日前華山醫院郁金泰團隊發現了治療帕金森病的全新靶點FAM171A2，為全球首次。原本需要幾十年甚至更長時間才能完成的工作，由于AI的輔助，團隊縮短至5年內就完成了。

AI對醫療醫藥領域的顛覆與革新，可見一斑。越來越多的醫療企業、院線開始加速擁抱AI，尤其在DeepSeek出圈之后。

可以預見，今年是AI+醫療應用崛起大年，資本市場也因此掀起“AI+醫療”炒作之風。隨著炒作的縱深，投資者更應學會甄別是誰在真正前瞻布局AI且已經看到實質性的效果與價值了，亞輝龍（688575.SH）顯然是走在前面的那一個。

亞輝龍所屬的IVD行業，天然與AI適配。精準與效率，是每一家IVD企業極致追求的，而這正是AI強項。

1、AI賦能自免診斷，實現精準與效率的雙重突破

亞輝龍已經將AI落在實處，研發出了真正惠及醫患的產品。

在自免檢測領域，亞輝龍成功研發出的ANA間接免疫熒光核型判讀系統，大幅提升了自免疾病的診斷準確率與效率。作為自免檢測領域龍頭，產品競爭力自然不俗。該產品目前已進入30余家三甲醫院，后續有機會下沉至空間更廣的二級乃至基層醫療機構。

ANA（抗核抗體）檢測主要用于自身免疫性疾病的篩查，能有效篩查出系統性紅斑狼瘡、類風濕性關節炎等疾病，同時也為肝炎、肝硬化等肝病的輔助診斷提供了重要依據。

近年來ANA檢測量保持強勁增長，根據貝哲斯咨詢的數據，2023年全球抗核抗體測試市場規模達到59.32億，預計到2029年增至111.63億。

背后得益于人口老齡化趨勢的加劇、居民健康意識的加強，以及自免發病率的上升。與此同時，ANA檢測準確率越高，醫生對疾病早期的發現與干預能力就越強，從而能為患者爭取到寶貴治療時間，因此醫療機構近年來也越來越重視ANA檢測的臨床應用。

但ANA檢測結果需要在熒光顯微鏡下進行判讀，高度依賴于人眼觀察，因此會占用實驗室工作者的大量時間和精力，稍有不慎可能會影響結果的準確性，由此長期被視為“醫生的噩夢”。而AI的介入，能大幅緩解實驗室工作人員的上述困擾。

以亞輝龍研發團隊基于Transformer架構開發出的ANA間接免疫熒光核型判讀系統為例，它是一款結合AI技術的自動化醫學圖像識別系統，幫助ANA檢測在準確率與效率上實現了雙重突破。

幾組數據可以驗證。

亞輝龍在引入視覺注意力模型后，ANA間接免疫熒光核型判讀系統的準確率提升至91.3%，而傳統CNN模型在罕見核型識別上準確率不足65%，該研究已經在國際知名期刊《Briefings in Bioinformatics》（JCR QI, IF 9.5）發表。

面對著絲粒型等復雜模式，AI輔助下的技師判讀一致性也從68%大幅躍升至92%。

在AI介入之后的最新升級版本中，模型訓練效率的提升更加顯著。在處理模糊熒光圖像時，系統能結合病歷數據實現多模態決策，將假陰性率控制在0.3%以下。

毫無疑問，亞輝龍的ANA間接免疫熒光核型判讀系統，能有效充當醫生“雙眼”。

其實ANA檢測市場長期被外資主導，國產企業想突圍，要么選擇差異化路線，定位在特定的疾病檢測領域，要么通過技術創新彎道超車，這也是亞輝龍的思路。亞輝龍優先選擇了診斷特定的自免疾病，同時利用AI大幅提高競爭力，最終脫穎而出。

目前亞輝龍的ANA間接免疫熒光核型判讀系統部署在30余家三甲醫院，累計處理超200萬例樣本。AI的加持才剛剛開始，預計未來將獲得更多三甲醫院認可。

而AI帶給亞輝龍的增量遠不止于此，還有大量基層醫院有待開發。

ANA檢測耗時長，基層醫生面臨人數不足的困境。ANA檢測對醫生專業能力有一定要求，當面臨弱陽性或復雜模式時，基層醫生由于經驗不足容易造成誤判。

但基層醫療機構的困境，也正是亞輝龍的機遇。

ANA間接免疫熒光核型判讀系統解放實驗室工作人員人力與提高結果準確性的優勢，能助推自免疾病診療加快下沉至基層醫院，讓更多自免病患者在基層實現早診早治。未來將是非常大的增量空間，值得期待。

2、AI賦能糖尿病診斷，高效優化治療方案

除了自免領域，在空間廣闊的糖尿病領域，亞輝龍也通過自身深厚積累加上深度融入AI技術，成功研發出了針對胰島功能障礙的智能胰島功能評估系統。

據國際糖尿病聯盟數據，2023年中國糖尿病患者1.43億人，是全球糖尿病患者最多的國家，其中胰島功能障礙是引發糖尿病的核心原因之一。因此對糖尿病患者來說，胰島功能的準確評估對后期治療具有重要價值。

