AG九游会真人游戏DoNews3月28日消息，3月27日，医疗人工智能企业鹰瞳科技公布2023年度业绩报告。报告期内，公司营收增长至2.039亿元，同比增长79.5%。公司持续提高盈利能力，实现毛利润1.25亿元，同比增长124%；毛利率提升12.2个百分点，达到61.3%，实现营收和毛利率双增长。

　　2023年，鹰瞳科技秉持”让健康无处不在”的使命，通过视网膜影像辅助诊断人工智能软件(SaMD)和健康风险评估解决方案，共计服务了6.83百万病例，识别出31,459例重大阳性案例，为用户早期发现重症风险做出了贡献。活跃服务网点数增长至5,671，同比增长139.2%，客户数量增长至673个，同比增长69.5%。

　　2023年，鹰瞳医疗的网点数量和检测数量都有较大的增长。其中，高等级医院的覆盖活跃网点数量达到了276家，同比增长527.3%；检测次数达到了24.2万，同比增长197.5%。基层医疗机构的覆盖活跃网点数达到了1,221家，同比增长1,271.9%；检测次数达到63.5万，同比增长640.2%。

　　作为国家级专精特新“小巨人”企业，鹰瞳科技拥有先进的人工智能视网膜影像识别深度学习算法平台。公司成立于2015年，是中国首批通过人工智能视网膜影像识别技术，提供早期筛查、诊断、及健康风险评估解决方案的公司之一。

　　公司核心产品Airdoc-AIFUNDUS(1.0)是首个获得国家药监局第三类医疗器械证的人工智能视网膜影像识别辅助诊断产品，用于辅助诊断糖尿病视网膜病变。

　　持续推进诊疗一体化战略，第二曲线年，公司向诊疗一体化的战略部署迈出第一步，公司积极响应《综合防控儿童青少年近视实施方案》《儿童青少年近视防控光明行动工作方案(2021—2025年)》政策号召，研发上市近视防控AI产品和视觉训练AI产品。

　　公司针对眼底AI产品覆盖病灶中阳性检出率排名第一的豹纹状眼底，推出近视防控AI产品，针对青少年近视发生的主要原因，通过生成式人工智能技术赋能，在用眼距离管理、光线管理等方面相继研发推出创新产品和综合解决方案，从AI检查验配、AI评估与预测分析，到近视的预防、矫正和控制，真正有效地实现近视的防控和治疗的眼健康管理效能。

　　在报告期内，鹰瞳科技推出AI赋能的鹰瞳眼健康业务，相关产品可检测出包含血管类、神经类，以及出血、斑块等异常表现在内的30+项的眼健康风险，并结合GenAI(生成式人工智能)技术，对视网膜变化和屈光进展进行预测，通过对进展参数的监测实现精准化、个性化的眼健康管理，产出适用于眼健康管理场景的可视化报告，赋能每一个普通人成为专家，助力机构专业眼健康能力和业务业绩的双线提升，充分利用人工智能的技术优势，实现从AI识别分析到数字化管理，再到落地支持的全方位流程，为眼健康业务提供高效、智能的解决方案。

　　鹰瞳科技全球化业务规模开始成长。近几年，公司积极布局全球化业务，并在泰国、菲律宾、印度尼西亚、南非及马来西亚，均取得了初步的业务进展。去年，公司来自海外的收入同比增长496%，达到人民币920万元，占报告期内总收入的4.5%。

　　值得关注的是，公司的Airdoc-AIFUNDUS(1.0)获得了欧盟医疗器械法规(CEMDR)的认证，使公司产品能够正式进入包括比利时、德国、意大利、法国等在内的27个欧盟成员国市场。与此同时，公司便携式眼底相机和近视治疗产品在2023年4月的日内瓦国际发明展中荣获“特别嘉许金奖”，这标志着公司产品在全球发明和专业人士中获得了广泛的认可和肯定。

　　Airdoc-AIFUNDUS(1.0)及公司便携式眼底相机在过去两年中已成功获得东南亚、中东及非洲等多个国际市场相关机构的监管许可批准注册。具体而言，Airdoc-AIFUNDUS(1.0)已获得印度尼西亚、越南、南非、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国及马来西亚的监管批准或注册；便携式眼底相机已获得印度尼西亚、南非、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国及泰国的监管批准注册。

　　根据《2022年我国卫生健康事业发展统计公报》，全国超过103万个医疗卫生机构中，近98万个是基层医疗卫生机构。2023年，公司同时扩大对基层医疗机构的覆盖，覆盖网点数达到了1221家，同比增长1271.9%；检测次数达到53.6万，同比增长640.6%。

　　认知症的早期检测不仅有助于降低医疗成本，也能减轻社会负担。公司联合中国人寿（601628）财险推出了国内首个即使已患阿尔茨海默病也可投保的专病保险产品，该产品将视网膜AI筛查服务，作为一项增值服务，包含其中为投保人群提供对阿尔茨海默病患病风险的评估干预和健康管理，提供全新的完整健康保障方案。

　　2023年6月，公司与清华大学附属长庚医院联合研发并验证了一种新的基于深度学习的新生血管分割模型，实现了在光学相干断层血管造影(“OCTA”)图像中自动、准确识别出黄斑区脉络膜新生血管(“CNV”)，且相比以往模型表现更为优异。有助于CNV量化和AMD进展分析，相关研究成果发表在数据科学领域顶级期刊《JournalofBigData》中。

　　相关研究成果已在数据科学领域顶级期刊《Journal of Big Data》发表。该研究是全球首个采用无创方法，而不是血液生化检查和系统生物标志物来诊断甲状腺功能亢进的研究，同时也是首个基于人工智能评估视网膜特征与甲状腺功能亢进关系的研究，研究结果揭示了基于眼底照片自动筛查甲状腺疾病的可能性。