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梅州市大埔縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、金華市永康市、徐州市新沂市、黔東南凱里市、滁州市明光市
福州市永泰縣、涼山布拖縣、黑河市五大連池市、甘孜雅江縣、遂寧市射洪市、貴陽市花溪區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、楚雄武定縣、雙鴨山市寶清縣、廣西賀州市八步區(qū)
哈爾濱市延壽縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、宣城市宣州區(qū)、宜春市靖安縣、滁州市南譙區(qū)
武漢市黃陂區(qū)、青島市膠州市、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、隨州市廣水市、臨汾市霍州市、長治市黎城縣、衢州市常山縣、定安縣定城鎮(zhèn)
齊齊哈爾市龍江縣、重慶市巴南區(qū)、榆林市佳縣、宜昌市夷陵區(qū)、呂梁市交口縣、廣西河池市鳳山縣、巴中市恩陽區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、銅陵市銅官區(qū)
重慶市九龍坡區(qū)、孝感市大悟縣、韶關(guān)市仁化縣、長沙市芙蓉區(qū)、運城市絳縣、舟山市定海區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、黑河市遜克縣、忻州市神池縣、鶴壁市淇濱區(qū)、東莞市南城街道、寧德市屏南縣、營口市鲅魚圈區(qū)、宜賓市珙縣
阜陽市潁泉區(qū)、溫州市永嘉縣、安康市平利縣、濱州市博興縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、樂山市市中區(qū)、呂梁市石樓縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、吉安市峽江縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
晉中市祁縣、宜昌市夷陵區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、武漢市洪山區(qū)、樂山市夾江縣、淄博市張店區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)、南充市儀隴縣
鷹潭市余江區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、廣西南寧市青秀區(qū)、常州市鐘樓區(qū)、徐州市銅山區(qū)、宜春市樟樹市、鹽城市濱海縣、東莞市常平鎮(zhèn)
東莞市虎門鎮(zhèn)、廣安市廣安區(qū)、四平市公主嶺市、湛江市吳川市、甘孜丹巴縣、蘇州市昆山市、德州市武城縣、肇慶市懷集縣、果洛班瑪縣、東莞市中堂鎮(zhèn)
五指山市水滿、海西蒙古族都蘭縣、隴南市西和縣、葫蘆島市綏中縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、懷化市會同縣、漯河市臨潁縣、徐州市邳州市、蘇州市昆山市
長沙市寧鄉(xiāng)市、菏澤市鄄城縣、黔南龍里縣、達(dá)州市萬源市、武漢市江夏區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、濟(jì)南市歷城區(qū)
池州市青陽縣、陽泉市郊區(qū)、信陽市光山縣、濰坊市臨朐縣、金昌市金川區(qū)
聊城市莘縣、黔西南望謨縣、海東市循化撒拉族自治縣、商丘市寧陵縣、臨夏臨夏市、寧夏固原市彭陽縣、樂山市沙灣區(qū)、鐵嶺市開原市、大慶市紅崗區(qū)
馬鞍山市雨山區(qū)、湖州市長興縣、韶關(guān)市南雄市、郴州市安仁縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、臨汾市汾西縣、濟(jì)南市長清區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、麗江市華坪縣、咸陽市淳化縣
遂寧市安居區(qū)、榆林市神木市、寶雞市麟游縣、廣西桂林市資源縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、德州市臨邑縣、廣西桂林市平樂縣、揚州市高郵市
成都市大邑縣、安慶市大觀區(qū)、黔東南黎平縣、昆明市石林彝族自治縣、九江市都昌縣
朔州市平魯區(qū)、荊州市石首市、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、遂寧市安居區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、宿遷市宿豫區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、達(dá)州市通川區(qū)
鹽城市東臺市、樂山市夾江縣、湖州市吳興區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、南陽市方城縣
阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、楚雄元謀縣、遂寧市射洪市、黔南獨山縣、貴陽市花溪區(qū)、黔東南麻江縣、貴陽市修文縣、阜新市清河門區(qū)
濟(jì)寧市曲阜市、無錫市江陰市、肇慶市懷集縣、棗莊市薛城區(qū)、駐馬店市遂平縣、上海市徐匯區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、合肥市長豐縣
雙鴨山市饒河縣、廣西百色市平果市、眉山市青神縣、婁底市冷水江市、六安市裕安區(qū)、咸寧市赤壁市、廈門市集美區(qū)、宜賓市江安縣、綿陽市平武縣
襄陽市宜城市、甘南夏河縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、甘孜瀘定縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
儋州市和慶鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、贛州市章貢區(qū)、滁州市南譙區(qū)、德州市禹城市、瓊海市龍江鎮(zhèn)
臨沂市蒙陰縣、肇慶市端州區(qū)、雅安市蘆山縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、開封市順河回族區(qū)、渭南市蒲城縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、鶴崗市興安區(qū)、濱州市陽信縣、衡陽市南岳區(qū)
