经营分析☆ ◇688246 嘉和美康 更新日期：2026-08-08◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务
【2.主营构成分析】
截止日期:2025-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
医疗信息化行业(行业) 3.97亿 98.35 6294.36万 96.66 15.84
其他(行业) 667.93万 1.65 217.37万 3.34 32.54
─────────────────────────────────────────────────
软件开发及技术支持服务(产品) 1.82亿 45.14 5481.60万 84.18 30.05
自制软件销售(产品) 1.27亿 31.37 93.64万 1.44 0.74
外采软硬件销售(产品) 8823.66万 21.83 719.13万 11.04 8.15
其他(产品) 667.93万 1.65 217.37万 3.34 32.54
─────────────────────────────────────────────────
华北地区(地区) 1.23亿 30.56 898.22万 13.79 7.27
华东地区(地区) 8113.20万 20.08 2517.68万 38.66 31.03
华南地区(地区) 5562.83万 13.77 791.34万 12.15 14.23
华中地区(地区) 4975.13万 12.31 763.22万 11.72 15.34
西北地区(地区) 3943.14万 9.76 300.56万 4.62 7.62
西南地区(地区) 3808.20万 9.42 449.86万 6.91 11.81
东北地区(地区) 1661.15万 4.11 790.85万 12.15 47.61
─────────────────────────────────────────────────
直接销售(销售模式) 2.57亿 63.70 3697.88万 56.79 14.36
间接销售(销售模式) 1.47亿 36.30 2813.85万 43.21 19.18
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件开发及技术服务(产品) 9271.01万 42.39 3188.74万 71.06 34.39
自制软件销售(产品) 8231.26万 37.64 792.92万 17.67 9.63
外购软硬件销售(产品) 4342.45万 19.86 500.50万 11.15 11.53
其他服务销售(产品) 23.91万 0.11 4.91万 0.11 20.53
─────────────────────────────────────────────────
华北地区(地区) 6605.05万 30.20 1138.87万 25.38 17.24
华东地区(地区) 4310.71万 19.71 1344.49万 29.96 31.19
华南地区(地区) 3286.21万 15.03 663.80万 14.79 20.20
西北地区(地区) 2918.64万 13.35 195.14万 4.35 6.69
西南地区(地区) 2720.39万 12.44 504.46万 11.24 18.54
华中地区(地区) 1828.67万 8.36 496.38万 11.06 27.14
东北地区(地区) 198.96万 0.91 143.93万 3.21 72.34
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
医疗信息化行业(行业) 5.90亿 99.73 2.09亿 99.83 35.41
其他行业(行业) 162.64万 0.27 34.85万 0.17 21.43
─────────────────────────────────────────────────
自制软件销售(产品) 2.82亿 47.70 1.05亿 49.03 37.21
软件开发及技术支持服务(产品) 2.36亿 39.84 9331.01万 43.54 39.56
外采软硬件销售(产品) 7209.61万 12.18 1593.76万 7.44 22.11
其他(补充)(产品) 162.64万 0.27 34.85万 --- 21.43
预计负债售后成本(产品) --- --- --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
华北地区(地区) 1.65亿 27.93 7075.53万 33.79 42.79
华中地区(地区) 1.36亿 23.04 4065.44万 19.41 29.81
华东地区(地区) 8887.66万 15.01 2595.00万 12.39 29.20
西南地区(地区) 7177.71万 12.13 2228.44万 10.64 31.05
西北地区(地区) 6240.77万 10.54 2014.35万 9.62 32.28
华南地区(地区) 5315.47万 8.98 2349.32万 11.22 44.20
东北地区(地区) 1398.82万 2.36 612.46万 2.92 43.78
─────────────────────────────────────────────────
直接销售(销售模式) 3.88亿 65.47 1.36亿 65.02 35.13
间接销售(销售模式) 2.04亿 34.53 7325.86万 34.98 35.84
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
自制软件产品销售(产品) 1.68亿 56.06 6562.86万 45.47 38.96
软件开发及技术服务(产品) 1.16亿 38.51 6990.31万 48.43 60.40
外购软硬件销售(产品) 1570.51万 5.23 865.98万 6.00 55.14
其他服务销售(产品) 60.79万 0.20 13.42万 0.09 22.07
─────────────────────────────────────────────────
华北地区(地区) 7530.43万 25.06 4359.15万 30.20 57.89
华东地区(地区) 6248.47万 20.80 2737.18万 18.97 43.81
华中地区(地区) 4656.58万 15.50 1550.75万 10.74 33.30
西北地区(地区) 3934.82万 13.10 2209.65万 15.31 56.16
华南地区(地区) 3932.42万 13.09 2435.30万 16.87 61.93
西南地区(地区) 3197.35万 10.64 847.26万 5.87 26.50
东北地区(地区) 547.69万 1.82 293.28万 2.03 53.55
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2025-12-31
前5大客户共销售0.48亿元，占营业收入的11.89%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 1309.33│ 3.24│
