经营分析☆ ◇688246 嘉和美康 更新日期：2026-09-12◇ 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:2026-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
自制软件销售(产品) 8793.47万 50.66 1099.19万 25.80 12.50
软件开发及技术支持服务(产品) 7047.92万 40.60 3012.72万 70.70 42.75
外采软硬件销售(产品) 1500.04万 8.64 148.21万 3.48 9.88
其他(产品) 16.37万 0.09 1.13万 0.03 6.89
─────────────────────────────────────────────────
华北地区(地区) 6470.51万 37.28 2096.27万 49.19 32.40
华南地区(地区) 3244.49万 18.69 688.95万 16.17 21.23
华东地区(地区) 3110.71万 17.92 342.93万 8.05 11.02
华中地区(地区) 2203.32万 12.69 613.39万 14.39 27.84
西北地区(地区) 1670.57万 9.62 395.72万 9.29 23.69
西南地区(地区) 474.62万 2.73 110.44万 2.59 23.27
东北地区(地区) 183.58万 1.06 13.55万 0.32 7.38
─────────────────────────────────────────────────
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
─────────────────────────────────────────────────
【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:2026-06-30
●发展回顾:
一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
(一)公司业务与产品
1、公司主营业务
公司是专业的医疗信息化产品及数据服务提供商，也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。经过多年发展，公司已构建起覆盖临床医疗、医院管理、医学科研、医患互动等产业链核心环节的
完整产品体系，致力于为各级各类医疗机构提供数字化、智能化的综合信息化解决方案。公司长期深耕临床
信息化领域，在该细分领域积累了深厚的技术底蕴与丰富的实践经验，形成了持续的领先优势。
2、主要产品及服务
公司现有核心业务涵盖智慧临床、数据智能、生命科学三大板块，各板块产品深度融合、协同赋能，形
成了全面支撑智慧医院建设的二十余种整体解决方案。同时，公司积极拓展区域医疗市场，面向县域医共体
、城市医疗集团及各级卫健部门，提供全民健康数据中心、疾控监测数据中心等区域性医疗信息化解决方案
，助力构建分级诊疗与医防融合的新格局。
（1）智慧临床业务板块
公司智慧临床业务围绕"以患者为中心"的核心理念，构建了涵盖全科临床、专科临床、医疗质控、医学
科研、互联网医疗、临床管理等方向的完整应用服务体系。该体系以电子病历系统为基础，依托人工智能、
大数据等前沿技术，围绕患者全诊疗周期提供覆盖"院内-院外""线上-线下"的智慧医疗服务。公司持续深掘
各专科、专病的纵向诊疗特点，开发具有临床深度、贴合专科流程的智能化临床应用管理系统；同时，依托
智能、实时、全程的临床医疗质控预警体系，运用AI智能分析与规则引擎技术，实现医疗质量的全流程、精
细化、智能化管控，有效提升医疗安全与诊疗效率。
（2）数据智能业务板块
公司以前沿信息技术为驱动，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
服务进行战略布局。从规范数据集成入手，通过智能化的数据采集、清洗与调度机制，盘活医院数据资产，
开展数字化治理，打造全量数据湖。在此基础上，公司为医院构建临床数据中心（CDR）和科研数据中心，
搭建临床诊疗与科学研究之间的智能化转化桥梁，提供科研项目管理、科研数据采集、智能数据挖掘分析、
科研成果转化的一站式平台，助力医院向高水平研究型医院转型升级。同时，公司为区域卫健委、疾控中心
及集团化医院建设智能化数据生态体系，实现跨机构数据共享与互联互通，为多业态融合、跨区域协作等医
疗数据高质量应用提供坚实底座。
（3）生命科学业务板块
生物样本及其关联数据是国家重要的人类遗传资源，也是生命科学研究的核心战略资源。公司生命科学
业务以高质量人体生物样本及其关联数据的全生命周期智能化管理为核心，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等。通过构建数字化、智能化的样本管理平台，公司在生命科
学、生物医药研究领域发挥着衔接样本资源持有者与研究者的桥梁作用，有效解决生物样本资源开发上下游
信息不对称、资源共享困难等行业痛点，帮助研发机构、科技型生物医药企业依法合规获取高质量的生物样
本资源，促进生物医药产业与生命科学基础研究的可持续发展。公司建有标准化实体样本保藏库，已取得国
家人类遗传资源保藏资质，并通过中国合格评定国家认可委员会（CNAS）关于生物样本库的质量认证。
（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
