2025年金域医学研究报告：数据资产价值重估，AI技术驱动创新应用场景拓展

一、业绩受外部环境扰动，数智化转型方向明确

（一）ICL 行业挑战与机遇并存，金域医学龙头地位稳固

ICL行业正在发生深刻变革。我国的临床检测大多在医院内部自主进行，ICL独 立于医院，服务于有临床检验需求的医院及研究机构。相较于医院，ICL拥有更先进 的设备及技术、更专业的实验人员、更大的规模，因而也有更多元的检测项目以及 更经济的测试成本。 受政策、经济等多重因素影响，ICL行业的发展目前面临较大挑战。例如 DRG/DIP支付方式执行后，医院成本管控压力增加，对检查检验的精准度要求提升， 项目数量反而会有所控制；根据国家医保局官网，国家近期还在进行医疗服务价格 改革，其中部分检查检验项目价格在持续调整；医疗机构检查检验结果互认也会在 一定程度上使得院内检验样本量下滑；此外，多个地区对于检验样本外送的监管趋 严，虽然长期有助于检验样本流向更规范的龙头机构，但短期也会造成检验外包率 的小幅调整。 技术的进步持续为ICL行业的发展带来较多机遇。基因测序、质谱技术等检测技 术从遗传病、肿瘤领域向病原学、神经免疫等场景快速拓展，并通过自动化设备下 沉至普通医院，极大提升了检测覆盖范围和临床实用性。同时，人工智能技术的在 医学检验领域的应用也正在推动着行业加速变革。一方面，医学大模型的应用及创 新诊断产品的推出，进一步提升了临床诊疗的效率；另一方面，人工智能赋能生产、 服务流程，提升了企业的运营效率和服务质量，加速企业数智化转型。

金域医学龙头地位较为稳固。根据金域医学财报，其当前为全国超过2.3万家医 疗机构提供包括质谱、基因组等11大类共87类医学检验技术，超4000项检验项目的 外包及科研技术服务。目前，公司在内地及港澳地区已建立了49家医学实验室，超 750家合作共建实验室，服务网络覆盖全国90%以上人口所在区域，是国内第三方医 学检验行业市场领先企业。24年上半年，公司ICL业务实现营收36亿元，同比下滑 7.4%，在行业调整期保持了相对稳定的业绩和较强的竞争力，龙头地位较为稳固。

（二）金域医学业绩短期受外部环境扰动，收入质量持续提升

金域医学近几年股价变化大致分为几个阶段。（1）2020年之前：ICL行业经营 杠杆效应较强，随着过去多年的产能积累和渠道建设，2019年公司盈利能力出现向 上拐点，净利率达7.9%，同比2018年增加超2个百分点，股价启动上涨。（2）2020 年-2021年：2020年一季度由于院内诊疗受到限制，公司收入出现下滑，股价小幅波 动，之后由于新冠检验量需求急剧增加，公司业绩大幅增长，股价也随之达到高位。 （3）2022年-2023年：检验需求逐步回落，需求上涨期间新增的成本以及高额的应 收账款对公司盈利能力带来一定压力，营收和利润均出现回落，股价也从高位回落 进入盘整期。（4）2024年：检验服务价格调整、DRG/DIP支付方式改革、行业竞争 加剧以及经济疲软导致的院内诊疗增长乏力等因素使得ICL行业整体面临较大挑战， 营收和盈利能力持续下滑，股价也随之跌落至底部。

受外部环境变化影响，公司近两年营业收入有所波动。2020年之前，金域医学 营收规模和归母净利润呈现稳步增长状态。2020年后，由于检验需求激增，公司业 绩加速增长。根据wind，2022年公司实现营业收入154.76亿元，同比增加29.6%。 2023之后，随着检验需求回落，公司营业收入出现下滑，2023年实现收入85.40亿 元，同比下降44.8%，但常规业务增长良好，根据金域医学官方公众号，公司2023 年常规医检业务收入77.3亿元，同比增加15.35%。 2024年公司营业收入持续下滑，前三季度收入56.19亿元，同比-10.95%。我们 推测其主要原因为：（1）2023年同期仍有部分新冠检测、CRO等业务收入；（2） 受外部政策、经济等环境影响，体检量、医院端检验样本量等出现下滑，检测价格也 出现波动；（3）公司更加注重收益质量即有现金流的收益，在一定程度上减少了与 信用风险较高的客户合作。