│第二名 │ 1019.08│ 2.52│
│第三名 │ 882.84│ 2.18│
│第四名 │ 849.06│ 2.10│
│第五名 │ 748.64│ 1.85│
│合计 │ 4808.95│ 11.89│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2025-12-31
前5大供应商共采购0.39亿元，占总采购额的24.64%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 1460.18│ 9.22│
│第二名 │ 1183.67│ 7.48│
│第三名 │ 530.97│ 3.35│
│第四名 │ 398.85│ 2.52│
│第五名 │ 327.84│ 2.07│
│合计 │ 3901.51│ 24.64│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2025-12-31
●发展回顾:
一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
(一)主要业务、主要产品或服务情况
1、公司主营业务
公司是专业的医疗信息化产品及服务提供商，是国内最早从事医疗信息化软件研发与产业化的企业之一
，目前已经形成了覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动、等产业链环节的产品体系，致力于向医
疗相关机构提供综合信息化解决方案。公司深耕临床信息化领域,在此领域内拥有长期的领先优势。
2、主要产品及服务
公司现有主要产品及服务包括智慧临床业务、数据智能业务、生命科学业务等板块，各板块产品协同应
用，形成全面支撑智慧医院建设的二十余种解决方案。此外，公司还面向区域型用户提供县域医共体、城市
医疗集团及全民健康数据中心、疾控监测数据中心等区域医疗解决方案。
（1）智慧临床业务板块
医疗临床应用服务体系包含全科临床、专科临床、医疗质控、医学科研、互联网医疗、临床管理等业
务方向，旨在电子病历基础之上，围绕患者诊疗周期提供完整的诊疗管理应用及涵盖“院内-院外”、“线
上-线下”应用聚合的智慧医疗服务，同时不断深掘各专科、专病纵向诊疗特点，开发具有临床深度、贴近
专科流程的临床应用管理系统，并依托智能、实时、全程的临床医疗质控预警体系，实现全流程、精细化、
智能化医疗质量控制。
（2）数据智能业务板块
以创新技术方式，围绕数据交换、数据存储、数据治理、数据安全、数据资产的全链条数据服务进行
战略部署，以规范数据集成入手，盘活数据资产，开展数字化治理，打造全量数据湖，依托精准实时的数据
采集调度。为医院构建临床数据中心和科研数据中心，搭建临床诊疗与科学研究之间的转化桥梁，帮助医院
打造科研项目管理、科研数据采集、科研数据挖掘、科研成果转化的一站式平台，助力建设高水平研究型医
院。同时，为区域卫健委、疾控中心、集团医院建数据生态体系，实现数据共享，为多业态融合、跨机构协
作等医疗数据高质量应用。
（3）生命科学业务板块
生物样本及其相关数据属于重要的人类遗传资源，也是生命科学研究的关键资源。公司生命科学业务板
块主要以高质量人体生物样本及其关联数据的全生命周期管理为核心，提供生物样本保藏服务、生物样本库
建设及运营服务、生物医药资源整合服务，在生命科学、生物医药研究领域发挥衔接样本资源持有者与研究
者的桥梁作用，解决生物样本资源开发上下游信息不对称、资源共享困难等问题，帮助研发机构、科技型生
物医药企业依法合规获得高质量的生物样本资源，促进生物医药产业、生命科学基础研究的可持续发展。公
司建有实体样本保藏库，已取得了国家人类遗传资源保藏资质并通过了中国合格评定国家认可委员会（CNAS
）关于生物样本库的认证。
(二)主要经营模式
1、盈利模式
公司为医疗机构提供信息化建设解决方案，通过提供以自研为主的软件及相关技术服务、少量外购软硬
件及集成服务获取收入并实现盈利。
2、营销模式
销售模式包括直接销售模式和间接销售模式，具体为：
（1）直接销售模式，指公司通过直接参加医疗机构、科研机构、院校及政府管理部门的招标和采购活
动取得业务订单；
（2）间接销售模式，指公司通过与第三方非医疗机构合作，承接第三方非医疗机构取得的最终用户订
单的项目，并向第三方非医疗机构或最终用户交付产品或服务。
3、采购模式
公司主要存在三种类型的采购：①为了向客户提供医院信息化整体解决方案，公司根据项目建设需求，
采购部分软件、硬件提供给客户；②公司自研信息化软件产品中所需集成的软件组件或知识库系统采购。对
于此类采购，公司从产品设计初期就综合考量所需集成的软件组件或知识库提供商，并与其达成长期合作；
③公司在项目实施阶段，会进行少量的接口技术服务和实施服务的采购。
4、研发及生产交付模式
（1）自制软件产品的研发和生产流程
①软件开发阶段
公司根据行业研究结果、客户反馈和需求调研结果进行研发立项。立项后进行产品的需求分析、技术预
研，结合公司在医疗信息化领域的技术积累，完成初步的产品设计与研发，研发过程中既有复用公司已有的
核心技术，也有在新产品、新场景中引入新一代信息技术从而形成公司新的核心技术的情形。产品初步研发
完成后，一般会经过多个客户现场的磨合，根据不同客户的业务情况差异和所涉及第三方系统的差异，对初
步研发完成的软件产品进行分析、调整及改进，对软件技术框架、组件、工具及微服务进行必要的修改及固
化，形成可销售的正式版本软件，进行产品发布。
②实施交付阶段
客户购买软件产品后，实施交付团队在客户指定环境中依照合同约定进行交付，包括安装、部署、联调
测试、培训、实现少量定制化需求（如有）、维护指导等工作，经客户验收通过后，完成项目交付。
（2）软件开发及技术服务的提供过程
当客户提出定制化开发或技术服务需求后，由项目经理或维护服务经理进行项目需求分析，确定服务内
容后提供定制化软件开发、技术支持及维护服务。
(三)所处行业情况
1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司主要从事医疗信息化软件研发、推广、销售及服务业务。根据中国证监会发布的《上市公司行业分
类指引（2012年修订）》，公司所处行业属于“I信息传输、软件和信息技术服务业”中的“I65软件和信息
技术服务业”。根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“软件和信息技术服务业
”下的“应用软件开发”（行业代码：I6513）。根据国家统计局《战略新兴产业分类（2018）》，公司主
要从事的业务属于“新一代信息技术产业——新兴软件和新型信息技术服务——新兴软件开发（代码1.3.1
）”中的“医疗行业软件”，属于国家重点支持的新兴战略产业。
医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，是通过计算机软硬件、互联网、云计
算、大数据、人工智能等现代化甚至前沿技术手段，对医疗机构的内部管理和业务流程所产生的数据进行采
集、存储、提取、处理和加工，为医疗业务提供各种质量和效率支撑的信息系统。根据Frost&Sullivan的相
关研究，医疗信息化市场主要由医院管理信息化软件（HIS）、病历系统信息化软件（EMRS）、医院信息平
