《投資者網》張靜懿

近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，AI在醫療領域的應用逐漸成為行業關注的焦點。作為中國內地最大的人工智能賦能中醫醫療服務提供商，問止中醫科技（以下簡稱“問止中醫”或“公司”）憑借其自主研發的“中醫大腦”系統，成功吸引了資本市場的目光。

2025年初，問止中醫正式向港交所遞交招股書，擬沖刺“中醫AI第一股”。然而，盡管公司在技術創新和商業模式上展現出獨特的優勢，其盈利能力、研發實力及市場競爭格局等方面仍面臨諸多挑戰。

高毛利率背后的虧損困境

問止中醫自2018年成立以來，一直致力于將人工智能技術與傳統中醫相結合，開發出“中醫大腦”輔助診療系統。該系統通過大數據分析和人工智能算法，為患者提供個性化的中醫診療方案。據灼識咨詢的報告，問止中醫在2023年成為中國內地人工智能賦能中醫醫療服務市場的領導者，市場份額達到1.5%。

從營收增長來看，問止中醫近年來表現強勁。2022年至2023年，公司營收從6216.9萬元增長至1.89億元，增幅高達204%；2024年前三季度，公司營收進一步增長至1.73億元，同比增長33.8%。

問止中醫的核心業務主要分為中醫醫療服務、中醫生活產品及中醫大腦訂閱服務三大板塊。其中，中醫醫療服務是公司最主要的收入來源，2022年至2024前三季度，該業務收入分別為5042.1萬元、1.67億元和1.55億元，占總收入的比例從81.1%上升至89.4%。線上問診成為公司收入的重要來源，占比高達90%左右。

盡管問止中醫的毛利率表現亮眼，2022年至2024年前三季度的毛利率分別為56.3%、59.8%和60.7%，遠高于中藥行業42.28%的平均水平，但公司卻未能實現盈利。報告期內，問止中醫累計虧損超過4億元，主要由于可轉換可贖回優先股公允價值變動帶來的虧損。

問止中醫的核心產品“中醫大腦”系統積累了超過億級參數及1萬首方劑，覆蓋3000多類病癥，顯著提升了診療效率和準確性。然而，盡管“中醫大腦”系統的客單價高達900元以上，毛利率達到55%，但其對公司整體盈利能力的貢獻尚未完全顯現。這可能與公司在市場推廣、技術研發等方面的投入有關。

從研發投入來看，問止中醫的開支不算太高。2022年至2024年前三季度，公司研發開支分別為540萬元、900萬元、840萬元，分別占相關期間收益的8.7%、4.8%、4.9%。相比之下，銷售開支則相對較高，分別為870萬元、2510萬元、1850萬元，分別占同期總收益的14.0%、13.3%、10.7%。這種投入結構反映出公司在市場拓展方面的重視，但也可能影響其長期的技術競爭力。

療效與團隊建設的風波不斷

近年來，問止中醫醫療服務的療效引發了廣泛爭議。一方面，公司內部數據顯示，其治療有效率高達93.8%，患者復診率也逐年攀升，2024年達到71.6%，遠高于行業平均水平。

然而，另一方面，也有患者反映治療效果不佳，甚至病情加重。例如，2024年6月，一篇題為《相信問止中醫，結果父親被送進ICU》的文章在網絡上引發熱議，文中提到一位癌癥患者在接受問止中醫治療后病情惡化。

此外，問止中醫還面臨部分患者的投訴，涉及醫療效果、藥物不良反應以及服務質量等問題。據某社交平臺數據顯示，近30天內，問止中醫的投訴問題中，“虛假宣傳”占比約43%。

醫生資質與服務質量對于醫療行業來說一直是重中之重。問止中醫的醫療服務團隊由83名全職醫師組成，其中大部分為應屆中醫學碩士畢業生。雖然這種年輕化的團隊結構有助于引入新技術和新理念，但也引發了部分患者對其專業能力的質疑。問止中醫需要在保持團隊創新性的同時，提升醫生的專業水平和服務質量，以增強患者的信任。

從管理層來看，問止中醫聯合創始人崔祥瑞也非常年輕，現年36歲，本科于中山大學主修生物技術，創立問止中醫之前，崔祥瑞曾在和君灃盈資產管理有限公司擔任合伙人；曾在北京和君咨詢有限公司擔任合伙人。IPO前，創始人崔祥瑞持股43.41%，行使約43.60%的投票權。

盡管醫療服務收到質疑、醫療團隊整體較為年輕，但這并未影響問止中醫受到眾多知名資本的青睞。

從融資情況來看，問止中醫成立當年就獲得了兩筆融資，共171.8萬美元（約合人民幣1260萬元）。成立至今，公司共完成5輪融資，融資總額約為2171.8萬美元（約合人民幣1.6億元），投資人包括藍馳創投、真格基金等機構。最后一筆融資完成于2024年11月，融資額為1200萬美元，以此計算，估值約為2.56億美元。

然而，盡管受到資本的青睞，問止中醫仍面臨諸多挑戰。中醫醫療服務行業受到嚴格的監管，涉及診療規范、藥材質量和醫師資質等多個方面。任何監管政策的變化都可能對問止中醫的業務運營產生重大影響。例如，AI技術在中醫診療中的應用仍處于探索階段，缺乏統一標準，這可能導致監管的不確定性。

此外，AI賦能中醫技術的發展還面臨著三大痛點。首先，高質量中醫臨床數據的稀缺性是制約AI技術應用的重要因素。中醫診療依賴于大量的臨床經驗和個體差異，而數據的收集和整理難度較大。其次，中醫學缺乏統一標準，使得AI技術在應用過程中難以標準化和規范化。最后，AI與中醫理論的融合仍處于初級階段。

或許，如何將現代技術與傳統理論有機結合，是問止中醫需要解決的關鍵問題。（思維財經出品）■