物样本库建设及运营服务、生物医药资源整合服务，在生命科学、生物医药研究领域发挥衔接样本资源持有者与研究者的桥梁作用，解决生物样本资源开发上下游信息不对称、资源共享困难等问题，帮助研发机构、科技型生物医药企业依法合规获得高质量的生物样本资源，促进生物医药产业、生命科学基础研究的可持续发展。公司建有实体样本保藏库，已取得了国家人类遗传资源保藏资质并通过了中国合格评定国家认可委员会（CNAS）关于生物样本库的认证。
　　(二)主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司为医疗机构提供信息化建设解决方案，通过提供以自研为主的软件及相关技术服务、少量外购软硬件及集成服务获取收入并实现盈利。
　　2、营销模式
　　销售模式包括直接销售模式和间接销售模式，具体为：
　　（1）直接销售模式，指公司通过直接参加医疗机构、科研机构、院校及政府管理部门的招标和采购活动取得业务订单；
　　（2）间接销售模式，指公司通过与第三方非医疗机构合作，承接第三方非医疗机构取得的最终用户订单的项目，并向第三方非医疗机构或最终用户交付产品或服务。
　　3、采购模式
　　公司主要存在三种类型的采购：①为了向客户提供医院信息化整体解决方案，公司根据项目建设需求，采购部分软件、硬件提供给客户；②公司自研信息化软件产品中所需集成的软件组件或知识库系统采购。对于此类采购，公司从产品设计初期就综合考量所需集成的软件组件或知识库提供商，并与其达成长期合作；③公司在项目实施阶段，会进行少量的接口技术服务和实施服务的采购。
　　4、研发及生产交付模式
　　（1）自制软件产品的研发和生产流程①软件开发阶段
　　公司根据行业研究结果、客户反馈和需求调研结果进行研发立项。立项后进行产品的需求分析、技术预研，结合公司在医疗信息化领域的技术积累，完成初步的产品设计与研发，研发过程中既有复用公司已有的核心技术，也有在新产品、新场景中引入新一代信息技术从而形成公司新的核心技术的情形。产品初步研发完成后，一般会经过多个客户现场的磨合，根据不同客户的业务情况差异和所涉及第三方系统的差异，对初步研发完成的软件产品进行分析、调整及改进，对软件技术框架、组件、工具及微服务进行必要的修改及固化，形成可销售的正式版本软件，进行产品发布。
　　②实施交付阶段
　　客户购买软件产品后，实施交付团队在客户指定环境中依照合同约定进行交付，包括安装、部署、联调测试、培训、实现少量定制化需求（如有）、维护指导等工作，经客户验收通过后，完成项目交付。
　　（2）软件开发及技术服务的提供过程
　　当客户提出定制化开发或技术服务需求后，由项目经理或维护服务经理进行项目需求分析，确定服务内容后提供定制化软件开发、技术支持及维护服务。
　　(三)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主要从事医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司所处行业属于“I信息传输、软件和信息技术服务业”中的“I65软件和信息技术服务业”。根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“软件和信息技术服务业”下的“应用软件开发”（行业代码：I6513）。根据国家统计局《战略新兴产业分类（2018）》，公司主要从事的业务属于“新一代信息技术产业——新兴软件和新型信息技术服务——新兴软件开发（代码1.3.1）”中的“医疗行业软件”，属于国家重点支持的新兴战略产业。
　　医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，是通过计算机软硬件、互联网、云计算、大数据、人工智能等现代化甚至前沿技术手段，对医疗机构的内部管理和业务流程所产生的数据进行采集、存储、提取、处理和加工，为医疗业务提供各种质量和效率支撑的信息系统。根据Frost&Sullivan的相关研究，医疗信息化市场主要由医院管理信息化软件（HIS）、病历系统信息化软件（EMRS）、医院信息平台软件和新一代智慧诊疗应用体系等细分市场组成，进一步可细分为医院核心管理系统、数据中心、电子病历、HIS系统、检验信息系统、新兴医疗信息化系统以及其他市场。
　　（1）国内医疗信息化市场的发展概述
　　2018年以来，在国内医疗信息化领域内，新一代信息技术激发了电子病历数据应用价值的创新发展，以大数据及AI技术的发展及海量临床电子病历数据的积累为前提，建设智慧诊疗应用体系，包含管理决策、健康管理、智慧养老、医药研发、慢病管理、诊疗决策、科研分析等多种应用场景，逐步构建服务于医院管理者、临床医生、研究人员及患者的智能健康生态系统。
　　（2）国内医疗信息化市场的基本特点
　　①国家相关政策持续推动医疗信息化向数智化转型发展
　　2025年10月党中央《关于制定国民经济和社会发展第十五个五年计划的建议中》提出：“推进全民健康数智化建设”。这是全民健康信息化工程建设二十年以来首次由信息化向数智化转型的信号。结合健康中国整体战略部署，十五五期间全民健康数智化将起到提升全民健康管理的精准性与可及性，优化医疗资源配置效率，缓解资源不均的支撑作用。同时在产业方面，全民健康数智化将成为驱动健康产业创新，培育新业态的新动力。在公共卫生领域，将承担增强监测预警和应急响应能力，筑牢防护网的任务。最终，全民健康数字化将成为政府实现科学决策与精细治理提供有力支撑，是构建优质高效医疗卫生服务体系、推动社会高质量发展的关键路径。
　　a）电子病历信息使用的规范性和安全性管理日趋严格
　　2025年6月国家卫健委办公厅、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司发布《关于进一步加强医疗机构电子病历信息使用管理的通知》要求各级医疗机构在电子病历数据互联互通、规范共享、支持协同医疗服务的大环境下，明确管理责任，规范使用流程，确保信息安全。该文件旨在规范电子病历应用，筑牢安全底线。其意义在于通过制度化、标准化管理，提升病历质量与数据安全性，为医疗质量控制和科研提供可靠依据；同时促进信息合理共享，提高服务效率，是夯实智慧医疗基础、保障患者权益的重要举措。
　　b）政策引导规范人工智能在医疗卫生行业加速落地
　　2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。
　　2025年11月国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅、工业和信息化部办公厅、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司联合发文《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》文件中提出“人工智能+医疗卫生”应用发展的指导思想，基于各地医疗卫生领域人工智能应用的基础建设情况、应用进展情况、业务发展需求，确定了2027年和2030年的主要发展目标。并且明确人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等8个方向24项重点应用。
　　c）以“强基工程”为核心的基层信息化建设新阶段
　　2025年9月国务院批复了国家卫生健康委和国家发展改革委的《医疗卫生强基工程实施方案》。方案中为基层卫生建设提出了：“到2027年，基层医疗卫生机构布局更加合理，设施条件进一步改善，基本公共卫生服务能力和基本医疗服务能力持续提升，力争居民15分钟可达最近的医疗服务点。到2030年，基层医疗卫生服务体系进一步健全，人才队伍持续发展壮大，设施设备条件和数智化水平显著改善，基本公共卫生服务均等化和基本医疗服务均质化水平明显提升。”的五年建设目标。并且在提升数智化服务水平方面提出：“推进电子健康档案应用，安全有序向居民个人开放。
　　2025年10月国家卫健委协同国家发改委、财政部、医保局、中医药局、疾控局发布《关于加强基层慢性病健康管理服务的指导意见》对于居民电子健康档案提出强化数智赋能要求：“推进紧密型医联体信息平台互通，强化紧密型医联体牵头医院或上级医院相关专病科室与基层医疗卫生机构信息共享流转。推动医疗数据与公共卫生数据联通，提升医防融合服务效率。充分发挥医学人工智能辅助技术在居民电子健康档案管理应用中的作用，探索依据档案信息自动为居民生成健康评估建议，方便本人或监护人查阅健康信息和参与自我健康管理。
　　d）疾控数据采集网络支持下的新型监测应用不断创新
　　到2025年底国家疾控局在二级及以上医疗机构完成“国家智能传染病监测预警前置机软件”前覆盖。各省级统筹应用平台也在逐步建设和上线过程中。在新建前置机系统数据采集能力支持下，各地疾控部门开展新的疾病监测应用建设。
　　2025年8月国家疾控局发布《关于英法传染病疫情预警管理办法（试行）的通知》，其中要求：“各级疾病预防控制部门和疾病预防控制机构应当鼓励和支持推动建立传染病疫情预警指标阈值、疫情数据库、算法模型库，加强大数据、云计算、人工智能等技术研发应用，为实现多点触发、智慧化预警提供支撑。”山东、天津、广东、浙江等省份先后制定了“监测预警体系建设三年行动方案”，依托现有省统筹平台进一步完成医疗、公共卫生、教育、气象、海关数据融合，支持省市两级预警决策和应急智慧。
　　②市场稳定增长行业热点转换
　　根据相关市场分析报告，国内医疗软件系统解决方案市场规模在2025年达到259亿元人民币之后，仍会在未来3-4年内保持11.5%的年增长率。其中，以政府采购为主的区域卫生信息系统在市场规模在2025年突破65亿元市场规模后仍将保持15.6%年增长率，其背后主要驱动为区域医联体、医共体建设、基层卫生能力提升、公共卫生慢病管理、家庭医生服务增强和疾控监测数据网络建设。以医院采购为主的医院应用软件系统在2025年市场规模达到196亿之后，增速会有所放缓，但仍将保持10%左右的年增长率。在整个“十四五”期间以系统评级为主要驱动力的政策驱动之后，新的医院端增长热点转移向医学科研、高质量数据集和人工智能新场景扩展等方向。
　　③医院信息系统应用架构向一体化、专科化方向延伸
　　经过“十四五”期间互联互通评测和电子病历应用分级评价的多年引导，医院已经将面向临床的数据流集成、面向管理的业财一体和面向患者线上线下服务融合作为信息系统建设的核心要求，因此系统功能架构一体化升级改造已经成为市场共同认同。
　　与此同时，在核心业务系统一体化之后，为支持临床专科业务和数据建设的专科化系统进一步细分；面向数据分析、数据资源整合、科研数据服务的临床数据中心和科研数据中心逐步从业务系统中分离出来。
　　总体上来说，医院信息系统的架构日趋合理，业务应用和数据应用逐渐分层，医院信息化部门从系统建设、人员配备和组织结构上也逐渐形成了面向日常业务运行的开发运维管理和面向数据分析利用的分析运营管理专业。
　　④大模型驱动下的临床智能化变革
　　2025年是大模型技术在医院快速探索和发展的一年。在大模型本身算法开源的有力条件下，医疗机构增加了对算力资源的投入，同时开始在医疗服务不同场景中积极探索大模型的应用效果。
　　面向临床医生的病历生成、病历质检、临床辅助决策增强，面向患者的大模型辅助导诊、分诊、随访和宣教，面向管理者的运营指标分析，面向医学科研场景的科研数据分析，论文润色等场景中大模型都展示出了一定的应用价值。
　　经过初期的尝试之后，大模型临床应用也暴露出一些问题，包括：使用效果难以评价、前后端对接磨合有待完善、大模型生成数据与现有业务流程和质控流程的融合、用户和患者对大模型生成数据的知情权确认等。从市场上来看，2025年大模型在卫生信息化行业的火热应用尚没有形成定价模式、产品形态、方案价值的根本改变。
　　随着国家相关政策举措的逐步实施，以及行业中医疗机构和开发厂商的持续磨合，相信在十五五期间临床智能化变革会以产品形态突破的方式回馈先行者。
　　⑤高质量数据集与垂域模型的竞赛
　　在开源模型迅速迭代和大模型算力日趋可及化的条件下，推动“人工智能+医疗服务”场景成熟的关键节点落在“数据”上。各业务领域的领头医疗机构和承担“中试基地”任务的各地卫健委，通过不同疾病、人群的高质量数据集建设，形成加速大模型训练的关键要素，开发支持临床疾病诊疗场景的垂域模型。
　　建设、升级和依托现有医院临床数据中心，科研数据中心，科研专病库系统，协同临床、数据专业人员力量，完成高质量数据集的采集、质控、补充、标注和开发，以及垂域模型的微调、测试、评价、封装成为领先医疗机构和“中试基地”在人工智能开发竞争的重要战场。
　　（3）医疗信息化行业主要技术门槛
　　医疗信息化行业的技术壁垒具有多维度、高复合性的特征，涵盖专业知识积累、数据安全合规、技术持续演进以及系统工程能力等核心层面。这些壁垒相互叠加，共同构成了行业的高门槛属性。
　　a)多学科知识的深度积累
　　医疗信息化是一个典型的交叉学科领域，技术实现横跨计算机科学、软件工程、信息技术、临床医学、医院管理学、卫生经济学等多个专业方向。从业者不仅需要扎实的技术基础，更需要对医疗行业的专业逻辑、业务流程和管理规律有系统性的认知。
　　由于不同类型、不同规模、不同发展阶段的医疗机构在业务流程、信息化应用水平和管理诉求上存在显著差异，医疗信息化解决方案往往具有高度个性化的特征。在项目实施过程中，需要统筹协调卫生行政部门的政策导向、医疗机构的管理需求、临床科室的使用场景以及患者的服务体验，多方联动机制的设计与落地极为复杂。这要求从业者对临床医学流程、医疗机构规划建设、科室功能设置、院内外业务协同等有深刻的实践认知，缺乏长期积累的新进入者难以在短期内形成相应能力。
　　进入大模型与人工智能加速落地的新阶段，多学科融合的要求进一步提升。医疗行业知识图谱的构建、临床自然语言处理（NLP）模型的训练与微调、结构化与非结构化医疗数据的融合治理，均需要兼具医学专业背景与AI工程能力的复合型人才，这类人才的培养周期长、稀缺性突出，构成行业重要的人才壁垒。
　　b)数据安全与合规体系的系统性建设
　　医疗数据兼具高度敏感性与极高业务价值，是医疗机构核心的数据资产，也是驱动医疗AI应用的关键生产要素。从业者必须在技术实现的全链路上嵌入数据安全与合规能力。在法规层面，需要深入理解并严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》及卫生健康行业专项数据管理规范等多层次法律框架；在技术层面，需要掌握端到端的数据加密传输与存储、细粒度访问控制、脱敏与匿名化处理、隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）等关键技术；在运维层面，需要具备完善的数据备份与灾难恢复体系、全流程的数据审计与溯源机制，以保障数据的完整性、可用性与可追溯性。
　　随着医疗数据要素市场的逐步建立，数据的确权、流通与合规利用成为新的技术与法律难点。如何在保障患者隐私权的前提下，依规实现医疗数据的安全共享与价值释放，是行业技术体系建设的重要挑战。上述能力的构建需要长期的专项投入与实践沉淀，形成显著的合规壁垒。
　　a)前沿技术的持续跟踪与深度应用
　　医疗信息化领域的技术迭代速度持续加快，要求从业者具备跟踪前沿、快速吸收并工程化落地新技术的能力。
　　当前，以大语言模型（LLM）为代表的生成式AI技术正在深刻重塑医疗信息化的技术格局。在应用层面，大模型技术已逐步渗透至智能辅助诊断、医学影像分析、临床文书自动生成（如电子病历、出院小结）、医学知识问答、药物研发辅助等核心场景；与此同时，基于检索增强生成（RAG）技术构建的医学知识库，以及面向特定疾病领域的垂直医疗模型（如放射科、病理科专科模型），正在成为新一代医疗信息化产品的核心竞争力来源。此外，物联网（IoT）与可穿戴设备的广泛接入带来了海量实时生命体征数据的采集与处理需求，边缘计算与5G技术在医疗场景中的融合应用也在持续深化。
　　上述技术的深度应用，不仅要求从业者持续更新知识储备，更需要将前沿研究成果转化为稳定、可靠、可规模化部署的工程化产品，这一从"技术原型"到"产业落地"的转化能力，是区分行业头部企业与一般参与者的关键分水岭。
　　b)技术迭代与存量系统的协同演进
　　新技术的引入不可避免地会对医疗机构的既有系统架构、业务流程和人员操作习惯产生冲击，形成系统性的迁移与升级压力。医疗机构需要持续投入资源推进系统改造与技术升级，而行业从业者也需要具备在"新技术引入"与"存量系统稳定运行"之间寻求平衡的工程治理能力。
　　快速的技术迭代周期客观上会产生技术债务与系统遗留问题。如何在保障现有业务连续性的前提下，推动系统架构向微服务化、云原生化、数据中台化方向演进，实现互联互通与数据标准化（如HL7FHIR、ICD编码体系等国际标准的对接），是医疗信息化企业工程能力的综合体现。这一能力的积累同样需要大量的项目实践，难以通过短期追赶完成。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　（1）报告期内公司在医疗数据中台服务市场的地位进一步得到巩固和提高。伴随医疗机构对于医学科研数据管理、高质量数据集建设需求的增长，公司数据中台产品收入占比逐渐提高。同时依托数据中台产品的区域医疗数据中心和区域疾控数据中心服务业务实现多场地复制，成为数据中台业务新的增长点。
　　由于公司长期从事电子病历及相关临床信息产品开发和建设，数据中台较早解决了临床标准数据集设计、数据生产流程自动化、临床增量数据处理、数据服务层安全监管等产品设计问题；产品服务团队在异构数据接入、识别、质控方面积累了成熟工具和实施经验，使公司在竞争中处于有利地位。
　　（2）公司传统电子病历市场正在经历转型。经过“十三五”、“十四五”连续多年的互联互通测试评级的引导，医院对HIS+EMR（电子病历）一体化的需求逐渐成熟。单纯电子病历系统的市场规模有所下降。与此同时，围绕急诊急救五大中心建设、数字化手术室建设、口腔专科医院整体信息化建设等垂直领域的一体化解决方案保持了稳定增长。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　报告期内，医疗数智化行业在政策引导与技术创新的双重驱动下，在技术路线、产业形态及商业模式等维度呈现出深刻变革，主要体现在以下几个方面：
　　(1)新技术方面：医疗人工智能从单点场景应用迈向AI基础设施建设阶段
　　2025年初，以DeepSeek为代表的国产大模型开源发布，叠加国产算力设备性能的显著提升，使大模型部署的门槛与成本大幅降低，医疗机构的人工智能建设思路随之发生根本性转变。医疗机构对于人工智能的应用，正从过去面向具体科室、具体病种或特定设备的单点场景导入阶段，加速迈向以全院公用算力平台和"数据中台+AI中台"双中台架构为核心的AI基础设施建设阶段。在技术架构层面，医疗软件系统加速向云原生、微服务、容器化方向演进，AI中台成为统一管理多种大模型、支撑多业务场景智能化升级的核心基座。医院在完成AI基础设施部署后，通过检索增强生成（RAG）技术构建动态更新的医学知识库，并以智能体（AI-Agent）编排方式推动各业务系统的智能化改造，形成覆盖诊前、诊中、诊后全流程的医生Copilot产品矩阵。目前，AI技术已在电子病历自动生成、临床辅助决策、医学影像分析、智能导诊分诊、医学科研加速等核心场景加速落地。
　　在数据与知识体系建设层面，随着AI基础设施的持续完善，医院对高质量标注数据集、临床专科知识库及医学科研成果的模型转化能力提出了更高要求。疾病知识图谱、专病数据集的建设成为支撑大模型医疗场景精准化应用的关键底座，行业内具备深度数据积累优势的企业将进一步强化其竞争壁垒。
　　（2)新产业方面：医疗数据要素市场化提速，开放开发与隐私安全并重
　　在政策层面，国家卫健委明确提出医疗健康数据跨省异地"实时全量"流通汇集的目标要求，国家数据局于2024年11月发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，明确到2028年建成100个以上可信数据空间，医疗健康管理被列为城市可信数据空间的典型建设场景之一。上述政策的相继落地，进一步加速了医疗数据在医疗机构、医联体、医共体及区域全民健康信息平台之间的互联互通与汇聚共享。
　　在产业应用层面，汇聚于区域平台的医疗数据在支撑日常诊疗服务的同时，正被越来越广泛地用于医学科研分析、人工智能模型训练及药物研发加速，推动医疗数据从"沉睡资产"向"生产要素"的价值转变。以上海数据交易所上线全国医疗体系首批合规可交易数据产品为标志，医疗数据要素市场化的探索已进入实质性推进阶段。
　　与此同时，医疗数据在产业化利用过程中面临的安全合规挑战同步凸显。医疗数据分级分类管理机制、脱敏与匿名化技术、隐私计算（联邦学习、安全多方计算）方案以及数据确权与交易框架，正在各地加速形成实践案例并逐步规范化，构成医疗数据产业化的重要技术与制度基础。
　　(3)新业态方面：医防融合数智化进入新阶段，"医-药-险-患"全场景生态加速构建
　　在医防融合方面，2024—2025年国家疾控局在全国范围内统一完成了二级以上医疗机构传染病监测数据采集前置机网络的规模化部署，并计划于2026—2027年度完成公立基层医疗机构监测数据采集网络建设。全国统一的数据采集基础设施所形成的医防融合数据流，有力驱动了各省市疾控部门疾病预防监测平台的建设需求。依托前置机提供的医疗数据，各地因地制宜地融合教育、气象、农业、环境等多源数据，加载智能预警模型，形成疾控数智化业务的新业态，传统被动式疾病报告模式正向主动式、预测型的智慧疾控体系加速演进。
　　在医疗服务生态方面，AI辅助诊断被国家医保局正式纳入医疗服务价格构成体系，为人工智能技术的临床落地商业化铺平了道路，推动AI从技术探索期进入价值兑现期。与此同时，以"医-药-险-患"多方协同为核心的数字健康全场景闭环服务生态正加速构建，互联网医院、智慧病房、惠民保等创新业态持续深化，医疗软件的交付模式也从传统本地化部署向SaaS化、订阅制的云服务模式加速转型，医疗机构与软件服务商之间的合作关系日趋向长期化、生态化方向演进。
　　（4）未来发展趋势展望
　　展望未来，医疗数智化行业的技术演进与产业变革仍将持续深化。在技术层面，多模态大模型（融合文本、影像、语音、生命体征数据）的临床应用将进一步释放AI的诊疗辅助价值；在产业层面，随着可信数据空间基础设施的完善和数据要素市场的规范化发展，医疗数据的合规流通与价值挖掘将驶入快车道；在业态层面，以全民健康信息化为底座、覆盖预防-诊疗-康复-健康管理全生命周期的一体化数智健康体系，将成为行业发展的核心方向。具备数据积累深度、技术研发能力与行业场景理解的综合性医疗数智化企业，有望在新一轮产业重构中进一步夯实竞争优势。
　　二、经营情况讨论与分析
　　（一）主要经营情况
　　报告期，公司继续深耕主业，围绕以临床为重心的产品战略布局，持续进行产品和技术研发投入、拓展业务纵深，但受整体经济环境及医疗行业环境的影响，经营业绩仍出现亏损。公司2025年度实现营业收入40,411.60万元，较上年同期减少31.73%；实现归属于母公司所有者的净利润-25,048.60万元，较上年同期亏损减少563.14万元；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-25,763.64万元，较上年同期亏损减少374.65万元。
