被错杀的太惨了，是时候关注起来了，金域医学和迪安诊断随时反转

“这是价值事务所的第1896篇原创文章”

在之前的文章中，所长给大家具体解释了为什么ICL双寡头或者说整个行业这几年的业绩都这么糟糕，核心主要是医改步入深水区存在短期扰动、疫情期间市场涌入大量新的第三方检验实验室致使疫情后期行业竞争加剧以及疫情期间计提了大量坏账。虽然这几年行业面临着极大挑战，可从发展趋势看，ICL长期增长的逻辑并未发生改变，依然是对长线价投非常友好的行业，所以，短期调整并非是什么坏事，可能恰恰是长期价投者的机会。

今天我们再重点谈一谈ICL的行业机会以及头部企业的近期动作。

01价值事务所ICL的长期红利

• 渗透率的长期提升

相比成熟的欧美日等发达国家，国内的ICL行业渗透率还非常低，2021年的时候只有可怜巴巴的6%，而美国为35%、德国为44%、日本为60%。

资料来源：iFinD

哪怕是龙头企业金域、迪安，剔除疫情爆赚的那几年，一年的扣非净利润也就在5亿人民币以内的量级，诊断带来的营收就是几十亿人民币。

而美国的ICL龙头 Quest（奎斯特诊疗DGX）2024年的收入为98.72亿美元，约为同年金域营收的 9.6倍、迪安ICL服务营收的15.29倍（迪安还有大量IVD以及代理业务），最重要的是，营业净利率常年保持在 15%~20%，领先国内头部 ICL 约 10~15个百分点，而且人家的费用率还不断在下降，净利率不断在增长。

资料来源：iFinD

也就是说，美国成熟的ICL龙头靠服务只有国内五分之一左右的人口，实现了我国ICL龙头10倍左右的营收以及20-30倍左右的利润……

对比美国龙头，咱们的ICL企业确实还有巨大的发展空间。

• 老龄化的长期扩容

老龄化是国内乃至全球都不容忽视的大趋势，尤其国内，可以说是跳跃式地步入老龄化。看下面这组数据，接下来30年就是60-80这个人口数最庞大的人群步入老龄的30年。

相比年轻人，老年人对健康、医疗的需求是完全不同的，老年人需要三天两头跑医院，而年轻人一两年都不见得会去一趟。所以，只要老龄化存在就一定会推动医疗需求的扩容，甭管是什么，但凡同医疗相关，都会受益于这个趋势。

• 技术进步

技术进步则是ICL或者说所有医疗细分领域乃至各行各业扩容的一个最关键因素了。

哪怕2024年成绩不佳，但金域医学的创新产品还是实现了相当不俗的成绩，特色肿瘤筛查营收有69.7%的增长、阿尔兹海默症系列营收有15%的增长，血液肿瘤RNA-seq营收有170%的增长……相比老的检验项目，新项目一般而言收费更高，利润也会更丰厚，而且想敲开三级大医院的门，也必须依托创新产品。

我们当下讨论得沸沸扬扬的AI，其实也是技术进步的关键一环，ICL甚至可以说是最受益于AI进步的行业之一。

首先，最直接的好处是在AI的协助下，可以大幅提升行业效率，金域就上线了多个AI辅助诊断模型，促使实验室诊断效率大幅提升50%-90%。

而靠AI提升效率其实只是AI赋能ICL最基础也是最直接的用法，未来ICL结合AI可以干的事情必然非常非常多，只是现如今大家都还在慢慢探索。金域就表示未来在诊断领域有可能出现改变现有诊断格局的超大单品，比如通过分析基因与疾病对应的关系有可能做出非常好的癌症早筛产品，提前监控和预防癌症……

这里先讲一个金域目前已经落地的且前景巨大的新生意——卖数据/提供咨询服务。

2024年底，金域同国药控股旗下的上海宸汐科技集团达成一笔数据资产交易，还获得了由广州数据交易所颁发的产品交易凭证。这笔交易的数据产品是“金域医学乳腺癌大数据分析报告”，涵盖了乳腺癌各分子分型在不同地区和不同时间的分布情况，可以为乳腺癌的公卫防控、精准诊疗、筛查提供数据支撑。除了乳腺癌大数据分析报告，金域医学还上架了“结核分枝杆菌耐药地图”、“宫颈癌筛查大数据分析报告”等5款数据产品，2024年完成了722万元的首批数据资产入表。

你看，数据可以卖，未来是不是也可以更进一步为买数据的买方提供咨询服务？就类似于咨询公司、券商那种，毕竟最了解这些数据如何使用的肯定还是这帮头部ICL。

所长提到的这个业务已经有美国企业在做了，美股有家名叫Tempus的企业，近期和阿斯利康签订了一份为期3年、价值2亿美元的合同，内容是帮助阿斯利康构建一个肿瘤学基础模型，而且这个合作并不具排他性，也就是说利用阿斯利康数据训练出来的模型可以复用于帮其他客户构建模型。你看，这种事情ICL是不是也可以做？

当然，不止ICL，那些数据量极大的企业如互联网、CXO等应当都能如此，只不过ICL的数据与人体检验、生命科学直接相关，价值或许会更大一点。数据+保险、数据+药品/器械研发、数据+疾病防控等等，想想潜力就不容小觑。