台软件和新一代智慧诊疗应用体系等细分市场组成，进一步可细分为医院核心管理系统、数据中心、电子病
历、HIS系统、检验信息系统、新兴医疗信息化系统以及其他市场。
（1）国内医疗信息化市场的发展概述
2018年以来，在国内医疗信息化领域内，新一代信息技术激发了电子病历数据应用价值的创新发展，以
大数据及AI技术的发展及海量临床电子病历数据的积累为前提，建设智慧诊疗应用体系，包含管理决策、健
康管理、智慧养老、医药研发、慢病管理、诊疗决策、科研分析等多种应用场景，逐步构建服务于医院管理
者、临床医生、研究人员及患者的智能健康生态系统。
（2）国内医疗信息化市场的基本特点
①国家相关政策持续推动医疗信息化向数智化转型发展
2025年10月党中央《关于制定国民经济和社会发展第十五个五年计划的建议中》提出：“推进全民健康
数智化建设”。这是全民健康信息化工程建设二十年以来首次由信息化向数智化转型的信号。结合健康中国
整体战略部署，十五五期间全民健康数智化将起到提升全民健康管理的精准性与可及性，优化医疗资源配置
效率，缓解资源不均的支撑作用。同时在产业方面，全民健康数智化将成为驱动健康产业创新，培育新业态
的新动力。在公共卫生领域，将承担增强监测预警和应急响应能力，筑牢防护网的任务。最终，全民健康数
字化将成为政府实现科学决策与精细治理提供有力支撑，是构建优质高效医疗卫生服务体系、推动社会高质
量发展的关键路径。
a）电子病历信息使用的规范性和安全性管理日趋严格
2025年6月国家卫健委办公厅、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司发布《关于进一步加强医疗机
构电子病历信息使用管理的通知》要求各级医疗机构在电子病历数据互联互通、规范共享、支持协同医疗服
务的大环境下，明确管理责任，规范使用流程，确保信息安全。该文件旨在规范电子病历应用，筑牢安全底
线。其意义在于通过制度化、标准化管理，提升病历质量与数据安全性，为医疗质量控制和科研提供可靠依
据；同时促进信息合理共享，提高服务效率，是夯实智慧医疗基础、保障患者权益的重要举措。
b）政策引导规范人工智能在医疗卫生行业加速落地
2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求探索推广人人可享的高水平居民
健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务
能力和效率。
2025年11月国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅、工业和信息化部办公厅、国家中医药局综
合司、国家疾控局综合司联合发文《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》文件中
提出“人工智能+医疗卫生”应用发展的指导思想，基于各地医疗卫生领域人工智能应用的基础建设情况、
应用进展情况、业务发展需求，确定了2027年和2030年的主要发展目标。并且明确人工智能在基层应用、临
床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等8个方向24项重点应用。
c）以“强基工程”为核心的基层信息化建设新阶段
2025年9月国务院批复了国家卫生健康委和国家发展改革委的《医疗卫生强基工程实施方案》。方案中
为基层卫生建设提出了：“到2027年，基层医疗卫生机构布局更加合理，设施条件进一步改善，基本公共卫
生服务能力和基本医疗服务能力持续提升，力争居民15分钟可达最近的医疗服务点。到2030年，基层医疗卫
生服务体系进一步健全，人才队伍持续发展壮大，设施设备条件和数智化水平显著改善，基本公共卫生服务
均等化和基本医疗服务均质化水平明显提升。”的五年建设目标。并且在提升数智化服务水平方面提出：“
推进电子健康档案应用，安全有序向居民个人开放。”
2025年10月国家卫健委协同国家发改委、财政部、医保局、中医药局、疾控局发布《关于加强基层慢性
病健康管理服务的指导意见》对于居民电子健康档案提出强化数智赋能要求：“推进紧密型医联体信息平台
互通，强化紧密型医联体牵头医院或上级医院相关专病科室与基层医疗卫生机构信息共享流转。推动医疗数
据与公共卫生数据联通，提升医防融合服务效率。充分发挥医学人工智能辅助技术在居民电子健康档案管理
应用中的作用，探索依据档案信息自动为居民生成健康评估建议，方便本人或监护人查阅健康信息和参与自
我健康管理。”
d）疾控数据采集网络支持下的新型监测应用不断创新
到2025年底国家疾控局在二级及以上医疗机构完成“国家智能传染病监测预警前置机软件”前覆盖。各
省级统筹应用平台也在逐步建设和上线过程中。在新建前置机系统数据采集能力支持下，各地疾控部门开展
新的疾病监测应用建设。
2025年8月国家疾控局发布《关于英法传染病疫情预警管理办法（试行）的通知》，其中要求：“各级
疾病预防控制部门和疾病预防控制机构应当鼓励和支持推动建立传染病疫情预警指标阈值、疫情数据库、算
法模型库，加强大数据、云计算、人工智能等技术研发应用，为实现多点触发、智慧化预警提供支撑。”山
东、天津、广东、浙江等省份先后制定了“监测预警体系建设三年行动方案”，依托现有省统筹平台进一步
完成医疗、公共卫生、教育、气象、海关数据融合，支持省市两级预警决策和应急智慧。
②市场稳定增长行业热点转换
根据相关市场分析报告，国内医疗软件系统解决方案市场规模在2025年达到259亿元人民币之后，仍会
在未来3-4年内保持11.5%的年增长率。其中，以政府采购为主的区域卫生信息系统在市场规模在2025年突破
65亿元市场规模后仍将保持15.6%年增长率，其背后主要驱动为区域医联体、医共体建设、基层卫生能力提
升、公共卫生慢病管理、家庭医生服务增强和疾控监测数据网络建设。以医院采购为主的医院应用软件系统
在2025年市场规模达到196亿之后，增速会有所放缓，但仍将保持10%左右的年增长率。在整个“十四五”期
间以系统评级为主要驱动力的政策驱动之后，新的医院端增长热点转移向医学科研、高质量数据集和人工智
能新场景扩展等方向。
③医院信息系统应用架构向一体化、专科化方向延伸
经过“十四五”期间互联互通评测和电子病历应用分级评价的多年引导，医院已经将面向临床的数据流
集成、面向管理的业财一体和面向患者线上线下服务融合作为信息系统建设的核心要求，因此系统功能架构
一体化升级改造已经成为市场共同认同。
与此同时，在核心业务系统一体化之后，为支持临床专科业务和数据建设的专科化系统进一步细分；面
向数据分析、数据资源整合、科研数据服务的临床数据中心和科研数据中心逐步从业务系统中分离出来。
总体上来说，医院信息系统的架构日趋合理，业务应用和数据应用逐渐分层，医院信息化部门从系统建
设、人员配备和组织结构上也逐渐形成了面向日常业务运行的开发运维管理和面向数据分析利用的分析运营
管理专业。
④大模型驱动下的临床智能化变革
2025年是大模型技术在医院快速探索和发展的一年。在大模型本身算法开源的有力条件下，医疗机构增
加了对算力资源的投入，同时开始在医疗服务不同场景中积极探索大模型的应用效果。面向临床医生的病历
生成、病历质检、临床辅助决策增强，面向患者的大模型辅助导诊、分诊、随访和宣教，面向管理者的运营
指标分析，面向医学科研场景的科研数据分析，论文润色等场景中大模型都展示出了一定的应用价值。