金域医学24年经营现金流有所好转。基于外部环境的变化，公司2024年经营策 略有所调整，将现金流放在更加重要的位置，在一定程度上减少了与信用风险较高 的客户合作，虽然短期对收入造成一定扰动，但现金流得以改善。根据wind，公司 24年三季度经营活动现金净流量为2.78亿元，同比+80.07%。

公司经营杠杆效应显著，在盈亏平衡点附近，盈利能力对收入变动的敏感性较 高，利润波动性被进一步放大。2020年之前，随着检测量持续提升，公司规模效应 逐步显现，推动盈利能力向上。根据wind，2019年公司的销售净利率达7.88%，同 比提升2.24pp。2020-2022年期间，公司营收规模快速增加，单位成本及各期间费用 率随之下降，盈利能力快速提升，销售净利率一度接近20%。2023年之后，需求快 速回落，前几年为了匹配需求而新增的成本也成为公司短期盈利能力的拖累，公司 利润率水平出现下降。 2024年受多重因素影响，公司出现亏损。根据公司2024年业绩预告，经初步测 算，公司2024年归母净利润预计为-3.5亿到-4.5亿元，2023年同期为6.4亿元；扣非 归母净利润预计为-1.55亿万元到-2.25亿元，2023年同期为3.6亿元。出现亏损原因 如下：（1）业务收入不及预期导致经营杠杆效率下降；（2）部分应收账款回款周 期延长，导致产生信用减值损失金额较大，初步测算2024年拟计提信用减值损失约 6.5-7.2亿元，剔除掉这部分影响后，公司仍然保持盈利，但利润率相对较低；（3） 公司对固定资产进行了盘点清理，对于丧失使用功能的固定资产进行报废处置；（4） 受公司投资的部分企业业务增长未能符合预期影响，可能会确认资产减值损失。

信用减值损失拖累表观利润。金域医学部分应收账款回款周期延长，因此而产 生的信用减值损失对其表观利润造成较大拖累。根据wind，金域医学24年三季度信 用减值损失为1.25亿元，前三季度已累计4.21亿元。公司三季报披露应收账款达 51.16亿元，相比中报55.55亿元有所改善，但体量仍然较大，其中1年以上的占比接 近40%。根据公司2024年业绩预告，初步测算2024年拟计提信用减值损失约6.5-7.2 亿元。2020年以来，公司已累计计提信用减值损失接近15亿元。 对公司24年中报应收账款账龄进行分析，其2-3年和1-2年的应收账款数额分别 为10亿元和16亿元，若此部分账款账期继续延长，将会为25年也带来一定的信用减 值风险。

虽然收入体量有所下滑，但金域医学整体收入质量仍在持续提升。在产品服务 方面，公司持续推进重点新产品服务全面升级，根据金域医学官方公众号，2024年 上半年公司高端平台收入占比已达到54%，同比+1.02pp；在客户结构方面，公司大 力推进三级医院业务拓展向纵深挺进，2024年上半年公司三级医院客户收入占比提 升至45.75%，同比+5.81pp。

（三）数智化转型步伐坚定，已有 AI 技术应用场景落地

人工智能技术的快速发展正推动ICL行业进入智能化新阶段。AI大模型与生物医 学的深度融合，有望显著提升临床检测效率与精准度。根据金域医学招股书、历年 财报及官方公众号信息，公司在成立初期就较为注重信息化和数字化建设，早期就 已构建起实验室信息化系统，至今已积累了大量的结构化医疗数据，为后续AI模型 的训练奠定了基础。此外，公司在过去几年持续加强对外合作，补足技术短板，与华 为、腾讯以及部分高校等合作开发智能应用产品。近年来，顺应时代发展，公司大力 推进“数智化转型”，积极打造医检行业生产与服务的全流程数智化，当前已经取得 了一些突破性的应用成果。

数据层面，金域医学积极探索医检数据要素基础体系建设，通过医检数据中台 结合人工智能技术进行数据自动化接入及清洗，根据公司中报，其现已涵盖医检数 据总量超过23PB（其中基因测序结果超过12PB），并且实现数据中心化、标准化。 在数据应用方面，公司已完成广州数据交易所会员登记并提交多个数据产品登记挂 牌申请，并且于2024年底与宸汐健康完成乳腺癌检测数据产品场内交易。 技术层面，以医检数据要素为驱动，公司在2024年下半年发布了“域见医言” 医检大模型，并上线智能体应用“小域医”。根据金域医学公众号，该模型基于公司 累计近30年的医检专业数据和知识积累，以及23000家医疗机构的服务经验，在通用 语料基础上注入了超20亿Token医检语料，可支持整合图像、语音、文本等多模态， 基因、蛋白、病理等多组学，以及项目推荐、实验室检测、报告生成等多场景信息。 基于该模型开发的智能体应用“小域医”已经具备智能项目推荐、实验室智能 检测、智慧报告解读、辅助疾病诊疗等功能，覆盖了全病种、全生命周期，可大大缩 短医生决策的时间。根据金域医学公众号，改应用目前已正式通过金域医学一站式 客户服务平台KMC对外开放，KMC在线注册医生数已超50万，月度使用量已达10万 次。随着域见医言大模型和“小域医”的相继研发、上线，金域医学正在逐步实现医 学检验生产和服务的全流程数智化。

