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財說｜虧損3.81億元、應收賬款高企，金域醫(yī)學遭遇業(yè)績危機|界面新聞 · 證券
金域醫(yī)學（603882.SH）遭遇了上市以來最嚴重的業(yè)績危機。
年報顯示，這家公司2024年營業(yè)收入71.9億元，同比減少15.81%；歸母凈利潤虧損達3.81億元，上年同期凈利潤6.43億元，首次年度虧損。
應收賬款高企、現(xiàn)金流吃緊、固定成本難以壓縮、常規(guī)業(yè)務競爭加劇，使得公司財務狀況進一步惡化。同時發(fā)布的一季報情況也并沒有好轉。2025年第一季度，金域醫(yī)學營業(yè)收入為14.67億元，較上年下降了20.35%；歸屬于上市公司股東的凈利潤虧損2778.53萬元，同比下降49.09%。
即便如此，金域醫(yī)學仍堅持高比例分紅和股票回購，反映出在業(yè)績承壓下試圖維護股東關系，但也引發(fā)了對其未來戰(zhàn)略可持續(xù)性的質疑。根據(jù)權益分派計劃，2024年共計派發(fā)現(xiàn)金紅利4.07億元。
金域醫(yī)學曾是中國第三方醫(yī)學檢測行業(yè)的明星企業(yè)。得益于新冠疫情期間核酸檢測需求井噴，公司在2020年至2022年間實現(xiàn)了營收與利潤的爆發(fā)式增長。2022年，公司營收154.8億元，歸母凈利潤27.53億元，股價一度飆升至171.47元/股。然而，隨著疫情防控政策調整，核酸檢測需求驟然消失，金域醫(yī)學業(yè)績斷崖式下滑，暴露出潛藏已久的結構性問題。
金域醫(yī)學試圖尋找新的增長曲線，大力推進數(shù)智化轉型，發(fā)布自研醫(yī)療大模型“域見醫(yī)言”，并在2025年接入了DeepSeek-R1模型，提升AI輔助診斷能力。醫(yī)療AI賽道回暖帶來短期市場關注，但醫(yī)療AI商業(yè)化尚處于早期，監(jiān)管壁壘和實際變現(xiàn)能力遠未成熟，對投資者來說仍是鏡花水月。
疫情紅利退潮
金域醫(yī)學曾依托核酸檢測業(yè)務實現(xiàn)業(yè)務量與營收的爆發(fā)式增長。2020年至2022年，公司營收從82.44億元躍升至154.8億元，三年幾乎翻倍。
然而，快速擴張背后是巨大的墊資壓力和應收賬款積累。
疫情期間為搶占市場，金域醫(yī)學與多地政府及醫(yī)療機構合作開展核酸檢測，但回款周期長、壞賬風險高，導致2022年末應收賬款高達74.24億元，占總資產比例超50%。隨著核酸檢測需求消退，這些未及時回款的賬款開始暴露信用減值風險，直接侵蝕利潤空間，成為后疫情時期沉重的財務負擔。
疫情結束后，金域醫(yī)學不得不依賴常規(guī)檢測業(yè)務維持營收。但常規(guī)項目如血常規(guī)、生化檢測市場已高度飽和，增速有限。與此同時，醫(yī)院自身檢驗能力提升，加之醫(yī)?？刭M政策收緊，第三方檢測服務需求受到壓制。此外，同行如迪安診斷、艾迪康紛紛加大投入，展開價格戰(zhàn)，金域醫(yī)學在量價齊跌的雙重打擊下，常規(guī)業(yè)務營收增長極其艱難。2024年業(yè)績表現(xiàn)已經說明問題。
檢測行業(yè)屬于典型的高固定成本行業(yè)，實驗室、設備、人力成本占比極高。金域醫(yī)學在疫情期間大規(guī)模擴張，建成了50家醫(yī)學實驗室和近800家聯(lián)合實驗室網(wǎng)絡。疫情過后檢測量銳減，固定資產折舊與人工成本攤薄至單次檢測成本上，導致經營杠桿失效。財報數(shù)據(jù)顯示，2024年，公司員工人數(shù)減少了1173人；支付給職工現(xiàn)金19億元，同比下降20.49%。盡管大幅控費，但固定成本劣勢短期難以徹底化解，壓制了利潤修復的彈性。
截至2024年12月底，金域醫(yī)學應收賬款余額仍高達43.96億元，占總資產52.30%，占營業(yè)收入比例高達61.14%?；乜钐鞌?shù)拉長導致計提壞賬準備不斷增加，2024全年信用減值損失達6.19億元。應收賬款的沉淀使公司現(xiàn)金流緊張，2025年一季度公司賬面現(xiàn)金余額下滑至19.35億元，較2024年末減少5.15億元。