傳統胰島功能評估系統的痛點是鮮少動態反映趨勢變化，主要依托醫生經驗進行判斷。但亞輝龍推出的智能胰島功能評估系統，不僅能在篩查、治療、康復全階段持續提供精確檢測數據，同時能提前預測衰減軌跡，便于醫生對患者進行早期干預、個性化治療；以及前瞻提示胰島素依賴風險，輔助醫生用藥；還能實時調整方案，不斷高效優化治療效果。

具體來看：

整合了C肽動力學、血糖波動圖譜等12個維度評估模型，通過DeepSeek的強化學習不斷優化，建立了超20種胰島功能衰減軌跡預測。

根據OGTT試驗數據，自動生成β細胞代償能力熱力圖，并結合用藥史預測3年內的胰島素依賴風險。

在中山大學附屬第三醫院的臨床試驗中，該系統使糖尿病分型準確率提升19%，治療方案調整周期從3個月縮短至實時動態調整。

亞輝龍還有一個更宏大目標，通過這套智能胰島功能評估系統建立行業診療標準。

很明顯AI對亞輝龍的賦能不僅局限于診斷，而是能拓寬到疾病預防、診斷、治療、甚至是全生命周期健康管理，天花板被不斷打開。

3、 AI給實驗室也帶來了新變量

其實早在deepseek橫空出世之前，亞輝龍就對AI有著深刻理解。去年8月，亞輝龍重磅發布的iTLA Max全場景智慧生態解決方案系統，成為了全球醫學檢測邁向智能化的里程碑事件。

該產品的創新之處，不僅在于打破了外資長久以來的封閉格局，構建了可根據實驗室需求自由連接的開放系統，并且深度融合人工智能、視覺識別和自動化等技術，為臨床實驗室提供了一整套從樣本接收、檢測、分析到報告輸出的全流程自動化解決方案。

這套系統由亞輝龍自主研發，公司在智能化領域的較高水平，不言而喻了。

自從發布之后，持續獲大三甲認可。去年年底，亞輝龍iTLA Max流水線落戶全球最大醫院——鄭州大學第一附屬醫院，日前又落戶國內實力一流、國際領先的華西醫院最大分院，可以預見，在它的示范效應之下，自動化、智能化的理念，將更深入醫學實驗室領域。亞輝龍開啟了一個智慧檢測的新時代。未來實驗室操作人員來回忙碌的畫面將逐步消失，取而代之的機器自動分揀檢測樣本，以及智慧大屏全程實時監控，由此大幅提升檢測、診療效率。

今年DeepSeek火爆出圈，iTLA Max通過接入DeepSeek之后，能力更加如虎添翼。

目前亞輝龍已快速借助DeepSeek強大的知識存儲和檢索能力，搭建了專屬自己的產品知識庫。如此，便于iTLA Max在樣本處理和數據分析過程之中，能更快更精準地調用實驗所需數據以及操作指南，從而有效提升工作準確性和效率，助力實驗人員作出更優方案。畢竟在海量數據面前，電腦比人腦更有優勢。

當然對醫療設備而言，重要的不止有可靠、效率，還有穩定性。如果設備的故障和停機時間過長，可能直接威脅到患者生命健康。

而iTLA Max搭載的智能語音報警與處理功能，在進一步融合DeepSeek之后，能提供更智能高效的故障處理功能。一旦系統檢測到樣本處理錯誤、設備故障或數據異常波動等情況，DeepSeek驅動的智能語音報警機制會立即啟動，使平均故障排除時間從47分鐘縮短至12分鐘，下降近75%。

此外，亞輝龍子公司亞加達研發的新一代iCube智慧實驗室信息平臺，在接入醫療機構實驗室之后，可以更大程度地集成區域醫療信息，助推檢驗結果互認。如今，借助DeepSeek和深度學習算法，iCube能給出更精準的診斷建議、診療指南以及相似病例文獻，完全是保姆級、專業級方案，以一己之力集眾多專家、醫書之長。

4、業績穩步增長

很明顯AI給亞輝龍的中遠期插上了新的想象空間，開拓了向上空間；但下方，亞輝龍亦有亮眼業績作為堅實支撐。

日前亞輝龍發布2024年業績快報，亮點不少。全年實現營收19.92億，實現扣非歸母凈利潤2.88億，同比大增31.16%。其中，第四季度業績回升顯著，營收5.98億，同比增長17.64%，環比增長37.39%；歸母凈利潤0.83億，同比增長18.62%，環比大增82.04%，又一次實現了營收利潤的雙雙穩步增長。值得注意的是，沖出國門亦邁出一大步，四季度海外營收1.06億元，同比大增130.55%。

亞輝龍發布業績之后，公司股價明顯上漲，說明了資本市場對其業績的認可。

5、尾聲

IVD行業內部的淘汰勢必加速，那些找不到AI使用場景的企業，會在這場AI浪潮中被慢慢吞沒。而亞輝龍不僅迅速找到場景，還產生了實際價值。其擁有的渠道優勢，觸達全國超5800家醫療機構，三甲等醫院覆蓋率69%+。如此背景，亞輝龍的AI應用有機會被投喂大量數據，將變得更“聰明”，不斷反哺競爭力。此外，當AI賦能亞輝龍，它能做的事還有很多，不會只是檢測的提供者，還有機會成為智慧醫療生態的構建者，應用場景非常之廣。

總之，業績穩步高增的亞輝龍，如今又多了敘事足夠大的AI，上限空間足夠大。