资本青睐但挑战重重。
《投资者网》张静懿
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI在医疗领域的应用逐渐成为行业关注的焦点。作为中国内地最大的人工智能赋能中医医疗服务提供商，问止中医科技（以下简称“问止中医”或“公司”）凭借其自主研发的“中医大脑”系统，成功吸引了资本市场的目光。
2025年初，问止中医正式向港交所递交招股书，拟冲刺“中医AI第一股”。然而，尽管公司在技术创新和商业模式上展现出独特的优势，其盈利能力、研发实力及市场竞争格局等方面仍面临诸多挑战。
高毛利率背后的亏损困境
问止中医自2018年成立以来，一直致力于将人工智能技术与传统中医相结合，开发出“中医大脑”辅助诊疗系统。该系统通过大数据分析和人工智能算法，为患者提供个性化的中医诊疗方案。据灼识咨询的报告，问止中医在2023年成为中国内地人工智能赋能中医医疗服务市场的领导者，市场份额达到1.5%。
从营收增长来看，问止中医近年来表现强劲。2022年至2023年，公司营收从6216.9万元增长至1.89亿元，增幅高达204%；2024年前三季度，公司营收进一步增长至1.73亿元，同比增长33.8%。
问止中医的核心业务主要分为中医医疗服务、中医生活产品及中医大脑订阅服务三大板块。其中，中医医疗服务是公司最主要的收入来源，2022年至2024前三季度，该业务收入分别为5042.1万元、1.67亿元和1.55亿元，占总收入的比例从81.1%上升至89.4%。线上问诊成为公司收入的重要来源，占比高达90%左右。
尽管问止中医的毛利率表现亮眼，2022年至2024年前三季度的毛利率分别为56.3%、59.8%和60.7%，远高于中药行业42.28%的平均水平，但公司却未能实现盈利。报告期内，问止中医累计亏损超过4亿元，主要由于可转换可赎回优先股公允价值变动带来的亏损。
问止中医的核心产品“中医大脑”系统积累了超过亿级参数及1万首方剂，覆盖3000多类病症，显著提升了诊疗效率和准确性。然而，尽管“中医大脑”系统的客单价高达900元以上，毛利率达到55%，但其对公司整体盈利能力的贡献尚未完全显现。这可能与公司在市场推广、技术研发等方面的投入有关。
从研发投入来看，问止中医的开支不算太高。2022年至2024年前三季度，公司研发开支分别为540万元、900万元、840万元，分别占相关期间收益的8.7%、4.8%、4.9%。相比之下，销售开支则相对较高，分别为870万元、2510万元、1850万元，分别占同期总收益的14.0%、13.3%、10.7%。这种投入结构反映出公司在市场拓展方面的重视，但也可能影响其长期的技术竞争力。
疗效与团队建设的风波不断
近年来，问止中医医疗服务的疗效引发了广泛争议。一方面，公司内部数据显示，其治疗有效率高达93.8%，患者复诊率也逐年攀升，2024年达到71.6%，远高于行业平均水平。
然而，另一方面，也有患者反映治疗效果不佳，甚至病情加重。例如，2024年6月，一篇题为《相信问止中医，结果父亲被送进ICU》的文章在网络上引发热议，文中提到一位癌症患者在接受问止中医治疗后病情恶化。
此外，问止中医还面临部分患者的投诉，涉及医疗效果、药物不良反应以及服务质量等问题。据某『社交平台』数据显示，近30天内，问止中医的投诉问题中，“虚假宣传”占比约43%。
医生资质与服务质量对于医疗行业来说一直是重中之重。问止中医的医疗服务团队由83名全职医师组成，其中大部分为应届中医学硕士毕业生。虽然这种年轻化的团队结构有助于引入新技术和新理念，但也引发了部分患者对其专业能力的质疑。问止中医需要在保持团队创新性的同时，提升医生的专业水平和服务质量，以增强患者的信任。
从管理层来看，问止中医联合创始人崔祥瑞也非常年轻，现年36岁，本科于中山大学主修生物技术，创立问止中医之前，崔祥瑞曾在和君沣盈资产管理有限公司担任合伙人；曾在北京和君咨询有限公司担任合伙人。IPO前，创始人崔祥瑞持股43.41%，行使约43.60%的投票权。
尽管医疗服务收到质疑、医疗团队整体较为年轻，但这并未影响问止中医受到众多知名资本的青睐。
从融资情况来看，问止中医成立当年就获得了两笔融资，共171.8万美元💵（约合人民币1260万元）。成立至今，公司共完成5轮融资，融资总额约为2171.8万美元💵（约合人民币1.6亿元），投资人包括蓝驰创投、真格基金等机构。最后一笔融资完成于2024年11月，融资额为1200万美元💵，以此计算，估值约为2.56亿美元💵。
然而，尽管受到资本的青睐，问止中医仍面临诸多挑战。中医医疗服务行业受到严格的监管，涉及诊疗规范、药材质量和医师资质等多个方面。任何监管政策的变化都可能对问止中医的业务运营产生重大影响。例如，AI技术在中医诊疗中的应用仍处于探索阶段，缺乏统一标准，这可能导致监管的不确定性。
此外，AI赋能中医技术的发展还面临着三大痛点。首先，高质量中医临床数据的稀缺性是制约AI技术应用的重要因素。中医诊疗依赖于大量的临床经验和个体差异，而数据的收集和整理难度较大。其次，中医学缺乏统一标准，使得AI技术在应用过程中难以标准化和规范化。最后，AI与中医理论的融合仍处于初级阶段。
或许，如何将现代技术与传统理论有机结合，是问止中医需要解决的关键问题。（思维财经出品）■