经过初期的尝试之后，大模型临床应用也暴露出一些问题，包括：使用效果难以评价、前后端对接磨合
有待完善、大模型生成数据与现有业务流程和质控流程的融合、用户和患者对大模型生成数据的知情权确认
等。从市场上来看，2025年大模型在卫生信息化行业的火热应用尚没有形成定价模式、产品形态、方案价值
的根本改变。
随着国家相关政策举措的逐步实施，以及行业中医疗机构和开发厂商的持续磨合，相信在十五五期间临
床智能化变革会以产品形态突破的方式回馈先行者。
⑤高质量数据集与垂域模型的竞赛
在开源模型迅速迭代和大模型算力日趋可及化的条件下，推动“人工智能+医疗服务”场景成熟的关键
节点落在“数据”上。各业务领域的领头医疗机构和承担“中试基地”任务的各地卫健委，通过不同疾病、
人群的高质量数据集建设，形成加速大模型训练的关键要素，开发支持临床疾病诊疗场景的垂域模型。
建设、升级和依托现有医院临床数据中心，科研数据中心，科研专病库系统，协同临床、数据专业人员
力量，完成高质量数据集的采集、质控、补充、标注和开发，以及垂域模型的微调、测试、评价、封装成为
领先医疗机构和“中试基地”在人工智能开发竞争的重要战场。
（3）医疗信息化行业主要技术门槛
医疗信息化行业的技术壁垒具有多维度、高复合性的特征，涵盖专业知识积累、数据安全合规、技术持
续演进以及系统工程能力等核心层面。这些壁垒相互叠加，共同构成了行业的高门槛属性。
①技术专业性
a)多学科知识的深度积累
医疗信息化是一个典型的交叉学科领域，技术实现横跨计算机科学、软件工程、信息技术、临床医学、
医院管理学、卫生经济学等多个专业方向。从业者不仅需要扎实的技术基础，更需要对医疗行业的专业逻辑
、业务流程和管理规律有系统性的认知。
由于不同类型、不同规模、不同发展阶段的医疗机构在业务流程、信息化应用水平和管理诉求上存在显
著差异，医疗信息化解决方案往往具有高度个性化的特征。在项目实施过程中，需要统筹协调卫生行政部门
的政策导向、医疗机构的管理需求、临床科室的使用场景以及患者的服务体验，多方联动机制的设计与落地
极为复杂。这要求从业者对临床医学流程、医疗机构规划建设、科室功能设置、院内外业务协同等有深刻的
实践认知，缺乏长期积累的新进入者难以在短期内形成相应能力。
进入大模型与人工智能加速落地的新阶段，多学科融合的要求进一步提升。医疗行业知识图谱的构建、
临床自然语言处理（NLP）模型的训练与微调、结构化与非结构化医疗数据的融合治理，均需要兼具医学专
业背景与AI工程能力的复合型人才，这类人才的培养周期长、稀缺性突出，构成行业重要的人才壁垒。
b)数据安全与合规体系的系统性建设
医疗数据兼具高度敏感性与极高业务价值，是医疗机构核心的数据资产，也是驱动医疗AI应用的关键生
产要素。从业者必须在技术实现的全链路上嵌入数据安全与合规能力。
在法规层面，需要深入理解并严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》及卫生健康
行业专项数据管理规范等多层次法律框架；在技术层面，需要掌握端到端的数据加密传输与存储、细粒度访
问控制、脱敏与匿名化处理、隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）等关键技术；在运维层面，需要具备
完善的数据备份与灾难恢复体系、全流程的数据审计与溯源机制，以保障数据的完整性、可用性与可追溯性
。
随着医疗数据要素市场的逐步建立，数据的确权、流通与合规利用成为新的技术与法律难点。如何在保
障患者隐私权的前提下，依规实现医疗数据的安全共享与价值释放，是行业技术体系建设的重要挑战。上述
能力的构建需要长期的专项投入与实践沉淀，形成显著的合规壁垒。②技术更新速度与工程化落地能力
a)前沿技术的持续跟踪与深度应用
医疗信息化领域的技术迭代速度持续加快，要求从业者具备跟踪前沿、快速吸收并工程化落地新技术的
能力。
当前，以大语言模型（LLM）为代表的生成式AI技术正在深刻重塑医疗信息化的技术格局。在应用层面
，大模型技术已逐步渗透至智能辅助诊断、医学影像分析、临床文书自动生成（如电子病历、出院小结）、
医学知识问答、药物研发辅助等核心场景；与此同时，基于检索增强生成（RAG）技术构建的医学知识库，
以及面向特定疾病领域的垂直医疗模型（如放射科、病理科专科模型），正在成为新一代医疗信息化产品的
核心竞争力来源。此外，物联网（IoT）与可穿戴设备的广泛接入带来了海量实时生命体征数据的采集与处
理需求，边缘计算与5G技术在医疗场景中的融合应用也在持续深化。
上述技术的深度应用，不仅要求从业者持续更新知识储备，更需要将前沿研究成果转化为稳定、可靠、
可规模化部署的工程化产品，这一从"技术原型"到"产业落地"的转化能力，是区分行业头部企业与一般参与
者的关键分水岭。
b)技术迭代与存量系统的协同演进
新技术的引入不可避免地会对医疗机构的既有系统架构、业务流程和人员操作习惯产生冲击，形成系统
性的迁移与升级压力。医疗机构需要持续投入资源推进系统改造与技术升级，而行业从业者也需要具备在"
新技术引入"与"存量系统稳定运行"之间寻求平衡的工程治理能力。
快速的技术迭代周期客观上会产生技术债务与系统遗留问题。如何在保障现有业务连续性的前提下，推
动系统架构向微服务化、云原生化、数据中台化方向演进，实现互联互通与数据标准化（如HL7FHIR、ICD编
码体系等国际标准的对接），是医疗信息化企业工程能力的综合体现。这一能力的积累同样需要大量的项目
实践，难以通过短期追赶完成。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
（1）报告期内公司在医疗数据中台服务市场的地位进一步得到巩固和提高。伴随医疗机构对于医学科
研数据管理、高质量数据集建设需求的增长，公司数据中台产品收入占比逐渐提高。同时依托数据中台产品
的区域医疗数据中心和区域疾控数据中心服务业务实现多场地复制，成为数据中台业务新的增长点。
由于公司长期从事电子病历及相关临床信息产品开发和建设，数据中台较早解决了临床标准数据集设计
、数据生产流程自动化、临床增量数据处理、数据服务层安全监管等产品设计问题；产品服务团队在异构数
据接入、识别、质控方面积累了成熟工具和实施经验，使公司在竞争中处于有利地位。
（2）公司传统电子病历市场正在经历转型。经过“十三五”、“十四五”连续多年的互联互通测试评
级的引导，医院对HIS+EMR（电子病历）一体化的需求逐渐成熟。单纯电子病历系统的市场规模有所下降。
与此同时，围绕急诊急救五大中心建设、数字化手术室建设、口腔专科医院整体信息化建设等垂直领域的一
体化解决方案保持了稳定增长。
3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
报告期内，医疗数智化行业在政策引导与技术创新的双重驱动下，在技术路线、产业形态及商业模式等
维度呈现出深刻变革，主要体现在以下几个方面：
(1)新技术方面：医疗人工智能从单点场景应用迈向AI基础设施建设阶段
2025年初，以DeepSeek为代表的国产大模型开源发布，叠加国产算力设备性能的显著提升，使大模型部
署的门槛与成本大幅降低，医疗机构的人工智能建设思路随之发生根本性转变。医疗机构对于人工智能的应
用，正从过去面向具体科室、具体病种或特定设备的单点场景导入阶段，加速迈向以全院公用算力平台和"