　　本报告期亏损的主要影响因素为收入下滑及毛利空间被压缩：（1）近两年，受整体经济环境承压及医疗行业财政拨款支付能力减弱的影响，部分医院客户采购预算被延后或压缩；另一方面，随着医保支付改革的进一步深入，短期内公立医院收入减少，医院利用自有资金进行的软件采购变得更加谨慎。宏观环境及行业环境影响下的需求侧收紧导致近两年客户购买力减弱，同时财政资金拨付延迟影响客户验收意愿，项目延期验收的情况增多，导致公司报告期收入大幅下滑。（2）行业政策正处于从“基础建设”向“智慧深化”转型升级的关键窗口期，政策重心已从单一的“达标驱动”转向更为复杂的“价值导向”，国家卫健委发布的《智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）》升级评价体系虽然长远来看是新政策对行业升级的指引，短期内却形成了“政策门槛提升”与“采购预算不足”的错配，客户在项目执行过程中调整或增加需求，公司自制软件在交付过程中需要进行更多的定制化开发投入，造成交付成本大幅增长。（3）客户支付能力收紧与行业政策调整的叠加，还造成市场竞争加剧，项目平均单价有一定程度下降。（4）客户因预算资金未及时到位等因素而推迟项目验收的情况增多，项目实施过程中发生需求变动的情况增加，延长实施服务周期造成项目成本进一步增加，毛利进一步下降。
　　本期归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣非净利润同比下滑幅度小于收入下滑幅度，报告期公司积极采取降本增效措施、减少各项费用支出是其主因之一。2025年，公司围绕人员效能激活与内控提升等核心目标，有序推进组织变革——调整中高层管理团队、进行产线融合、整合资源配置，持续夯实经营管理基础。多措并举，构建全方位的风险缓冲机制，切实提升公司的稳健经营能力与长期抗压韧性。
　　在产品及技术创新方面，面向人工智能应用高速发展市场机会，公司持续在数据汇聚及AI智能应用方向进行的技术投入，报告期研发投入仍保持在较高水平，研发投入占营业收入比例为49.51%。2025年，公司对产品线进行梳理及融合，新推出基于数据与临床双轮驱动的Goodwill-Fusion数融平台，并基于此平台推出了C-Fusion1.0临床数智融合解决方案，覆盖丰富专科临床场景，实现从诊疗到管理的智能化及场景赋能升级。新产品短期内尚未形成大规模业绩贡献，对业绩拉动作用仍需时间释放。2026年，随着“十五五”期间国家对区域卫生信息平台“实时全量-数据汇集”的政策导向，以及大力开发医疗垂域模型的指导政策落地，公司持续在AI智能应用方向进行的技术投入将逐渐形成新的业务增长点。
　　报告期内，公司新增3项核心技术“基于视觉模型的创伤创面快速检测、评估量化技术”、“精准复诊路径推荐技术”、“基于实时临床事件驱动的临床路径自适应调整技术”。其中“临床路径自适应调整技术”通过实时监测患者新发事件动态调整路径节点，实现临床路径从预防性管理向治疗性决策升级，有效减少诊疗延迟，逐步实现诊疗路径设计智能化。公司报告期新申请发明专利21项，主要集中于医疗数据利用及人工智能领域；获得发明专利授权8项，取得软件著作权登记67项。至报告期末，公司拥有主要核心技术共26项，形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。报告期，公司还成功参与申报国家科技重大专项项目“新发突发传染病智慧研判决策及全景评价的关键理论与技术研究”，被授予“传染病研判决策与评价科学创新联盟理事单位”。此外，2025年公司积极参与医疗数据领域及医学科研相关的标准制定工作，参与发布了多个团体标准，相关标准覆盖了临床科研、医疗机构数据交换、专病数据集以及特定疾病临床研究等多个关键领域。
　　（二）报告期公司重点工作进展情况
　　1、提升临床智能产品，强化一体化方案
　　(1)聚焦院内场景重塑一体化框架
　　2025年，公司进行了一次技术方案的重要整合，将HIS、电子病历、手术麻醉、急诊急救、临床辅助决策、互联网诊疗等多条产品线统一整合在C-Fusion体系下。围绕业务、数据、智能中台，重新规划产品功能层级，实现统一安全管理、统一数据管理、统一交互设计、统一技术框架。为最终用户提供业务流程与质控流程一体化、面向医护与面向患者一体化、临床服务与医学科研一体化、兼顾通用流程与专科特色的整体医院数智化解决方案。到2025年年底，新的C-Fusion产品已经进入先导客户现场开始部署和测试。
　　C-Fusion框架不仅仅是对院内信息系统的整合框架，在支持院内临床业务完整闭环，保持框架开放性的同时，体系保证了对院外数据采集融合，面向患者持续服务的能力。公司C-Fusion第一批落地产品中包括了涵盖患者持续管理的口腔一体化解决方案，以及打通院前-急诊数据的集中抢救一体化方案。
　　在“第十三届健康界医院管理大会”上，嘉和美康“C-Fusion数智融合临床解决方案”从全国百余个申报案例中脱颖而出，荣获“2025‘健康中国’金如意-优选解决方案”。
　　（2）临床业务系统智能化提升
　　过去的一年中，公司各个临床新系统快速提升大模型支持下的智能应用功能，落地了一批新场景应用包括：病历内涵质控的大模型质控规则库和交互、电子病历系统的智能病历生成、大数据科研平台的科研数据分析智能助手、患者全景视图的摘要信息对话助手等。诸多智能场景在现有软件产品中的插件式快速落地不但实际检验了应用场景的客户接受度，而且为后期集中智能中台体系准备了业务系统接口。
　　公司与中国人民解放军总医院等单位联合完成的“数据和知识驱动的智慧诊疗类关键技术及产业化应用”项目，荣获北京市科学技术进步一等奖。该项目聚焦医疗大数据治理与分析以及临床辅助决策关键技术，成功攻克了电子病历批量化治理、多源异构医疗数据结构化存储等行业难题，构建了覆盖广泛的专病数据库与数据模型体系，开创了“数据驱动+知识融合”的智慧诊疗新范式。
　　公司与山东省人工智能研究院等单位联合攻关的课题项目“面向大规模健康医疗的智能感知、治理及辅助诊疗关键技术与应用”，荣获山东省科学技术进步一等奖。项目创新性地提出融合“临床最佳实践”与“循证医学知识库”的双引擎算法，以此为核心构建的智慧医疗辅助决策系统已在临床实现规模化落地。
　　公司联手武汉市肺科医院等单位打造的“AI结核哨兵——基于结核病专病的区域医防融合多模态AI平台建设与应用”，荣获全国智慧医疗创新大奖，并成功入选2025年湖北省人工智能典型应用场景名单。平台融合多模态AI技术，实现结核病预测预警与全流程数字化管理，大幅提升防控效能，打造可复制的智慧医防融合新范式。
　　公司助力北京大学第三医院在生成式AI领域取得成果，获得2025年IDC中国“AI与生成式AI领军者”奖项。依托“北医三院-嘉和美康医学信息人工智能联合研发实验室，基于“三生大模型”的实践基础，北医三院在2025年进一步推出“三院灵智”智能体系，目前已在全院多个科室推广应用，为临床和科研工作提供了有力支持，标志着智慧医院建设迈入深度场景融合新阶段。
　　上述智能化领域尝试的成果，将快速转化为新产品、新解决方案的形态，进入市场成为新的销售增长点。
　　2、持续提升数据服务能力，扩展数据应用领域
　　（1）医疗数据中台流数据技术升级，支持全量实时应用
　　公司经过上百个客户现场数据中台产品部署和使用打磨，认识到数据中台本身数据实时性和轻量化是中台产品支持更多数据应用场景，满足客户日益增长数据量管理的新刚需。过去一年中，数据中台产品开发完成第四代中台技术升级，基于流数据技术，在减少硬件存储消耗的同时提升了中台采集、治理和服务层的时效性，增加了数据生产透明度。新财年，基于流数据技术的嘉和美康数据中台将成为旗舰销售产品。
　　报告期内，公司在数据中台规模化落地方面取得显著成效，其中：北京某大型三甲医院依托嘉和美康多模态数据中台，成功打造全量数据资产“管家”，接入19个核心业务系统，治理9.08亿条历史数据，形成47项数据规范，实现每日自动质检，把数据从“成本”变为“资产”，助力医院实现临床、运营双跃升。某大型医疗集团依托嘉和美康数据中台，成功构建了覆盖全院业务的全域数据资产体系，实现了规模化整合、智能化治理与场景化应用。通过整合多源异构数据、强化治理能力、支撑业务创新，数据中台已成为医院临床诊疗、运营管理与患者服务的智慧中枢，为其集团的医疗生态的可持续发展注入强劲动能。
　　（2）科研数据服务多模态支持和加速转化服务
　　基于临床数据探查、专病数据库、多中心科研协同和研究型病房数据处理等基础科研业务，2025年公司依托基地客户将科研数据平台升级到支持多模态数据处理，并重点加强了中医相关数据集和知识图谱建设。利用人工智能热潮，加速医学科研成果的模型化、功能化转化，通过工程化医学科研成果，为医疗机构提供专科CDSS模块扩展。同时，加大科研数据分析处理、科研选题热点探索等服务人力投入，为重点客户提供端到端的科研加速服务。
　　嘉和美康与中国中医科学院广安门医院携手打造的《多模态数据要素加力提升中医药临床科研一体化水平》案例，成功入选国家数据局医疗健康领域第三批“数据要素×”典型案例。医院实现了从数据采集、标准化处理到分析应用的全流程闭环，为中医药医院数字化建设提供了系统化解决方案。该项目有力促进中医药数据临床科研一体化应用及流通，支撑智能健康管理等创新服务模式的探索。
　　（3）区域医学数据服务能力持续提升
　　2025年嘉和美康承建的多个县域医共体项目陆续交付。公司对区域医共体解决方案的交付能力日臻成熟。2026年3月第十三届县域卫生发展大会上，新郑市公立人民医院荣获“紧密型医共体建设标杆奖”，嘉和美康助力新郑市公立人民医院建设集成平台和数据中心，整合分散的医疗数据，实现健康医疗信息的标准化、统一化、集中化存储、管理与利用，为各类业务开展与考核监管提供有力的数据支撑。以集成平台与数据中心为核心支撑，新郑市医共体统筹规划、规范管理，成功建成并落地26个业务子系统。有力支持了医共体区域医疗协同模式成型。
　　在继续完成医共体项目建设同时，公司进一步扩展区域卫健委和疾控客户的数据中心建设业务。先后开展北京市朝阳区、北京市海淀区全民健康数据平台建设和青海省疾控中心、厦门市疾控中心区域疾病监测数据平台建设。扩展数据中台的跨机构数据采集治理功能、开发面向基层公共卫生、健康档案开放、医防一体、三医协同的数据创新应用。多个区域卫健委、疾控中心项目落地，验证了公司数据中台产品技术路线的成熟度，也逐步锻炼出一支善于处理多机构数据采集融合、支持局端数据治理的数据服务团队，为公司数据服务业务开辟出一片新的市场空间。
　　针对区域数据汇集之后的疾病监测预防应用，公司积极与清华大学、北京大学等研究机构合作开展相关科研业务。成功参与申报国家科技重大专项项目“新发突发传染病智慧研判决策及全景评价的关键理论与技术研究”，并被授予“传染病研判决策与评价科学创新联盟理事单位”。
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、核心竞争优势
　　（1）电子病历技术的核心领先优势
　　公司是最早开发自主知识产权的电子病历编辑器的企业之一，成功实现了所见即所得的适合中文语境下医疗文书书写习惯的编辑软件。同时，公司产品和系统在完全满足原卫生部电子病历的各项标准和规范要求的基础上，不断收集用户需求进行优化，积累了大量的临床交互经验，提升了医生使用体验度和科研数据应用便捷度，在行业内保持了持续的领先优势。
　　公司是国内电子病历市场的持续引领者，梳理形成了国内电子病历系统的基本框架，并在系统架构设计、病历数据记录方式、病历生成方法等多个关键节点的技术上拥有多项发明专利。大模型技术进入到医疗领域后，公司随即开展大模型与电子病历的深度融合应用探索，至目前已经在病历自动生成、疾病诊断预测、诊疗方案推荐、病历内涵质控和智能随访方面取得了良好的进展，公司在电子病历技术方面持续保有领先优势。
　　（2）专科电子病历的先发优势
　　专科电子病历能够针对不同疾病专科的特点定制开发，可以根据各类疾病的需求场景在系统中进行特别设计，使得流程更加贴合具体的专科需求，从而提升诊疗效率及诊疗质量。公司是最早投入专科电子病历研发的企业之一，已针对适合发展专科病历的方向逐一布局，至今已有手术麻醉、重症监护、口腔专科、产科、急诊急救等多个专科电子病历产品落地并销售。多年的行业经验使得公司对专科医疗需求有着深刻的理解和精准的把握，通过实际应用的反馈和持续的技术迭代，已经形成了五项专科电子病历核心技术，同时公司还逐步将人工智能相关技术应用于专科电子病历产品之上，提供更深层次的数据分析和利用，不仅提升了数据易用性，也使得医疗决策更加精准。产品在功能完善、用户体验和数据安全性方面均达到了行业领先水平。
　　（3）精确临床特征画像的领先优势
　　当前医疗大数据应用领域最为热门的研究方向是基于深度学习的临床辅助决策支持（CDSS）和精准医疗，这两个方向都需要以非常准确和完善的患者特征画像为基础。公司经过多年的电子病历系统研发和医疗数据采集清洗，积累了大量的专科专病特征模型，并可在海量病历数据中自动筛选资深专家的优质病例，进行机器学习和特征抽取，形成符合个体医院特色的疾病知识图谱，并基于图谱进行患者特征画像，聚合关键特征指标，应用于临床辅助决策和精准医疗等应用领域，上述技术在业界拥有较强的领先优势。
　　（4）临床诊疗数据治理及深度学习的核心优势
　　当前医院临床业务的核心数据主要分布在以电子病历为核心的专业临床应用系统中。
　　公司基于大量的电子病历系统使用行为，总结了丰富的用户使用习惯和临床数据分布规律，结合多年的临床专科病历模板经验，可快速实现临床数据定位和采集。通过分析专科专病特点，公司多年来不断丰富完善专科病历术语词库，利用NLP自然语言处理技术，结合电子病历的质控规则，对临床数据进行多维度内涵校验，可有效清洗错误和无效数据，提升数据质量，为后续数据深度利用提供坚实基础。
　　（5）一站式全流程临床科研优势
　　医院综合实力的重要考量指标之一是科研成果的产出和转化能力，公司基于多年临床信息化经验积累，聚焦临床和科研需求，对标国际一流，探索完善临床医学研究和成果转化新模式，持续凝聚医院高质量发展不竭动力。
　　针对医疗数据复杂多样、多源异构、数据不对齐等多种问题，公司建设基于人工智能及大数据支撑下的多模态数据融合及资产管理体系，在强大医学知识库基础上实现数据治理、清洗标化、数据对齐、复杂加工运算及规则沉淀，接轨国际OMOP、CDISC等数据标准，通过弱监督学习型自然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）引擎及自标注回馈模型，满足科研各细分领域数据需求。
　　公司科研产品体系覆盖从科研项目管理、专科专病智能数据库、多场景分析平台、院外随访及健康管理、多中心科研协作网络、科研成果管理及共享应用的一站式科研全流程。临床科研业务实现闭环管理，构建起从真实世界问题到科研数据场景化分析建模再反哺临床实践的学习型健康医疗系统（LHS，LearningHealthSystem）良性循环。创新应用及服务模式，落地科研门诊、大数据图书馆及虚拟化安全屋等应用模式，三位一体兼顾使用、管理、运维，真正发挥产研一体增强、增效、体验、延展4E效应。
　　2、其他竞争优势
　　（1）产品及技术优势
　　公司始终高度重视医疗信息化、医学智能应用领域自主知识产权技术的研发和投入，自2016年起一直被认定为北京市企业技术中心，2021年被认定为国家级专精特新“小巨人”企业。截至报告期末，公司在医疗信息化方面拥有已授权发明专利66项，已授权实用新型专利4项，软件著作权1097项。
　　公司产品布局合理，自主研发软件覆盖智慧医院建设的各个核心环节。基于统一底层架构设计的智慧医院整体解决方案保证了客户应用的质量及业务协同的高效。
　　公司先后通过ISO9001质量管理体系、ISO13485医疗器械质量管理体系、ISO20000信息技术服务管理体系、ISO22301业务连续性管理体系、ISO27001信息安全管理体系、ISO27017云安全管理体系、ISO27018公有云个人信息保护管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO27799个人健康信息安全管理体系、ISO38505数据治理管理体系等关注业务安全及数据安全、CMMI5等管理体系认证，获得权威机构认证，在行业内处于领先水平。
　　（2）营销服务优势
　　公司自成立之初就建立了客户至上的服务理念，拥有一支稳定、高效、专业的销售队伍。截至报告期末，公司建立了覆盖全国的营销网络，每个营销区域均配备专业的一线销售人员、实施人员和技术人员。同时，公司还在北京、天津、重庆、广东、湖北、江西、江苏、辽宁、陕西、新疆等15个省、市、自治区设置了分公司，为客户提供优质的售前、售后服务。此外，公司整合直销、分销渠道，合理利用多个同业、异业分销渠道的优势，提供最接近客户的销售模式，打造立体化的客户覆盖网络，不断创新产品营销及服务模式。通过广泛的营销和客服网络设置，公司能够保持与客户的有效接触和互动，及时有效获取客户需求，并协同公司内部各部门迅速反馈，提高研发和履约速度，提升客户体验。
　　（3）品牌优势
　　经过多年业务积累，公司积累了大量优质的医疗机构客户，形成了优良的口碑和市场影响力，为公司树立了良好的品牌形象。截至报告期末，公司客户保有量已突破1,700家，并继续保持较快的增长速度。
　　公司电子病历产品连续11年位居国内电子病历系统市场排名第一，医疗大数据产品连续5年位居中国医疗大数据市场前三甲。2025年上半年，世界卫生大会“数智赋能初级卫生保健、促进全民健康覆盖”主题边会在日内瓦举办，国家卫生健康委官网开设专栏展示数智主题边会中国实践成果，嘉和美康携手中国中医科学院广安门医院打造的“智能中医辨证施治诊疗平台”荣耀入选。上海合作组织成员国第八次卫生部长会议期间，七个上合组织成员国代表团陆续参访西安交通大学第一附属医院，由嘉和美康提供技术支持和服务保障的智慧急救指挥中心凭借前沿技术与创新模式，引发了外宾的高度赞誉。由嘉和美康提供技术支持的武汉市肺科医院（武汉市结核病防治所）联合武汉市卫生健康委信息中心的结核病专病大数据中心创新应用项目，荣获第七届智慧医疗创新大赛全国总决赛二等奖。凭借在医疗信息化，尤其是在医疗数据治理与应用领域的卓越表现，嘉和美康荣获英国标准协会（BSI）“数字信任奖（DigitalTrustAssuranceAward，DTAA），该奖项旨在表彰在“数字信任力”构建方面取得显著成果的企业，包括在网络安全、信息安全、隐私保护、数据合规等方面树立行业标杆的企业，构建数字基石，赋能信任经济。
　　公司还是国家电子病历相关标准及规范、互联互通测评标准制订参与者，互联互通、电子病历评级中获批通过的高级别医院客户数量处于行业领先地位。公司所服务的医院中有近四十家医院获得电子病历五级及以上认证，近八十家医院信息互联互通标准化成熟度测评4甲及以上认证。
　　（4）人才优势
　　良好的人才储备是公司持续发展的动力。公司在人工智能、信息科学与技术、生物科技及医学、电子通信等相关专业储备较多人力资源，同时注重培养医疗领域与信息技术领域交叉结合的复合型人才。截至报告期末，公司共拥有从事研发工作人员587名，占员工总数的比例为35.00%。(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司高度重视医疗信息化领域原创技术的自主研发和投入，目前已经形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。
　　报告期内，公司新增3项核心技术“基于视觉模型的创伤创面快速检测、评估量化技术”、“精准复诊路径推荐技术”、“基于实时临床事件驱动的临床路径自适应调整技术”。其中“基于实时临床事件驱动的临床路径自适应调整技术”通过实时监测患者新发事件动态调整路径节点，实现临床路径从预防性管理向治疗性决策升级，有效减少诊疗延迟是实现诊疗路径设计智能化的重要里程碑。
　　截至目前，公司拥有主要核心技术共26项，其中应用于电子病历、医院数据中心、智慧医疗等主要产品的核心技术22项，用于医学科研辅助的核心技术2项。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新申请发明专利21项；获得发明专利授权8项，取得软件著作权登记67项。截止报告期末，公司累计拥有已授权发明专利66项，已授权实用新型专利4项，已授权外观设计专利21项，软件著作权1,097件。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　情况说明无。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　本期归属于上市公司股东的净利润为-25,048.60万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-25,763.64万元。
　　本期亏损的主要原因为：（1)报告期内，受整体经济环境及医疗行业环境的影响，部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后、实施交付周期延长，当期订单有所下降，报告期收入减少，同时毛利率有较大幅度下滑；（2)公司保持较高研发投入，持续进行医疗AI技术探索、产品迭代，完善产品布局。这些研发进展显著提升了公司产品的技术含量和市场竞争力，但持续的高研发投入也对短期盈利水平造成一定压力。
　　如果后期下游终端市场需求持续下降、市场竞争加剧、宏观景气度下行、国家产业政策变化、公司客户拓展情况不及预期等情形，公司业绩可能存在持续亏损的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、因技术升级导致的产品迭代风险
　　近年来，公司所属的医疗信息化软件服务行业技术水平持续提升，大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术不断发展，软件迭代速度不断加快，用户对软件及相关产品的要求不断提高。特别是大语言模型会推动人机交互方式的变化、代码与文档的自动生成、数据的自动分析处理，大模型的文本生成功能将对电子病历系统产生较大的影响。如果公司不能及时、有效开发更多与最新技术路线相适应的医疗信息化及医疗AI应用产品，将对公司的竞争优势与盈利能力产生一定程度的影响。
　　2、核心技术泄密风险
　　公司所在的医疗信息化软件服务行业属于技术密集型行业，公司已与核心技术人员、主要项目负责人签署了保密协议和竞业禁止协议，但仍然存在核心技术泄密、知识产权被侵害的风险。如果出现核心技术或代码泄露，将对公司的业务开展造成不利影响。
　　3、核心技术人员流失的风险
　　作为科创企业，如果公司的核心技术人员因为薪酬福利待遇竞争力下降、工作满意度下降等因素发生流失，将会对公司正常生产经营和技术开发带来不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、市场竞争较为激烈的风险