二、数据资产价值重估，驱动创新应用场景拓展

（一）数据资产成为 AI 医疗核心驱动力，全链条数据价值凸显

在AI技术快速迭代的背景下，数据资产的核心价值正从资源储备向生产要素跃 迁。而对于医疗数据来讲，其价值密度与其覆盖场景的完整性高度相关。单一维度 的数据（如影像或基因）仅能支撑局部模型优化，而覆盖门诊、住院、诊断、用药的 全链条数据则能构建疾病动态演进的完整知识图谱，为AI提供多模态、多时序的关 联分析基础。这种全链条数据的整合能力，直接决定了AI模型对复杂医学问题的解 释力（如罕见病鉴别诊断）与临床应用天花板（如个性化治疗方案生成）。 从国际经验看，头部医疗AI企业Tempus AI及以全病程数据闭环为核心竞争力， 其通过与临床医生和医疗机构展开合作，积累了丰富的多模态医疗数据，涵盖基因 序列、图像、临床诊疗记录等多场景全流程的数据。根据Tempus AI的24年财报和演 示文稿，截至2024年底，其拥有约9百万例临床数据记录，120余万例影像学数据， 120余万例测序样本，与美国65%以上的医疗学术中心与50%以上的肿瘤学家建立联 系。而其基于这些数据开发出的模型在药物研发、早筛等场景的商业化溢价也印证 了数据链完整性的战略价值（24年数据服务收入2.4亿美元，基于数据服务已签署的 剩余合同总价值超过9.4亿美元）。

金域医学已经积累了丰富的多模态医学检验数据。根据金域医学公众号，基于 近30年的医检行业积累以及23000家医疗机构的服务经验，金域医学检测总量已超 30亿，数据量超过23.6PB，涵盖了全国90%以上人口所在的区域。同时，基于丰富 的产品组合，公司整合了基因组学、质谱、流式细胞术、病理等多技术平台数据，形 成多组学数据联动机制。除了数据量以外，数据的完整性、标准化程度以及后续的 合规流通都会影响到该数据潜力的释放，金域医学在多个维度均走在行业前列。

1. 数据完整度

金域医学通过参与国家级疾病联盟建设，在提供诊断方案的同时不断拓宽数据 覆盖范围，打通门诊、住院、诊断及用药数据，形成覆盖全病程的高质量专病库。 根据公司23年年报和公众号，其加入的国家级疾病联盟和平台累计已达27个，公司 在广州数据交易所公开的首份数据资产目录涵盖遗传与罕见病、实体肿瘤疾病等多 个学科的超30亿例检测数据，覆盖了全疾病领域、全生命周期以及全诊疗过程。 对于疑难杂症来讲，完整的诊疗数据链往往更加重要。以罕见病为例，其大部 分由遗传因素导致，同时也受到免疫、肿瘤、环境等因素干扰。诊断极其复杂，高度 依赖多技术平台整合。而金域医学于2019年起加入到中国罕见病联盟，在共享其积 累多年的罕见病检测数据的同时，也可以获得联盟平台提供的罕见病患者全流程的 诊疗数据。根据金域医学官方公众号，在罕见病领域，其已搭建起基因测序、质谱、 酶学、病理等多技术平台，覆盖了全人群、全疾病诊疗周期，同时在AI驱动下，其构 建的罕见病精准诊疗整体解决方案正持续优化。