数据中台+AI中台"双中台架构为核心的AI基础设施建设阶段。
在技术架构层面，医疗软件系统加速向云原生、微服务、容器化方向演进，AI中台成为统一管理多种大
模型、支撑多业务场景智能化升级的核心基座。医院在完成AI基础设施部署后，通过检索增强生成（RAG）
技术构建动态更新的医学知识库，并以智能体（AI-Agent）编排方式推动各业务系统的智能化改造，形成覆
盖诊前、诊中、诊后全流程的医生Copilot产品矩阵。目前，AI技术已在电子病历自动生成、临床辅助决策
、医学影像分析、智能导诊分诊、医学科研加速等核心场景加速落地。
在数据与知识体系建设层面，随着AI基础设施的持续完善，医院对高质量标注数据集、临床专科知识库
及医学科研成果的模型转化能力提出了更高要求。疾病知识图谱、专病数据集的建设成为支撑大模型医疗场
景精准化应用的关键底座，行业内具备深度数据积累优势的企业将进一步强化其竞争壁垒。
（2)新产业方面：医疗数据要素市场化提速，开放开发与隐私安全并重
在政策层面，国家卫健委明确提出医疗健康数据跨省异地"实时全量"流通汇集的目标要求，国家数据局
于2024年11月发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，明确到2028年建成100个以上可信数
据空间，医疗健康管理被列为城市可信数据空间的典型建设场景之一。
上述政策的相继落地，进一步加速了医疗数据在医疗机构、医联体、医共体及区域全民健康信息平台之
间的互联互通与汇聚共享。
在产业应用层面，汇聚于区域平台的医疗数据在支撑日常诊疗服务的同时，正被越来越广泛地用于医学
科研分析、人工智能模型训练及药物研发加速，推动医疗数据从"沉睡资产"向"生产要素"的价值转变。以上
海数据交易所上线全国医疗体系首批合规可交易数据产品为标志，医疗数据要素市场化的探索已进入实质性
推进阶段。
与此同时，医疗数据在产业化利用过程中面临的安全合规挑战同步凸显。医疗数据分级分类管理机制、
脱敏与匿名化技术、隐私计算（联邦学习、安全多方计算）方案以及数据确权与交易框架，正在各地加速形
成实践案例并逐步规范化，构成医疗数据产业化的重要技术与制度基础。
(3)新业态方面：医防融合数智化进入新阶段，"医-药-险-患"全场景生态加速构建
在医防融合方面，2024—2025年国家疾控局在全国范围内统一完成了二级以上医疗机构传染病监测数据
采集前置机网络的规模化部署，并计划于2026—2027年度完成公立基层医疗机构监测数据采集网络建设。全
国统一的数据采集基础设施所形成的医防融合数据流，有力驱动了各省市疾控部门疾病预防监测平台的建设
需求。依托前置机提供的医疗数据，各地因地制宜地融合教育、气象、农业、环境等多源数据，加载智能预
警模型，形成疾控数智化业务的新业态，传统被动式疾病报告模式正向主动式、预测型的智慧疾控体系加速
演进。
在医疗服务生态方面，AI辅助诊断被国家医保局正式纳入医疗服务价格构成体系，为人工智能技术的临
床落地商业化铺平了道路，推动AI从技术探索期进入价值兑现期。与此同时，以"医-药-险-患"多方协同为
核心的数字健康全场景闭环服务生态正加速构建，互联网医院、智慧病房、惠民保等创新业态持续深化，医
疗软件的交付模式也从传统本地化部署向SaaS化、订阅制的云服务模式加速转型，医疗机构与软件服务商之
间的合作关系日趋向长期化、生态化方向演进。
（4）未来发展趋势展望
展望未来，医疗数智化行业的技术演进与产业变革仍将持续深化。在技术层面，多模态大模型（融合文
本、影像、语音、生命体征数据）的临床应用将进一步释放AI的诊疗辅助价值；在产业层面，随着可信数据
空间基础设施的完善和数据要素市场的规范化发展，医疗数据的合规流通与价值挖掘将驶入快车道；在业态
层面，以全民健康信息化为底座、覆盖预防-诊疗-康复-健康管理全生命周期的一体化数智健康体系，将成
为行业发展的核心方向。具备数据积累深度、技术研发能力与行业场景理解的综合性医疗数智化企业，有望
在新一轮产业重构中进一步夯实竞争优势。
二、经营情况讨论与分析
（一）主要经营情况
报告期，公司继续深耕主业，围绕以临床为重心的产品战略布局，持续进行产品和技术研发投入、拓展
业务纵深，但受整体经济环境及医疗行业环境的影响，经营业绩仍出现亏损。公司2025年度实现营业收入40
,411.60万元，较上年同期减少31.73%；实现归属于母公司所有者的净利润-25,048.60万元，较上年同期亏
损减少563.14万元；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-25,763.64万元，较上年同期亏
损减少374.65万元。
本报告期亏损的主要影响因素为收入下滑及毛利空间被压缩：（1）近两年，受整体经济环境承压及医
疗行业财政拨款支付能力减弱的影响，部分医院客户采购预算被延后或压缩；另一方面，随着医保支付改革
的进一步深入，短期内公立医院收入减少，医院利用自有资金进行的软件采购变得更加谨慎。宏观环境及行
业环境影响下的需求侧收紧导致近两年客户购买力减弱，同时财政资金拨付延迟影响客户验收意愿，项目延
期验收的情况增多，导致公司报告期收入大幅下滑。（2）行业政策正处于从“基础建设”向“智慧深化”
转型升级的关键窗口期，政策重心已从单一的“达标驱动”转向更为复杂的“价值导向”，国家卫健委发布
的《智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）》升级评价体系虽然长远来看是新政策对行业升级的指引，短
期内却形成了“政策门槛提升”与“采购预算不足”的错配，客户在项目执行过程中调整或增加需求，公司
自制软件在交付过程中需要进行更多的定制化开发投入，造成交付成本大幅增长。（3）客户支付能力收紧
与行业政策调整的叠加，还造成市场竞争加剧，项目平均单价有一定程度下降。（4）客户因预算资金未及
时到位等因素而推迟项目验收的情况增多，项目实施过程中发生需求变动的情况增加，延长实施服务周期造
成项目成本进一步增加，毛利进一步下降。
本期归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣非净利润同比下滑幅度小于收入下滑幅度
，报告期公司积极采取降本增效措施、减少各项费用支出是其主因之一。2025年，公司围绕人员效能激活与
内控提升等核心目标，有序推进组织变革——调整中高层管理团队、进行产线融合、整合资源配置，持续夯
实经营管理基础。多措并举，构建全方位的风险缓冲机制，切实提升公司的稳健经营能力与长期抗压韧性。
在产品及技术创新方面，面向人工智能应用高速发展市场机会，公司持续在数据汇聚及AI智能应用方向
进行的技术投入，报告期研发投入仍保持在较高水平，研发投入占营业收入比例为49.51%。2025年，公司对
产品线进行梳理及融合，新推出基于数据与临床双轮驱动的Goodwill-Fusion数融平台，并基于此平台推出
了C-Fusion1.0临床数智融合解决方案，覆盖丰富专科临床场景，实现从诊疗到管理的智能化及场景赋能升
级。新产品短期内尚未形成大规模业绩贡献，对业绩拉动作用仍需时间释放。2026年，随着“十五五”期间
国家对区域卫生信息平台“实时全量-数据汇集”的政策导向，以及大力开发医疗垂域模型的指导政策落地
，公司持续在AI智能应用方向进行的技术投入将逐渐形成新的业务增长点。
