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从肿瘤诊疗到主动健康,盈康生命如何打开新的增长空间?

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对于盈康生命而言,2026年有两组变化值得放在一起观察。 一方面,肿瘤特色业务保持较快增长。前三季度,公司肿瘤业务实现收入6.21亿元,同比增长46.1%,占医疗服务收入的比重提升至49.8%,成为推动业务结构优化的重要力量。另一方面,以“智护盈康”为代表的AI主动健康管理平台开始进入实际应用和商业模式验证阶段,尝试将医疗服务延伸至患者出院后的长期健康管理。 这两项进展,分别对应盈康生命现有业务的

对于盈康生命而言,2026年有两组变化值得放在一起观察。 一方面,肿瘤特色业务保持较快增长。前三季度,公司肿瘤业务实现收入6.21亿元,同比增长46.1%,占医疗服务收入的比重提升至49.8%,成为推动业务结构优化的重要力量。另一方面,以“智护盈康”为代表的AI主动健康管理平台开始进入实际应用和商业模式验证阶段,尝试将医疗服务延伸至患者出院后的长期健康管理。 这两项进展,分别对应盈康生命现有业务的经营基础和未来服务模式的探索。 在第九届中国国际进口博览会上,盈康生命围绕肿瘤健康生态、AI主动健康管理及脑科学临床创新集中展示了阶段性成果。作为海尔集团大健康生态品牌盈康一生旗下的临床医学上市公司平台,公司今年讲的是一个清晰的核心逻辑:以AI和数据为纽带,把临床优势与器械产业优势连接起来,让临床需求驱动技术创新,让技术创新服务患者。基于这一逻辑,公司正探索由医疗服务与医疗器械双轮驱动的综合性医疗集团,向AI赋能的主动健康生态平台转型。 当前,AI技术加速进入医疗场景,医疗健康产业也迎来新的发展命题:技术创新如何与真实临床需求结合,并进一步形成可持续的患者服务和商业模式? 这一问题对盈康生命尤为重要。其既有肿瘤专科业务和医疗机构网络,为AI应用提供了临床基础;而AI能否进一步提升医疗服务能力、拓展新的业务空间,则需要在实际运营中逐步验证。 【肿瘤特色持续强化,临床能力构筑转型基础】 医疗AI能否发挥价值,很大程度上取决于技术与临床流程的结合程度。尤其在肿瘤等复杂疾病领域,诊疗涉及多学科协同、长期治疗和持续康复,对专业医疗能力、服务标准化和患者管理提出了较高要求。 这也使临床场景成为医疗AI应用的重要基础。 近年来,盈康生命持续强化肿瘤特色专科,推动诊疗模式向全周期综合管理延伸。旗下医院围绕肿瘤微创治疗、MDT多学科诊疗、放化疗、营养支持及康复管理等环节,逐步完善综合诊疗能力。 这一布局正在反映到经营表现中。 2026年前三季度,盈康生命实现营业收入15.33亿元,同比增长12.92%;归母净利润1.02亿元,同比增长17.45%;经营活动现金流量净额4.02亿元,同比增长62.22%。同期,公司毛利率约27.9%,同比提升1.2个百分点。 其中,肿瘤业务的持续发展是经营结构变化的重要因素。前三季度,公司肿瘤业务收入同比增长46.1%,占医疗服务收入的比重同比提升约9个百分点。与此同时,自营医院肿瘤门诊量同比增长51%,入院量同比增长36%,肿瘤微创手术量同比增长98%。 随着肿瘤特色业务占比提升,公司医疗服务收入结构进一步优化,成为毛利率改善的重要支撑。同时,前三季度销售、管理及研发三项费用合计费用率同比下降0.4个百分点,反映出公司在业务增长过程中持续推进经营提效。 比单纯的规模扩张更值得关注的,是专科能力的复制。 以长沙珂信肿瘤医院为代表,盈康生命通过“一家医院”战略,将成熟的肿瘤微创诊疗经验、MDT协作机制及临床管理流程向体系内其他医院推广,并依托专家巡诊、病例质控等方式,推动医疗服务标准化。 对于医疗服务企业而言,规模扩张往往受到医生资源、临床质量和运营管理能力的约束。成熟诊疗技术和管理经验能否有效复制,直接影响业务的长期发展质量。 盈康生命的探索,是以专科能力建设为核心,逐步提升不同医疗机构之间的协同和服务一致性,为未来向更多场景拓展提供条件。 与此同时,医院的角色也在进一步延伸。 目前,盈康生命已有3家医院8个科室完成GCP备案,5个肿瘤相关临床研究项目在研,涉及新药临床验证、真实世界研究等方向。临床研究能力的建设,使医院在承担诊疗服务之外,也能够为创新技术与产品的临床验证提供支持。 由此来看,肿瘤业务对盈康生命的价值已经体现在多个层面:既贡献经营增长,也在持续积累专科诊疗、标准化管理和临床创新能力。这些能力共同构成了公司下一阶段转型的基础。 【AI主动健康进入价值验证,医疗服务模式迎来新探索】 在巩固肿瘤业务基础的同时,盈康生命正在借助AI探索医疗服务的新模式。 传统医疗服务主要围绕患者就诊展开,但对于肿瘤患者而言,治疗往往伴随着长期的用药、营养、康复和复查需求。尤其在出院后,专业医疗服务与患者日常健康管理之间仍存在需要衔接的环节。 AI技术的发展,为改善这一问题提供了新的可能。 2026年,盈康生命AI战略进入4.0产品化阶段,推出“智护盈康”AI主动健康管理平台,探索利用多模态数据、AI智能体和专业医疗服务,连接院前、院中及院后的患者管理流程。 例如,一位肿瘤患者出院后出现食欲下降、体重减轻等情况,平台可以协助收集症状和健康变化信息,并反馈给医生、营养师等专业人员,由其进一步判断和干预。 在这一过程中,AI主要承担信息整理、服务衔接和持续跟踪等工作,专业诊疗决策仍由医护人员完成。由此,医疗机构能够探索更加连续的患者服

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