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安康市石泉縣、泰安市新泰市、茂名市高州市、洛陽市洛龍區(qū)、臺州市椒江區(qū)、贛州市石城縣、吉安市永豐縣、贛州市安遠縣、蘭州市永登縣、湘西州古丈縣
焦作市博愛縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、廣西河池市鳳山縣、宜昌市興山縣、廣西柳州市融安縣
福州市晉安區(qū)、忻州市神池縣、黃岡市武穴市、上饒市余干縣、長春市綠園區(qū)、伊春市大箐山縣、滁州市全椒縣
吉安市遂川縣、咸陽市三原縣、渭南市韓城市、長春市雙陽區(qū)、上海市松江區(qū)、長春市九臺區(qū)、龍巖市上杭縣
聊城市茌平區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、六安市金安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、甘孜爐霍縣、文山西疇縣
寧德市霞浦縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、麗水市慶元縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、合肥市瑤海區(qū)、上饒市婺源縣、楚雄牟定縣、宣城市廣德市
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、瀘州市敘永縣、沈陽市大東區(qū)、湖州市南潯區(qū)、德陽市綿竹市、咸寧市崇陽縣
酒泉市肅州區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、榆林市綏德縣、十堰市鄖西縣、中山市坦洲鎮(zhèn)
臨沂市沂南縣、淄博市博山區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、晉城市陽城縣、哈爾濱市方正縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、黃山市黃山區(qū)
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韶關(guān)市武江區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)、惠州市龍門縣、邵陽市雙清區(qū)、綏化市綏棱縣
鄭州市新密市、大慶市龍鳳區(qū)、延安市延川縣、鐵嶺市西豐縣、上海市金山區(qū)、貴陽市開陽縣、贛州市定南縣
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安陽市文峰區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、武漢市洪山區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗
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天水市麥積區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、九江市都昌縣、濱州市陽信縣、棗莊市市中區(qū)、延安市吳起縣、婁底市雙峰縣
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衡陽市衡陽縣、呂梁市文水縣、蘇州市吳江區(qū)、武威市涼州區(qū)、晉中市太谷區(qū)、揚州市江都區(qū)、三明市寧化縣
杭州市淳安縣、三亞市崖州區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、宜春市銅鼓縣、菏澤市鄄城縣
杭州市余杭區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、三門峽市盧氏縣、襄陽市老河口市、銅仁市沿河土家族自治縣、漳州市薌城區(qū)、武漢市漢南區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、隴南市兩當縣
溫州市洞頭區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、咸陽市禮泉縣、廣西玉林市陸川縣、廣西崇左市扶綏縣、阜新市清河門區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、黃石市黃石港區(qū)、福州市臺江區(qū)、銅仁市德江縣
溫州市甌海區(qū)、懷化市鶴城區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、貴陽市清鎮(zhèn)市、廣西桂林市秀峰區(qū)、湛江市廉江市、銅仁市德江縣、鷹潭市貴溪市
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財說｜虧損3.81億元、應(yīng)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(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(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(diào)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(jié)構(gòu)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(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(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、壞賬風險高，導致2022年末應(yīng)收賬款高達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險，直接侵蝕利潤空間，成為后疫情時期沉重的財務(wù)負擔。
疫情結(jié)束后，金域醫(yī)學不得不依賴常規(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)保控費政策收緊，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(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，壓制了利潤修復的彈性。
截至2024年12月底，金域醫(yī)學應(yīng)收賬款余額仍高達43.96億元，占總資產(chǎn)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(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(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(yīng)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(lǐng)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(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更多承擔輔助降本增效的角色，盈利貢獻有限。
病理AI是指應(yīng)用人工智能技術(shù)對醫(yī)學病理切片圖像進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(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(yīng)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(zhuǎn)型初見成效，但轉(zhuǎn)型過程涉及硬件升級、人才培訓、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領(lǐng)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(lǐng)先者超越的風險。
目前金域醫(yī)學的產(chǎn)品管線涉及從基礎(chǔ)檢測到精準診斷的多個領(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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