　　在国家大力推进医改和医疗卫生信息化的背景下，我国医疗信息化及医疗AI应用程度不断深入，国内从事医疗信息化的企业纷纷加大投入抢占市场，同时随着大模型等AI技术的普及，进入该领域的互联网巨头、通信运营商、专业AI科技企业也不断增加，市场竞争较为激烈。公司的市场份额与同行业其他公司相比仅部分产品略有领先优势，且目前电子病历及医疗大数据解决方案细分市场在医疗信息化总体市场中规模有限。因此，公司医疗信息化业务整体面临一定的市场竞争风险。
　　2、业务规模较小的风险
　　截至报告期末，公司总资产为214,406.81万元，归属于上市公司股东的净资产为130,433.82万元。2025年实现归母净利润-25,048.60万元。公司受制于资产规模、业务规模约束，可能面临经营业绩不稳定、业务结构变动、与客户谈判能力较弱等经营风险。同时，如果某几个或多个重大项目出现实施进度不达预期或回款风险，将会对公司当期经营业绩产生不利影响。
　　3、未签署合同先实施项目存在的相关风险
　　为了满足客户对产品交付的要求等，公司存在未签署合同先实施项目的情况，公司无法保证后续一定能够签约。公司定期对于未签署合同先实施项目进行评估，按照公司确定的会计政策，对预计无法签约的项目，将项目对应存货结转至主营业务成本，不确认收入。出现此种情况系受到外部经济环境及行业环境短期变动影响导致，公司预计未来仍将存在未签署合同先实施项目的情况，先实施项目存在不能签约的风险，将对公司业绩造成不利影响。
　　4、客户拓展风险
　　公司医疗信息化业务的客户主要包括医疗机构和第三方非医疗机构，终端客户主要为医疗机构，公司通过投标、竞争性谈判、单一来源采购等方式取得客户订单，受到客户财政预算、公司产品性能、定价水平、竞争对手等多重因素影响。如果公司的经营策略、投标策略、实施周期等与客户的预期差异较大，可能导致公司无法取得客户订单或订单数量金额低于预期，将对公司未来经营业绩产生不利影响。
　　5、业绩季节性波动风险
　　公司医疗信息化业务的主要客户为大中型医疗机构，其项目验收安排会配合一定周期内工作目标或财政预算资金到位时点。因此，公司不同季度的业绩波动较大。
　　(五)财务风险
　　1、回款能力较弱的风险
　　公司客户包括医疗机构和第三方非医疗机构，对于医疗机构而言，存在因其财政拨款审批、自身资金安排、资信状况发生变化或公司无法有效实施应收账款催收管理等原因，导致医疗机构不能及时付款或无法支付款项的情况，公司对医疗机构存在部分或全部货款延迟回收或无法回收的风险，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　部分第三方非医疗机构客户根据其资金状况及其与终端客户的合作情况，需要在收到终端客户付款后才能向公司付款，并与公司在合同中做出明确约定，该类客户实际执行中需要终端客户付款后才向公司付款。由于终端客户多为大中型医疗机构，付款流程相对较长，如果发生终端客户延迟付款或不支付相关款项，将导致第三方非医疗机构客户延迟向公司付款或无法支付款项。对于其他第三方非医疗机构客户，根据合同约定无需终端客户付款后才向公司付款，但实际执行中仍存在部分客户由于自身资金安排等原因，向公司付款存在逾期情况，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　公司应收账款的回款能力较弱，且对医疗机构和第三方非医疗机构均存在应收账款回收风险，可能导致坏账损失增加，经营活动现金流变差，将对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。敬请投资者关注相关风险。
　　2、经营性现金流为负的风险
　　报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额为-10,112.26万元，主要因为：（1）部分客户因财政资金预算未按计划时间到位，导致回款速度显著减缓；（2）公司为了能够保证市场竞争优势，持续进行项目研发投入，研发人员占公司员工总数比例较高，其平均薪酬处于同行业较高水平，研发投入较大。如果未来公司经营活动现金流量净额为负的情况不能得到有效改善且无法筹集到经营所需资金，公司在营运资金周转上将会存在一定的风险，影响公司业务发展的规模和速度。
　　3、存货增加及存货跌价的风险
　　公司采用终验法进行收入确认，尚未验收的项目实际发生成本均计入存货。随着公司实施项目增加，公司存货金额也不断增加。随着公司业务规模的不断扩大，存货金额可能将进一步增加，进而对公司营运资金造成一定的压力。
　　报告期期末，公司按照存货成本高于可变现净值的差额计提存货跌价准备，存货跌价准备余额为4,832.07万元，主要为对医疗信息化业务劳务成本计提的跌价准备。如果公司医疗信息化项目合同金额无法覆盖存货成本，则存在存货跌价的风险，进而对公司盈利能力造成不利影响。
　　4、公司存在累计未弥补亏损的风险
　　截至2025年12月31日，公司单体报表、合并报表未分配利润分别为1,065.70万元、-60,467.99万元，合并层面存在累计未弥补亏损。由于公司盈利能力较弱，未来仍需持续投入较大规模资金进行市场拓展和研发活动等，公司累计未弥补亏损的状态可能持续，将导致公司未来一定期间无法进行利润分配，从而对投资者的投资收益造成一定影响。
　　5、税收优惠变化的风险
　　根据《财政部、国家税务总局关于软件产品增值税政策的通知》（财税[2011]100号），增值税一般纳税人销售自行开发生产的软件产品，按现行13%税率全额计缴增值税；对该软件产品单独核算的实际税负超过3%的部分，实行增值税即征即退。
　　报告期内，公司的子公司嘉和信息、嘉和海森、生科研究院、嘉斯睿特被认定为高新技术企业，企业所得税减按15%计征；
　　未来若上述税收优惠政策发生变化或者公司不符合税收优惠条件从而无法继续享受税收优惠政策，则公司需缴纳的税额将增加，从而使经营业绩受到一定的不利影响。
　　(六)行业风险
　　公司经营业绩受医疗信息化行业发展趋势及医疗信息化政策影响较大。近年国家持续出台了一系列政策性文件，行业政策正处于从“基础建设”向“智慧深化”转型升级的关键窗口期，政策重心已从单一的“达标驱动”转向更为复杂的“价值导向”，政策因素对公司订单的获取具有较大影响，部分下游用户的信息化需求甚至存在一定的阶段性特征，为公司后续订单和收入的稳定较快增长带来较多的不确定性，公司存在后续订单及收入增速不确定性的风险。
　　如果国家及各级地方卫健委等政府部门对医疗信息化行业发展促进政策力度减弱，或对医疗信息化产品采取类似于药品、医疗器械等的限价、集采等政策，或对医疗信息化产品的服务厂商出台行业准入要求，公司的经营活动可能会受到重大不利影响。
　　(七)宏观环境风险
　　如外部环境出现一些无法控制的情况发生，包括自然灾害(地震、洪水、海啸、台风)、战争、恐怖袭击、动乱、传染病爆发、监管机构政策变动、持续性经济危机或其他意外因素等，有可能会对公司项目销售、实施、验收、收款等各项经营活动造成不利影响。
　　五、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1、行业格局
　　生态平台化：在智能化引领下，各个产品解决方案细分赛道的头部企业将更加集中，围绕智能影像、数据中台、智能辅助决策的竞争将更加激烈。头部医院聚焦优势专科，精准医疗的数智化建设将需要行业厂商提供平台化服务能力，在已有技术工具基础上提供更多高效服务；基层医疗机构将在医联体、医共体业务驱动下更多接受平台化、云原生系统架构，采购行为从项目建设逐步转向长期运营。
　　2、技术趋势
　　全域智能化：多模态大模型支持下的智能应用在各级医疗机构逐渐成为标配，按照国家相关政策计划到2030年人工智能支持下的辅助影像阅读功能和临床辅助决策功能在二级以上医疗机构将实现全覆盖，一半以上的医疗机构将实现基于人工智能智能体的患者服务。同时面向基层的智能化疾病初步筛查、慢病管理也将得到增强。
　　数据资产化：在数据中台和知识图谱技术支持下，医疗机构内将实现一数一源、全域复用，同时在隐私计算和可信空间技术支持下临床数据的跨域共享应用将走向成熟。通过数据资产化，实现医学数据对Ai训练、医保测算和医学科研的有效支持。
　　服务一体化：面向居民的服务中各个医疗机构将充分融合线上线下服务流程，打通院内院外数据，实现无感支付、床旁结算、在线复诊、药品配送，慢病患者的医保常态化支付。医疗机构之间实现医防融合、医疗康养结合。实现医疗、预防、公共卫生、养老照顾服务的有效连通。
　　(二)公司发展战略
　　公司战略：针对当前公司发展阶段和外界市场变化趋势，公司在2025年下半年提出“双轮驱动”发展战略，即：一方面充分利用公司多年建设临床信息系统的沉淀，做好现有临床产品的智能化、专科化建设，跟随客户在专科提升发展、运营降本增效、医疗质量控制、支付合规校验等方面的业务需求变化，积极响应，提升产品功能架构做好发展的“导向轮”；另外一方面基于公司在顶级客户现场的数据治理和人工智能场景创新项目，专注提升医疗数据开发应用工具和垂域大模型微调、部署能力，将数据赋能和AI赋能作为发展的“推动轮”。根据“双轮驱动”战略规划，公司在产品、销售、服务方面做出了相应调整。
　　产品战略：公司将原有的数条纵向产品线整合为“临床智能”和“医学数据”两条产品线。其中临床智能产品以公司面向临床、护理、急诊、手术、检查等业务科室信息系统为主，重点完成C-Fusion技术框架统一和临床业务闭环支持；“医学数据”产品线包括集成平台、数据中台，以及基于数据中台的临床辅助决策、科研专病库、人工智能模型开发管理中台等产品，整合后产品重点在提升和扩展面对不同场景的数据治理加工服务能力，简化数据分层，提高数据时效性和资源使用效率，构建高质量数据集+模型训练管理闭环能力。
　　销售战略：公司将原有产品+区域的矩阵型销售管理，简化为区域客户为中心的分区销售管理，要求销售分组后集中注意力在本地客户的持续服务，从单产品销售扩展为整体方案销售，尤其是以一体化系统和数据中台为核心的评级方案、数据智能方案、医学科研整体方案销售。围绕各区域重点标杆客户，配合产品研发团队做好基地项目建设，形成辐射区域的典型案例以加速产品方案的可复制落地。
　　(三)经营计划
　　1、加速完成产品整合，提升临床业务与智能服务协同效应。
　　组织精干产品研发团队，加速C-Fusion产品“第一现场”交付，通过现场打磨，完善产品细节，完成研发-实施交付准备，围绕临床业务系统人工智能场景开发需求，拉通数据中台-AI中台功能丰富和内容丰富，在高质量数据集、临床专科知识库、垂域模型开发方面积累一批经过实践检验的可交付模块。
　　2、聚焦重点项目突破，形成体系化综合化方案交付标杆客户群。
　　集中优势技术资源，在顶级研究型医院垂域模型开发、跨机构数据中心高质量数据集开发、区域疾控中心疾病监测模型开发、区域卫生平台数据资产可信空间开发等领域大胆尝试新技术、新模式，伴随标杆客户共同成长。
　　3、加强现场交付控制，建立销售-开发-实施交付成本收入控制闭环。
　　强化公司成本控制，通过建立每个项目的销售沟通、开发产出和实施上线环节责任机制，分阶段控制项目人力资源投入和阶段产出确认，减少入场等待，重复发版等环节消耗，实现成本节约正向激励。
　　4、发挥青年骨干作用，构建40岁以下业务骨干职业发展与多元激励体系。
　　围绕新产品、新技术应用及新客户群体拓展等业务方向，择优授权一批青年骨干承担一线及二线管理职责，参与项目决策、团队组建及人才培养等关键工作。同时，支持青年骨干结合业务实际设计团队绩效与激励机制。
　　在公司整体人才发展框架下，逐步探索包括股权激励在内的中长期激励工具，将其作为人才职业发展通道中的重要组成方式之一，用于增强核心人才的长期价值认同与组织稳定性。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）所属行业情况　　公司主要从事医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务。根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“软件和信息技术服务业”下的“应用软件开发”（行业代码：I6513）。根据国家统计局《战略新兴产业分类（2018）》，公司主要从事的业务属于“新一代信息技术产业——新兴软件和新型信息技术服务——新兴软件开发（代码1.3.1）”中的“医疗行业软件”，属于国家重点支持的新兴战略产业。　　医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，国内医疗信息化市场主要由医院管理信息化软件（HIS）、病历系统... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）所属行业情况
　　公司主要从事医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务。根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“软件和信息技术服务业”下的“应用软件开发”（行业代码：I6513）。根据国家统计局《战略新兴产业分类（2018）》，公司主要从事的业务属于“新一代信息技术产业——新兴软件和新型信息技术服务——新兴软件开发（代码1.3.1）”中的“医疗行业软件”，属于国家重点支持的新兴战略产业。
　　医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，国内医疗信息化市场主要由医院管理信息化软件（HIS）、病历系统信息化软件（EMR）、医院信息平台软件和新一代智慧诊疗应用系统等细分市场组成。受国家相关政策持续推动，近年来国内医疗信息化行业快速发展，市场规模逐年增长，根据IDC《中国医疗软件系统解决方案市场预测2025-2029》，预计2024至2029年的市场年复合增长率为11.5%。
　　当前，医疗信息化发展的重点方向包括医院临床能力提升、运营管理能力提升及区域卫生信息管理水平提升等几个主要方向，基于大数据、人工智能等新一代信息技术的医疗数据互联共享及深度利用成为了长期发展趋势。
　　（二）主营业务情况
　　1.公司主营业务
　　公司是专业的医疗信息化产品及服务提供商，是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一，目前已经形成了覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动、医养结合、医疗支付优化等产业链环节的产品体系，致力于向医疗相关机构提供综合信息化解决方案。公司深耕临床信息化领域,在此领域内拥有长期的领先优势。
　　2.主要产品及服务
　　公司现有主要产品及服务包括医疗临床、运营管理、医疗数据、生命科学等业务板块，各板块产品协同应用，形成全面支撑智慧医院建设的二十余种解决方案。此外，公司还面向区域型用户提供县域医共体、城市医疗集团及云电子病历等区域医疗解决方案。
　　（1）医疗临床业务板块
　　医疗临床应用服务体系包含全科临床、专科临床、医疗质控、医学科研、互联网医疗、临床管理等业务方向，旨在电子病历基础之上，围绕患者诊疗周期提供完整的诊疗管理应用及涵盖“院内-院外”“线上-线下”应用聚合的智慧医疗服务，同时不断深掘各专科、专病纵向诊疗特点，开发具有临床深度、贴近专科流程的临床应用管理系统，并依托智能、实时、全程的临床医疗质控预警体系，实现全流程、精细化、智能化医疗质量控制。此外，搭建临床诊疗与科学研究之间的转化桥梁，帮助医院打造科研项目管理、科研数据采集、科研数据挖掘、科研成果转化的一站式平台，助力建设高水平研究型医院。
　　（2）运营管理业务板块
　　公司运营管理产品体系是依托于自身深耕医疗信息化行业多年的技术经验以及对临床诊疗流程的精准理解之上，通过医管联动与临床诊疗的交叉融合，构建智慧、便捷的医院信息系统及智慧医保、智慧运营应用，围绕患者诊疗周期实现对医疗、人员、物资、支付、成本管理及医保监管，打通医院人财物流转与诊疗流程之间的数据壁垒和运营中枢。管理方式上，采用前置管控的模式，将原本的事后分析管理改为事前控制与监管，辅助医院提升临床服务质量进行成本控制，从而助力医院提高整体运营管理水平。
　　（3）医疗数据业务板块
　　以创新技术方式，围绕数据交换、数据存储、数据治理、数据安全、数据资产的全链条数据服务进行战略部署，以规范数据集成入手，盘活数据资产，开展数字化治理，打造全量数据湖，依托精准实时的数据采集调度，为医院构建数据生态体系，实现数据共享，为多业态融合、跨机构协作等医疗数据高质量应用发展奠定基础。同时，为政府、医疗机构、区域医疗机构及患者提供平衡医疗质量、工作效率、运营成本的智慧工具。
　　（4）生命科学业务板块
　　生物样本及其相关数据属于重要的人类遗传资源，也是生命科学研究的关键资源。公司生命科学业务板块主要以高质量人体生物样本及其关联数据的全生命周期管理为核心，提供生物样本保藏服务、生物样本库建设及运营服务生物医药资源整合服务，在生命科学、生物医药研究领域发挥衔接样本资源持有者与研究者的桥梁作用，解决生物样本资源开发上下游信息不对称、资源共享困难等问题，帮助研发机构、科技型生物医药企业依法合规获得高质量的生物样本资源，促进生物医药产业、生命科学基础研究的可持续发展。公司建有实体样本保藏库，已取得了国家人类遗传资源保藏资质并通过了中国合格评定国家认可委员会（CNAS）关于生物样本库的认证。
　　（三）经营模式
　　1.盈利模式
　　公司为医疗机构提供信息化建设解决方案，通过提供以自研为主的软件及相关技术服务、少量外购软硬件及集成服务获取收入并实现盈利。
　　2.营销模式
　　销售模式包括直接销售模式和间接销售模式，具体为：
　　（1）直接销售模式，指公司通过直接参加医疗机构、科研机构、院校及政府管理部门的招标和采购活动取得业务订单；
　　（2）间接销售模式，指公司通过与第三方非医疗机构合作，承接第三方非医疗机构取得的最终用户订单的项目，并向第三方非医疗机构或最终用户交付产品或服务。
　　3.采购模式
　　公司主要存在三种类型的采购：①为了向客户提供医院信息化整体解决方案，公司根据项目建设需求，采购部分软件、硬件提供给客户；②公司自研信息化软件产品中所需集成的软件组件或知识库系统采购。对于此类采购，公司从产品设计初期就综合考量所需集成的软件组件或知识库提供商，并与其达成长期合作。此外，公司在项目实施阶段，会进行少量的接口技术服务和实施服务的采购。
　　4.研发及生产交付模式
　　（1）自制软件产品的研发和生产流程
　　①软件开发阶段
　　公司根据行业研究结果、客户反馈和需求调研结果进行研发立项。立项后进行产品的需求分析、技术预研，结合公司在医疗信息化领域的技术积累，完成初步的产品设计与研发，研发过程中既有复用公司已有的核心技术，也有在新产品、新场景中引入新一代信息技术从而形成公司新的核心技术的情形。
　　产品初步研发完成后，一般会经过多个客户现场的磨合，根据不同客户的业务情况差异和所涉及第三方系统的差异，对初步研发完成的软件产品进行分析、调整及改进，对软件技术框架、组件、工具及微服务进行必要的修改及固化，形成可销售的正式版本软件，进行产品发布。
　　②实施交付阶段
　　客户购买软件产品后，实施交付团队在客户指定环境中依照合同约定进行交付，包括安装、部署、联调测试、培训、实现少量定制化需求（如有）、维护指导等工作，经客户验收通过后，完成项目交付。
　　（2）软件开发及技术服务的提供过程
　　当客户提出定制化开发或技术服务需求后，由项目经理或维护服务经理进行项目需求分析，确定服务内容后提供定制化软件开发、技术支持及维护服务。
　　（四）市场地位
　　公司是国内电子病历临床信息化软件的先行者，凭借在电子病历细分领域的先发优势和运营经验，公司在该细分市场取得了持续领跑的地位。根据IDC数据，公司在中国电子病历市场中连续十一年排名第一（2014年-2024年，数据来源：IDC报告）。截至报告期末，公司业务范围已延伸至除台湾地区外的全国所有省市自治区，拥有医院客户1,700余家，其中三甲医院650余家，占全国三甲医院比例超过三分之一，是国内最具实力的医疗信息软件开发及服务商之一。
　　公司在国内医疗大数据和人工智能方面具有丰富的技术与经验储备，医疗大数据解决方案在全国市场排名领先，2022年中国医疗大数据解决方案市场中排名第一
　　。公司医疗大数据应用类产品在中国医学科学院北京协和医院、中国人民解放军总医院、中山大学附属第一医院、北京大学第三医院、首都医科大学附属北京天坛医院、中国医学科学院广安门中医院等国内顶级医院均有落地应用，市场认可度很高。
　　此外，公司是国家电子病历、互联互通评级标准制定的参与单位，曾在2009年受邀参与完成卫生部《基于电子病历的医院信息系统集成平台》的编写，并于2017年配合北医三院参与《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》的修订工作，公司还参与编写了人民卫生出版社的《医院信息平台技术与应用》《电子病历技术与应用》《移动互联网医疗应用安全风险防控白皮书(2021年)》等业内技术发展应用方面的专业书籍；《脑血管病电子病历数据集标准》《中国淋巴瘤标准数据集》《中国多发性骨髓瘤标准数据集》《中国华氏巨球蛋白血症标准数据集》《医院质量信息化建设标准》等多项行业团体标准。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　(一)主要经营情况
　　报告期，公司聚焦降本增效与高质量发展，实施内部改革，对中高管理层进行调整，优化组织架构，整合核心职能，强化协同作战，控制成本开支，进一步提升经营管理的质量与水平。同时，以创新技术为手段，完善新技术新产品布局，在医、教、研、管、服、控等多个层面持续发力，用AI引领医疗革新，重塑新质生产力，助力医院高质量发展。
　　公司报告期实现营业收入21,868.63万元，同比下降27.22%；归属于上市公司股东的净利润-11,628.84万元，同比下降323.29%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-11,840.92万元，同比下降285.21%。报告期经营业绩下滑的主要原因为：①部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后；②受预算资金充裕度等因素影响，医院客户购买力降低，市场竞争激烈，影响利润空间；③部分项目受医院客户管理安排影响实施及验收速度放慢，期间成本增加。
　　（二）报告期公司重点工作进展情况
　　2025年上半年，公司坚持以市场需求为导向，以创新技术为手段，在医、教、研、管、服、控等多个层面持续发力，推出新一代智能应用体系，构建覆盖全院的多角色智能应用体系，打造“智医+”、“智学+”、“智研+”、“智管+”四大核心场景解决方案，目前已在多家大型三甲医院落地应用，显著提升临床诊疗效率，推动医院高质量发展。