报告期内，公司新增3项核心技术“基于视觉模型的创伤创面快速检测、评估量化技术”、“精准复诊
路径推荐技术”、“基于实时临床事件驱动的临床路径自适应调整技术”。其中“临床路径自适应调整技术
”通过实时监测患者新发事件动态调整路径节点，实现临床路径从预防性管理向治疗性决策升级，有效减少
诊疗延迟，逐步实现诊疗路径设计智能化。公司报告期新申请发明专利21项，主要集中于医疗数据利用及人
工智能领域；获得发明专利授权8项，取得软件著作权登记67项。至报告期末，公司拥有主要核心技术共26
项，形成了基于传统软件技术与新一代信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品
体系。报告期，公司还成功参与申报国家科技重大专项项目“新发突发传染病智慧研判决策及全景评价的关
键理论与技术研究”，被授予“传染病研判决策与评价科学创新联盟理事单位”。此外，2025年公司积极参
与医疗数据领域及医学科研相关的标准制定工作，参与发布了多个团体标准，相关标准覆盖了临床科研、医
疗机构数据交换、专病数据集以及特定疾病临床研究等多个关键领域。
（二）报告期公司重点工作进展情况
1、提升临床智能产品，强化一体化方案
(1)聚焦院内场景重塑一体化框架
2025年，公司进行了一次技术方案的重要整合，将HIS、电子病历、手术麻醉、急诊急救、临床辅助决
策、互联网诊疗等多条产品线统一整合在C-Fusion体系下。围绕业务、数据、智能中台，重新规划产品功能
层级，实现统一安全管理、统一数据管理、统一交互设计、统一技术框架。为最终用户提供业务流程与质控
流程一体化、面向医护与面向患者一体化、临床服务与医学科研一体化、兼顾通用流程与专科特色的整体医
院数智化解决方案。到2025年年底，新的C-Fusion产品已经进入先导客户现场开始部署和测试。
C-Fusion框架不仅仅是对院内信息系统的整合框架，在支持院内临床业务完整闭环，保持框架开放性的
同时，体系保证了对院外数据采集融合，面向患者持续服务的能力。公司C-Fusion第一批落地产品中包括了
涵盖患者持续管理的口腔一体化解决方案，以及打通院前-急诊数据的集中抢救一体化方案。
在“第十三届健康界医院管理大会”上，嘉和美康“C-Fusion数智融合临床解决方案”从全国百余个申
报案例中脱颖而出，荣获“2025‘健康中国’金如意·优选解决方案”。
（2）临床业务系统智能化提升
过去的一年中，公司各个临床新系统快速提升大模型支持下的智能应用功能，落地了一批新场景应用包
括：病历内涵质控的大模型质控规则库和交互、电子病历系统的智能病历生成、大数据科研平台的科研数据
分析智能助手、患者全景视图的摘要信息对话助手等。诸多智能场景在现有软件产品中的插件式快速落地不
但实际检验了应用场景的客户接受度，而且为后期集中智能中台体系准备了业务系统接口。
公司与中国人民解放军总医院等单位联合完成的“数据和知识驱动的智慧诊疗类关键技术及产业化应用
”项目，荣获北京市科学技术进步一等奖。该项目聚焦医疗大数据治理与分析以及临床辅助决策关键技术，
成功攻克了电子病历批量化治理、多源异构医疗数据结构化存储等行业难题，构建了覆盖广泛的专病数据库
与数据模型体系，开创了“数据驱动+知识融合”的智慧诊疗新范式。
公司与山东省人工智能研究院等单位联合攻关的课题项目“面向大规模健康医疗的智能感知、治理及辅
助诊疗关键技术与应用”，荣获山东省科学技术进步一等奖。项目创新性地提出融合“临床最佳实践”与“
循证医学知识库”的双引擎算法，以此为核心构建的智慧医疗辅助决策系统已在临床实现规模化落地。
公司联手武汉市肺科医院等单位打造的“AI结核哨兵——基于结核病专病的区域医防融合多模态AI平台
建设与应用”，荣获全国智慧医疗创新大奖，并成功入选2025年湖北省人工智能典型应用场景名单。平台融
合多模态AI技术，实现结核病预测预警与全流程数字化管理，大幅提升防控效能，打造可复制的智慧医防融
合新范式。
公司助力北京大学第三医院在生成式AI领域取得成果，获得2025年IDC中国“AI与生成式AI领军者”奖
项。依托“北医三院-嘉和美康医学信息人工智能联合研发实验室，基于“三生大模型”的实践基础，北医
三院在2025年进一步推出“三院灵智”智能体系，目前已在全院多个科室推广应用，为临床和科研工作提供
了有力支持，标志着智慧医院建设迈入深度场景融合新阶段。
上述智能化领域尝试的成果，将快速转化为新产品、新解决方案的形态，进入市场成为新的销售增长点
。
2、持续提升数据服务能力，扩展数据应用领域
（1）医疗数据中台流数据技术升级，支持全量实时应用
公司经过上百个客户现场数据中台产品部署和使用打磨，认识到数据中台本身数据实时性和轻量化是中
台产品支持更多数据应用场景，满足客户日益增长数据量管理的新刚需。过去一年中，数据中台产品开发完
成第四代中台技术升级，基于流数据技术，在减少硬件存储消耗的同时提升了中台采集、治理和服务层的时
效性，增加了数据生产透明度。新财年，基于流数据技术的嘉和美康数据中台将成为旗舰销售产品。
报告期内，公司在数据中台规模化落地方面取得显著成效，其中：北京某大型三甲医院依托嘉和美康多
模态数据中台，成功打造全量数据资产“管家”，接入19个核心业务系统，治理9.08亿条历史数据，形成47
项数据规范，实现每日自动质检，把数据从“成本”变为“资产”，助力医院实现临床、运营双跃升。某大
型医疗集团依托嘉和美康数据中台，成功构建了覆盖全院业务的全域数据资产体系，实现了规模化整合、智
能化治理与场景化应用。通过整合多源异构数据、强化治理能力、支撑业务创新，数据中台已成为医院临床
诊疗、运营管理与患者服务的智慧中枢，为其集团的医疗生态的可持续发展注入强劲动能。
（2）科研数据服务多模态支持和加速转化服务
基于临床数据探查、专病数据库、多中心科研协同和研究型病房数据处理等基础科研业务，2025年公司
依托基地客户将科研数据平台升级到支持多模态数据处理，并重点加强了中医相关数据集和知识图谱建设。
利用人工智能热潮，加速医学科研成果的模型化、功能化转化，通过工程化医学科研成果，为医疗机构提供
专科CDSS模块扩展。同时，加大科研数据分析处理、科研选题热点探索等服务人力投入，为重点客户提供端
到端的科研加速服务。
嘉和美康与中国中医科学院广安门医院携手打造的《多模态数据要素加力提升中医药临床科研一体化水
平》案例，成功入选国家数据局医疗健康领域第三批“数据要素×”典型案例。医院实现了从数据采集、标
准化处理到分析应用的全流程闭环，为中医药医院数字化建设提供了系统化解决方案。该项目有力促进中医
药数据临床科研一体化应用及流通，支撑智能健康管理等创新服务模式的探索。
（3）区域医学数据服务能力持续提升
2025年嘉和美康承建的多个县域医共体项目陆续交付。公司对区域医共体解决方案的交付能力日臻成熟
。2026年3月第十三届县域卫生发展大会上，新郑市公立人民医院荣获“紧密型医共体建设标杆奖”，嘉和
美康助力新郑市公立人民医院建设集成平台和数据中心，整合分散的医疗数据，实现健康医疗信息的标准化
、统一化、集中化存储、管理与利用，为各类业务开展与考核监管提供有力的数据支撑。以集成平台与数据
中心为核心支撑，新郑市医共体统筹规划、规范管理，成功建成并落地26个业务子系统。有力支持了医共体
区域医疗协同模式成型。
在继续完成医共体项目建设同时，公司进一步扩展区域卫健委和疾控客户的数据中心建设业务。先后开
