6 月 18 日，朝聚眼科发布数字诊疗辅助智能体 「张沐澜医生」，能完成眼科诊疗全流程辅助，提升诊疗安全性与精准度。朝聚眼科面临增收不增利压力，希望通过 AI 提高诊断效率。尽管多家眼科公司布局 AI，但盈利模式尚未破局。朝聚眼科强调循序渐进地应用 AI，注重临床辅助诊断，希望通过广泛应用来提升 AI 价值，解决商业化落地困难。
每经记者｜林姿辰 每经编辑｜张益铭
6 月 18 日，朝聚眼科在北京发布了一款专注于眼健康领域的数字诊疗辅助智能体 「张沐澜医生」。
《每日经济新闻》 记者 （以下简称每经记者） 在现场了解到，该智能体已经能够在眼科诊疗中完成从医患问诊对话到生成门诊病历，再到初步诊断以及给出处理方案的全流程辅助。它不仅能参照最新指南调整用药建议，还可在面对疑难病例时列出多种可能的鉴别诊断，并辅助年轻医生关注诊疗中某些易忽略的细节，进一步提升诊疗安全性与精准度。
随着以 DeepSeek 为代表的大语言模型爆火，「AI（人工智能）+眼科」 不是新鲜事，但盈利模式却尚未破局。去年业绩出现下滑的朝聚眼科，如何找到技术投入和盈利的平衡点？
对此，朝聚眼科董事长张波洲给每经记者的答复是不求大、求细分，「在眼科的每一个细分领域，大家 （不同公司） 都去做一个产品，最后组合起来眼科才能做出一个特别好的 AI」。
公司去年增收不增利，希望 AI 医生提高诊断效率
作为一家始创于 1988 年的内蒙古民营眼科品牌，朝聚眼科于 2021 年登陆港股，最新市值不到 19 亿港元，但根据弗若斯特沙利文报告，按 2020 年的收益总额计，在民营眼科医院中，公司在内蒙古排名第一，在中国华北地区排名第二，在中国排名第五。
记者注意到，2023 年公司实现了历史最高净利润 2.29 亿元，但在去年，公司开始 「增收不增利」，净利润同比下滑近 15%，毛利率也从 45.4% 下滑至 43.5%。对于毛利率的降低，公司解释称主要由于行业竞争加剧、医疗医保报销改革的结构性影响以及全国带量采购下的定价压力。
与此同时，朝聚眼科的营销开支还在加大。财报显示，2024 年，公司销售及分销开支同比增加 18.7%，达到 1.25 亿元。公司表示，这主要是因为运营 2023 年收购的医院及现有医院在营销及广告活动方面的费用增加，以实现市场扩张。
在这些背景下，公司发布 「张沐澜医生」 是出于何种考虑？张波洲告诉每经记者，一方面，公司希望借助 AI 这一智能化手段，在医生未曾考虑到的诊断方面提供有力辅助，从而实现更精确的诊断；另一方面，AI 能够快速生成病例，有效节省医生的时间，让医生有更多精力与患者沟通，为患者提供优质服务，进而提升患者的就医体验。
「我们的核心是提高医生的诊断效率，而不是去开发硬件。但是我们不放弃和硬件厂商合作的机会，如果有硬件厂商愿意合作一起做，那大家可以形成一种合力。」 张波洲说。
聚焦临床辅助诊断，「AI+眼科」 盈利模式尚待破局
「AI+眼科」 不是新鲜事。据每经记者统计，随着以 DeepSeek 为代表的大语言模型爆火，多家上市公司均于今年公开了在 AI 方面的布局。
例如，光正眼科于今年 2 月表示，目前 AI 技术应用于公司的智能文案、智能客服等业务环节，公司未来将积极探索医疗领域 AI 技术方案在院内的应用；爱尔眼科则在今年 6 月的调研活动上透露，公司自 2023 年开始组建了由集团领导挂帅的人工智能团队，利用公司巨量眼科诊疗数据优势，深入研究人工智能对公司的全方位赋能，同时积极与中科院计算技术研究所等国内顶尖研究团队合作，探索构建 「爱尔 AI 眼科医院」。
但不容忽视的是，在 「眼科 AI」 上出发最早的鹰瞳科技，其作为 「医疗 AI 第一股」 于 2021 年在港股上市，当天市值超过 72 亿港元，但之后股价一路下跌，截至目前公司市值已经缩水超过 80%。
资料显示，鹰瞳科技是中国首批通过 AI 视网膜影像识别技术提供早期检测、诊断及健康风险评估解决方案的公司之一，公司的主要产品 Airdoc-AIFUNDUS 1.0 可用于青光眼、白内障、妊娠糖尿病视网膜病变、妊娠高血压视网膜病变等疾病的诊断。
根据 2022 年年报，鹰瞳科技的 AI 解决方案已在中国超过 180 家体检中心及超过 1200 家视光中心应用，但公司上市至今未实现盈利，2024 年的亏损额 2.55 亿元创历史新高，这也反映出 AI 医疗市场的商业化落地存在诸多困难，市场对其产品的接受程度和需求尚未达到预期。
朝聚眼科创始股东兼 AI 项目负责人张丰生表示，人工智能的应用领域十分广泛，与鹰瞳科技专注于眼科眼底病的 AI 识别以及 AI 影像辅助诊断不同，朝聚眼科 「张沐澜医生」 的重点在于收集、整理和归纳各类信息，然后综合各类信息，包括各类检查报告的有价值信息，作出临床辅助诊断。
张波洲认为，AI 在眼科领域的应用应该循序渐进地展开，「因为 AI 的发展需要大量的数据支撑，如果使用成本过高，使用者就会减少，进而导致 AI 学习的速度变慢。相反，如果应用范围广泛，即使收费较低，它的价值也是显著的」。
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