　　“智医+”方面，基于医院私有化部署的大模型智能应用，实现AI能力与医生工作站的深度集成，完成门急诊、住院、护理、医技、重症等工作场景的全覆盖。在自动整理患者历史诊疗资料的基础上，提供包括罕见病推荐、鉴别诊断、治疗方案优化、手术规划、病历总结、风险预测及报告解读等在内的全流程决策支持。
　　“智学+”方面，全面升级自研的AI临床教学辅助系统，以全方位胜任力评估为导向，在满足临床医学人才培养体系要求的基础上，基于海量真实病例数据，在保护患者隐私的基础上构建仿真临床训练环境，打造AI临床思维训练和教学管理平台，提供一站式教、学、管平台。
　　“智研+”方面，公司秉承“临床科研一体化”的整体规划设计，该智能体系将大模型与医院临床数据分析平台深度整合，构建“临床问题-科研突破-成果产出”闭环服务，覆盖研究设计、文献检索、论文润色、结果解读等科研全流程，为医院科研创新提供智能化支撑。
　　“智管+”方面，以医院整体发展战略目标为基础，结合医院管理模式及业务现状，利用标准化、一体化、集成化、智能化的技术构建符合实用性、全面性、系统性、前瞻性的医院运营管理决策的最佳的业务实践模型，实现数据分析、数据监控、数据服务自动化，提高医院运营决策能力。
　　1.丰富智慧临床产品，临床业务和临床管理双维度同步推进
　　在医疗临床业务领域，公司从医院临床业务能力提升及临床管理能力提升两个维度的需求着手，进一步丰富产品，提升效能。
　　①推出全新智能电子病历V7平台
　　2025年初，对电子病历进行智能化升级，推出新一代智能电子病历平台（V7）。V7采用微服务与B/S架构，实现国产化全栈适配，满足信创需求。基于“以场景为中心、以数据为纽带”的设计理念，V7深度整合嘉和美康医疗大模型，研发多层次的电子病历生成归集模式，应用医保、医务联动的智能临床路径，融合病案内涵质控体系，提供高质量的医疗辅助决策支持，在深度、广度、效率、质量等多维度实现全面领先。
　　②创新疾病管理模式，助力专病防控能力提升
　　面向重点专科专病医疗质量提升需求，不断创新疾病管理模式，以AKI、血糖异常、疼痛等为代表的“虚拟病房”模式，经过在协和医院6个科室的上线应用，其抓取准确率接近甚至超过95%。在VTE智能防治领域，在妇产科、肿瘤科、骨科等专科方向实现精细化监测和防控，提升VTE防治的针对性和有效性，该项目已在北京朝阳医院、青海省人民医院、烟台毓璜顶医院等多家大型综合三甲医疗机构落地，显著提升风险评估率，应评尽评率达到或接近100%。
　　③进一步提高专科电子病历智能化程度
　　基于DeepSeek等通用大模型和自研专用大模型，进一步提升急诊急救一体化大平台的智能化水平。
　　第一，智能生成急救指导建议。基于强大的医学专业AI逻辑和数据处理能力，嘉和美康急诊急救大平台打造“三步走”急救指导建议智能生成模式，真正实现“呼救即抢救”。第一步：急救接警时，根据患者基本信息、来电主诉，智能生成救治指导建议；第二步：急救预分诊时，自动通过患者症状、现病史、病种、评分等信息，快速更新完善进一步的救治指导建议；第三步：处置患者时，根据用药、生命体征、处置过程等信息，在加强完善救治指导建议的同时，给出死亡风险预测结果，以便更加全面地掌握患者病情，从而进一步保障患者安全。
　　第二，实现急诊患者死亡风险智能预测。通过结合近10万份历史分诊数据进行学习训练，公司自研“死亡风险分级AI模型”，该模型通过综合分析患者分诊时采集的患者生命体征、外院心电图诊断、外院检查检验报告、主诉等多维数据，实现患者死亡风险的分级管理。
　　第三，实现急诊智能分诊。依托《预检分诊专家共识》与历史医疗数据，嘉和美康自研了急诊智能分诊AI模型。该模型基于分诊台采集的生命体征、主诉、症状表现、评分结果等多维信息，智能评估病情严重程度，自动生成四级分诊建议：I级（急危）、II级（急重）、III级（急症）、IV级（含IV级a亚急症和IV级b非急症），并推荐相应的分诊去向，助力实现科学、精准、高效的急诊分流管理。
　　④升级质控管理产品，提升临床管理产品的使用效果
　　持续深耕以电子病历数据为基础，以医疗质量提升为抓手的多维质控体系建设。面向院级通用病历内涵质控需求，建设形成多部门多角色协同的分级质量管理体系，覆盖从门诊病历质控，到住院病历三级质控，再到编码后首页质控的完整病历质控闭环。产品在降低平均病历缺陷数量，提高病历评分，消除丙级病历的同时，也降低医师的工作压力，提高病案质控工作效率，优化院内人力资源配置。为响应2024年国家医疗质量安全改进目标，公司上半年也对四级手术前多学科讨论完成率、关键诊疗行为相关记录完整率、围手术期相关记录完成率等指标进行开发落实。
　　2025年上半年，公司积极响应国家卫生健康委发布的《医疗质量安全核心制度落实情况监测指标（2025年版）》要求，在医疗质量管理领域实现全面升级。一方面，公司在病历质控系统中新增了对35项核心制度指标的专项质控点，覆盖首诊负责、三级查房、会诊、分级护理、疑难病例讨论、急危重患者抢救、抗菌药物分级管理等关键环节；另一方面，在医院运营分析系统内专门开发了"医疗质量安全核心制度指标"监测模块，实现对85项质量指标的实时动态监控。该系统支持多年度指标达标率的可视化对比分析，并具备智能预警功能，为医疗机构落实核心制度、持续改进医疗质量提供了强有力的数据支撑和决策依据。
　　同时，面向专科专病医疗质量精细化管理需求，在妇产专业、肿瘤专业、口腔专业，以及国家重点关注的单病种等疾病领域进行探索实践，建设形成疾病特色化化管理路径，进一步规范诊疗行为，提升医疗质量。目前方案已在北京大学第三医院（妇产专业）、北京大学肿瘤医院（肿瘤专业）、北京大学口腔医院（口腔专业）等国内顶级三甲医院实践落地。
　　面向区域医疗质量管理需求，协同单病种上报和单病种过程管理、国家质控中心等，形成完整闭环医疗质量控制体系，助力北医三院成为近五年唯一通过电子病历七级评审的高级别综合性医院，首次验证跨医疗机构电子病历信息利用对病历质控产品要求，标志着嘉和美康区域智慧管理解决方案的重大突破。
　　2.关注数据要素，融合AI，打造多模态数智中台，构建医疗可信基座
　　在“数据要素×”时代，在公立医院高质量发展及数据资产化相关政策驱动下，对高质量医疗数据整合利用需求进一步增强。在AI技术的加持下，新一代数据中心升级为多模态数智中台，作为医院全量数据汇总及治理的载体，在医疗信息数据深度治理利用及互联共享的需求下，迎来了快速发展契机。
　　嘉和美康多模态数智中台融合了数据中台和AI中台，依托嘉和美康领先的多模态数据治理能力与医疗垂直领域知识沉淀，基于“湖仓一体、存算一体”技术架构，构建医疗可信基座。可信基座融合了数据湖的灵活性与数据仓库的高效分析能力，实现了底层架构统一化、数据治理流程自动化、计算资源弹性化三大核心优势。其人工智能应用主要体现在以下几方面：
　　1AI中台助力数据表结构解析，将数百万份对接过的数据表结构提供给大模型学习，进行高质量训练，大大降低数据解析的难度和门槛；
　　2AI智能助手赋能数据治理，系统自动发现业务逻辑层面的数据问题，基于规则引擎和数据血缘追踪，实现全链路质量管理；
　　3数据质量AI自检，自检体系可以按照数据治理规范和数据质量管理要求，自动实现数据巡检，保证数据质量。
　　该产品在医院、医疗集团、医联体、医共体、卫健委等不同层级单位均具有强大的适用性，目前已在北京协和医院和北京市朝阳区成功落地应用，助力医院或区域打造全量数据资产管家。公司助力北京市朝阳区建立区域医疗健康大数据平台，依托平台完善辖区医疗数据汇集，通过多源异构数据融合治理，激活平台“枢纽”功能。目前已成功接入区属6家医院的核心业务数据、241家社区医疗卫生服务机构的基层业务数据，涉及168个数据来源，累计79.54亿行原始数据。已建成覆盖345万常住人口的区域医疗数据资源池，并通过智能数据治理系统完成27.35亿行数据标准化，建成可直接对外提供数据服务的区域标准纯净数据湖，支撑区域病历内涵质控等数智化服务开展。
　　3.以创新技术为驱动，持续推动智慧化医学研究生态升级
　　在智慧研究方面，利用创新技术驱动产研持续发展，满足医院数智化转型需要，在科研基础能力平台建设、多队列开放构建、可信数据安全共享、跨业务生态融合等多层面塑造临床研究新业态。
　　打造科研基础开放能力平台，支撑多场景多模式医学研究
　　基于微服务架构打造科研基础开放能力平台，将数据处理能力、数据分析能力、成果复用能力等进行增强，提高科研能力在全场景中的支撑作用。在数据处理能力方面，自研“医疗时序数据处理引擎Datastudio”，满足数据不同场景下在线预处理及共享协作需求。在数据分析能力方面，搭建覆盖从基础分析工具、到机器学习平台再到基于大模型的深度学习能力的多层次数据分析工具，面向不同专业背景的科研人员，提供全链条数据分析挖掘服务，加速数据价值释放。在成果复用能力方面，建设知识网格系统KGrid，将算法模型转化为可被计算的知识单元进行存储复用，从而推进研究成果质量提升、沉淀和共享。
　　推出专病队列开放构建平台，打造人人低成本可用的队列管理工具
　　推出专病队列开放构建平台，适配区域/院级/科室级多病种共病队列建设场景，标准工作流模式引导，内置23个专科100+病种约1.5w专科专病标准数据元，以及丰富的数据治理规则库，建库效率较之前提升2倍以上。同时，面向专病患者全生命周期数据管理需求，开放医护移动端与患者移动端，实现患者诊前诊后分层管理，形成覆盖患者疾病旅程的全链数据集合。
　　基于隐私计算构建数据可信共享交换平台，促进医疗健康数据流通
　　将多方安全计算和联邦学习作为底层隐私计算框架，建设形成满足健康数据流通场景下的新型多中心临床研究模式，实现数据可用不可见、结果可控可溯源，充分保证各方数据主权。在数据不出域的前提下，通过汇聚式与分布式两种协同分析模式，实现医疗健康数据可信安全共享。同时，针对特定单病种主题数据库，携手医疗机构共同推进数据资产质量与价值评估，将数据资源转化为全生命周期数字资产，并结合数据流通与安全监管沙盒方案，探索开展医疗健康大模型训练和临床科学研究，满足隐私保护和数据要素市场发展的双重需求。
　　优化创新科研服务模式，加速临床研究成果转化效能
　　在科研服务模式方面，继续发挥多学科协同优势，与医疗机构紧密合作，形成医企协同的科技创新转化联盟。充分调动内外部资源联动，打造以研究场景为切入点的线上线下全链条科研模式，实现从研究方案到模型生成及模型评价的全流程服务，持续提升临床研究质量及效率，进一步推动LHS学习型健康医疗系统落地，加速知识生成和转化应用。至目前，参与发表SCI论文10余篇，在肿瘤及慢性病数据标准体系建设方面新获批团体标准及北京市地方标准2项。
　　4.深度探索人工智能技术在医学教学领域内的前沿应用
　　在智慧教学方面，积极探索大数据及人工智能技术在医学生临床思维训练及培养方面的新技术和新模式，借助AI技术，对真实病例的数据进行挖掘和模式识别，进而生成复杂病例情境下的虚拟病例，医学生可通过模拟问诊、专科查体、检验检查、拟诊判断、处置治疗等临床诊疗全过程逻辑顺序模拟操作，实时检验自身逻辑思维缺陷，并通过出科考核、多维度胜任力评估等方式，持续推动医学生临床思维能力提升，不断优化教学效果。
　　报告期内，AI临床思维训练平台已在某大型三甲教学医院得到很好的落地验证，覆盖40个科室，线上累计注册教师8300余名，医学生2000余名，涉及科室33个，完成出科考核评估近5000次，满意度超过88%，学生问诊的全面性从58%提升到89%。
　　5.深化产研融合，全面提升创新技术研发成效
　　公司基于在医疗信息化行业近20年的经验积累以及数千家医疗机构的知识沉淀，自主研发嘉和垂域医疗大模型，并积极探索院企协同等合作模式，共建产学研转化基地，加速科技成果创新转化。2025年4月，北京大学第三医院发布“三院灵智”智能体系，这是“北医三院-嘉和美康医学信息人工智能联合研发实验室”的重大研究成果。该智能体系以DeepSeek大模型为技术基座，以“技术驱动-场景深耕-生态扩展”为核心理念，面向医教研、服管控多角色，开展“智医+、智学+、智研+、智管+”等多场景建设。通过全链条智能化跨越，让模型更懂医疗数据，为核心场景添加AI外脑，打造人机双医主体的新模式。
　　基于2024年“三生大模型”的先发经验，2025年“三院灵智”快速切换至DS大模型基座，并融合自主研发的医疗数据优化算法，提升模型对数据的理解能力。在此基础上，“三院灵智”创新性结合大模型与机器学习小模型技术，利用大模型的智能推理与自然语言处理能力，结合小模型完成高精度专项任务。同时，通过RAG技术实现医学知识的动态检索与知识蒸馏和指令微调，使模型在医疗场景中的精准度与灵敏度得到显著提升。
　　此外，由子公司嘉和信息承接的北医三院《融合多场景智能应用的区块链数据共享监测平台搭建》成功入选CHIMA2024年医院新兴技术创新应用典型案例。该平台目前已在北医三院的多院区传染病实时监测中落地应用，并顺利通过中国信通院测试评估，意味着区块链技术在医疗领域的实际应用又达到了一个新高度。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1.核心竞争优势
　　（1）电子病历技术的核心领先优势
　　公司是最早开发自主知识产权的电子病历编辑器的企业之一，成功实现了所见即所得的适合中文语境下医疗文书书写习惯的编辑软件。同时，公司产品和系统在完全满足原卫生部电子病历的各项标准和规范要求的基础上，不断收集用户需求进行优化，积累了大量的临床交互经验，提升了医生使用体验度和科研数据应用便捷度，在行业内保持了持续的领先优势。
　　公司是国内电子病历市场的持续引领者，梳理形成了国内电子病历系统的基本框架，并在系统架构设计、病历数据记录方式、病历生成方法等多个关键节点的技术上拥有多项发明专利。报告期，新一代人工智能技术——大模型技术，进入到医疗领域，公司随即开展大模型与电子病历的深度融合应用探索，至目前已经在病历自动生成、疾病诊断预测、诊疗方案推荐、病历内涵质控和智能随访方面取得了良好的进展，公司在电子病历技术方面持续保有领先优势。
　　（2）专科电子病历的先发优势
　　专科电子病历能够针对不同疾病专科的特点定制开发，可以根据各类疾病的需求场景在系统中进行特别设计，使得流程更加贴合具体的专科需求，从而提升诊疗效率及诊疗质量。公司是最早投入专科电子病历研发的企业之一，已针对适合发展专科病历的方向逐一布局，至今已有手术麻醉、重症监护、口腔专科、产科、急诊急救等多个专科电子病历产品落地并销售。多年的行业经验使得公司对专科医疗需求有着深刻的理解和精准的把握，通过实际应用的反馈和持续的技术迭代，已经形成了六项专科电子病历核心技术，同时公司还逐步将人工智能相关技术应用于专科电子病历产品之上，提供更深层次的数据分析和利用，不仅提升了数据易用性，也使得医疗决策更加精准。产品在功能完善、用户体验和数据安全性方面均达到了行业领先水平。
　　（3）精确临床特征画像的领先优势
　　当前医疗大数据应用领域最为热门的研究方向是基于深度学习的临床辅助决策支持（CDSS）和精准医疗，这两个方向都需要以非常准确和完善的患者特征画像为基础。公司经过多年的电子病历系统研发和医疗数据采集清洗，积累了大量的专科专病特征模型，并可在海量病历数据中自动筛选资深专家的优质病例，进行机器学习和特征抽取，形成符合个体医院特色的疾病知识图谱，并基于图谱进行患者特征画像，聚合关键特征指标，应用于临床辅助决策和精准医疗等应用领域，上述技术在业界拥有较强的领先优势。
　　（4）临床诊疗数据治理及深度学习的核心优势
　　当前医院临床业务的核心数据主要分布在以电子病历为核心的专业临床应用系统中，由于长期广泛存在的医院业务系统割裂及医生书写习惯差异的问题，使得医院临床数据分散于不同诊疗环节，不同专科数据的分类和筛选逻辑不尽相同，且由于医学本身的个体差异，不同患者临床数据千差万别，难以通过简单的方式或手段进行清洗和结构化梳理。
　　公司基于大量的电子病历系统使用行为，总结了丰富的用户使用习惯和临床数据分布规律，结合多年的临床专科病历模板经验，可快速实现临床数据定位和采集。通过分析专科专病特点，公司多年来不断丰富完善专科病历术语词库，利用NLP自然语言处理技术，结合电子病历的质控规则，对临床数据进行多维度内涵校验，可有效清洗错误和无效数据，提升数据质量，为后续数据深度利用提供坚实基础。
　　（5）一站式全流程临床科研优势
　　医院综合实力的重要考量指标之一是科研成果的产出和转化能力，公司基于多年临床信息化经验积累，聚焦临床和科研需求，对标国际一流，探索完善临床医学研究和成果转化新模式，持续凝聚医院高质量发展不竭动力。
　　针对医疗数据复杂多样、多源异构、数据不对齐等多种问题，公司建设基于人工智能及大数据支撑下的多模态数据融合及资产管理体系，在强大医学知识库基础上实现数据治理、清洗标化、数据对齐、复杂加工运算及规则沉淀，接轨国际OMOP、CDISC等数据标准，通过弱监督学习型自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）引擎及自标注回馈模型，满足科研各细分领域数据需求。
　　公司科研产品体系覆盖从科研项目管理、专科专病智能数据库、多场景分析平台、院外随访及健康管理、多中心科研协作网络、科研成果管理及共享应用的一站式科研全流程。临床科研业务实现闭环管理，构建起从真实世界问题到科研数据场景化分析建模再反哺临床实践的学习型健康医疗系统（LHS，Learning Health System）良性循环。创新应用及服务模式，落地科研门诊、大数据图书馆及虚拟化安全屋等应用模式，三位一体兼顾使用、管理、运维，真正发挥产研一体增强、增效、体验、延展4E效应。
　　2.其他竞争优势
　　（1）产品及技术优势
　　公司始终高度重视医疗信息化领域自主知识产权技术的研发和投入，自2016年起一直被认定为北京市企业技术中心，2021年被认定为国家级专精特新“小巨人”企业。截至报告期末，公司在医疗信息化方面拥有已授权发明专利63项，已授权实用新型专利3项，软件著作权1044项。
　　公司产品布局合理，自主研发软件覆盖智慧医院建设的各个核心环节。基于统一底层架构设计的智慧医院整体解决方案保证了客户应用的质量及业务协同的高效。
　　公司先后通过ISO9001质量管理体系、ISO13485医疗器械质量管理体系、ISO20000信息技术服务管理体系、ISO22301业务连续性管理体系、ISO27001信息安全管理体系、ISO27017云安全管理体系、ISO27018公有云个人信息保护管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO27799
　　个人健康信息安全管理体系、ISO38505数据治理管理体系等关注业务安全及数据安全、CMMI5等管理体系认证，获得权威机构认证，在行业内处于领先水平。
　　（2）营销服务优势
　　公司自成立之初就建立了客户至上的服务理念，拥有一支稳定、高效、专业的销售队伍。截至报告期末，公司建立了覆盖全国的营销网络，每个营销区域均配备专业的一线销售人员、实施人员和技术人员。同时，公司还在北京、天津、重庆、广东、湖北、江西、江苏、辽宁、陕西、新疆等15个省、市、自治区设置了分公司，为客户提供优质的售前、售后服务。此外，公司整合直销、分销渠道，合理利用多个同业、异业分销渠道的优势，提供最接近客户的销售模式，打造立体化的客户覆盖网络，不断创新产品营销及服务模式。通过广泛的营销和客服网络设置，公司能够保持与客户的有效接触和互动，及时有效获取客户需求，并协同公司内部各部门迅速反馈，提高研发和履约速度，提升客户体验。
　　（3）品牌优势
　　经过多年业务积累，公司积累了大量优质的医疗机构客户，形成了优良的口碑和市场影响力，为公司树立了良好的品牌形象。截至报告期末，公司客户保有量已突破1,700家，并继续保持较快的增长速度。
　　公司电子病历产品连续11年位居国内电子病历系统市场排名第一，医疗大数据产品连续5年位居中国医疗大数据市场前三甲且于2022年位居第一。2025年上半年，世界卫生大会“数智赋能初级卫生保健、促进全民健康覆盖”主题边会在日内瓦举办，国家卫生健康委官网开设专栏展示数智主题边会中国实践成果，嘉和美康携手中国中医科学院广安门医院打造的“智能中医辨证施治诊疗平台”荣耀入选。上海合作组织成员国第八次卫生部长会议期间，七个上合组织成员国代表团陆续参访西安交通大学第一附属医院，由嘉和美康提供技术支持和服务保障的智慧急救指挥中心凭借前沿技术与创新模式，引发了外宾的高度赞誉。由嘉和美康提供技术支持的武汉市肺科医院（武汉市结核病防治所）联合武汉市卫生健康委信息中心的结核病专病大数据中心创新应用项目，荣获第七届智慧医疗创新大赛全国总决赛二等奖。凭借在医疗信息化，尤其是在医疗数据治理与应用领域的卓越表现，嘉和美康荣获英国标准协会（BSI）“数字信任奖（Digital Trust Assurance Award，DTAA），该奖项旨在表彰在“数字信任力”构建方面取得显著成果的企业，包括在网络安全、信息安全、隐私保护、数据合规等方面树立行业标杆的企业，构建数字基石，赋能信任经济。
　　公司还是国家电子病历相关标准及规范、互联互通测评标准制订参与者，互联互通、电子病历评级中获批通过的高级别医院客户数量处于行业领先地位。公司所服务的医院中有近四十家医院获得电子病历五级及以上认证，近八十家医院信息互联互通标准化成熟度测评4甲及以上认证。
　　（4）人才优势
　　良好的人才储备是公司持续发展的动力。公司在人工智能、信息科学与技术、生物科技及医学、电子通信等相关专业储备较多人力资源，同时注重培养医疗领域与信息技术领域交叉结合的复合型人才。截至报告期末，公司共拥有从事研发工作人员605名，占员工总数的比例为33.69%。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司高度重视医疗信息化领域原创技术的自主研发和投入，目前已经形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。
　　截至目前，公司拥有主要核心技术共32项，其中应用于医疗临床板块、运营管理板块、大数据利用板块、生命科学等主要产品板块的核心技术27项，用于各类应用软件研发的支持性核心技术5项。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新申请发明专利10项；获得发明专利授权5项，取得软件著作权登记14项。截止报告期末，公司累计拥有已授权发明专利63项，已授权实用新型专利3项，已授权外观设计专利17项，软件著作权1044件。
　　3、研发投入情况表
　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因
　　研发投入总额同比下滑22.51%的主要原因为研发人员薪酬水平下降及本期发生委外开发的费用减少。
　　研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明
　　1.研发人员薪酬水平下降；
　　2.报告期内符合资本化要求的研发项目数量减少。
　　4、在研项目情况
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、风险因素
　　(一)核心竞争力风险
　　1.因技术升级导致的产品迭代风险
