粤公网安备44200102445560号点击阅读原文《问止中医再闯港交所，“AI+中医”难掩亏损困局》
正面评论：“AI+中医”模式的创新价值与市场潜力初显
问止中医再次冲击港交所，尽管面临多重挑战，但其“AI+中医”的创新模式仍展现出对传统中医行业的突破意义与市场潜力，这是其持续获得资本关注的核心逻辑。
首先，“AI+中医”模式精准切中了传统中医行业的痛点。传统中医依赖“望闻问切”四诊合参，诊疗效果高度依赖医师经验，且优质中医资源集中于一二线城市，基层和偏远地区患者难以获得高质量服务。问止中医的“中医大脑”通过AI技术整合中医经典方剂、临床案例等数据，为医师提供辅助诊疗建议，一定程度上降低了对资深医师的绝对依赖，扩大了服务覆盖范围。招股书显示，其线上诊疗收入占比长期超88%，患者线上就诊次数占比超89%，这说明AI辅助的线上模式确实突破了地域限制，让更多患者能够触达中医服务。这种“技术赋能+普惠医疗”的定位，符合国家“互联网+医疗健康”的政策导向，也契合市场对便捷化、标准化中医服务的需求。
其次，问止中医的市场地位与营收增速验证了“AI+中医”的商业可行性。根据灼识咨询数据，问止中医是2023年、2024年中国内地最大的AI辅助中医医疗服务提供商，市场份额分别为1.5%、1.3%，这一地位虽不算绝对领先，但已形成一定的先发优势。更关键的是，其营收从2022年的6220万元增长至2024年的2.36亿元，三年翻近四倍，2025年前五月营收1亿元，同比增长11.7%。高速增长的背后，是市场对AI中医服务的接受度逐步提升——患者愿意为便捷的线上诊疗付费，医疗机构也可能因AI工具的效率提升产生订阅需求（尽管目前订阅服务收入占比下滑，但长期仍有想象空间）。这种“用户增长+收入验证”的良性循环，为其上市提供了基础的商业故事。
最后，AI技术与中医的结合为行业数字化转型提供了参考样本。中医的标准化、可复制性一直是行业难题，而AI的介入有望通过数据化手段推动中医诊疗流程的规范化。例如，“中医大脑”通过分析患者症状、舌象、脉象等数据，生成标准化的辨证结果和方剂建议，减少了人为经验差异导致的诊疗偏差。这种尝试不仅有助于提升服务效率，也为中医的学术研究、疗效评估提供了数据支撑。若问止中医能在技术上进一步突破（如提升四诊数据的采集精度、增强辨证逻辑的可解释性），其模式或可成为中医数字化的标杆，推动整个行业向更科学、更规范的方向发展。
反面评论：亏损困局与模式隐患，“AI+中医”的商业化之路道阻且长
尽管问止中医展现出创新活力，但其招股书披露的财务数据与业务隐忧，暴露出“AI+中医”模式在商业化落地中的深层挑战，这些问题若未解决，或将成为其上市及长期发展的核心障碍。
首当其冲的是持续扩大的亏损与脆弱的盈利模式。2022年至2024年，问止中医净亏损分别为1.54亿元、1.94亿元、4536.7万元，虽2024年亏损收窄，但2025年前五月净亏损同比暴增1734.3%至4384.1万元，三年半累计亏损约4.37亿元。亏损的主因之一是可转换可赎回优先股的公允价值变动（受估值波动影响），但更关键的是成本控制失效：2025年前五月销售开支同比增长113.9%，远超营收增速（11.7%），获客成本急剧上升；同时，为吸引中医师，人力成本持续高企。这反映出其“以投入换增长”的模式不可持续——若无法通过规模效应摊薄成本，或提升单客价值，亏损将成为长期负担。
其次，业务结构高度单一，抗风险能力薄弱。问止中医90%左右的收入依赖中医医疗服务，中医生活产品（占比不足10%）和中医大脑订阅服务（占比从9.1%降至3.3%）增长乏力。这种“一业独大”的结构意味着，一旦医疗服务业务受政策、竞争或用户信任问题冲击（如患者投诉频发），整体业绩将剧烈波动。更值得注意的是，中医医疗服务的核心是“诊疗+卖药”，其盈利本质仍依赖传统中医的“药费分成”模式，AI技术更多是获客或辅助工具，而非真正的利润引擎。若无法通过订阅服务（如向医院输出AI工具）或增值服务（如健康管理）打开第二增长曲线，其“AI+中医”的故事将缺乏技术溢价，难以获得资本市场的高估值认可。