人类真正的永恒刚需一直都只有一个，那就是健康地活得更久。那些有钱到一定程度不再需要为钱操心的人，他们的目标几乎都只剩下了长生不老。

金域表示完成首单数据交易后，数据服务对象增多，医院、保险公司、IVD设备厂商、科研机构、公卫疾控等都在洽谈中。

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另外再讲一个现在已经落地，虽然还没贡献收入，但未来想象空间较为巨大的业务。

2024年8月，金域推出国内首个自研的医检大模型域见医言以及智能体应用小域医，目前已经有超过50万的医生用户。小域医除了诊断功能，还能提供更多的增值功能，以HPV检测为例，过去医生只能够收到阳性/阴性的检测报告，而今通过小域医，报告还会给出不同HPV分型在疾病中的阳性率、HPV检测意义及持续感染等重点问题、前沿筛查技术，相当于医生的资料库，可以大幅提高医生的效率。

目前小域医是免费提供给医生使用的，未来等医生用惯了形成了依赖和粘性，是不是可以收费？或者基础功能免费、增值功能收费？典型如现在的WPS。另外，是不是也可以把诊断算法直接做成体外检测的IVD产品？

现如今金域和迪安都已经有类似的产品案例，迪安在此前的投资者交流中就透露当前其AI业务的收入体量在百万级，未来AI相关业务前景十分乐观，但具体增长数量难以预测。

02价值事务所不可撼动的马太效应

ICL这个行业存在的最底层逻辑便是规模效应。

毕竟医院之所以要外包，核心在于两点，第一是经济效益，疫情期间的核酸检测医院基本都是外包的，为啥呢，因为站在经济效益的角度讲实在太不划算了，尤其后面核酸检验的价格一降再降，在头部金域、迪安还能因为规模效应有钱赚时，医院自己就只能做一单亏一单。

那么问题来了，这个规模效应是怎么来的呢？

一方面来源于原材料采购，由于ICL的样本量大，需要的检验耗材量就更多，也就更容易从上游生厂商那里拿到更便宜的价格，这点相信在山姆会员店买过东西的朋友深有感触。

另一方面，就好比当初核酸的混检，十个人的样本混在一个管里做检验，只消耗一份检验耗材和一份人力，如果这个混管没有问题，则说明十个人均无问题，如果有问题，再分开做便是，除了核酸可以如此操作，很多项目其实都可以如此操作，那么就需要样本数够大才行。

此外，耗材是有保质期的，很多医院的患者少或一些检验项目比较冷门，就会导致一瓶试剂打开后到过期了都用不完，这其实很浪费而且平白拉高成本……

第二便是检验能力，很多医院的检验能力有限，即便是大的三甲医院，自己能检验的项目也就几百项，最多也不会超过一千，而ICL可以检验几千项，金域、迪安的可检验项目数量都达到4000+，所以很多医院不得不外包。

不论是经济效益需要的大规模，还是检验能力需要的大研发投入，背后指向的都是不可撼动的 "马太效应"。

而在AI时代，这种马太效应又会进一步增加，毕竟AI时代最具价值的便是数据。金域表示，从训练大模型的经验来看，数据量与模型分数的提升不是线性关系，而是对数关系，当AI达到 80 分后想再提升到 85 分，所需的数据量可能要增加 50 倍、500 倍，越往上哪怕提高一个百分点，对训练数据的数量和质量都会有指数性要求。

因此，金域认为在医疗领域想做好AI，上10 PB 是基础门槛，不太相信在 TB或更低维度的数据能在复杂医疗医检场景做深，要不断对每个疾病、亚型进行研究，就需要不断储备这个维度的数据。

而数据显然是大企业更多。截至2024年，金域医学有超过 23 PB 的医学大数据，数据规模每年以 1 PB 的速度持续增长；老二迪安的数据目前累计了5.4PB，每年新增约1.2PB（原话其实是每月100TB）；老三艾迪康则更惨了，离线数据倒是有 10 个 PB，可在线数据有 1 个 PB，但若要使用离线数据，需先进行整理，换句话说就是，现如今能用的只有1PB。

本来ICL就是一个非常有前景的永续性增长行业，又有大者愈大、大者恒大的投资者友好属性，现如今AI的横空出世又将其天花板抬高几个台阶，使后来者越发难以弯道超车。

2023年，ICL行业的机构数量首次出现了负增长，2024情况比2023更糟，应当是行业机构出清更为严重的一年，但头部金域也好、迪安也罢，整体机构数反而是逆势增长的。

截至2024，金域医学在内地 31 个省市区及香港地区建立了 50 家医学实验室，相比2023的49家新增1家，高端平台精准医学中心合计超90家，新增34家。

迪安诊断在国内共拥有实验室43家，高端平台精准医学中心合计90家，新增20家，合作共建实验室新增67家，共计有700余家。

看看美国ICL双寡头 Quest 与 LabCorp 的过去，几乎就能一定程度上看到中国 ICL 双寡头金域、迪安的未来，还是那句话“风物长宜放眼量”，万事万物的发展从来都不是线性的，中途往往会遭到很多挫折与烦恼，看短期全都是问题，但看长期则全都是答案，做投资还是得要用宽阔的胸襟、更长远的眼光去辩证地分析问题。