　　近年来，公司所属的医疗信息化软件服务行业技术水平持续提升，大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术不断发展，软件迭代速度不断加快，用户对软件及相关产品的要求不断提高。特别是大语言模型会推动人机交互方式的变化、代码与文档的自动生成、数据的自动分析处理，大模型的文本生成功能将对电子病历系统产生较大的影响。如果公司不能及时、有效开发更多与最新技术路线相适应的医疗信息化产品，将对公司的竞争优势与盈利能力产生一定程度的影响。
　　2.核心技术泄密风险
　　公司所在的医疗信息化软件服务行业属于技术密集型行业，公司已与核心技术人员、主要项目负责人签署了保密协议和竞业禁止协议，但仍然存在核心技术泄密、知识产权被侵害的风险。如果出现核心技术或代码泄露，将对公司的业务开展造成不利影响。
　　3.核心技术人员流失的风险
　　作为科创企业，如果公司的核心技术人员因为薪酬福利待遇竞争力下降、工作满意度下降等因素发生流失，将会对公司正常生产经营和技术开发带来不利影响。
　　(二)经营风险
　　1.业绩大幅下滑或亏损的风险
　　本期归属于上市公司股东的净利润为-11,628.84万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为11,840.92万元；本期亏损的主要原因为：1)报告期内，受整体经济环境及医疗行业环境的影响，部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后、实施交付周期延长，当期订单有所下降，报告期收入减少，同时毛利率有较大幅度下滑；2)公司保持较高研发投入，持续进行医疗AI技术探索、产品迭代，完善产品布局。这些研发进展显著提升了公司产品的技术含量和市场竞争力，但持续的高研发投入也对短期盈利水平造成一定压力。
　　如果后期下游终端市场需求持续下降、市场竞争加剧、宏观景气度下行、国家产业政策变化、公司客户拓展情况不及预期等情形，公司业绩可能存在持续亏损的风险。
　　2.市场竞争较为激烈的风险
　　在国家大力推进医改和医疗卫生信息化的背景下，我国医疗信息化的开发和应用不断深入，国内从事医疗信息化的企业纷纷加大投入抢占市场，进入该领域的公司也不断增加，市场竞争较为激烈。
　　根据IDC报告，公司2024年在电子病历细分市场排名第一，这是公司连续第11年蝉联市场第一；公司医疗大数据解决方案在全国市场排名领先，2022年在医疗大数据解决方案细分领域市场份额排名第一。不过，公司的市场份额与同行业其他公司相比领先优势较小，且目前电子病历及医疗大数据解决方案细分市场在医疗信息化总体市场中规模有限。因此，公司医疗信息化业务整体面临一定的市场竞争风险。
　　3.业务规模较小的风险
　　截至报告期末，公司总资产为228,482.74万元，归属于上市公司股东的净资产为143,909.30万元。2025年上半年实现归母净利润-11,628.84万元。公司受制于资产规模、业务规模约束，可能面临经营业绩不稳定、业务结构变动、与客户谈判能力较弱等经营风险。同时，如果某几个或多个重大项目出现实施进度不达预期或回款风险，将会对公司当期经营业绩产生不利影响。
　　4.未签署合同先实施项目存在的相关风险
　　为了满足客户对产品交付的要求等，公司存在未签署合同先实施项目的情况，公司无法保证后续一定能够签约。公司定期对于未签署合同先实施项目进行评估，按照公司确定的会计政策，对预计无法签约的项目，将项目对应存货结转至主营业务成本，不确认收入。出现此种情况系受到外部经济环境及行业环境短期变动影响导致，公司预计未来仍将存在未签署合同先实施项目的情况，先实施项目存在不能签约的风险，将对公司业绩造成不利影响。
　　5.客户拓展风险
　　公司医疗信息化业务的客户主要包括医疗机构和第三方非医疗机构，终端客户主要为医疗机构，公司通过投标、竞争性谈判、单一来源采购等方式取得客户订单，受到客户财政预算、公司产品性能、定价水平、竞争对手等多重因素影响。如果公司的经营策略、投标策略、实施周期等与客户的预期差异较大，可能导致公司无法取得客户订单或订单数量金额低于预期，将对公司未来经营业绩产生不利影响。
　　6.业绩季节性波动风险
　　公司医疗信息化业务的主要客户为大中型医疗机构，其一般在下半年尤其是第四季度进行项目验收，公司在项目完成验收后确认收入。因此，公司不同季度的业绩波动较大，上半年确认收入金额较少，在下半年尤其是第四季度确认收入金额及占比较大，公司业绩存在季节性波动风险。
　　(三)财务风险
　　1.回款能力较弱的风险
　　公司客户包括医疗机构和第三方非医疗机构，对于医疗机构而言，存在因其财政拨款审批、自身资金安排、资信状况发生变化或公司无法有效实施应收账款催收管理等原因，导致医疗机构不能及时付款或无法支付款项的情况，公司对医疗机构存在部分或全部货款延迟回收或无法回收的风险，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　部分第三方非医疗机构客户根据其资金状况及其与终端客户的合作情况，需要在收到终端客户付款后才能向公司付款，并与公司在合同中做出明确约定，该类客户实际执行中需要终端客户付款后才向公司付款。由于终端客户多为大中型医疗机构，付款流程相对较长，如果发生终端客户延迟付款或不支付相关款项，将导致第三方非医疗机构客户延迟向公司付款或无法支付款项。对于其他第三方非医疗机构客户，根据合同约定无需终端客户付款后才向公司付款，但实际执行中仍存在部分客户由于自身资金安排等原因，向公司付款存在逾期情况，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　公司应收账款的回款能力较弱，且对医疗机构和第三方非医疗机构均存在应收账款回收风险，可能导致坏账损失增加，经营活动现金流变差，将对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。敬请投资者关注相关风险。
　　2.经营性现金流为负的风险
　　报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额为-16,761.88万元，主要因为：（1）部分客户因财政资金预算未按计划时间到位，导致回款速度显著减缓；（2）公司为了能够保证市场竞争优势，持续进行项目研发投入，研发人员占公司员工总数比例较高，其平均薪酬处于同行业较高水平，研发投入较大。如果未来公司经营活动现金流量净额为负的情况不能得到有效改善且无法筹集到经营所需资金，公司在营运资金周转上将会存在一定的风险，影响公司业务发展的规模和速度。
　　3.存货增加及存货跌价的风险
　　公司采用终验法进行收入确认，尚未验收的项目实际发生成本均计入存货。随着公司实施项目增加，公司存货金额也不断增加。随着公司业务规模的不断扩大，存货金额可能将进一步增加，进而对公司营运资金造成一定的压力。
　　报告期期末，公司按照存货成本高于可变现净值的差额计提存货跌价准备，存货跌价准备余额为4,101.02万元，主要为对医疗信息化业务劳务成本计提的跌价准备。如果公司医疗信息化项目合同金额无法覆盖存货成本，则存在存货跌价的风险，进而对公司盈利能力造成不利影响。
　　4.公司存在累计未弥补亏损的风险
　　截至2025年6月30日，公司单体报表、合并报表未分配利润分别为-852.36万元、-47,048.24万元，存在累计未弥补亏损。由于公司盈利能力较弱，未来仍需持续投入较大规模资金进行市场拓展和研发活动等，公司累计未弥补亏损的状态可能持续，将导致公司未来一定期间无法进行利润分配，从而对投资者的投资收益造成一定影响。
　　5.税收优惠变化的风险
　　根据《财政部、国务税务总局关于软件产品增值税政策的通知》（财税[2011]100号），报告期内公司自行开发研制的软件产品销售先按13%税率计缴增值税，实际税负超过3%部分即征即退。
　　报告期内，公司的子公司嘉和信息、嘉和海森、生科研究院、嘉斯睿特被认定为高新技术企业，企业所得税减按15%计征；
　　未来若上述税收优惠政策发生变化或者公司不符合税收优惠条件从而无法继续享受税收优惠政策，则公司需缴纳的税额将增加，从而使经营业绩受到一定的不利影响。
　　(四)行业风险
　　公司经营业绩受医疗信息化行业发展趋势及医疗信息化政策影响较大。近年国家持续出台了一系列政策性文件，支持我国医疗信息化产业的发展，但该等行业促进政策的实施主体主要为医疗机构，这些机构自身信息化水平不一，国家对各个级别的医疗机构信息化水平要求也不尽相同，因而政策因素对公司订单的获取具有较大影响，部分下游用户的信息化需求甚至存在一定的阶段性特征，为公司后续订单和收入的稳定较快增长带来较多的不确定性，公司存在后续订单及收入增速不确定性的风险。
　　如果国家及各级地方卫健委等政府部门对医疗信息化行业发展促进政策力度减弱，或对医疗信息化产品采取类似于药品、医疗器械等的限价、集采等政策，或对医疗信息化产品的服务厂商出台行业准入要求，公司的经营活动可能会受到重大不利影响。
　　(五)宏观环境风险
　　如外部环境出现一些无法控制的情况发生，包括自然灾害（地震、洪水、海啸、台风）、战争、恐怖袭击、动乱、传染病爆发、监管机构政策变动、持续性经济危机或其他意外因素等，有可能会对公司项目销售、实施、验收、收款等各项经营活动造成不利影响。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析
　　(一)主要经营情况
　　报告期，公司继续深耕主业，围绕以临床为重心的产品战略布局，持续进行产品和技术研发投入、拓展业务纵深，但受整体经济环境及医疗行业环境的影响，经营业绩出现下滑。公司报告期实现营业收入59,194.43万元，较上年同期收入减少14.85%，实现归属于上市公司股东的净利润-25,611.74万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-26,138.29万元。归母净利润、归母扣非净利润出现亏损，主要原因包括：①受整体经济环境及医疗行业环境的影响，部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后、实施交付周期延长，导致当期订单有所下降，报告期收入减少，同... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　(一)主要经营情况
　　报告期，公司继续深耕主业，围绕以临床为重心的产品战略布局，持续进行产品和技术研发投入、拓展业务纵深，但受整体经济环境及医疗行业环境的影响，经营业绩出现下滑。公司报告期实现营业收入59,194.43万元，较上年同期收入减少14.85%，实现归属于上市公司股东的净利润-25,611.74万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-26,138.29万元。归母净利润、归母扣非净利润出现亏损，主要原因包括：①受整体经济环境及医疗行业环境的影响，部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后、实施交付周期延长，导致当期订单有所下降，报告期收入减少，同时毛利率有较大幅度下滑；②公司结合经营管理情况、行业环境短期变化等因素综合考虑，基于谨慎性原则，对存货及合同资产等资产计提了适当的资产减值准备；③公司投资的控股及参股子公司处于业务启动期或破产重整恢复期，短期内存在亏损；④持续研发投入显著提升了公司产品的技术含量和市场竞争力，但持续高研发投入也对短期盈利水平造成一定压力。
　　报告期，公司继续加强重点产品及新技术的研发，持续进行医疗AI技术探索、产品迭代，完善产品布局，全面提升智慧医院建设解决方案的智能化程度；改进实施交付管理，提升交付效率；在专科销售方向加大资源投入，提升专科临床及科研类产品的市场推广力度；同时，公司加强对管理提升及费用控制的重视，重点关注内控管理、人员能效提升、现金流管理及风险控制等工作，确保公司具有较强的抗风险能力。
　　在产品及技术创新方面，公司继续在智慧临床、智慧管理、医疗人工智能技术等方向进行重点研发投入，推出了基于嘉和医疗大模型的多场景应用，发布了融合各项AI应用的海森智汇一体化平台V4.0，并于2025年初发布新版智能化电子病历V7平台。新申请发明专利53项，主要集中于医疗数据利用及人工智能领域；获得发明专利授权13项，取得软件著作权登记127项，新增3项核心技术“大模型辅助电子病历自动生成技术”、“中西医结合临床辅助决策技术”、“医疗数据单向隔离技术”，其中“大模型辅助电子病历自动生成技术”利用大模型深度学习与强大语言理解和生成能力，快速生成符合规范、逻辑清晰、内容丰富的结构化医疗文书，从而减少医生在病历书写手动输入的时间投入，提升后续病历数据深度利用价值，“中西医结合临床辅助决策技术”构建了中西医结合智能诊疗新模式，通过计算中西医融合表型下的历史病历相似度，结合动态权重优化模型，实现循证医学的精准诊断与中医学整体观念的有机统一，为临床决策提供可视化循证支持。至报告期末，公司拥有主要核心技术共32项，形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。
　　报告期，公司还参与了“全球重大突发传染病智能化主动监测预警系统平台应用”“传染病疫情实时态势评估与风险研判预警研究课题”等国家或省级重点研发计划或课题。此外，2024年公司积极参与多项医疗信息化领域的团体标准制定工作，参与发布了1个地方标准、8个团体标准的发布，这些标准覆盖了临床科研、医学知识图谱、临床辅助检查、医疗机构数据交换、专病数据集以及特定疾病临床研究等多个关键领域。
　　(二)报告期公司重点工作进展情况
　　2024年，公司坚持以市场需求为导向，将医疗大数据、人工智能、云计算、区块链以及5G等先进技术，全方位应用于医院的“医-教-研-管”全链条，打造全场景智慧医院，引领医疗革新，重塑新质生产力，推动医院高质量发展。
　　1.丰富智慧临床产品，临床业务和临床管理双维度同步推进
　　为满足医院深度数字化、智能化转型的迫切需求，公司在医疗临床业务领域发力，从医院临床业务能力提升与临床管理能力提升两大核心维度拓展优化产品体系，全方位提升效能。
　　推出中枢化决策支持引擎及医疗AI助手，打造全院级智慧服务底座
　　面向全院数智化转型需求，公司基于在院内信息化系统方面的集成能力、技术优势及成熟经验，结合医疗大数据、人工智能等先进技术，推出中枢化决策支持引擎以及医疗AI应用开放平台，打造全院级智慧服务底座，为诊断支持、辅助诊疗、病情预警、疾病风险预测、临床科研、病历内涵质控、公共卫生监测等跨场景应用提供全方位智能支持。在全面满足电子病历高级别评审要求的同时，具备更灵活的业务扩展性，支持即插即用，实现多技术框架、多厂商、多业务AI应用接入，打通包含HIS、EMR在内的手术麻醉、输血、检验等多个关键医疗环节，为传统信息化系统配备“智慧大脑”。该模式在北京协和医院、北京大学第三医院等国内高水平三甲医院得到了充分的落地验证，并辅助医院分别顺利通过电子病历六级、七级评审，推动医院数智化水平迈入全新阶段，为医院的可持续发展奠定了坚实基础。
　　创新“虚拟病房”疾病管理模式，助力重点专科专病医疗质量提升
　　面向重点专科专病医疗质量提升需求，公司不断创新疾病管理模式。针对AKI（急性肾损伤）、血糖异常、疼痛等典型专病，创新打造“虚拟病房”管理模式，经过在北京协和医院6个重点科室的深度实践，其数据抓取准确率稳定保持在95%以上，实现目标患者集约化管理，提升医疗质量与效率，为疾病的早期发现与及时干预提供了有力保障。此外，在VTE（静脉血栓栓塞症）智能防治领域，以妇产科、肿瘤科、骨科等专科为重点方向，构建精细化监测与智能防控体系，实现对VTE风险的精准预警与个性化干预。该项目已在首都医科大学附属北京朝阳医院、青海省人民医院、烟台毓璜顶医院等多家大型综合三甲医院成功落地，显著提升风险评估率，应评尽评率稳定达到或接近100%。
　　持续深化专科电子病历智能化水平，在急救、急诊、重症救治等专科领域成效显著
　　公司持续深耕专科电子病历智能化领域，凭借在综合电子病历领域的领先优势，结合在医疗大数据、人工智能等领域的创新能力，全面升级急救、急诊、重症救治等专科业务应用，覆盖“院前－院内－专病中心－重症”全链条，实现信创软硬件及数据库适配的技术重构，在郑州大学第一附属医院、西安交通大学第一附属医院，以及国内数个120急救中心及分站落地应用。
　　在院前急救环节，嘉和院前急救信息平台的急救指挥调度功能新增危重患者院际转运、医疗数据网管终端远程管理等模块，院前、院内、专病急危患者床旁设备和医疗数据同步能力大幅提升，在国内各级120急救中心及分站的实用价值进一步提高，实施维护成本降低。
　　在院内急诊环节，嘉和院前急救信息平台新增智能分诊、实施配置、数据同步等功能，响应时间进一步缩短，产品实施效率与适用性得到提高，临床体验显著提升。
　　在五大专病中心（胸痛中心、创伤中心、卒中中心、危重孕产妇及新生儿救治中心）环节，嘉和专病中心信息平台新增胸痛、卒中国家平台上报功能和、创伤平台上报功能，引入AOA智能定位技术和OCR报告识别能力，全面优化急救转运、专病甄别救治绿色信息化通道，实现“患者未到，信息先到”，为专病患者抢救赢得时间窗口。
　　在重症救治领域，嘉和智慧重症医学临床信息系统全面升级，新增生命体征评分体系、病情预警功能，及特护单描述内容自动生成功能，实现床旁设备数据自动采集与患者照护全流程覆盖，极大地提升了医护人员工作效率。使他们有更多时间照护患者，整体提高诊疗效率和质量，对改善患者预后意义重大。
　　创新搭建区域级临床辅助决策平台，提升基层临床诊疗能力
　　面向基层临床诊疗能力提升，以及医院多院区、集团化、医联体等发展趋势要求，公司以北京大学第三医院为试点，首次搭建区域级人工智能临床辅助决策平台。该平台以嘉和医疗大模型为基座，内嵌权威循证医学知识库，并结合医院临床实践，搭建临床诊疗、预警系统、知识检索等功能模块，实现区域内临床辅助诊疗决策、多维综合临床预警预测、语义知识检索服务等功能应用，形成了以北京大学第三医院为中心，辐射北京市多个社区卫生服务中心的“诊前－诊中－出院随访”全流程、智能化辅助决策服务模式。同时，提供信息系统集成、云版本等多种部署模式，实现优质医疗资源下沉，持续提升基层医疗机构服务质量和水平，响应医院智慧服务分级评估标准，助力分级诊疗落地。
　　全面升级质控管理产品，提升医疗质量与效率
　　持续深耕以电子病历数据为基础，以提升医疗质量与效率为目标的多维质控体系建设。面向院级通用病历内涵质控需求，建设形成多部门、多角色协同的分级质控管理体系，覆盖“门诊病历质控－住院病历三级质控－编码后首页质控”的完整病历质控闭环。在降低平均病历缺陷数量、提高病历评分、消除丙级病历的同时，降低医务人员的工作压力，提高病案质控工作效率，优化院内人力资源配置。此外，为响应2024年国家医疗质量安全改进目标，公司上半年也对四级手术前多学科讨论完成率、关键诊疗行为相关记录完整率、围手术期相关记录完成率等指标进行开发落实。
　　面向专科专病医疗质量精细化管理需求，在妇产专业、护理专业、肿瘤专业以及国家重点关注的单病种等疾病领域进行探索实践，建设形成疾病特色化管理路径，进一步规范诊疗行为，提升医疗质量。方案已在北京大学肿瘤医院（肿瘤专业）、北京大学口腔医院（口腔专业）、首都医科大学附属北京朝阳医院（门诊专业），北京大学第三医院（妇产专业）等国内高水平三甲医院实践落地。
　　面向区域医疗质量管理需求，支撑北京市电子病历数据共享应用，强化区域平台电子病历内涵质量提升，落地北京市朝阳区卫健委数据画像分析服务及区域内涵质控系统建设项目，实现6家区属医院的院区两级质控，首次验证跨医疗机构电子病历信息利用对病历质控产品要求，标志着嘉和美康区域智慧管理解决方案的重大突破。此外，公司协同单病种上报和单病种过程管理、国家质控中心等，形成完整闭环医疗质量控制体系，助力北京大学第三医院成为近五年唯一通过电子病历七级评审的高级别综合性三甲医院。
　　2.关注数据要素，提升新一代大数据平台产品对医院数据的融合管理水平
　　在公立医院高质量发展及数据资产化相关政策驱动下，医院对高质量医疗数据整合利用的需求进一步增强。新一代数据中心作为医院全量数据汇总及治理的载体，在医疗信息数据深度治理利用及互联共享的需求下，迎来了快速发展契机。
　　①“湖仓一体化”技术实现医院数据平台建设降本增效
　　报告期，公司积极探索新技术与医疗业务场景的融合，进一步提升自主开发的“湖仓一体化”（Lakehouse）智能数据管理平台应用效果，为医院提供数据资产“图书馆式管理”，按数据应用场景梳理医院数据资产管理维度，划分为原始数据源域、生产要素域、业务域和应用主题域四大数据域进行资产管理，让医院数据成为用得起来的“可查、可用、可分析”的资产，同时支持多模态数据、多领域交叉数据分析应用和实时数据在线分析，进一步提升了医院数据资产管理能力和数据利用的便捷性。
　　创新应用湖仓一体化架构的嘉和智能数据管理平台，将数据湖的灵活性与数据仓库的高效分析能力融合，实现了底层架构统一化、数据治理流程自动化、计算资源弹性化三大核心优势，有效解决了医院数据管理类软件实施周期长、建设投入大、维护成本高的问题，实现了从"重实施"向"轻交付"的转型。
　　②区域医疗健康大数据资源平台产品获得广泛认可
　　公司围绕区域医疗数据资源的应用与服务展开全方位战略布局，以“数据驱动、协同共享”为核心理念，采用自主研发的数据湖架构，构建“数据采集层+数据服务层”的双层体系，全力打造区域医疗健康大数据资源平台及医联体区域信息平台，实现区域医疗健康数据的全生命周期管理。平台覆盖医联体内各级医疗机构，通过标准化治理多源异构数据，打通临床、运营、科研等多维度业务场景，支持双向转诊、检验互认、科研分析、卫生监管等深度应用。其核心目标是盘活区域内数据资产，推动医疗资源高效协同、降低患者就医成本，形成“数据统一管理、服务全域覆盖”的智慧医疗生态，助力紧密型医联体建设。
　　数据采集层高效整合来自跨医院、基层医疗机构、区域公共卫生以及区域互联网诊疗等的多源异构数据，经过深度数据治理，拓展数据宽度、加深质控深度、拓宽场景广度，进而形成高质量、标准化的健康医疗数据资产，为后续提供涵盖区域医疗协同、机构运营监管、区域临床研究、居民健康服务及产业应用等在内的丰富服务打下坚实基础。
　　在数据服务层面，平台对采集到的海量医疗数据进行集中存储、处理和分析，建立完备的数据质控体系，形成完整、统一、实时且可用的区域医卫数据资源目录，支持区域政务数据交换共享，数据资产评估入表。平台整合区域内各医疗机构的数据，实现诊疗数据的互通共享，有力支撑区域医疗机构落实电子病历共享、检验检查结果互认等工作要求。此外，运用人工智能技术，依托区域医疗机构运营监管数据中心，平台可开发多维度主题分析模型，为卫生行政主管部门在数据监测、业务监管、决策支持等方面提供有力的数据支持。
　　报告期内，公司医联体区域信息平台已在广东医科大学附属医院医疗集团完成上线，支持粤西首个一体化紧密型医联体建设，助力广东医科大学附属医院发挥省级区域医疗中心的示范引领和辐射带动作用，对推进支持粤西地区优质医疗资源下沉、建设紧密型医共体，起到积极的推动作用。