智化将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10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《关于印发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。
2026年6月国家数据局发布《关于推进高质量数据建设行动的实施方案》方案中聚焦包括“医疗卫生”
在内的19个重点领域，推动多模态数据集建设，并且依托高质量数据集完成“场景-数据-模型”的数据飞轮
闭环。构建数据集全生命周期管理体系。北京、济南、苏州、四川等省市也在2025年底陆续发布本地的疾病
高质量数据集建设目标和可行空间建设目标，并配套相应的资金支持，鼓励各级医疗机构加入数据标注和数
据共享工作。
（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。
二、经营情况的讨论与分析
（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，延续上年度确立的"双轮驱动"发展战
略，持续进行产品和技术研发投入、拓展业务纵深。受整体经济环境及医疗行业环境的影响，公司经营业绩
仍未实现扭亏，但随着降本增效措施的持续推进，产品毛利有所恢复，亏损幅度较上年同期进一步收窄。公
司2026年上半年实现营业收入17357.80万元，较上年同期减少20.63%；实现归属于母公司所有者的净利润-8
001.34万元，较上年同期亏损减少3627.51万元；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-80
60.58万元，较上年同期亏损减少3780.34万元。
报告期内影响公司经营业绩的主要因素与上年度基本一致，尚未发生根本性改变：（1）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的情况仍在延续；随
着医保支付改革的进一步深入，公立医院利用自有资金进行的软件采购依然较为谨慎，需求侧收紧导致客户
购买力偏弱，招投标节奏有所恢复，但项目验收节奏尚未出现明显改善。（2）行业政策仍处于从"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"，《智
慧医疗分级评价方法及标准（2025版）》等评价体系的升级从中长期看是行业升级的指引，但短期内"政策
门槛提升"与"采购预算不足"的错配仍然存在，客户在项目执行过程中调整或增加需求的情况依然较多，公
司自制软件在交付过程中仍需投入较多的定制化开发资源。（3）客户支付能力收紧与行业政策调整、AI新
技术应用叠加，市场竞争依然激烈，项目平均单价未见明显回升。（4）部分项目因预算资金到位时点等因
素推迟验收，实施服务周期延长，项目实施成本相应增加，继续对毛利水平形成压制。
报告期内，公司延续上年度的降本增效举措并进一步向纵深推进，围绕人员效能激活与内控提升等核心
目标持续优化组织与资源配置，同时加强项目全过程成本管控，销售费用、管理费用、研发费用合计较上年
同期减少21.87%万元，费用管控成效在报告期内继续显现，是本期亏损同比收窄的主要原因之一。公司还持
续加强应收账款催收与回款管理，稳步提升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的市场机会，公司继续在数据汇聚及AI智能应用方
向保持较高强度的技术投入，报告期研发投入合计8181.12万元，占营业收入的比例为47.13%。公司AI中台
产品完成第一现场上线并进入应用打磨阶段；数据中台在完成第四代流数据技术升级后转入规模化推广，"
数据+AI双中台"架构进一步成型。上述新产品目前仍处于市场导入期，短期内尚未形成大规模业绩贡献，对
业绩的拉动作用仍需时间释放。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持续落地，公司在AI智能应用方向的技术投入有望逐渐形成新的
业务增长点。
截至报告期末公司累计拥有主要核心技术29项；新申请发明专利3项，获得发明专利授权7项，取得软件
著作权登记3项，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
与产品体系继续得到充实。报告期内，公司继续参与医疗数据领域及医学科研相关的标准制定工作，相关标
准覆盖临床科研、医疗机构数据交换、专病数据集等关键领域。
（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
自2025年下半年启动技术方案整合以来，公司将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。报告期内，相关工作在先导客户打磨的基础上继续向前推进。
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。继上年度首批落地的口腔一体化解决方
案、打通院前-急诊数据的集中抢救一体化方案之后，报告期内公司继续沿一体化路线扩展产品落地场景。
2026年上半年，C-Fusion框架下的嘉和一体化系统在多个三甲医院现场陆续完成系统上线，产品技术成
熟度在真实业务环境中得到进一步验证，产品实施团队的能力也在持续的现场交付中逐渐沉淀成型，为后续
同类项目的规模化复制与交付效率提升奠定了基础。
（2）临床业务系统智能化提升
在上年度完成一批智能场景研发的基础上，2026年上半年公司各个临床智能化产品的落地场景逐步进入