2. 数据治理

拥有了完整的数据链后，严格的数据治理才能更大程度的发挥其价值。高质量、 结构化医疗数据是训练AI模型的基石，直接影响模型精度与泛化能力，数据标准化 缺失仍是AI落地的核心掣肘，其直接限制了数据潜能的充分释放。因此，数据治理显 得尤为重要。 金域医学高度重视数据标准化建设工作。根据公司官方公众号，截至2024年， 公司已主导或参与制修订标准超过80项，涵盖病理诊断、医学检验、冷链物流、生 物样本等多个领域。在数据标准方面，金域医学主导制定了《肾脏病理数据集》湾区标准、《宫颈癌实验室检查数据集》团体标准等。在AI应用标准方面，金域医学还参 与起草了《人工智能知识图谱知识交换协议》国家标准。以公司在国家数据局主办 的2024年“数据要素”大赛中获奖的“数据驱动的宫颈癌早筛及防控方案”为例来 分析公司数据治理的能力（金域医学官方公众号）。 公司首先建立了标准化机制来推进海量数据的采集汇聚：搭建了宫颈癌筛查信 息登记数字化平台，制定筛查数据生成、收集和存储全国统一标准，同时通过 “OCR+NLP”技术提升多模态信息录入效率和准确性，目前已累计采集汇聚超1亿 筛查数据，覆盖全国31省份23000家医疗机构。 其次，公司利用自动化数据治理工具提升数据处理效率：基于多中心统一医学 数据标准开展数据治理，制定了宫颈癌筛查标准数据元、标准术语、治理规则与专 病数据模型，打造适用于医学大数据应用场景的标准术语集，分别包括数万条概念、 术语和关系。然后利用结构化工具和AI技术，实现数据自动化治理，最后经过数据中 台进行统一归集与呈现，实现数据概况、智能筛选和数据质控等功能。

3. 数据流通

数据流通与共享是释放要素价值的关键。由于医疗数据涉及个人隐私、对数据 存储安全性要求比较高，加上医疗机构信息平台并未完全打通，导致形成了数据孤 岛，进一步影响了医检数据的流通。当前，国家可信数据空间建设、各地数据交易所 的相继成立有望从顶层数据空间设计的维度，为医检数据共享奠定政策基础，真正 促进各机构之间医检数据的科学治理和有效流通，消除医检数据孤岛。 金域医学正积极参与数据可信空间建设，同时已有产品在数据交易所完成交易。 根据金域医学官方公众号，公司正联合广东省数据要素产业协会等机构，汇聚全国 多中心医学检验数据，共建医学检验行业可信数据空间，共同探索在合规安全的体 系下实现医学检验数据空间资源的有效交互。同时，公司已有数款数据产品完成数 据合规审核，上架广州数据交易所。并且在24年底与国药控股旗下上海宸汐科技集 团有限公司正式达成数据产品交易，并获得由广州数据交易所颁发的产品交易凭证， 迈出了医检数据合规交易的关键一步。

（二）海外医检公司在 AI 时代的价值实现：数据变现与技术赋能

国内医疗数据资产价值正处于重估阶段，我们也参考了部分海外龙头医检公司 在AI快速发展时代下价值实现路径。Tempus AI等头部AI医疗公司已率先通过数据服 务获得较高收益，Quest Diagnostics、LabCorp等头部医检公司也在持续加大AI布局 力度，利用AI技术赋能诊断流程、优化运营管理及重塑价值链条，从而实现行业效能 提升与商业模式创新。 从目前国际主流的AI医疗公司来看，其数据变现主要有两种途径：（1）整合已 有的基因组学、影像学等临床诊疗数据，经结构化处理与脱敏后形成可交易数据产 品，以授权模式向生物医药企业开放，从而加速靶点发现及临床试验设计；（2）基 于深度学习算法开发AI分析工具，为医疗机构提供精准诊疗决策支持，以订阅服务 或按次收费实现变现。 以Tempus AI为例，其主营业务主要分为三部分：（1）Genomics为医疗服务提 供商提供广泛的诊断检测服务；（2）Data and Services则是将公司收集的去标识化 数据进行商业化，为生命科学领域的客户提供一系列与数据相关的服务，例如药品 临床前开发、临床试验匹配服务等；（3）AI Applications则是利用公司庞大的数据 库，提供完全由数据驱动的诊断服务，优化治疗方案。