　　依托嘉和医联体区域信息平台，构建“1234”架构，即1个核心平台、2大保障体系、3大技术路线、4类应用服务，实现显著成效：1.数据治理与共享：整合30多家厂商、60余个系统的信息数据，形成标准化数据湖，实现双向转诊、病历共享、检验结果共享、检查医技中心联动等众多区域数据深度应用。2.业务协同升级：平台上线后，下级医院转诊量达三千余人次，疑难杂症转诊占比近20%，推动优质资源下沉至县域及乡镇，有效缓解了县级群众看病就医的问题，逐步形成有序的区域医疗格局。3.区域辐射价值：通过“顶天立地”紧密型医联体模式，服务覆盖粤西3000万人口，电子病历、互联互通评级达五级，树立行业标杆。
　　3.以创新技术为驱动，推动智慧研究生态升级
　　在智慧研究方面，产研持续创新，基于微服务架构实现模块化产品形态，自研“医疗时序数据处理引擎”“临床事件搜索引擎”“智能语义搜索引擎”，有效提升数据精准搜索、在线管理、互通共享能力。原有专病库系统全线升级为专病队列开放构建平台，适配区域/院级/科室级多病种共病队列建设，建库效率提升2倍以上。同时，搭建覆盖从基础分析工具到机器学习平台，再到基于大模型的深度学习能力的多层次数据挖掘框架，面向不同专业背景的科研人员，提供全链条数据分析挖掘服务，加速数据价值释放。
　　（1）创新“区域慢病共管”模式，开创分级诊疗与健康管理协同创新的新范式
　　面向患者全生命周期数据管理需求，将传统以随访为枢纽的健康管理方案升级为“区域慢病共管”创新模式。通过深度整合区域内二级及以下医疗机构资源，构建覆盖诊前预防干预、诊中智能监测、诊后康复随访的全景式服务体系。该方案依托多端融合技术架构，实现患者在区域内的无缝转诊与数据共享，形成了从症状萌芽到康复跟踪的完整数据链路，提升了基层医疗质量与效率，开创了分级诊疗与健康管理协同创新的新范式。
　　（2）多模态跨纬度数据融合分析，构建全维度可视化研究体系
　　在多模态数据融合分析方面，与中国医学科学院基础医学研究所达成深度战略合作，重点开展单细胞组学数据可视化、空间转录组空间分辨率动态分析等核心算法开发，通过跨纬度数据融合与交互式智能分析，构建从细胞纬度到空间维度的全维度可视化研究体系，为疾病机制研究和新药靶点发现提供创新技术引擎。
　　（3）建设全国首个口腔专科示范性研究型病房平台，全方位赋能临床研究提速增效
　　在研究型病房建设方面，公司携手北京大学口腔医院（北京市唯一一家获批研究型病房示范建设单位的口腔专科医院），成功打造全国首个口腔专科示范性研究型病房平台。该平台深度融合院内业务系统，搭建“受试者智能匹配－临床试验零计费－药械全生命周期追溯”一体化体系，并全面对接全国受试者平台。这不仅极大缩短受试者招募与入组周期，提升临床试验效率与精准性，为医学研究开辟高效、精准、可追溯的新路径，全方位赋能临床研究提速增效，助力科研成果加速转化。
　　（4）创新“一网多链”多中心临床研究平台，加速健康领域医疗数据价值释放
　　在多中心临床研究方面，与中国中医科学院广安门医院达成技术合作，共同构建基于区块链技术的多中心临床研究平台。该平台创新性采用“一链多网五大支撑平台”模型，探索中医可信联盟链实践路径，在确保数据在本地存储“不出域”的前提下，实现跨机构的可信共享与流通，开创“可用不可见，可见不可取，可控可溯源”的数据共享新范式。这不仅为多中心临床研究提供安全高效的数据支撑，更将推动中医药现代研究范式的变革，加速健康领域医疗数据价值释放。（5）多学科协同，推动中国血液肿瘤临床研究规范化与创新
　　在临床研究服务方面，公司持续发挥多学科协同优势，依托在医疗大数据领域技术能力，通过递进式数据标准建设及多领域学术成果转化路径，不断创新服务模式。公司与北京大学、中国医学科学院肿瘤医院、北京大学肿瘤医院、北京大学第三医院、北京大学人民医院、北京大学第一医院、中日友好医院等国内顶级学府和高水平医疗机构共同起草由北京市卫生健康委组织实施的《恶性肿瘤临床研究数据集》。这不仅是公司临床研究专业水平与行业影响力的重要标志，开启了国内血液肿瘤临床研究标准化建设的新篇章，而且为国内相关领域标准化建设提供了极具价值的参考范本。
　　4.探索人工智能技术在医学教学领域内的应用
　　在智慧教学方面，积极探索大数据及人工智能技术在医学生临床思维训练及培养方面的新技术和新模式，攻克教学型医院在教务管理和考核层面所面临的难点。传统教学模式多以疾病知识为起始点，而新技术应用正在对临床思维的训练方式发起一场深刻变革。公司的AI教学产品，借助AI技术，对真实病例的数据进行挖掘和模式识别，进而生成复杂病例情境下的虚拟病例，医学生可通过模拟问诊、专科查体、检验检查、拟诊判断、处置治疗等临床诊疗全过程逻辑顺序模拟操作，实时检验自身逻辑思维缺陷，并通过出科考核、多维度胜任力评估等方式，持续推动医学生临床思维能力提升，不断优化教学效果。截至目前，AI临床思维训练平台已在北医三院得到很好的落地验证，线上累计注册教师8600余名，医学生1.2w，涉及科室40余个，完成出科考核评估近万次。
　　5.进一步推进产研合作，提升创新技术研发成效
　　公司基于在医疗信息化行业近20年的经验积累以及数千家医疗机构的知识沉淀，在人工智能、大数据、云计算及区块链等新技术领域中持续进行研发投入，并积极探索院企协同等合作模式，共建产学研转化基地，加速科技成果创新转化。
　　2024年7月，北医三院－嘉和美康医学信息人工智能联合研发实验室发布重大研究成果“三生大模型”，以大模型为底座赋能的多个业务场景得到较好的落地验证并取得显著成效，利用大模型辅助电子病历自动生成场景将临床病历书写效率大幅提升，例如过去几个小时的病历书写工作可缩减至半小时内完成；药学知识智能问答和患者诊前多模态智能导诊，也极大地提升了对患者的医疗服务效率和质量。嘉和美康-北医三院医学信息人工智能联合研发实验室荣获了北京大学医学部颁发的2024年“北大医学优秀联合研发平台”奖。
　　与此同时，嘉和也积极拓展与国内主要大模型及算力厂商的合作伙伴关系，共建产业发展集群，加快医教研产协同发展，打通创新成果转化应用的“最后一公里”，用科技创新驱动医院高质量发展。
　　6.电子病历、大数据中心两项核心业务细分市场排名领先，品牌价值进一步提升
　　2024年6月，IDC发布《中国电子病历系统市场份额，2023：评级促发展》。报告显示，2023年嘉和美康继续领跑中国电子病历市场，这也是公司连续第10年取得电子病历细分市场排名第一。2024年9月，IDC发布《中国医疗大数据解决方案市场份额，2023：深入挖掘数据价值》，这是嘉和美康连续第5年位居中国医疗大数据市场前三甲。
　　报告期，公司市场地位和品牌价值进一步提升，在2024年度医疗健康信息化企业影响力评选中，入围2024年度医疗健康信息化最具影响力企业榜TOP50、2024年度集成化HIS与电子病历（HIS&EMR）最具竞争力企业榜TOP20、2024年度医疗健康信息集成平台最具竞争力企业榜TOP10、2024年度医疗人工智能产品（人工智能+病历质控）最具竞争力企业榜TOP5、2024年度临床决策支持系统最具竞争力企业榜TOP5。此外，报告期，公司凭借在软件开发与服务领域的卓越表现和良好信誉，入选中国软件行业协会“软件诚信示范企业（2024-2027年）”名单。
　　在技术成果方面，2024年，公司多款产品入选中国信息通讯研究院首批《数字医疗产品及服务高质量发展全景图》智慧医疗应用、智慧服务应用、智慧运营管理应用等主要版块。公司医院信息平台产品荣获中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）2024“鼎信杯”金鼎产品奖。公司联合广州医科大学附属第二医院申报的“依托信息技术实现肿瘤患者药物治疗的智能化全流程管理”项目荣获2024年广东省智慧医疗创新大赛一等奖。由广东医科大学附属医院牵头、北京嘉和美康信息技术有限公司联合申报的“广东医科大学附属医院区域医疗信息集成平台建设方案与实践”荣获国家卫生健康委主办的“第二届全国数字健康创新应用大赛”三等奖。由公司与西安市第一医院及其他硬件及数据IT厂商联合申报的“全链路信创环境下的单病种管理系统改造成果及经验”项目荣获陕西省第七届智慧医疗创新大赛一等奖。由公司支持宜都市人民医院建设的宜都市医共体项目在第八届“县域医疗榜样力量”系列评选中荣获“医共体建设标杆奖”。此外，由承接的北医三院《融合多场景智能应用的区块链数据共享监测平台搭建》成功入选CHIMA2024年医院新兴技术创新应用典型案例。
　　
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是专业的医疗信息化产品及服务提供商，是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一。公司深耕临床信息化领域,在此领域内拥有长期的领先优势，目前已经形成了覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动、医养结合、医疗支付优化等产业链环节的产品体系，致力于向医疗相关机构提供综合信息化解决方案。
　　公司现有主要产品及服务包括医疗临床、运营管理、医疗数据、生命科学等业务板块，各板块产品协同应用，形成全面支撑智慧医院建设的二十余种解决方案。此外，公司还面向区域型用户提供县域医共体、城市医疗集团及云电子病历等区域医疗解决方案。
　　（1）医疗临床业务板块
　　医疗临床应用服务体系包含全科临床、专科临床、医疗质控、医学科研、互联网医疗、临床管理等业务方向，旨在电子病历基础之上，围绕患者诊疗周期提供完整的诊疗管理应用及涵盖“院内-院外”、“线上-线下”应用聚合的智慧医疗服务，同时不断深掘各专科、专病纵向诊疗特点，开发具有临床深度、贴近专科流程的临床应用管理系统，并依托智能、实时、全程的临床医疗质控预警体系，实现全流程、精细化、智能化医疗质量控制。此外，搭
　　建临床诊疗与科学研究之间的转化桥梁，帮助医院打造科研项目管理、科研数据采集、科研数据挖掘、科研成果转化的一站式平台，助力建设高水平研究型医院。
　　（2）运营管理业务板块
　　公司运营管理产品体系是依托于自身深耕医疗信息化行业多年的技术经验以及对临床诊疗流程的精准理解之上，通过医管联动与临床诊疗的交叉融合，构建智慧、便捷的医院信息系统及智慧医保、智慧运营应用，围绕患者诊疗周期实现对医疗、人员、物资、支付、成本管理及医保监管，打通医院人财物流转与诊疗流程之间的数据壁垒和运营中枢。管理方式上，采用前置管控的模式，将原本的事后分析管理改为事前控制与监管，辅助医院提升临床服务质量进行成本控制，从而助力医院提高整体运营管理水平。
　　（3）医疗数据业务板块
　　以创新技术方式，围绕数据交换、数据存储、数据治理、数据安全、数据资产的全链条数据服务进行战略部署，以规范数据集成入手，盘活数据资产，开展数字化治理，打造全量数据湖，依托精准实时的数据采集调度，为医院构建数据生态体系，实现数据共享，为多业态融合、跨机构协作等医疗数据高质量应用发展奠定基础。同时，为政府、医疗机构、区域医疗机构及患者提供平衡医疗质量、工作效率、运营成本的智慧工具。
　　（4）生命科学业务板块
　　生物样本及其相关数据属于重要的人类遗传资源，也是生命科学研究的关键资源。公司生命科学业务板块主要以高质量人体生物样本及其关联数据的全生命周期管理为核心，提供生物样本保藏服务、生物样本库建设及运营服务生物医药资源整合服务，在生命科学、生物医药研究领域发挥衔接样本资源持有者与研究者的桥梁作用，解决生物样本资源开发上下游信息不对称、资源共享困难等问题，帮助研发机构、科技型生物医药企业依法合规获得高质量的生物样本资源，促进生物医药产业、生命科学基础研究的可持续发展。公司建有实体样本保藏库，已取得了国家人类遗传资源保藏资质并通过了中国合格评定国家认可委员会（CNAS）关于生物样本库的认证。
　　(二)主要经营模式
　　1.盈利模式
　　公司为医疗机构提供信息化建设解决方案，通过提供以自研为主的软件及相关技术服务、少量外购软硬件及集成服务获取收入并实现盈利。
　　2.营销模式
　　销售模式包括直接销售模式和间接销售模式，具体为：
　　（1）直接销售模式，指公司通过直接参加医疗机构、科研机构、院校及政府管理部门的招标和采购活动取得业务订单；
　　（2）间接销售模式，指公司通过与第三方非医疗机构合作，承接第三方非医疗机构取得的最终用户订单的项目，并向第三方非医疗机构或最终用户交付产品或服务。
　　3.采购模式
　　公司主要存在三种类型的采购：①为了向客户提供医院信息化整体解决方案，公司根据项目建设需求，采购部分软件、硬件提供给客户；②公司自研信息化软件产品中所需集成的软件组件或知识库系统采购。对于此类采购，公司从产品设计初期就综合考量所需集成的软件组件或知识库提供商，并与其达成长期合作。此外，公司在项目实施阶段，会进行少量的接口技术服务和实施服务的采购。
　　4.研发及生产交付模式
　　（1）自制软件产品的研发和生产流程
　　①软件开发阶段
　　公司根据行业研究结果、客户反馈和需求调研结果进行研发立项。立项后进行产品的需求分析、技术预研，结合公司在医疗信息化领域的技术积累，完成初步的产品设计与研发，研发过程中既有复用公司已有的核心技术，也有在新产品、新场景中引入新一代信息技术从而形成公司新的核心技术的情形。产品初步研发完成后，一般会经过多个客户现场的磨合，根据不同客户的业务情况差异和所涉及第三方系统的差异，对初步研发完成的软件产品进行分析、调整及改进，对软件技术框架、组件、工具及微服务进行必要的修改及固化，形成可销售的正式版本软件，进行产品发布。
　　②实施交付阶段
　　客户购买软件产品后，实施交付团队在客户指定环境中依照合同约定进行交付，包括安装、部署、联调测试、培训、实现少量定制化需求（如有）、维护指导等工作，经客户验收通过后，完成项目交付。
　　（2）软件开发及技术服务的提供过程
　　当客户提出定制化开发或技术服务需求后，由项目经理或维护服务经理进行项目需求分析，确定服务内容后提供定制化软件开发、技术支持及维护服务。
　　(三)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主要从事医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司所处行业属于“I信息传输、软件和信息技术服务业”中的“I65软件和信息技术服务业”。根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“软件和信息技术服务业”下的“应用软件开发”（行业代码：I6513）。根据国家统计局《战略新兴产业分类（2018）》，公司主要从事的业务属于“新一代信息技术产业——新兴软件和新型信息技术服务——新兴软件开发（代码1.3.1）”中的“医疗行业软件”，属于国家重点支持的新兴战略产业。
　　医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，是通过计算机软硬件、互联网、云计算、大数据、人工智能等现代化甚至前沿技术手段，对医疗机构的内部管理和业务流程所产生的数据进行采集、存储、提取、处理和加工，为医疗业务提供各种质量和效率支撑的信息系统。根据Frost&Suivan的相关研究，医疗信息化市场主要由医院管理信息化软件（HIS）、病历系统信息化软件（EMRS）、医院信息平台软件和新一代智慧诊疗应用体系等细分市场组成，进一步可细分为医院核心管理系统、数据中心、电子病历、HIS系统、检验信息系统、新兴医疗信息化系统以及其他市场。
　　（1）国内医疗信息化市场的发展概述
　　2018年以来，在国内医疗信息化领域内，新一代信息技术激发了电子病历数据应用价值的创新发展，以大数据及AI技术的发展及海量临床电子病历数据的积累为前提，建设智慧诊疗应用体系，包含管理决策、健康管理、智慧养老、医药研发、慢病管理、诊疗决策、科研分析等多种应用场景，逐步构建服务于医院管理者、临床医生、研究人员及患者的智能健康生态系统。
　　（2）国内医疗信息化市场的基本特点
　　①国家相关政策持续推动医疗信息化行业快速发展
　　2024年是国家“十四五”规划的攻坚之年，也是迈向2035年远景目标的重要节点。《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动计划，明确将医疗列为重点赋能领域。政策的大力支持为医疗AI技术落地应用提供了实现路径，打通了医保支付、数据开放、证照审批等维度的产业堵点。在技术层面，以大模型为代表的AI技术展现出颠覆性潜力，推动医疗行业向智能化、精准化、普惠化方向发展。此外，深化医改、分级诊疗、检查检验结果互认、紧密型县域医共体建设、公立医院高质量发展、智慧医疗分级评价新标准等也是行业关注焦点，信创、数据要素、医疗垂类大模型等成为行业热词。相关政策的出台为医疗信息化建设指明了方向，加速推动了行业的数智化转型。
　　a）充分发挥医疗健康数据要素乘数效应，拓展数据应用新模式新业态
　　2024年1月，国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部等十七部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，要求发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，赋能经济社会发展。其中在“数据要素×医疗健康”方面提出，加强医疗数据融合创新，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态；提升群众就医便捷度，探索推进电子病历数据共享，在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认；创新基于数据驱动的职业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式等。
　　2024年11月，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》。可信数据空间是实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。文件明确到2028年，建成100个以上可信数据空间，形成一批数据空间解决方案和最佳实践。其中，医疗健康管理是城市可信数据空间的典型场景之一。
　　b）加速医疗健康行业人工智能应用场景落地，推动数字技术融入中医药全链条各环节
　　2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，聚焦“人工智能+”（医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研）四大领域84个应用场景，全面给出了在医疗健康领域的应用指导。其中，“人工智能+医疗服务管理”包括医疗服务、医药服务、医保服务、中医药管理服务、医院管理；“人工智能+基层公卫服务”包括健康管理服务、公共卫生服务、养老托育服务；“人工智能+健康产业发展”包括医用机器人、药物研发、中医药产业；“人工智能+医学教学科研”包括医学教学、医学科研。
　　2024年7月，国家中医药管理局发布《关于促进数字中医药发展的若干意见》，提出用3-5年时间推动大数据、人工智能等新兴数字技术逐步融入中医药传承创新发展全链条各环节，全力打造“数智中医药”。
　　c）全面提升电子病历分级评价标准，新增了专科要求和人工智能要求
　　2024年4月，国家卫生健康委对2018年出台的《电子病历系统应用水平分级评价标准(试行)》进行修订，起草了《智慧医疗分级评价方法及标准(2025版)》。新版本对原有电子病历分级评价标准进行了全面修订，取消了0级，将评价级别调整为1-8级，整体提升了医疗机构的信息化水平要求；新增了专科要求，推动医疗机构在特定领域内的专业化和特色化发展；新增对人工智能和国产替代方面的评价要求，鼓励医疗机构应用新技术和自主创新产品，以推动医疗服务的创新和发展。聚焦医疗质量与患者安全，新增医师、护士、手术管理、用血管理、病案管理等方面的要求；从五级开始要求区域数据的使用，促进医疗机构之间的信息共享和协同合作，提高医疗资源的利用效率等。
　　2024年9月，国家中医药管理局发布《关于加快推进县级中医医院高质量发展的意见》，要求到2030年，县级中医医院电子病历系统应用水平达标率达到100%。二级医院电子病历系统应用水平全部达到3级以上，三级医院电子病历系统应用水平全部达到4级以上。
　　2024年12月，国家中医药管理局发布《中医医院信息与数字化建设规范（2024版）》，旨在指导中医医院建立健全信息与数字化工作的规范化管理体系。
　　d）推进数字化赋能医改，推动健康医疗领域公共数据资源开发利用
　　2024年6月，国务院发布《深化医药卫生体制改革2024年重点工作任务》，明确加强基层医疗卫生服务能力建设，改善基层医疗卫生机构基础设施条件，推广智慧医疗辅助信息系统；推动各级各类公立医院高质量发展，制定医疗机构检查检验结果互认工作指导规则；推进数字化赋能医改，深入开展全国医疗卫生机构信息互通共享攻坚行动，推动健康医疗领域公共数据资源开发利用，推进医疗服务事项“掌上办”“网上办”；整合医疗医药数据要素资源，围绕创新药等重点领域建设成果转化交易服务平台。
　　e）深化医保支付方式改革，促使医疗机构提升学科建设能力，加强精细化管理
　　2024年7月，国家医保局发布《关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知》，要求确保2025年起各统筹地区统一使用该分组版本。这一举措旨在加强结算清算管理，控制医疗费用不合理增长，促进医保基金的合理分配和使用，保障参保人员基本医疗权益，提高医保基金的可持续性。同时，也促使医疗机构借助信息化手段，提升学科建设能力，加强医疗精细化管理，主动规范诊疗行为，注重成本控制和医疗服务质量的提高，优化医疗资源配置，提升医疗服务的效率和质量。
　　在医院端控费方面，DRG（疾病诊断相关分组，Diagnosis-ReatedGroups）和DIP（按病种分值付费，BigDataDiagnosis-InterventionPacket）扮演着重要角色，其付费模式贯穿支付全流程。在诊断前和费用发生前，信息系统通过医保知识库的医保规则运算和临床路径规则的管控，给予医生提醒和规范，预防违规数据发生。在诊疗费用发生后，信息系统可针对违规记录进行事后统计分析，为控费效果评价提供依据，并为医保规则可能的优化制定提供支撑。
　　f)分级诊疗制度和医联体建设推动医疗信息化系统加速
　　2024年4月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《关于进一步健全机制推动城市医疗资源向县级医院和城乡基层下沉的通知》，要求利用信息化手段连通各级医疗机构：首先，推进医联体内信息系统统一运营和互联互通，在县域医共体内逐步实现电子健康档案和电子病历的连续记录，医疗服务、公共卫生服务和综合管理系统的信息共享，推动实现一体化管理；第二，各地建立覆盖省、市、县、乡、村各级的远程医疗服务网络，推广“基层检查、上级诊断”的远程医疗服务模式；第三，鼓励各级医院规范开展互联网诊疗服务，构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。同时，市级及以上地方卫生健康行政部门、中医药主管部门、疾控主管部门要强化互联网诊疗监管，加强事中事后监管，确保互联网诊疗服务的质量安全。