商业化阶段，具体应用包括：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，不但持续检验着应用场景的客户接受度，而且为后期集中智能中台体系持续准备业
务系统接口。
公司AI中台产品也在2026年上半年完成第一现场上线，进入应用打磨阶段，后续将在现场应用中继续积
累和优化更多应用功能，支持公司数据+AI双中台架构产品的持续升级。
上述智能化领域的阶段性成果，将继续向新产品、新解决方案的形态转化，逐步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的部署和使用打磨，认识到数据中台本身数据的实时性和轻量化
，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。经前期持续研发投入，数据
中台产品已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。报告期内，基于流数据技术的嘉和美康数据中台作为公司数据
智能产品线的旗舰产品持续推向市场，并在客户现场应用中不断验证和优化其技术路线的适用性。
（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，公司继续依
托基地客户推进科研数据平台向多模态数据处理升级，并持续加强中医相关数据集和知识图谱建设。顺应人
工智能发展趋势，公司加快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，持续为医疗机
构提供专科CDSS模块扩展。同时，公司继续加大科研数据分析处理、科研选题热点探索等服务的人力投入，
为重点客户提供端到端的科研加速服务。
（3）区域医学数据服务能力持续提升
报告期内，公司继续推进县域医共体项目的建设与交付，区域医共体解决方案的交付能力和标准化程度
进一步提升。在此基础上，公司持续扩展区域卫健委和疾控客户的数据中心建设业务，围绕全民健康数据平
台、区域疾病监测数据平台等场景，进一步扩展数据中台的跨机构数据采集治理功能，并继续开发面向基层
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。区域类项目的接续落地，进一步验证了公
司数据中台产品技术路线的成熟度，也使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
团队在持续实践中日益成熟，为公司数据服务业务不断开辟新的市场空间。
针对区域数据汇集之后的疾病监测预防应用，公司继续与高校及科研机构保持合作，稳步推进国家科技
重大专项相关课题的研究工作。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
（1）完整的临床信息系统产品体系优势
多年来嘉和美康专注于以医嘱、诊断、病历、检查为核心的临床信息系统建设，目前已经形成覆盖包括
门诊管理、护理管理、病程管理、手术麻醉、急诊急救、互联网诊疗、临床决策支持、疾病诊断分组测算、
病案管理等完整医疗机构业务环节的完整临床信息产品体系。并且在多年服务高端客户的过程中，形成多个
专科化解决方案。丰富的临床产品体系不但稳定沉淀了公司工程团队深入临床的知识体系，也为数智化转型
提供了充足的开发场景。
（2）临床诊疗数据治理及深度学习的核心优势
各个医疗机构日趋复杂的临床信息系统是临床诊疗数据的主要生产系统，由于长期广泛存在的医院业务
系统割裂及医生书写习惯差异的问题，使得医院临床数据分散于不同诊疗环节；同时不同专科数据的分类和
筛选逻辑不尽相同，且由于医学本身的个体差异，不同患者临床数据千差万别，难以通过简单的方式或手段
进行清洗和结构化梳理。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
。
（3）一站式全流程临床科研支持优势
科研成果的产出和转化能力是医疗机构学科发展和长期综合实力的重要体现，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，在动态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）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数据探查、专科专病智能数据库、研究型病房数据处理、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，帮助客户实现科研产出提升。
(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“一种数据处理方法及装置”、“一种语料预测方法、模型训练方法
及相关装置”、“一种医疗知识图谱的构建方法及装置”。其中“一种数据处理方法及装置”破解模型异构
、重复构建等难题，通过标准化规范与智能优选算法，实现模型从静态发布到动态适配升级，降本增效，提
升临床决策精准度。
截至目前，公司拥有主要核心技术共29项，其中应用于电子病历、医院数据中心、智慧医疗等主要产品
的核心技术25项，用于医学科研辅助的核心技术2项。
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3项；获得发明专利授权7项，取得软件著作权登记3项。截至报告期末
，公司累计拥有已授权发明专利73项，已授权实用新型专利3项，已授权外观设计专利18项，软件著作权110
0件。
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