三明市永安市、西寧市湟中區(qū)、吉安市吉安縣、遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、東莞市中堂鎮(zhèn)、宣城市宣州區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、南充市南部縣
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南充市營山縣、江門市臺山市、青島市嶗山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、臨沂市沂南縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、衡陽市祁東縣、昆明市嵩明縣
瀘州市江陽區(qū)、焦作市解放區(qū)、廣西崇左市龍州縣、廣西河池市南丹縣、莆田市涵江區(qū)、涼山喜德縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣、邵陽市新寧縣、撫州市崇仁縣
邵陽市雙清區(qū)、北京市延慶區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、三明市清流縣、咸寧市嘉魚縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
長治市黎城縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、北京市西城區(qū)、淮南市潘集區(qū)
通化市柳河縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、張家界市武陵源區(qū)、郴州市臨武縣、徐州市云龍區(qū)、益陽市安化縣、廣西百色市田東縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、廣西百色市那坡縣
白山市靖宇縣、黔西南貞豐縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、廣西南寧市橫州市、成都市青羊區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、安慶市桐城市、朔州市右玉縣、朔州市平魯區(qū)、煙臺市龍口市
馬鞍山市雨山區(qū)、平頂山市葉縣、懷化市會同縣、揚州市高郵市、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、湘西州永順縣、甘孜白玉縣
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葫蘆島市興城市、平?jīng)鍪徐`臺縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、阜陽市潁泉區(qū)
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溫州市甌海區(qū)、甘南碌曲縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
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南昌市安義縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、黔西南貞豐縣、雙鴨山市寶山區(qū)、南陽市西峽縣、宜昌市枝江市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、平頂山市汝州市
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玉溪市易門縣、運城市鹽湖區(qū)、呂梁市文水縣、齊齊哈爾市富裕縣、伊春市嘉蔭縣、臺州市黃巖區(qū)
九江市永修縣、南平市順昌縣、嘉興市海鹽縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、南充市高坪區(qū)、沈陽市法庫縣、海西蒙古族天峻縣、安慶市望江縣、樂山市峨邊彝族自治縣、昭通市彝良縣
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財說｜虧損3.81億元、應(yīng)收賬款高企，金域醫(yī)學(xué)遭遇業(yè)績危機|界面新聞 · 證券
金域醫(yī)學(xué)（603882.SH）遭遇了上市以來最嚴(yán)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(dá)3.81億元，上年同期凈利潤6.43億元，首次年度虧損。
應(yīng)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(wù)競爭加劇，使得公司財務(wù)狀況進(jìn)一步惡化。同時發(fā)布的一季報情況也并沒有好轉(zhuǎn)。2025年第一季度，金域醫(yī)學(xué)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(xué)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(hù)股東關(guān)系，但也引發(fā)了對其未來戰(zhàn)略可持續(xù)性的質(zhì)疑。根據(jù)權(quán)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(xué)曾是中國第三方醫(yī)學(xué)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(diào)整，核酸檢測需求驟然消失，金域醫(yī)學(xué)業(yè)績斷崖式下滑，暴露出潛藏已久的結(jié)構(gòu)性問題。
金域醫(yī)學(xué)試圖尋找新的增長曲線，大力推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)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(guān)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(yuǎn)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(xué)曾依托核酸檢測業(yè)務(wù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)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(kuò)張背后是巨大的墊資壓力和應(yīng)收賬款積累。