　　2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《关于加强首诊和转诊服务提升医疗服务连续性的通知》，旨在促进分级诊疗体系建设，进一步加强首诊和转诊服务，提升医疗服务连续性，改善患者就医体验。通知要求，到2025年底，紧密型医联体(包括城市医疗集团和县域医共体)内建立顺畅的双向转诊制度；以地级市为单位，建立医疗机构间转诊制度，方便患者在市域内转诊。
　　分级诊疗制度是打破当前国内医疗服务资源错配困境的出路之一。分级诊疗制度的落地需要多方面的支撑，除了法律政策、各医疗机构的管理协同等，医疗信息化手段将在连接和打通上下级医疗机构、实现医疗资源的二次分配和资源共享方面发挥重要作用。基于分级诊疗制度建设的医联体中，各级医疗卫生机构必须接入统一的信息平台，各机构之间的信息系统需实现互联互通，才能实现医联体的一体化管理、资源的整合共享和分工协作。
　　g)医院高质量发展、医院等级评审、三级公立医院绩效考核等国家政策推动信息化与医疗服务深度融合
　　公立医院高质量发展、医院等级评审等国家政策，有力地促进了医疗信息化建设的加速推进及深化应用。国家要求，公立医院的发展方式要从规模扩张转向提质增效，运行模式要从粗放管理转向精细化管理，资源配置要从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。要实现上述“三个转变”，必须强化信息化的支撑作用，推动新一代信息技术与医疗服务深度融合，推进电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设和医院信息标准化建设。
　　2024版《国家三级公立医院绩效考核操作手册》和《国家二级公立医院绩效考核操作手册》均在2023版基础上进行了调整优化，对医疗信息化建设提出了更高要求，重点规范数据采集，统一指标说明、意义和统计口径，确保数据准确一致。
　　h）以信息化手段建设传染病监测预警和应急体系，推动建立医防协同数据共享新模式
　　2024年5月，国家疾控局、国家发展改革委等十部门联合发布《全国疾病预防控制行动方案（2024—2025年）》，提出到2025年，初步建立现代化疾控体系，基本建成多点触发、反应快速、科学高效的传染病监测预警和应急体系。要求加强疾控信息化建设，加快实施传染病监测预警与应急指挥能力提升项目，推进省统筹区域传染病监测预警与应急指挥信息平台建设。加快编制疾控信息相关标准，促进平台互联互通。二级及以上医疗机构部署实施国家传染病智能监测预警前置软件，一数一源、一处采集，多级实时共享应用，推动建立医防协同数据共享新模式，加强卫生健康监督信息化建设。
　　②市场规模快速增长
　　根据IDC《中国医疗软件系统解决方案市场预测2025-2029》（含医院应用软件系统解决方案和区域卫生信息系统解决方案），2024年中国医疗应用软件解决方案的总体市场规模为230.3亿元，比上一年增长11.8%。预计2025年医疗应用软件市场将保持快速增长，市场规模将达到260.7亿元，且未来五年中将保持较为高速的增长态势，预计2024至2029年的年复合增长率为11.5%，到2029年总市场规模将达到397.5亿元。其中，2024年医院应用软件解决方案的市场规模达到174.7亿元，同比增长10.7%，预计到2029年将达到282.9亿元。基于国家政策的指导，区域医疗市场的需求增长迅猛，增速超过了医院市场。2024年区域卫生信息系统解决方案的市场规模预计达55.6亿元，比上一年增长15.4%。
　　随着医疗行业的发展以及数字化转型的加速，传统的HIS系统已无法全面满足医院对核心业务的信息化要求。各级医院正探索从“以HIS为核心”到“以电子病历为核心”的转变。
　　电子病历成为医疗信息化的核心引擎，其价值体现在多个层面：一方面，电子病历可通过临床数据的全面整合、医嘱的精准录入以及临床管理的高效协同，提升医疗质量与效率，为医院的精细化管理提供数据支撑。另一方面，通过集成平台的形式，其与LIS、PACS等系统进行深度整合，可打破信息孤岛，实现数据共享与业务协同，为医院的精细化管理决策、临床科研支持以及患者服务优化等提供了坚实的技术基础，从而最大限度地释放新一代信息化技术对于行业发展和进步的红利。
　　随着医疗行业向精准化、个性化方向发展，电子病历系统正加速迈向专科化、定制化、高端化。传统通用型电子病历虽能满足基础需求，但在流程复杂或特殊的科室（如急诊、重症、口腔、产科等）的诊疗支持上存在明显局限。专科化电子病历通过嵌入专科诊疗逻辑、结构化数据采集和智能辅助决策，可精准匹配专科流程、优化病历书写与治疗方案推荐；推动数据资产化，将分散数据转化为标准化临床资产，助力科研转化；与专科AI工具和远程平台深度融合，构建以患者为中心的诊疗闭环。
　　由于专科的场景和数据维度具有一定的特殊性，此类电子病历系统需要进行专门的产品定义、开发和维护。同时，伴随着大数据、人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术的进一步发展，电子病历的性能和水准将不断得到提高。
　　④数据互联共享及深度利用成为长期发展趋势
　　“互联网+医疗”时代，新一代信息技术的发展与应用能够逐渐优化整体医疗服务及交互流程，改变现有医疗服务格局，重构医患乃至全国卫生健康领域的生态关系，医疗数据共享和互联互通加速。大量医疗机构的基础信息化已经具备了一定基础，正在逐步加强医疗数据管理系统建设，大数据从初步的价值展现，向深度的数据挖掘以及基于数据的人工智能应用方向发展，这将是提高医疗救治水平和提高医疗质量的重要手段，医疗大数据的规模以及应用范围和应用形式将进一步扩大。
　　但在大的趋势下，数据互联共享及深度利用的发展还存在一定发展限制：a)数据体系难以规范化标准化:为了保证医疗数据信息的互联互通，医疗信息化系统需要保证数据格式的标准化，然而不同厂商的不同信息化系统往往有不同的数据格式，在目前医疗信息化产品供应商分散、统一标准未能建立的情况下，数据在不同系统以及不同医疗机构间的交互分享依然存在一定障碍。b)数据/隐私安全防护有待提升：一方面，医疗信息化企业往往需要在最大程度上保证数据信息的互联互通，以最大程度的保护和利用数据，实现医疗信息化建设的目的；而另一方面，医疗数据对于个人、医疗机构及国家而言均为敏感信息，稍有处理不当就会在一定程度上存在数据安全的风险，而目前相应的措施和法律监管都有待进一步提升。
　　⑤新技术发展为医疗信息化创造发展机遇
　　随着大数据、人工智能（AI）、云计算、物联网（IoT）、移动互联网等新技术的高速发展，尤其是以DeepSeek为代表的大模型技术的兴起，医疗信息化行业正经历着革命性的变革，其效率和成效得到了显著提升。在医疗数据管理方面，借助这些新技术，海量数据能够得以高效、安全地存储、分析和共享，从而优化疾病诊断及治疗过程。同时，AI的智能分析能力使诊断精确性大幅提高，治疗也更具个性化，并且实现了众多时间密集型的行政和临床流程的自动化，有效减轻了医护人员的负担。此外，云计算的应用提高了数据的可访问性和协作性，远程医疗和跨机构合作因此成为可能。总体而言，这些技术的综合运用，不仅提升了医疗服务的质量和患者的满意度，还推动医疗信息化向更智能化、个性化与高效化的方向加速发展，进一步提高了全民全社会的医疗服务和健康卫生服务品质。
　　（3）主要技术门槛
　　医疗信息化行业的技术壁垒主要包括以下几个方面：
　　1.技术专业性
　　①多学科知识的需求
　　医疗信息化行业的技术涉及多学科知识的需求，不仅需要计算机科学、信息技术、软件工程等技术知识，还需要对医学、生物学等相关领域有深入了解。这种跨学科的知识结构，要求从业者不仅要掌握强大的技术能力，还要理解医疗行业的专业需求和工作流程。医疗机构类型、规模、业务流程、信息化应用水平的差异决定了医疗信息化需求的个性化程度很高，在医疗信息化业务实施过程中，需要充分考虑卫生行政部门、医疗机构、医生与患者的联动。因此，医疗信息化业务需要对包括临床医学、医疗机构建设规划、医疗机构功能设置、医疗机构业务流程等在内的医学技术有较为深刻的认识，缺乏长期积累的新进入者很难在短期内具备相关能力。
　　②安全性和合规性要求
　　医疗数据涉及高度敏感的个人信息，同时也是医疗机构重要的数据资产，从业者必须熟悉相关的数据保护法规以及医疗行业的安全标准，确保技术解决方案的合法性和安全性。具体来说，需要对《个人信息保护法》等相关数据保护法规的熟悉和充分理解，掌握加密和数据安全技术，掌握各类隐私保护措施，同时，为了保证数据完整性和可用性，还需要具备数据备份、灾难恢复、数据审计等专业知识。
　　2.技术更新速度
　　医疗信息化技术的快速发展要求从业者持续学习最新的技术和工具，以保持其专业能力的前沿性。例如，人工智能、大模型和机器学习等技术在医疗领域的应用正在迅速演进，从影像诊断到预测性分析，这些都需要从业者不断地更新其技术知识库。
　　新技术的引入往往会改变现有的工作流程和业务模型。医疗机构需要投入资源来更新系统和设备，从业者也需要适应新工具带来的变化。这种快速的技术迭代可能导致技术遗留问题，需要技术人员进行定期的系统优化和维护。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　（1）公司是国内电子病历临床信息化软件的先行者，在电子病历领域内长期保有市场第一的竞争地位
　　公司自2006年开始针对电子病历系统进行深入研究和开发，多年来，随着产品在全国范围内各级医院广泛部署，公司积累了大量的电子病历开发实践经验，产品的功能、流程设计等方面成为该行业的参考标准，是电子病历系统研发推广先行者和行业发展引领者。基于电子病历积累的丰富客户资源和对国内医疗信息化领域内客户需求及技术趋势的准确把握，公司先后推出了专科电子病历系统、数据中心、人工智能应用等软件系列产品，均取得行业领先地位。
　　公司凭借在电子病历的先发优势和运营经验，公司在该细分市场取得了持续领跑的地位。根据IDC数据，公司在中国电子病历市场中连续十年排名第一（2014年-2024年，数据来源：IDC报告）。
　　截至报告期末，公司业务范围已延伸至除台湾地区外的全国所有省市自治区，拥有医院客户1,700余家，其中三甲医院650余家，占全国三甲医院比例超过四分之一，是国内最具实力的医疗信息软件开发及服务商之一。
　　（2）公司在国内医疗大数据和人工智能方面具有丰富的技术与经验储备。医疗大数据解决方案在全国市场排名领先，近五年在中国医疗大数据解决方案市场中排名均为前三（数据来源：IDC报告）。公司医疗大数据应用类产品在中国医学科学院北京协和医院、中国人民解放军总医院、中山大学附属第一医院、北京大学第三医院、首都医科大学附属北京天坛医院、中国医学科学院广安门中医院等国内顶级医院均有落地应用，市场认可度很高。依托高质量多模态大数据，嘉和美康自主研发医疗垂类大模型，并深度融合DeepSeek通用大模型的泛化推理能力，大幅提升数据治理能力，加速临床辅助决策、科研支持、AI教学、病历自动生成、药学知识问答、病历内涵质控、手术规划推荐等智能化应用水平，日前已在北京大学第三医院等头部医院实现多个核心业务场景的落地应用。
　　（3）公司是国家电子病历、互联互通评级标准制定的参与方
　　此外，公司是国家电子病历、互联互通评级标准制定的参与单位，曾在2009年受邀参与完成卫生部《基于电子病历的医院信息系统集成平台》的编写，并于2017年配合北京大学第三医院参与《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》的修订工作，公司还参与编写了人民卫生出版社出版的《医院信息平台技术与应用》《电子病历技术与应用》《移动互联网医疗应用安全风险防控白皮书(2021年)》等业内技术发展应用方面的专业书籍；《脑血管病电子病历数据集标准》《医院质量信息化建设标准》等多项行业团体标准。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　报告期，医疗信息化行业在新一代信息技术的深入拓展应用，在技术路线、业态和商业模式上均发生了一些变化：
　　（1）新技术方面
　　互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术正在深度融合应用到医疗信息化中，特别是以DeepSeek为代表等大模型技术的兴起，各医疗机构的医疗软件系统架构正逐步向云原生、微服务、容器化等方向演进，医疗大数据平台日趋成熟，AI技术正在医学影像、辅助诊断、智能管理、科研支持、患者服务等方面加速落地，物联网催生智慧病房等新业态。
　　（2）新业态方面
　　医疗信息化服务模式正从单一的系统建设向"建管服用"一体化演进。医疗云、医疗大数据平台建设带来海量数据汇聚，使得软件供应商可以为医疗机构提供运营管理、临床科研、智慧服务等多种数据运营服务，而不仅仅是提供单一的软件产品。
　　互联网医院、智慧病房等新业态加速兴起。医疗机构与互联网公司合作，利用互联网、人工智能、物联网等新技术重塑医疗服务流程，形成线上线下一体化的新型服务模式。如互联网医院可为患者提供全流程、个性化的诊疗健康服务，智慧病房可实现自动化、智能化的护理和管理。
　　（3）新模式方面
　　医疗软件的交付模式从本地部署向云端部署转变，从软件销售向软件即服务(SaaS)模式转变。已有医疗机构开始采用SaaS模式购买使用医疗软件，以降低IT建设和运维成本。
　　医疗机构与软件供应商的合作模式日趋多元化。除了传统的软件采购，医疗机构还通过与供应商签订长期服务合同、共建智慧医院项目等多种方式开展更加深入的战略合作。
　　总的来说，云计算、大数据、人工智能、5G、物联网等新兴技术正驱动医疗软件系统解决方案进入创新变革期，医疗行业信息化建设需求持续旺盛。未来，医疗信息化将加速向智慧医疗演进，医疗软件在架构上将全面云化，在功能上将加速智能化，在服务模式上将实现生态化。医疗大数据、互联网医疗平台、智慧医院等有望成为未来几年的战略制高点，引领行业数字化转型升级。
　　(四)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司高度重视医疗信息化领域原创技术的自主研发和投入，目前已经形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。
　　报告期，新增3项核心技术“大模型辅助电子病历自动生成技术”、“中西医结合临床辅助决策技术”、“医疗数据单向隔离技术”，其中“大模型辅助电子病历自动生成技术”利用大模型深度学习与强大语言理解和生成能力，快速生成符合规范、逻辑清晰、内容丰富的结构化医疗文书，从而减少医生在病历书写手动输入的时间投入，提升后续病历数据深度利用价值，“中西医结合临床辅助决策技术”构建了中西医结合智能诊疗新模式，通过计算中西医融合表型下的历史病历相似度，结合动态权重优化模型，实现循证医学的精准诊断与中医学整体观念的有机统一，为临床决策提供可视化循证支持。
　　截至目前，公司拥有主要核心技术共32项，其中应用于医疗临床板块、运营管理板块、大数据利用板块、生命科学等主要产品板块的核心技术27项，用于各类应用软件研发的支持性核心技术5项。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新申请发明专利53项；获得发明专利授权13项，取得软件著作权登记127项。截止报告期末，公司累计拥有已授权发明专利58项，已授权实用新型专利3项，已授权外观设计专利21项，软件著作权1030件。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1.核心竞争优势
　　（1）电子病历技术的核心领先优势
　　公司是最早开发自主知识产权的电子病历编辑器的企业之一，成功实现了所见即所得的适合中文语境下医疗文书书写习惯的编辑软件。同时，公司产品和系统在完全满足原卫生部电子病历的各项标准和规范要求的基础上，不断收集用户需求进行优化，积累了大量的临床交互经验，提升了医生使用体验度和科研数据应用便捷度，在行业内保持了持续的领先优势。
　　公司是国内电子病历市场的持续引领者，梳理形成了国内电子病历系统的基本框架，并在系统架构设计、病历数据记录方式、病历生成方法多个关键节点的技术上拥有多项发明专利。报告期，新一代人工智能技术大模型进入到医疗领域，公司随即开展大模型与电子病历的深度融合应用探索，至目前已经在病历自动生成、疾病诊断预测、诊疗方案推荐和智能随访方面取得了良好的进展，公司在电子病历技术方面持续保有领先优势。
　　（2）专科电子病历的先发优势
　　专科电子病历能够针对不同疾病专科的特点定制开发，可以根据各类疾病的需求场景在系统中进行特别设计，使得流程更加贴合具体的专科需求，从而提升诊疗效率及诊疗质量。公司是最早投入专科电子病历研发的企业之一，已针对适合发展专科病历的方向逐一布局，至今已有手术麻醉、重症监护、口腔专科、产科、急诊急救等多个专科电子病历产品落地并销售。多年的行业经验使得公司对专科医疗需求有着深刻的理解和精准的把握，通过实际应用的反馈和持续的技术迭代，已经形成了六项专科电子病历核心技术，同时公司还逐步将人工智能相关技术应用于专科电子病历产品之上，提供更深层次的数据分析和利用，不仅提升了数据易用性，也使得医疗决策更加精准。产品在功能完善、用户体验和数据安全性方面均达到了行业领先水平。
　　（3）精确临床特征画像的领先优势
　　当前医疗大数据应用领域最为热门的研究方向是基于深度学习的临床辅助决策支持（CDSS）和精准医疗，这两个方向都需要以非常准确和完善的患者特征画像为基础。公司经过多年的电子病历系统研发和医疗数据采集清洗，积累了大量的专科专病特征模型，并可在海量病历数据中自动筛选资深专家的优质病例，进行机器学习和特征抽取，形成符合个体医院特色的疾病知识图谱，并基于图谱进行患者特征画像，聚合关键特征指标，应用于临床辅助决策和精准医疗等应用领域，上述技术在业界拥有较强的领先优势。
　　（4）临床诊疗数据治理及深度学习的核心优势
　　当前医院临床业务的核心数据主要分布在以电子病历为核心的专业临床应用系统中，由于长期广泛存在的医院业务系统割裂及医生书写习惯差异的问题，使得医院临床数据分散于不同诊疗环节，不同专科数据的分类和筛选逻辑不尽相同，且由于医学本身的个体差异，不同患者临床数据千差万别，难以通过简单的方式或手段进行清洗和结构化梳理。
　　公司基于大量的电子病历系统使用行为，总结了丰富的用户使用习惯和临床数据分布规律，结合多年的临床专科病历模板经验，可快速实现临床数据定位和采集。通过分析专科专病特点，公司多年来不断丰富完善专科病历术语词库，利用NLP自然语言处理技术，结合电子病历的质控规则，对临床数据进行多维度内涵校验，可有效清洗错误和无效数据，提升数据质量，为后续数据深度利用提供坚实基础。
　　（5）一站式全流程临床科研优势
　　医院综合实力的重要考量指标之一是科研成果的产出和转化能力，公司基于多年临床信息化经验积累，聚焦临床和科研需求，对标国际一流，探索完善临床医学研究和成果转化新模式，持续凝聚医院高质量发展不竭动力。
　　针对医疗数据复杂多样、多源异构、数据不对齐等多种问题，公司建设基于人工智能及大数据支撑下的多模态数据融合及资产管理体系，在强大医学知识库基础上实现数据治理、清洗标化、数据对齐、复杂加工运算及规则沉淀，接轨国际OMOP、CDISC等数据标准，通过弱监督学习型自然语言处理（NLP，NaturaLanguageProcessing）引擎及自标注回馈模型，满足科研各细分领域数据需求。
　　公司科研产品体系覆盖从科研项目管理、专科专病智能数据库、多场景分析平台、院外随访及健康管理、多中心科研协作网络、科研成果管理及共享应用的一站式科研全流程。临床科研业务实现闭环管理，构建起真实世界问题到科研数据场景化分析建模再反哺临床实践的学习型健康医疗系统（LHS，LearningHeathSystem）良性循环。创新应用及服务模式，落地科研门诊、大数据图书馆及虚拟化安全屋等应用模式，三位一体兼顾使用、管理、运维，真正发挥产研一体增强、增效、体验、延展4E效应。
　　2.其他竞争优势
　　（1）产品及技术优势
　　公司始终高度重视医疗信息化领域自主知识产权技术的研发和投入，自2016年起一直被认定为北京市企业技术中心，截至报告期末，公司在医疗信息化方面拥有已授权发明专利58项，已授权实用新型专利3项，软件著作权1030项。
　　公司产品布局合理，自主研发软件覆盖智慧医院建设的各个核心环节。基于统一底层架构设计的智慧医院整体解决方案保证了客户应用的质量及业务协同的高效。
　　公司先后通过ISO9001质量管理体系、ISO13485医疗器械质量管理体系、ISO20000信息技术服务管理体系、ISO22301业务连续性管理体系、ISO27001信息安全管理体系、ISO27017云安全管理体系、ISO27018公有云个人信息保护管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO27799
　　个人健康信息安全管理体系、ISO38505数据治理管理体系等关注业务安全及数据安全、CMMI5等管理体系认证，获得权威机构认证，在行业内处于领先水平。
　　（2）营销服务优势
　　公司自成立之初就建立了客户至上的服务理念，拥有一支稳定、高效、专业的销售队伍。截至报告期末，公司建立了覆盖全国的营销网络，每个营销区域均配备专业的一线销售人员、实施人员和技术人员。同时，公司还在北京、天津、重庆、广东、湖北、江西、江苏、辽宁、陕西、新疆等15个省、市、自治区设置了分公司，为客户提供优质的售前、售后服务。此外，公司整合直销、分销渠道，合理利用多个同业、异业分销渠道的优势，提供最接近客户的销售模式，打造立体化的客户覆盖网络，不断创新产品营销及服务模式。通过广泛的营销和客服网络设置，公司能够保持与客户的有效接触和互动，及时有效获取客户需求，并协同公司内部各部门迅速反馈，提高研发和履约速度，提升客户体验。
　　（3）品牌优势
　　经过多年业务积累，公司积累了大量优质的医疗机构客户，形成了优良的口碑和市场影响力，为公司树立了良好的品牌形象。截至报告期末，公司客户保有量已突破1,700家，并继续保持较快的增长速度。
　　公司电子病历产品连续10年位居国内电子病历系统市场排名第一，医疗大数据产品连续5年位居中国医疗大数据市场前三甲且于2022年位居第一。此外，公司在2024年度医疗健康信息化企业影响力评选中，入围2024年度医疗健康信息化最具影响力企业榜TOP50、2024年度集成化HIS与电子病历（HIS&EMR）最具竞争力企业榜TOP20、2024年度医疗健康信息集成平台最具竞争力企业榜TOP10、2024年度医疗人工智能产品（人工智能+病历质控）最具竞争力企业榜TOP5、2024年度临床决策支持系统最具竞争力企业榜TOP5。此外，报告期，公司凭借在软件开发与服务领域的卓越表现和良好信誉，入选中国软件行业协会“软件诚信示范企业（2024-2027年）”名单。