Tempus AI的数据服务主要通过Insights和Trials两款产品助力药企开展药物 研发工作。 Insights：公司拥有丰富的多模态、多病种数据，涵盖药物发现、研究、开发及 商业化的全周期的各个阶段。在与药企的合作中，公司授权研究人员使用相互关联 且已去标识化的临床、分子和影像数据资料库，并提供一套用于药物发现、研究、开 发及其他商业用途的分析工具以及云计算工具。客户按即期的文件数量或长期的数 据授权协议来付费。根据公司财报，在全球20家最大的上市制药公司中，已有19家 与其开展了合作。 Trials：公司利用在肿瘤学领域与之合作的广泛医生网络，为制药公司提供临床 试验匹配服务。该临床试验匹配产品建立在实时的数据馈送基础之上，并利用AI来 加速患者、医院和临床试验发起方之间的联系。根据公司财报，截至24年底，已有 超过250项临床试验签约加入该网络，公司网络中已识别出超过3万名潜在可供参与 到临床试验的患者。除了覆盖度广以外，该服务还能加快患者参与临床试验的速度。 在美国，一项临床试验启动一个新的试验站点通常需要6到12个月的时间，而24年 通过该产品激活新站点的平均时长仅为两周，极大地提升药物在临床开发中的效率。

根据公司24年财报，基于以上两部分业务，Tempus AI数据服务收入快速提升， 24年已达到2.4亿美元，同比增加超40%，占公司整体收入比重已达到35%左右。此 外，公司基于数据服务已签署的剩余合同总价值超过9.4亿美元（包括约3亿美元的 未来潜在额外合同选择权价值），主要包括公司与阿斯利康以及葛兰素史克的战略 合作的全部潜在价值。 此外，公司还在积极拓展AI的应用场景，主要集中于复杂疾病的早筛。公司的多 模态数据存储库使其能够发现那些通过单一数据模态无法察觉、但在整合后却显而 易见的关联和模式。同时公司开展服务过程中获取的更多的数据集也可以持续的反 馈优化公司的模型。目前公司已开发出多款A产品，例如AI辅助护理产品“Next”， 可以主动识别并减少肿瘤学和心脏病学患者在护理过程中的遗漏或误诊。

除了头部AI医疗公司以外，海外的头部医检企业也在持续加大AI布局。根据 Quest Diagnostics年报，其于2024年6月完成了对Path AI Diagnostics的收购，获得 其AI Sight数字病理图像管理系统的独家授权，以AI算法优化病理切片分析流程，显 著提升诊断准确性。同时Quest Diagnostics依托自动化与AI技术，推行“Invigorate 计划”，旨在实现每年3%的成本节约与生产效率提升。 根据LabCorp官网材料，其AI布局则聚焦于降低成本、开发精准医疗创新产品以 及提升人效等三个方向。具体来讲，其通过AI对预测分析疾病、有效识别高危人群； 引入的AI进行自动化样本处理、检测和报告，从而减少运营中断及相关费用；开发聊 天机器人和虚拟AI助手，回答患者的咨询、安排预约和提供检测结果，增强患者的参 与度和管理，改善了患者体验等。此外，LabCorp也通过“Launch Pad计划”整合 数字化技术，重塑实验室运营模式，实现业务流程改造，优化自动化设备资源配置。

（三）金域医学 AI 创新应用场景有望持续拓展

金域医学自身拥有丰富的多模态医检数据，并且通过专科联盟、与其他机构合 作等途径在多个病种或科室积累了完整的覆盖全诊疗周期的数据链条，同时在数据 治理、数据合规流通等方面均走在行业前列。参考海外头部医疗AI企业，在AI技术快 速发展的背景下，其数据资产价值有望得到重估。同时金域基于这些数据开发出的 AI服务也已在疾病诊断、转化医学和药物研发等多个场景取得突破，未来也有望持 续拓宽更多的应用领域，为公司带来新的业务增量。

1. AI用于推动复杂疑难疾病的诊断平权

AI技术通过深度学习模型整合多模态医学数据，可以有效识别复杂疾病的隐匿 特征，降低诊断结果对医生经验的依赖性。尤其在病理分析、影像判读等场景中，AI 系统显著提升诊断一致性，使基层医疗机构能够突破资源限制，实现与高阶医院相 近的诊疗水平。此外，对于部分罕见病来讲，诊断极其复杂，高度依赖多技术平台整 合，医生经验也往往不足，而基于多模态全周期的诊疗数据开发出的AI模型，有助于 临床医生快速、准确处理复杂的信息，实现罕见病的精准、快速诊断。