疫情期間為搶占市場，金域醫(yī)學(xué)與多地政府及醫(yī)療機構(gòu)合作開展核酸檢測，但回款周期長、壞賬風(fēng)險高，導(dǎo)致2022年末應(yīng)收賬款高達(dá)74.24億元，占總資產(chǎn)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(fēng)險，直接侵蝕利潤空間，成為后疫情時期沉重的財務(wù)負(fù)擔(dān)。
疫情結(jié)束后，金域醫(yī)學(xué)不得不依賴常規(guī)檢測業(yè)務(wù)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?zāi)芰μ嵘?，加之醫(yī)?？刭M政策收緊，第三方檢測服務(wù)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(xué)在量價齊跌的雙重打擊下，常規(guī)業(yè)務(wù)營收增長極其艱難。2024年業(yè)績表現(xiàn)已經(jīng)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(shè)備、人力成本占比極高。金域醫(yī)學(xué)在疫情期間大規(guī)模擴(kuò)張，建成了50家醫(yī)學(xué)實驗室和近800家聯(lián)合實驗室網(wǎng)絡(luò)。疫情過后檢測量銳減，固定資產(chǎn)折舊與人工成本攤薄至單次檢測成本上，導(dǎo)致經(jīng)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(fù)的彈性。
截至2024年12月底，金域醫(yī)學(xué)應(yīng)收賬款余額仍高達(dá)43.96億元，占總資產(chǎn)52.30%，占營業(yè)收入比例高達(dá)61.14%?；乜钐鞌?shù)拉長導(dǎo)致計提壞賬準(zhǔn)備不斷增加，2024全年信用減值損失達(dá)6.19億元。應(yīng)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(jié)束，今年第一季度公司應(yīng)收賬款減值損失為1.06億元，這也直接導(dǎo)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(xué)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(yuǎn)發(fā)展還未有定數(shù)，短期內(nèi)穩(wěn)定了部分股東情緒。主要股東梁耀銘及其關(guān)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(shù)投入與新業(yè)務(wù)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(shù)崛起，醫(yī)療AI賽道在2025年迎來新一輪資本關(guān)注。金域醫(yī)學(xué)自去年起加速布局AI領(lǐng)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(xué)信息整合。2月，公司接入DeepSeek-R1模型，進(jìn)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(xué)在醫(yī)療AI應(yīng)用場景中具備一定的先發(fā)優(yōu)勢。
金域醫(yī)學(xué)早在2017年便成立病理醫(yī)生集團(tuán)，布局病理AI領(lǐng)域。公司與騰訊AILab、舜宇光學(xué)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(yīng)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(nèi)部流程調(diào)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(nèi)，病理AI更多承擔(dān)輔助降本增效的角色，盈利貢獻(xiàn)有限。
病理AI是指應(yīng)用人工智能技術(shù)對醫(yī)學(xué)病理切片圖像進(jìn)行自動分析與診斷的技術(shù)體系，核心目的是提高病理診斷的效率和準(zhǔn)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(xùn)練而成，能夠進(jìn)行多任務(wù)、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(wù)。根據(jù)披露，金域醫(yī)學(xué)的“域見醫(yī)言”能夠整合基因、病理、蛋白等多組學(xué)信息，目前受限于政策和實際應(yīng)用場景，商業(yè)化進(jìn)展相對緩慢。
戰(zhàn)略上，金域醫(yī)學(xué)提出“醫(yī)檢4.0”，著力推進(jìn)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(zhuǎn)型初見成效，但轉(zhuǎn)型過程涉及硬件升級、人才培訓(xùn)、流程重構(gòu)，短期投入巨大，對現(xiàn)金流形成較大壓力。且行業(yè)內(nèi)數(shù)智化轉(zhuǎn)型同質(zhì)化嚴(yán)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(zhuǎn)型大旗，金域醫(yī)學(xué)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(guān)產(chǎn)品多集中在體外診斷領(lǐng)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(jìn)領(lǐng)域，金域醫(yī)學(xué)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(lǐng)先者超越的風(fēng)險。
目前金域醫(yī)學(xué)的產(chǎn)品管線涉及從基礎(chǔ)檢測到精準(zhǔn)診斷的多個領(lǐng)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(jīng)免疫性疾病和遺傳病等領(lǐng)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(chǎn)品如精準(zhǔn)篩查項目、基因檢測產(chǎn)品，盡管技術(shù)上領(lǐng)先，但市場教育和推廣的難度較大。
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