展北京市朝阳区、北京市海淀区全民健康数据平台建设和青海省疾控中心、厦门市疾控中心区域疾病监测数
据平台建设。扩展数据中台的跨机构数据采集治理功能、开发面向基层公共卫生、健康档案开放、医防一体
、三医协同的数据创新应用。多个区域卫健委、疾控中心项目落地，验证了公司数据中台产品技术路线的成
熟度，也逐步锻炼出一支善于处理多机构数据采集融合、支持局端数据治理的数据服务团队，为公司数据服
务业务开辟出一片新的市场空间。
针对区域数据汇集之后的疾病监测预防应用，公司积极与清华大学、北京大学等研究机构合作开展相关
科研业务。成功参与申报国家科技重大专项项目“新发突发传染病智慧研判决策及全景评价的关键理论与技
术研究”，并被授予“传染病研判决策与评价科学创新联盟理事单位”。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
1、核心竞争优势
（1）电子病历技术的核心领先优势
公司是最早开发自主知识产权的电子病历编辑器的企业之一，成功实现了所见即所得的适合中文语境下
医疗文书书写习惯的编辑软件。同时，公司产品和系统在完全满足原卫生部电子病历的各项标准和规范要求
的基础上，不断收集用户需求进行优化，积累了大量的临床交互经验，提升了医生使用体验度和科研数据应
用便捷度，在行业内保持了持续的领先优势。
公司是国内电子病历市场的持续引领者，梳理形成了国内电子病历系统的基本框架，并在系统架构设计
、病历数据记录方式、病历生成方法等多个关键节点的技术上拥有多项发明专利。大模型技术进入到医疗领
域后，公司随即开展大模型与电子病历的深度融合应用探索，至目前已经在病历自动生成、疾病诊断预测、
诊疗方案推荐、病历内涵质控和智能随访方面取得了良好的进展，公司在电子病历技术方面持续保有领先优
势。
（2）专科电子病历的先发优势
专科电子病历能够针对不同疾病专科的特点定制开发，可以根据各类疾病的需求场景在系统中进行特别
设计，使得流程更加贴合具体的专科需求，从而提升诊疗效率及诊疗质量。公司是最早投入专科电子病历研
发的企业之一，已针对适合发展专科病历的方向逐一布局，至今已有手术麻醉、重症监护、口腔专科、产科
、急诊急救等多个专科电子病历产品落地并销售。多年的行业经验使得公司对专科医疗需求有着深刻的理解
和精准的把握，通过实际应用的反馈和持续的技术迭代，已经形成了五项专科电子病历核心技术，同时公司
还逐步将人工智能相关技术应用于专科电子病历产品之上，提供更深层次的数据分析和利用，不仅提升了数
据易用性，也使得医疗决策更加精准。产品在功能完善、用户体验和数据安全性方面均达到了行业领先水平
。
（3）精确临床特征画像的领先优势
当前医疗大数据应用领域最为热门的研究方向是基于深度学习的临床辅助决策支持（CDSS）和精准医疗
，这两个方向都需要以非常准确和完善的患者特征画像为基础。公司经过多年的电子病历系统研发和医疗数
据采集清洗，积累了大量的专科专病特征模型，并可在海量病历数据中自动筛选资深专家的优质病例，进行
机器学习和特征抽取，形成符合个体医院特色的疾病知识图谱，并基于图谱进行患者特征画像，聚合关键特
征指标，应用于临床辅助决策和精准医疗等应用领域，上述技术在业界拥有较强的领先优势。
（4）临床诊疗数据治理及深度学习的核心优势
当前医院临床业务的核心数据主要分布在以电子病历为核心的专业临床应用系统中。公司基于大量的电
子病历系统使用行为，总结了丰富的用户使用习惯和临床数据分布规律，结合多年的临床专科病历模板经验
，可快速实现临床数据定位和采集。通过分析专科专病特点，公司多年来不断丰富完善专科病历术语词库，
利用NLP自然语言处理技术，结合电子病历的质控规则，对临床数据进行多维度内涵校验，可有效清洗错误
和无效数据，提升数据质量，为后续数据深度利用提供坚实基础。
（5）一站式全流程临床科研优势
医院综合实力的重要考量指标之一是科研成果的产出和转化能力，公司基于多年临床信息化经验积累，
聚焦临床和科研需求，对标国际一流，探索完善临床医学研究和成果转化新模式，持续凝聚医院高质量发展
不竭动力。
针对医疗数据复杂多样、多源异构、数据不对齐等多种问题，公司建设基于人工智能及大数据支撑下的
多模态数据融合及资产管理体系，在强大医学知识库基础上实现数据治理、清洗标化、数据对齐、复杂加工
运算及规则沉淀，接轨国际OMOP、CDISC等数据标准，通过弱监督学习型自然语言处理（NLP，NaturalLangu
ageProcessing）引擎及自标注回馈模型，满足科研各细分领域数据需求。
公司科研产品体系覆盖从科研项目管理、专科专病智能数据库、多场景分析平台、院外随访及健康管理
、多中心科研协作网络、科研成果管理及共享应用的一站式科研全流程。临床科研业务实现闭环管理，构建
起从真实世界问题到科研数据场景化分析建模再反哺临床实践的学习型健康医疗系统（LHS，LearningHealt
hSystem）良性循环。创新应用及服务模式，落地科研门诊、大数据图书馆及虚拟化安全屋等应用模式，三
位一体兼顾使用、管理、运维，真正发挥产研一体增强、增效、体验、延展4E效应。
2、其他竞争优势
（1）产品及技术优势
公司始终高度重视医疗信息化、医学智能应用领域自主知识产权技术的研发和投入，自2016年起一直被
认定为北京市企业技术中心，2021年被认定为国家级专精特新“小巨人”企业。截至报告期末，公司在医疗
信息化方面拥有已授权发明专利66项，已授权实用新型专利4项，软件著作权1097项。
公司产品布局合理，自主研发软件覆盖智慧医院建设的各个核心环节。基于统一底层架构设计的智慧医
院整体解决方案保证了客户应用的质量及业务协同的高效。
公司先后通过ISO9001质量管理体系、ISO13485医疗器械质量管理体系、ISO20000信息技术服务管理体
系、ISO22301业务连续性管理体系、ISO27001信息安全管理体系、ISO27017云安全管理体系、ISO27018公有
云个人信息保护管理体系、ISO27701隐私信息管理体系、ISO27799个人健康信息安全管理体系、ISO38505数
据治理管理体系等关注业务安全及数据安全、CMMI5等管理体系认证，获得权威机构认证，在行业内处于领
先水平。
（2）营销服务优势
公司自成立之初就建立了客户至上的服务理念，拥有一支稳定、高效、专业的销售队伍。截至报告期末
，公司建立了覆盖全国的营销网络，每个营销区域均配备专业的一线销售人员、实施人员和技术人员。同时
，公司还在北京、天津、重庆、广东、湖北、江西、江苏、辽宁、陕西、新疆等15个省、市、自治区设置了
分公司，为客户提供优质的售前、售后服务。此外，公司整合直销、分销渠道，合理利用多个同业、异业分
销渠道的优势，提供最接近客户的销售模式，打造立体化的客户覆盖网络，不断创新产品营销及服务模式。
通过广泛的营销和客服网络设置，公司能够保持与客户的有效接触和互动，及时有效获取客户需求，并协同
公司内部各部门迅速反馈，提高研发和履约速度，提升客户体验。
（3）品牌优势
经过多年业务积累，公司积累了大量优质的医疗机构客户，形成了优良的口碑和市场影响力，为公司树
立了良好的品牌形象。截至报告期末，公司客户保有量已突破1,700家，并继续保持较快的增长速度。
公司电子病历产品连续11年位居国内电子病历系统市场排名第一，医疗大数据产品连续5年位居中国医
疗大数据市场前三甲。2025年上半年，世界卫生大会“数智赋能初级卫生保健、促进全民健康覆盖”主题边
