金域医学如何用AI解决实验室人工操作效率低、试剂成本高、检验数据沉睡等问题

金域医学（603882.SH）是国内第三方医学检验与病理诊断行业的龙头企业，主营业务为医疗机构提供医学检验、病理诊断等外包服务。公司构建了覆盖全国的服务网络，截至2026年第一季度，已与国内超过250家医疗机构和科技企业建立战略合作，三级医院收入占比达51.99%，服务网络覆盖全国53%区县的龙头医疗机构。公司以"AI IN ALL"为数智化战略核心，自主研发了"域见医言"医学大模型，并基于该模型开发了超过100个AI智能体应用，深度赋能智慧实验室、智慧报告解读、专病辅诊等业务场景。

医学检验实验室每天需要处理大量标本（血液、尿液、组织等），传统模式下每个工序都需要人工操作：从样本接收、离心分装、上机检测到结果审核。人工操作不仅速度慢，而且容易因疲劳或疏忽导致操作错误。金域医学作为行业龙头企业，日均标本处理量极大，人工操作成本在总成本中占比高，是制约利润率的关键因素。

医学检验行业竞争激烈，检验项目价格持续下降，而试剂成本却相对刚性。金域医学的试剂成本占比是影响整体毛利率的重要指标。传统运营模式下，实验室人效提升主要依赖增加设备和人员，而非优化流程和智能化手段。

金域医学每年积累海量医检数据，但这些数据分散在不同的检测设备、LIS系统和HIS系统中，缺乏统一的数据治理和资产化能力。数据沉睡在各自系统中，无法用于模型训练、专病研究或产品创新。

在启动全面AI战略之前，金域医学内部存在多个部门独立尝试AI应用的情况：病理AI、影像AI、数据分析AI各自为战，缺乏统一的AI中台支撑，无法形成规模效应，也难以将成功经验快速复制到其他业务线。

金域医学以"模型+平台+服务"为核心路径，推动AI全场景落地：

公司自主研发了"域见医言"医学大模型，作为全集团AI应用的统一能力底座。截至2026年第一季度，该模型调用量已突破3000万次，支撑超过100个AI智能体的生产运行。模型基于金域医学多年积累的医检数据训练，覆盖临床检验、血液病理、分子诊断等多个垂直领域。

面向终端用户（金域医学客户医院和患者），公司推出"小域医"智能体应用，整合检验报告解读、健康咨询、智能问诊等功能。截至2026年第一季度，"小域医"用户数逼近60万，月活用户数达14万。

面向B端医生，金域医学的客户一站式平台"金域云检KMC"已服务医生超70万，月活医生数超8万，提供智慧报告解读、项目评估、专病辅诊等临床决策支持服务。

公司联合广州医科大学附属第一医院、中山大学附属第三医院、中中南大学湘雅二医院等顶尖临床机构，共同开发6大专科大模型，覆盖肿瘤、免疫、代谢等高价值临床场景。专科大模型不仅服务于金域自身的检验业务，还作为独立产品输出给合作医院。

"域见医言"大模型基于金域医学历年积累的超30PB医检数据进行训练，涵盖病理切片、检验报告、基因测序数据等多模态信息。模型训练采用多任务学习框架，同时支持检验报告生成、异常结果判读、临床决策建议等多种下游任务。

AI应用采用混合部署架构：通用推理任务在云端集中处理，保障计算资源弹性扩展；实时性要求高的应用（如实验室标本分拣AI）部署在边缘端，保障低延迟和稳定性。

医疗数据涉及患者隐私，金域医学建立了严格的数据安全合规体系。采用"可用不可见"的隐私计算技术，在数据不出域的前提下支持多方联合建模。模型训练使用经脱敏处理的数据，确保合规。

公司搭建了统一的AI中台，将模型训练、部署、监控和迭代能力集中管理。新业务线需要AI能力时，直接调用中台API，无需从零构建AI基础设施，大幅缩短AI应用的交付周期。

金域医学的核心优势不是AI算法本身，而是26年积累的超过30PB医检数据。这些数据是公开数据集和通用大模型无法替代的。正是这些专属数据，训练出了真正能够辅助临床决策的医疗AI模型。

试剂成本占比下降2.05个百分点+人效提升9.3%，这两项数据加在一起，才构成AI赋能实验室的完整价值图景。单纯强调"检测效率提升"不足以说服管理层持续投入，必须量化到财务指标。

金域医学的AI应用全程遵循医疗数据合规要求，数据"可用不可见"，模型输出结果仅供辅助参考而非临床诊断依据。医疗AI的合规边界，是制约行业发展的核心变量之一，也是所有入局者必须正视的门槛。