金域医学已针对多种复杂疑难疾病开发出了对应的AI辅助诊断方案。NGS已 成为在肿瘤精准诊疗的主要诊断工具，但其检测过程繁杂，报告生成高度依赖人 工，且解读人员需要兼具基因组学、临床肿瘤学以及生物信息学等多种类知识，人 才紧缺极大地阻碍的肿瘤分子病理诊断服务效率的提升。 根据金域医学官方公众号，公司利用其十余年积累的实体肿瘤基因检测经验和 10万余条精选实体肿瘤基因变异解读知识库，结合小域医深度训练开发出了肿瘤分 子病理报告单自动生成功能，实现了肿瘤分子病理报告的“数据进、结果出”一站式 智能化升级。该功能肺癌、肠癌等癌种NGS报告自动生成准确性超过90%，经过专 业病理医生人工审核后，最终报告生成的时间从原来的1~2天缩短至3~5个小时， 在大大提高人员效率的同时保证报告质量，缓解了复合型人才稀缺的困境。

在罕见病领域，金域医学也持续通过AI技术优化其精准诊疗整体解决方案。根 据金域医学官方公众号，基于广覆盖的服务网络，金域医学已积累了超11万例罕见 病阳性病例检测数据。公司正在加快推动罕见病领域的临床研究、医检技术创新和 人工智能开发与应用。 其罕见病数据产品《神免疾病相关抗体送检情况及阳性率分析报告》也已获得 广东省数据资产登记凭证，上架广州数据交易所，为制药企业、医疗机构、科研机构 等单位的药品研发、科研工作提供宝贵的数据支持。公司还于2019年3月联合广东省 领域内专家及单位，率先在国内成立首个肌病与周围神经病专科联盟，搭建起“联 合会诊平台”，并形成了代谢性/遗传性/免疫学周围神经病筛查、小纤维神经病抗体 谱、重症肌无力CBA法+放射免疫法等多技术平台整体解决方案。

2. AI用于推动转化医学的发展

AI技术还加速了基础研究成果向临床应用的转化进程。在靶点筛选阶段，其具 备快速解析海量文献与实验数据的能力，大幅缩短可行性评估周期；在临床前研究 中，AI驱动的虚拟实验平台可模拟药物代谢路径与毒性反应，减少对传统动物模型 的依赖。同时，AI与自动化技术的结合正在重塑病理检测流程，为伴随诊断与个体化 治疗方案的开发提供技术支撑。

金域医学依托专科联盟等合作平台，与多家医院或科研高校达成深度融合，共 同推动数据驱动的科研成果转化。根据金域医学财报，其携手中南大学湘雅医院就 溶酶体贮积症酶学检测展开技术攻关，加入湘雅医院牵头成立的中国溶酶体贮积症 诊疗联盟，推动中国溶酶体贮积症早发现、早诊疗的水平提升；携手兰州大学第一 医院共同发起神经内科专科联盟，推动神经内科学科水平提升；联合北京化工大学 培养医学方向研究生、研发质谱新项目等。未来，公司有望在AI技术的驱动下，依托 其构建起的专病库，为疾病机制研究、诊疗方案开发提供技术和理论基础，持续推 动助力转化医学的发展。

3. AI用于推动国内创新药的发展

当前，AI技术已在药物发现中被用于分子生成模型、化合物活性预测等场景。除 了能够高效设计具有特定性质的分子结构以外，AI还可通过跨维度数据分析挖掘潜 在治疗靶点，降低传统试错式研发的成本与周期。参考Tempus AI的商业模式，基 于医检而积累的靶点阳性率数据恰好可以帮助药企在前期精准筛选靶点，同时覆盖 全生命周期的完整诊疗数据链也可以帮助药企优化临床试验设计，在缩短药品开发 时间的同时提升药物开发成功率。 前文中已提到，金域医学已有多款数据产品上架广州数据交易所，部分数据可 供药品开发企业在早期靶点筛选时进行使用。例如宫颈癌筛查数据，根据金域医学 官方公众号，公司拥有超过1亿例的检测样本，涵盖了AI辅助宫颈癌筛查模型细胞形 态学、免疫组化双染色、组织形态学、基因病毒DNA、mRNA、甲基化等多技术平 台。公司通过对这些筛查数据进行分析整合形成了宫颈癌专病数据库，在此基础上 搭建了多中心实时可视化宫颈癌数据分析平台，该数据目前已经用于协助政府部门 用于公共卫生监控，同时也为企业疫苗的研发提供了数据支持。 此外，金域医学还主导制定了《肾脏病理数据集》湾区标准，指导搭建了“中国 肾活检登记系统”和医检数据魔方-肾脏病理检查数据库。通过规范化、标准化的数 据收集与持续积累，推动慢性肾病进展预测模型开发。在AI技术的驱动下，该模型未 来也有望助力我国慢性肾病药物的临床开发。

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