会在日内瓦举办，国家卫生健康委官网开设专栏展示数智主题边会中国实践成果，嘉和美康携手中国中医科
学院广安门医院打造的“智能中医辨证施治诊疗平台”荣耀入选。上海合作组织成员国第八次卫生部长会议
期间，七个上合组织成员国代表团陆续参访西安交通大学第一附属医院，由嘉和美康提供技术支持和服务保
障的智慧急救指挥中心凭借前沿技术与创新模式，引发了外宾的高度赞誉。由嘉和美康提供技术支持的武汉
市肺科医院（武汉市结核病防治所）联合武汉市卫生健康委信息中心的结核病专病大数据中心创新应用项目
，荣获第七届智慧医疗创新大赛全国总决赛二等奖。凭借在医疗信息化，尤其是在医疗数据治理与应用领域
的卓越表现，嘉和美康荣获英国标准协会（BSI）“数字信任奖（DigitalTrustAssuranceAward，DTAA），
该奖项旨在表彰在“数字信任力”构建方面取得显著成果的企业，包括在网络安全、信息安全、隐私保护、
数据合规等方面树立行业标杆的企业，构建数字基石，赋能信任经济。
公司还是国家电子病历相关标准及规范、互联互通测评标准制订参与者，互联互通、电子病历评级中获
批通过的高级别医院客户数量处于行业领先地位。公司所服务的医院中有近四十家医院获得电子病历五级及
以上认证，近八十家医院信息互联互通标准化成熟度测评4甲及以上认证。
（4）人才优势
良好的人才储备是公司持续发展的动力。公司在人工智能、信息科学与技术、生物科技及医学、电子通
信等相关专业储备较多人力资源，同时注重培养医疗领域与信息技术领域交叉结合的复合型人才。截至报告
期末，公司共拥有从事研发工作人员587名，占员工总数的比例为35.00%。
(三)核心技术与研发进展
1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
公司高度重视医疗信息化领域原创技术的自主研发和投入，目前已经形成了基于传统软件技术与新一代
信息技术充分融合、具有自主知识产权的医疗信息化核心技术与产品体系。报告期内，公司新增3项核心技
术“基于视觉模型的创伤创面快速检测、评估量化技术”、“精准复诊路径推荐技术”、“基于实时临床事
件驱动的临床路径自适应调整技术”。其中“基于实时临床事件驱动的临床路径自适应调整技术”通过实时
监测患者新发事件动态调整路径节点，实现临床路径从预防性管理向治疗性决策升级，有效减少诊疗延迟是
实现诊疗路径设计智能化的重要里程碑。
2、报告期内获得的研发成果
报告期内，公司新申请发明专利21项；获得发明专利授权8项，取得软件著作权登记67项。截止报告期
末，公司累计拥有已授权发明专利66项，已授权实用新型专利4项，已授权外观设计专利21项，软件著作权1
,097件。
●未来展望:
(一)行业格局和趋势
1、行业格局
生态平台化：在智能化引领下，各个产品解决方案细分赛道的头部企业将更加集中，围绕智能影像、数
据中台、智能辅助决策的竞争将更加激烈。头部医院聚焦优势专科，精准医疗的数智化建设将需要行业厂商
提供平台化服务能力，在已有技术工具基础上提供更多高效服务；基层医疗机构将在医联体、医共体业务驱
动下更多接受平台化、云原生系统架构，采购行为从项目建设逐步转向长期运营。
2、技术趋势
全域智能化：多模态大模型支持下的智能应用在各级医疗机构逐渐成为标配，按照国家相关政策计划到
2030年人工智能支持下的辅助影像阅读功能和临床辅助决策功能在二级以上医疗机构将实现全覆盖，一半以
上的医疗机构将实现基于人工智能智能体的患者服务。同时面向基层的智能化疾病初步筛查、慢病管理也将
得到增强。
数据资产化：在数据中台和知识图谱技术支持下，医疗机构内将实现一数一源、全域复用，同时在隐私
计算和可信空间技术支持下临床数据的跨域共享应用将走向成熟。通过数据资产化，实现医学数据对Ai训练
、医保测算和医学科研的有效支持。
服务一体化：面向居民的服务中各个医疗机构将充分融合线上线下服务流程，打通院内院外数据，实现
无感支付、床旁结算、在线复诊、药品配送，慢病患者的医保常态化支付。医疗机构之间实现医防融合、医
疗康养结合。实现医疗、预防、公共卫生、养老照顾服务的有效连通。
(二)公司发展战略
公司战略：针对当前公司发展阶段和外界市场变化趋势，公司在2025年下半年提出“双轮驱动”发展战
略，即：一方面充分利用公司多年建设临床信息系统的沉淀，做好现有临床产品的智能化、专科化建设，跟
随客户在专科提升发展、运营降本增效、医疗质量控制、支付合规校验等方面的业务需求变化，积极响应，
提升产品功能架构做好发展的“导向轮”；另外一方面基于公司在顶级客户现场的数据治理和人工智能场景
创新项目，专注提升医疗数据开发应用工具和垂域大模型微调、部署能力，将数据赋能和AI赋能作为发展的
“推动轮”。根据“双轮驱动”战略规划，公司在产品、销售、服务方面做出了相应调整。
产品战略：公司将原有的数条纵向产品线整合为“临床智能”和“医学数据”两条产品线。其中临床智
能产品以公司面向临床、护理、急诊、手术、检查等业务科室信息系统为主，重点完成C-Fusion技术框架统
一和临床业务闭环支持；“医学数据”产品线包括集成平台、数据中台，以及基于数据中台的临床辅助决策
、科研专病库、人工智能模型开发管理中台等产品，整合后产品重点在提升和扩展面对不同场景的数据治理
加工服务能力，简化数据分层，提高数据时效性和资源使用效率，构建高质量数据集+模型训练管理闭环能
力。
销售战略：公司将原有产品+区域的矩阵型销售管理，简化为区域客户为中心的分区销售管理，要求销
售分组后集中注意力在本地客户的持续服务，从单产品销售扩展为整体方案销售，尤其是以一体化系统和数
据中台为核心的评级方案、数据智能方案、医学科研整体方案销售。围绕各区域重点标杆客户，配合产品研
发团队做好基地项目建设，形成辐射区域的典型案例以加速产品方案的可复制落地。
(三)经营计划
1、加速完成产品整合，提升临床业务与智能服务协同效应。
组织精干产品研发团队，加速C-Fusion产品“第一现场”交付，通过现场打磨，完善产品细节，完成研
发-实施交付准备，围绕临床业务系统人工智能场景开发需求，拉通数据中台-AI中台功能丰富和内容丰富，
在高质量数据集、临床专科知识库、垂域模型开发方面积累一批经过实践检验的可交付模块。
2、聚焦重点项目突破，形成体系化综合化方案交付标杆客户群。
集中优势技术资源，在顶级研究型医院垂域模型开发、跨机构数据中心高质量数据集开发、区域疾控中
心疾病监测模型开发、区域卫生平台数据资产可信空间开发等领域大胆尝试新技术、新模式，伴随标杆客户
共同成长。
3、加强现场交付控制，建立销售-开发-实施交付成本收入控制闭环。
强化公司成本控制，通过建立每个项目的销售沟通、开发产出和实施上线环节责任机制，分阶段控制项
目人力资源投入和阶段产出确认，减少入场等待，重复发版等环节消耗，实现成本节约正向激励。
4、发挥青年骨干作用，构建40岁以下业务骨干职业发展与多元激励体系。
围绕新产品、新技术应用及新客户群体拓展等业务方向，择优授权一批青年骨干承担一线及二线管理职
责，参与项目决策、团队组建及人才培养等关键工作。同时，支持青年骨干结合业务实际设计团队绩效与激
励机制。
在公司整体人才发展框架下，逐步探索包括股权激励在内的中长期激励工具，将其作为人才职业发展通
道中的重要组成方式之一，用于增强核心人才的长期价值认同与组织稳定性。
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