后遺癥還未結束，今年第一季度公司應收賬款減值損失為1.06億元，這也直接導致業(yè)績繼續(xù)虧損，虧損額為0.28億元。即使在連續(xù)虧損、現(xiàn)金流承壓的背景下，金域醫(yī)學仍堅持高比例現(xiàn)金分紅。2024年派發(fā)現(xiàn)金紅利4.07億元，同時以2.10億元回購股份并注銷，合計現(xiàn)金流出6.18億元。
這一策略是否有利于公司長遠發(fā)展還未有定數(shù)，短期內穩(wěn)定了部分股東情緒。主要股東梁耀銘及其關聯(lián)平臺合計獲得數(shù)千萬元分紅。分紅消耗了本已緊張的現(xiàn)金資源，削弱了公司對研發(fā)、技術投入與新業(yè)務孵化的能力。
醫(yī)療AI商業(yè)化尚處于早期
隨著大模型技術崛起，醫(yī)療AI賽道在2025年迎來新一輪資本關注。金域醫(yī)學自去年起加速布局AI領域，推出“域見醫(yī)言”醫(yī)療大模型及“小域醫(yī)”智能體，整合30年醫(yī)檢數(shù)據(jù)及知識積累，支持多模態(tài)、多組學信息整合。2月，公司接入DeepSeek-R1模型，進一步提升AI性能。小域醫(yī)已覆蓋52萬醫(yī)生用戶，月度使用量接近10萬次，表明金域醫(yī)學在醫(yī)療AI應用場景中具備一定的先發(fā)優(yōu)勢。
金域醫(yī)學早在2017年便成立病理醫(yī)生集團，布局病理AI領域。公司與騰訊AILab、舜宇光學科技合作開發(fā)的智能顯微鏡已獲得NMPA注冊證，并在宮頸癌篩查等應用中實現(xiàn)檢測效率提升4倍。然而，受限于政策規(guī)范與醫(yī)院內部流程調整，病理AI尚難以形成大規(guī)模商業(yè)變現(xiàn)。2024年11月，國家醫(yī)保局明確AI輔助診斷不可單獨收費，加劇了商業(yè)化難度。短期內，病理AI更多承擔輔助降本增效的角色，盈利貢獻有限。
病理AI是指應用人工智能技術對醫(yī)學病理切片圖像進行自動分析與診斷的技術體系，核心目的是提高病理診斷的效率和準確率。醫(yī)療大模型則是基于大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)（包括文本、圖像、基因組數(shù)據(jù)等）訓練而成，能夠進行多任務、多模態(tài)分析，支持從檢前智能推薦、檢中輔助診斷到檢后報告解讀的全流程服務。根據(jù)披露，金域醫(yī)學的“域見醫(yī)言”能夠整合基因、病理、蛋白等多組學信息，目前受限于政策和實際應用場景，商業(yè)化進展相對緩慢。
戰(zhàn)略上，金域醫(yī)學提出“醫(yī)檢4.0”，著力推進檢驗流程全鏈條智能化，通過智能物流系統(tǒng)、智慧實驗室、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)降本增效。在部分醫(yī)院項目中，檢驗報告解讀效率提升30%，臨床診斷符合率提高15%。盡管數(shù)智化轉型初見成效，但轉型過程涉及硬件升級、人才培訓、流程重構，短期投入巨大，對現(xiàn)金流形成較大壓力。且行業(yè)內數(shù)智化轉型同質化嚴重，差異化競爭優(yōu)勢尚未明顯建立。
盡管高舉AI與數(shù)字化轉型大旗，金域醫(yī)學在研發(fā)投入上卻出現(xiàn)收縮。2022年至2024年，公司研發(fā)費用分別為6.33億元、4.67億元和4.00億元，連續(xù)下降。目前公司研發(fā)的相關產品多集中在體外診斷領域，創(chuàng)新深度與廣度不足。面對醫(yī)療AI、智慧病理等快速演進領域，金域醫(yī)學若研發(fā)資源投入不足，將難以在未來競爭中占據(jù)主動，存在被行業(yè)領先者超越的風險。
目前金域醫(yī)學的產品管線涉及從基礎檢測到精準診斷的多個領域，且在不同疾病的早期篩查、分型診斷及個體化治療方案中占據(jù)重要位置。尤其在腫瘤、神經免疫性疾病和遺傳病等領域，包括通過推出阿爾茨海默病早篩、遺傳病全基因組測序升級等項目。部分產品如精準篩查項目、基因檢測產品，盡管技術上領先，但市場教育和推廣的難度較大。
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