　　在技术成果方面，2024年，公司多款产品入选中国信息通讯研究院首批《数字医疗产品及服务高质量发展全景图》智慧医疗应用、智慧服务应用、智慧运营管理应用等主要版块。公司医院信息平台产品荣获中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）2024“鼎信杯”金鼎产品奖。公司联合广州医科大学附属第二医院申报的“依托信息技术实现肿瘤患者药物治疗的智能化全流程管理”项目荣获2024年广东省智慧医疗创新大赛一等奖。由广东医科大学附属医院牵头、北京嘉和美康信息技术有限公司联合申报的“广东医科大学附属医院区域医疗信息集成平台建设方案与实践”荣获国家卫生健康委主办的“第二届全国数字健康创新应用大赛”三等奖。由公司与西安市第一医院及其他硬件及数据IT厂商联合申报的“全链路信创环境下的单病种管理系统改造成果及经验”项目荣获陕西省第七届智慧医疗创新大赛一等奖。由公司支持宜都市人民医院建设的宜都市医共体项目在第八届“县域医疗榜样力量”系列评选中荣获“医共体建设标杆奖”。此外，由承接的北医三院《融合多场景智能应用的区块链数据共享监测平台搭建》成功入选CHIMA2024年医院新兴技术创新应用典型案例。
　　公司还是国家电子病历相关标准及规范、互联互通测评标准制订参与者，互联互通、电子病历评级中获批通过的高级别医院客户数量处于行业领先地位。公司所服务的医院中有三十余家医院获得电子病历五级及以上认证，近八十余家医院信息互联互通标准化成熟度测评4甲及以上认证。
　　（4）人才优势
　　良好的人才储备是公司持续发展的动力。公司在人工智能、信息科学与技术、生物科技及医学、电子通信等相关专业储备较多人力资源，同时注重培养医疗领域与信息技术领域交叉结合的复合型人才。截至报告期末，公司共拥有从事研发工作人员603名，占员工总数的比例为32.33%。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　本期归属于上市公司股东的净利润为-25,611.74万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-26,138.29万元；本期亏损的主要原因为：1)报告期内，受整体经济环境及医疗行业环境的影响，部分客户需求释放递延、招投标节奏滞后、实施交付周期延长，导致当期订单有所下降，报告期收入减少，同时毛利率有较大幅度下滑；2)公司保持高研发投入，持续进行医疗AI技术探索、产品迭代，完善产品布局。这些研发进展显著提升了公司产品的技术含量和市场竞争力，但持续的高研发投入也对短期盈利水平造成一定压力；3)公司基于谨慎性考虑，对预计存在较大可能发生减值损失的资产计提了减值准备，使得信用减值损失和资产减值损失较上年同期增长较大；4）公司主要子公司嘉和海森、生科研究院持续亏损，结合2024年整体经济环境及医疗行业环境短期变化的情况，考虑到未来两至三年内公司在人工智能医疗领域应用方向、生物样本资源共享领域内还需持续进行高研发投入，基于审慎考虑，公司对主要子公司递延所得税资产进行大幅减记。
　　如果后期下游终端市场需求持续下降、市场竞争加剧、宏观景气度下行、国家产业政策变化、公司客户拓展情况不及预期等情形，公司业绩可能存在持续亏损的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1.因技术升级导致的产品迭代风险
　　近年来，公司所属的医疗信息化软件服务行业技术水平持续提升，大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术不断发展，软件迭代速度不断加快，用户对软件及相关产品的要求不断提高。特别是大语言模型会推动人机交互方式的变化、代码与文档的自动生成、数据的自动分析处理，大模型的文本生成功能将对电子病历系统产生较大的影响。如果公司不能及时、有效开发更多与最新技术路线相适应的医疗信息化产品，将对公司的竞争优势与盈利能力产生一定程度的影响。
　　2.核心技术泄密风险
　　公司所在的医疗信息化软件服务行业属于技术密集型行业，公司已与核心技术人员、主要项目负责人签署了保密协议和竞业禁止协议，但仍然存在核心技术泄密、知识产权被侵害的风险。如果出现核心技术或代码泄露，将对公司的业务开展造成不利影响。
　　3.核心技术人员流失的风险
　　作为科创企业，如果公司的核心技术人员因为薪酬福利待遇竞争力下降、工作满意度下降等因素发生流失，将会对公司正常生产经营和技术开发带来不利影响。
　　(四)经营风险
　　1.公司在医疗信息化的总体市场占有率不高，市场竞争较为激烈的风险
　　在国家大力推进医改和医疗卫生信息化的背景下，我国医疗信息化的开发和应用不断深入，国内从事医疗信息化的企业纷纷加大投入抢占市场，进入该领域的公司也不断增加，市场竞争较为激烈。
　　根据IDC报告，公司2023年在电子病历细分市场排名第一，2023年在医疗大数据解决方案细分领域市场份额排名第三，但公司的市场份额与同行业其他公司相比领先优势较小，且目前电子病历及医疗大数据解决方案细分市场在医疗信息化总体市场中还属于体量偏小的细分市场。因此，公司医疗信息化业务整体面临一定的市场竞争风险。
　　2.业务规模较小的风险
　　截至报告期末，公司总资产为248,728.83万元，归属于上市公司股东的净资产为155,538.15万元。2024年实现归母净利润-25,611.74万元。公司受制于资产规模、业务规模约束，可能面临经营业绩不稳定、业务结构变动、与客户谈判能力较弱等经营风险。同时，如果某个或多个重大项目出现实施进度不达预期或回款风险，将会对公司当期经营业绩产生不利影响。
　　3.未签署合同先实施项目存在的相关风险
　　为了满足客户对产品交付的要求等，公司存在未签署合同先实施项目的情况，公司无法保证后续一定能够签约。公司定期对于未签署合同先实施项目进行评估，按照公司确定的会计政策，对预计无法签约的项目，将项目对应存货结转至主营业务成本，不确认收入。公司报告期内无法签约项目结转成本金额为2,243.25万元，不确认相应项目收入，出现此种情况系受到外部经济环境及行业环境短期变动影响导致。公司预计未来仍将存在未签署合同先实施项目的情况，先实施项目存在不能签约的风险，将对公司业绩造成不利影响。
　　4.客户拓展风险
　　公司医疗信息化业务的客户主要包括医疗机构和第三方非医疗机构，终端客户主要为医疗机构，公司通过投标、竞争性谈判、单一来源采购等方式取得客户订单，受到客户财政预算、公司产品性能、定价水平、竞争对手等多重因素影响。如果公司的经营策略、投标策略、实施周期等与客户的预期差异较大，可能导致公司无法取得客户订单或订单数量金额低于预期，将对公司未来经营业绩产生不利影响。
　　5.业绩季节性波动风险
　　公司医疗信息化业务的主要客户为大中型医疗机构，其一般在下半年尤其是第四季度进行项目验收，公司在项目完成验收后确认收入。因此，公司不同季度的业绩波动较大，上半年确认收入金额较少，在下半年尤其是第四季度确认收入金额及占比较大，公司业绩存在季节性波动风险。
　　(五)财务风险
　　1.回款能力较弱的风险
　　公司客户包括医疗机构和第三方非医疗机构，对于医疗机构而言，存在因其财政拨款审批、自身资金安排、资信状况发生变化或公司无法有效实施应收账款催收管理等原因，导致医疗机构不能及时付款或无法支付款项的情况，公司对医疗机构存在部分或全部货款延迟回收或无法回收的风险，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　部分第三方非医疗机构客户根据其资金状况及其与终端客户的合作情况，需要在收到终端客户付款后才能向公司付款，并与公司在合同中做出明确约定，该类客户实际执行中需要终端客户付款后才向公司付款。由于终端客户多为大中型医疗机构，付款流程相对较长，如果发生终端客户延迟付款或不支付相关款项，将导致第三方非医疗机构客户延迟向公司付款或无法支付款项。对于其他第三方非医疗机构客户，根据合同约定无需终端客户付款后才向公司付款，但实际执行中仍存在部分客户由于自身资金安排等原因，向公司付款存在逾期情况，会对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。
　　公司应收账款的回款能力较弱，且对医疗机构和第三方非医疗机构均存在应收账款回收风险，可能导致坏账损失增加，经营活动现金流变差，将对公司经营业绩和资金周转造成一定不利影响。敬请投资者关注相关风险。
　　2.经营性现金流为负的风险
　　报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额为-6,763.49万元，主要因为：（1）部分客户因财政资金预算未按计划时间到位，导致回款速度显著减缓；（2）报告期内，公司业务持续拓展中，公司最终客户绝大部分为医疗机构，这些项目前期建设投入较高，受付款审批进度、资金到位时间跨度的影响，项目回款周期普遍较长，持续的新增项目投入和滞后的回款造成了资金错配；
　　（3）公司为了能够保证市场竞争优势，持续进行多方位多层次的项目研发投入，研发人员占公司员工总数比例较高，其平均薪酬处于同行业较高水平，研发投入较大。如果未来公司经营活动现金流量净额为负的情况不能得到有效改善且无法筹集到经营所需资金，公司在营运资金周转上将会存在一定的风险，影响公司业务发展的规模和速度。
　　3.存货增加及存货跌价的风险
　　公司采用终验法进行收入确认，尚未验收的项目实际发生成本均计入存货。随着公司实施项目增加，公司存货金额也不断增加。随着公司业务规模的不断扩大，存货金额可能将进一步增加，进而对公司营运资金造成一定的压力。
　　报告期期末，公司按照存货成本高于可变现净值的差额计提存货跌价准备，存货跌价准备余额为5,856.93万元，主要为对医疗信息化业务成本计提的跌价准备。如果公司医疗信息化项目合同金额无法覆盖存货成本，则存在存货跌价的风险，进而对公司盈利能力造成不利影响。
　　4.公司存在累计未弥补亏损的风险
　　截至2024年12月31日，公司单体报表、合并报表未分配利润分别为1,570.22万元、-35,419.39万元，合并层面存在累计未弥补亏损。由于公司盈利能力较弱，未来仍需持续投入较大规模资金进行市场拓展和研发活动等，公司存在累计未弥补亏损的状态可能持续，将导致公司未来一定期间无法进行利润分配，从而对投资者的投资收益造成一定影响。
　　5.税收优惠变化的风险
　　根据《财政部、国务税务总局关于软件产品增值税政策的通知》（财税[2011]100号），报告期内公司自行开发研制的软件产品销售先按13%税率计缴增值税，实际税负超过3%部分即征即退。
　　报告期内，公司的子公司嘉和信息、嘉和海森、生科研究院、嘉斯睿特被认定为高新技术企业，企业所得税减按15%计征；
　　未来若上述税收优惠政策发生变化或者公司不符合税收优惠条件从而无法继续享受税收优惠政策，则公司需缴纳的税额将增加，从而使经营业绩受到一定的不利影响。
　　(六)行业风险
　　公司经营业绩受医疗信息化行业发展趋势及医疗信息化政策影响较大。近年国家持续出台了一系列政策性文件，支持我国医疗信息化产业的发展，但该等行业促进政策的实施主体主要为医疗机构，这些机构自身信息化水平不一，国家对各个级别的医疗机构信息化水平要求也不尽相同，因而政策因素对公司订单的获取具有较大影响，部分下游用户的信息化需求甚至存在一定的阶段性特征，为公司后续订单和收入的稳定较快增长带来较多的不确定性，公司存在后续订单及收入增速不确定性的风险。
　　如果国家及各级地方卫健委等政府部门对医疗信息化行业发展促进政策力度减弱，或对医疗信息化产品采取类似于药品、医疗器械等的限价、集采等政策，或对医疗信息化产品的服务厂商出台行业准入要求，公司的经营活动可能会受到重大不利影响。
　　(七)宏观环境风险
　　如外部环境出现一些无法控制的情况发生，包括自然灾害（地震、洪水、海啸、台风）、战争、恐怖袭击、动乱、传染病爆发、监管机构政策变动、持续性经济危机或其他意外因素等，有可能会对公司项目销售、实施、验收、收款等各项经营活动造成不利影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　
　　五、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1.国内医疗信息化行业格局
　　参照“第三节管理层讨论与分析/
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明/（三）所处行业情况”。
　　2.医疗信息化市场的发展趋势
　　（1）将受到政策持续的促进、引导及监管
　　医疗信息化的发展受到国家政策的很大影响，近几年，国家卫健委、国务院等机构密集发布了一系列针对医疗信息化、分级诊疗、智慧医院建设等的促进政策，也提出了对电子病历应用水平评级及互联互通测评等要求，《“十四五”全民健康信息化规划》的出台，也显示出未来政策上对于医疗信息化的影响将持续深入。
　　（2）医疗信息化系统研发及建设重点将更加贴合临床实际需求
　　过去以HIS主导的医疗信息化系统主要负责财务和收费，是以人财物管理为主线的医院管理信息化；现今国家政策强力引导以电子病历为核心的医疗信息化建设，本质就是要求信息化建设服务于临床、服务于患者，涵盖“预约看诊-住院检查、用药-手术治疗-出院”整个临床流程。临床实际需求从而将成为中国医疗信息化进一步发展的导向。
　　（3）医疗信息化由综合通用向专科化方向发展
　　随着医疗信息化的发展和专业科室日益精细化的医疗业务和科研需求，通用的综合医疗信息化系统难以满足不同科室的个性化需求（例如急诊科、重症医学科、口腔科、产科等），未来的医疗信息化产品设计和实施会更加贴合不同专科的实际情况。
　　（4）医疗信息化建设重点由单体医院向区域化转变
　　目前医疗信息化业务主要围绕单个医院或者医疗机构展开，而随着医疗改革的进一步深化，县域医共体、城市医疗集团建设将成为支撑中国医疗体系的重要组成部分。未来区域医疗信息化更高层级的建设需求将出现，直至最终建成全国性的公共卫生信息平台，实现医疗信息、数据在一定区域内的医疗机构、政府监管部门及保险机构之间的互联互通将成为医疗信息化建设的重点。
　　（5）数据的导向性加强
　　随着医疗服务及科研的发展，在基础信息化具备一定基础的前提下，临床数据的互联互通和应用受到越来越多的关注，相对于单纯的系统电子化，医院临床流程的优化、科研的发展以及医院精细化管理均更加需要高质量数据的支撑，未来医疗信息化会越来越偏向高质量的数据传输与互联互通，医疗信息化的数据导向性将进一步加强。
　　（6）医疗信息化将向智能化转变
　　随着中国的医疗信息化发展进入区域信息共享利用及智慧应用阶段，信息化技术将从简单的数据信息收集向更高层次的应用发展。云计算、大数据、人工智能技术正在逐渐融入临床医疗实践，云计算平台将成为中国特色医疗健康服务体系运营的基础平台，医疗信息系统将会全面向云平台迁移，云平台也会支持人工智能技术、虚拟现实、机器人技术等应用在远程医疗、远程手术、医养结合、药品研发和健康管理等各个领域的发展，也会使得医疗保障拓展到整个大健康生态体系中，最终推动医疗健康服务整体智慧化，使得智慧医疗实现质的飞跃，发展成为未来的主流医疗健康服务模式。
　　（7）市场集中度将提高
　　目前中国的医疗信息化行业市场集中度较低，不同的医疗信息化产品，甚至同一类医疗信息化产品均由多个不同的生产厂商提供，即使是排名头部的厂家也未能主导市场；而参照美国的情况，随着医疗信息化进一步推广，对数据统一格式的要求进一步提高，未来行业内的市场集中度将提升，行业龙头将占据市场的主导地位。
　　3.行业主要技术发展趋势
　　（1）大数据和人工智能技术将广泛应用
　　海量的医疗数据是医疗大数据分析的基础。通过建立医疗大数据平台，打破信息孤岛，整合治理电子病历、医学影像、体征检测等结构化和非结构化数据，驱动医疗决策从经验导向转向数据驱动，其核心能力在于挖掘数据关联性，从而全面提升医疗服务的精准性和效率，推动医学研究、医院管理与公共卫生管理等智能化水平。
　　在此基数上的人工智能技术应用以算法模型为核心，重构医疗流程：临床辅助决策工具提升效率与准确率；自然语言处理技术结构化病历数据，释放文本价值；手术机器人拓展医生操作边界，减少人为误差。AI还通过模拟实验加速药物发现，并通过健康风险预测推动疾病防控前移。
　　（2）“互联网+”极大提升医疗服务可及性
　　互联网技术与医疗服务深度融合，催生了多种创新服务模式。在线问诊平台可以实现患者与医生的远程连接，节省患者路途奔波之苦。互联网医院不仅可以提供在线咨询，还能实现电子处方，药品配送，让患者足不出户即可获得诊疗服务。远程会诊系统打破了地域限制，基层医生可以与省市级专家开展远程会诊，提高诊疗效率和质量。可穿戴监测设备、移动医疗APP让医疗服务延伸至用户日常生活，方便用户进行自我健康管理，实现医疗服务从“以治病为中心”向“以健康为中心”的转变。
　　（3）医疗信息标准化助力信息互通共享
　　制定统一的医疗信息标准是实现跨机构、跨地域医疗互联共享的基础。近年来，国家大力推动医疗信息标准化建设，先后发布了电子病历基本架构与数据标准、健康档案基本数据集等一系列标准规范，有力推动了医疗信息互通共享。目前各地在加快推进区域医疗信息平台建设，通过实现医疗机构之间的业务协同和数据共享，优化了区域医疗资源配置。
　　（4)）5G和物联网赋能智慧医疗新场景
　　5G具有高带宽、低时延、广连接的特点，将推动医疗服务模式的变革。5G网络可以为远程医疗、急救协同、远程手术提供实时、高清、平稳的音视频传输保障、极大拓展医疗服务的时空边界。在院内、物联网设备与移动医护平台结合，可以实现患者生命体征的自动采集、智能预警、闭环处置。在院外、随着可穿戴监测设备的逐步普及、医疗服务可实现延伸到家庭、有效支撑慢病管理、康复指导、健康预警等健康管理服务。
　　（5）云计算和大数据中心建设提速
　　云计算技术具有高效、弹性、便捷的优势，将加速医疗机构数字化转型步伐。HIS、EMR、PACS等核心业务系统上云，可以节约医院的IT基础设施建设和运维成本，让医院聚焦医疗业务创新。同时，云平台还可以对接第三方服务，如云影像、AI辅助诊断等，丰富医疗服务手段。
　　近年来，国家和各省市都在加快推进全民健康信息平台建设，汇聚人口、医保、公卫、临床等各类数据。统一的数据中心有利于数据标准化管理和共享开放，为数据深度应用创造条件。在隐私保护和安全可控的前提下，向医疗机构、科研院所、企业等开放数据资源，必将催生出新一批创新应用。
　　(二)公司发展战略
　　公司将以“专注临床信息化建设，成为国内医疗信息化行业领先企业”为战略目标，沿着“信息化-数字化-智慧化”的行业发展路径，围绕“数据生成-数据治理-数据应用”的产品闭环，研发和打造具有临床深度、贴近专科流程的医疗信息化、大数据创新产品及服务，高效连接政府、医保中心、大中型医疗机构、社区医疗机构、临床检验中心、影像诊断中心、药企、商业保险公司、互联网医疗平台及医患双方，提升整体医疗行业效率，改善医疗服务水平和质量，推动中国医疗卫生服务创新与变革。
　　(三)经营计划
　　1.持续进行产品与技术创新
　　公司将围绕国家关于推进智慧医院建设、提升临床专科能力建设、推动公立医院高质量发展等引导政策，重点关注基于人工智能及大数据技术的智能诊疗技术、专科电子病历及临床专科科研产品的研发，结合募投项目实施，进一步提升产品成熟度，具体包括：
　　①大语言模型技术在近两年发展迅速，为医疗信息化行业内技术和产品快速提升提供了新的契机。大语言模型可以在医患交互、辅助诊断、辅助治疗方案、病历书写、医疗知识查询、科研辅助、医学生培训等多个环节赋能公司相关产品。公司基于大模型技术底座与海量医疗知识资产，打造医疗深度认知中枢。临床场景下，与临床辅助决策支持系统形成双脑协同机制，将大模型的泛化推理能力与规则引擎的精准可控性深度融合，实现"认知智能+规则驱动"的双向增强闭环；建设中枢化决策支持引擎以及医疗AI应用开放平台，利用嘉和美康多年院内信息化系统集成能力，打造全院智慧化服务接入底座，支持产品即插即用，医疗业务分级提醒通用化适配，实现多技术框架、多厂商、多业务AI应用接入，开放行业生态共享。
　　②进一步对电子病历进行智能化升级，研发多层次的电子病历生成归集模式，应用医保、医务联动的智能临床路径，融合病案内涵质控体系，提供高质量的医疗辅助决策支持，努力做到电子病历在深度、广度、效率、质量等维度全面领先。基于数据维度的完整性、数据集中的便利性、高质量临床知识库和丰富的科研转化经验，为医护人员提供更有效、更精确、更智能的诊疗过程决策辅助，有效提升各级医疗机构核心业务质量和效率。
　　③对急诊急救平台、重症监护系统、口腔专科等专科电子病历的研发持续投入，通过拓展数据导入维度、提升数据易用性、应用大模型等人工智能技术，进一步提升公司专科电子病历的效果及效能。同时，利用已有的专科电子病历先发优势，研发以临床为核心的专科一体化平台，通过专科诊疗模型进行信息化引导和支撑，应用诊疗、医保、医务联动的智能临床路径，充分考虑专科临床科研需求，融合业财一体的运营管理方法，构建智能专科诊疗体系产品新形态。
　　④在智慧研究方面，在科研基础能力平台建设、多队列开放构建、可信数据安全共享、跨业务生态融合等多层面发力，塑造临床研究新业态。搭建包含基础分析工具、机器学习平台及基于大模型深度学习能力的多层次数据挖掘框架，面向不同专业背景的科研人员提供全链条数据分析挖掘服务；研究跨纬度数据融合与交互式智能分析，构建从细胞纬度到空间维度的全维度多模态数据研究体系，为疾病机制研究和新药靶点发现提供创新技术引擎，加速数据价值释放。
　　2.提升销售能力
　　公司将继续增加在销售方面的资源投入，针对公司新产品以临床专科及智能应用为重心的特点，进一步提升销售团队专业素质及与临床专家进行沟通的能力，推动专科电子病历及科研专科产品的销售快速增长；同时，公司将推广服务型销售模式，通过为客户提供评级和考核咨询、科研线下服务等方式提升客户对产品及品牌的认可度，增加客户对公司其他相关业务产品的购买意愿，使得单个客户的复购率、客户价值不断放大。
　　3.加强服务网络建设，提升交付效率及客户满意度
　　公司在实施交付和客户服务方面还将继续加强，通过合理化布局实施交付团队、增加培训提升具备实施多产品能力的人员比例等措施，进一步提高实施交付效率，降低成本。公司还将继续优化终端客户售前售后服务体系，实现医疗机构客户服务的效率和体验双提升，提升客户满意度，增加客户复购。
　　4.建立人才引进和激励机制
　　报告期内，公司继续完善晋升制度、内训提升制度、激励机制，有效提高了员工的忠诚度和工作满意度；同时，以分享精神和开放的心态引入高质量的外部专家，打造了一支富有竞争力的队伍。
　　后续，公司将进一步提升公司的品牌知名度和综合实力，通过建立富有竞争力的薪酬体系、股权激励等方式，强化专业人才的忠诚度和积极性，并吸引更多优秀的复合型人才加入。 收起▲