再者，供应链与人力的双重瓶颈限制扩张。一方面，问止中医对前五大供应商（尤其是最大供应商）的依赖度持续攀升，2025年前五月前五大供应商采购占比达65.3%，最大供应商占比32.4%。高度集中的采购导致议价能力被削弱，采购成本上升压缩利润；若供应商出现质量问题或合作破裂，短期内难以找到替代方，业务连续性将受威胁。另一方面，合资格中医师的短缺成为扩张的硬约束。中国内地执业中医师仅76万（2024年数据），且高级中医师占比不足5%，问止中医因资源、品牌劣势难以与公立医院竞争，导致医师数量不足。医师短缺不仅限制了服务规模（尤其是线下诊所），还迫使问止中医提高薪酬成本，进一步加剧亏损。
最后，患者信任危机与技术可靠性存疑，动摇商业模式根基。黑猫投诉平台显示，问止中医因“疗效差、副作用大、服务差”“虚假宣传”等问题频遭投诉，甚至有患者称服药后出现严重不良反应。这些投诉直指其核心——AI辅助诊疗的有效性与安全性。中医强调“辨证论治”，AI虽能整合数据，但“望舌”“切脉”等关键环节依赖线上图片或视频，可能导致信息失真；此外，AI处方的逻辑是否符合中医理论、是否经过足够的临床验证，目前缺乏透明性。更关键的是，监管对“AI+中医”的规范仍处于空白阶段，责任划分（如诊疗事故是医师责任还是AI系统责任）不清晰，一旦出现重大医疗纠纷，问止中医可能面临法律风险与品牌崩塌。
给创业者的建议：聚焦“技术+服务”双轮驱动，夯实商业化根基
问止中医的案例为“AI+医疗”领域的创业者提供了多维度的启示，结合其痛点与行业趋势，以下建议值得参考：
优化业务结构，培育第二增长曲线：避免过度依赖单一业务（如问止中医的医疗服务收入占比超90%），需围绕核心技术（如AI诊疗系统）拓展多元化变现路径。例如，可向中小型中医诊所输出AI工具（订阅服务），或开发中医健康管理产品（如个性化养生方案），通过“技术授权+产品销售”提升抗风险能力。
强化成本管控，提升盈利质量：高速增长不应以“烧钱换规模”为代价，需关注获客成本与用户生命周期价值（LTV）的平衡。问止中医2025年前五月销售开支增速远超营收增速，需优化营销投放策略（如精准获客、提升老用户复购率）；同时，通过技术优化（如AI自动分诊）降低人力成本，避免因医师短缺导致的薪酬膨胀。
构建多元化供应链与人才体系：针对供应商高度依赖问题，可通过引入备选供应商、签订长期框架协议等方式分散风险；在医师团队建设上，可与中医院校合作培养定向人才，或通过“线上平台+线下诊所”的模式（如与社区医院合作）扩大医师覆盖，降低对资深医师的绝对依赖。
完善AI技术与服务流程，重建用户信任：AI诊疗的核心是“安全+有效”，需加强技术透明度（如公开AI辨证逻辑、临床验证数据），并通过“线上初诊+线下复诊”的模式弥补四诊合参的不足（如线上采集症状后，线下由医师确认舌象、脉象）。同时，建立完善的患者反馈机制（如用药效果跟踪、不良反应预警），及时响应投诉，避免信任危机。
关注监管动态，提前合规布局：“AI+中医”的监管细则尚未完善，创业者需主动参与行业标准制定（如联合高校、医院发布AI中医诊疗规范），并建立风险兜底机制（如医疗责任险），明确AI与医师的责任边界，降低法律风险。
总结来看，“AI+中医”的创新方向值得肯定，但其商业化落地需要平衡技术理想与市场现实。问止中医若想成功上市并实现长期发展，需在技术可靠性、盈利模式、用户信任等关键环节实现突破，否则“中医AI第一股”的光环或将难以掩盖亏损与质疑的阴影。
